CN111239674A - 一种智能电表终端的识别方法及系统 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种智能电表终端的识别方法及系统。方法包括以下步骤:获取一设定区域内每个智能电表的基本信息数据和工作状态数据;根据获取的每个智能电表的基本信息数据和智能电表工作状态数据,分析该智能电表的工作状态,所述智能电表的工作状态包括故障状态和正常状态;根据每个智能电表的基本信息数据和工作状态数据得到的智能电表的工作状态,绘制该智能电表的工作状态画像并实时跟新;根据每个智能电表的状态画像绘制所述设定区域的智能电表日常状态图并实时跟新;将设定区域的智能电表日常状态图发送至终端进行识别。通过本发明的实施,工作人员可及时获取该日常状态图,以便于及时识别到智能电表终端的故障状态,避免了漏查,且效率高。
Description
技术领域
本发明涉及智能电表技术领域,更具体地说,特别涉及一种智能电表终端的识别方法及系统。
背景技术
智能电表是智能电网的智能终端,除了具备传统电能表基本用电量的计量功能以外,为了适应智能电网和新能源的使用它还具有双向多种费率计量功能、用户端控制功能、多种数据传输模式的双向数据通信功能、防窃电功能等智能化的功能,智能电表代表着未来节能型智能电网最终用户智能化终端的发展方向。
智能电表在工作中往往出现各种故障或潜在故障,目前是通过家庭人员报修或由工作人员在日常管理工作中排查得到,这种方法存在的问题是,一方面不能全部排查,容易导致漏查,另一方面工作量大、效率低。当前,还没有一种可以及时显示设定区域内的智能电表故障的是识别方法及系统。
发明内容
本发明的目的在于提供一种智能电表终端的识别方法及系统,以克服现有技术所存在的缺陷。
为了达到上述目的,本发明采用的技术方案如下:
一种智能电表终端的识别方法,包括以下步骤:
获取一设定区域内每个智能电表的基本信息数据和工作状态数据;
根据获取的每个智能电表的基本信息数据和智能电表工作状态数据,分析该智能电表的工作状态,所述智能电表的工作状态包括故障状态和正常状态;
根据每个智能电表的基本信息数据和工作状态数据得到的智能电表的工作状态,绘制该智能电表的工作状态画像并实时跟新;
根据每个智能电表的状态画像绘制所述设定区域的智能电表日常状态图并实时跟新;
将设定区域的智能电表日常状态图发送至终端进行识别。
进一步地,所述智能电表的基本信息数据至少包括最大电压、最大电流和额定功率,所述智能电表的工作状态数据至少包括智能电表的读数值、电压数值、电流数据和温度数值,所述智能电表的基本信息数据以第一数据表的形式存储于存储器中,所述智能电表的工作状态数据以第二数据表的形式存储于存储器中,所述第一数据表的内容与所述第二数据表的内容形成一一对应关系。
进一步地,对所述第一数据表和/或第二数据表中的空白数据进行填充,所述第一数据表中待填充数据为阀值,所述第二数据表中的待填充数据为根据计算得到。
进一步地,所述根据获取的每个智能电表的基本信息数据和智能电表工作状态数据,分析该智能电表是否处于故障状态具体包括:
将智能电表工作状态数据与智能电表基本信息数据进行一一比对;
若智能电表工作状态数据中至少有一个数据大于智能电表基本信息数据中对应的数据,则提示智能电表处于故障状态,否则提示智能电表处于正常工作状态。
进一步地,在提示智能电表处于正常工作状态时,还包括:
向一预先确定的数据计算器中输入影响因子,以得到所述处于正常工作状态的智能电表发生故障的概率,所述影响因子至少包括智能电表的出厂日期、安装日期、质保日期和维修次数。
进一步地,所述预先确定的数据计算器的训练步骤包括:
准备包含一设定数量影响因子的样本集;
将所述样本集随机分为第一设定比例的训练样本集和第二设定比例的验证样本集;
根据卷积神经网络训练得到所述数据计算器;
利用验证样本集验证所训练出来的数据计算器的准确率,若准确率大于预设的准确率,则形成数据计算器并结束训练,若验证的准确率小于预设的准确率,则增加样本集中影响因子的数量并重新执行上述训练步骤。
进一步地,所述根据每个智能电表的基本信息数据和工作状态数据得到的智能电表的工作状态,绘制该智能电表的工作状态画像并实时跟新具体包括:
为每个所述智能电表制作第一画像单元,每个所述画像单元内设有第一展示单元和第二展示单元;
根据状态判定规则实时的将所述智能电表的状态通过画像单元进行显示;
所述状态判定规则具体为:
若智能电表处于故障状态,则通过第一展示单元进行展示,所述第一展示单元采用第一颜色显示,且所述第二展示单元无显示;
若智能电表处于正常状态,则通过第二展示单元进行展示,所述第二展示单元采用第二颜色显示,且所述第一展示单元无显示。
进一步地,所述智能电表处于正常状态时若该智能电表发生故障的概率大于一设定阀值,则第二展示单元通过第三颜色显示。
进一步地,所述根据每个智能电表的状态画像绘制所述设定区域的智能电表日常状态图并实时跟新具体包括:
为所述设定区域制作第二画像单元,本实施例中所述第二画像单元为该设定区域的地图,这样可以根据地图直接显示以便于查找。
以楼栋或小区为单位,将该楼栋或小区内的所有智能电表根据地理位置折叠显示在第二画像单元上;
在点击该楼栋或小区时,将每个所述智能电表的第一画像单元根据地理位置显示在一第三画像单元上。
本发明还提供一种智能电表终端的识别系统,包括:
获取单元,获取一设定区域内每个智能电表的基本信息数据和工作状态数据;
分析单元,根据获取的每个智能电表的基本信息数据和智能电表工作状态数据,分析该智能电表的工作状态,所述智能电表的工作状态包括故障状态和正常状态;
第一绘制单元,根据每个智能电表的基本信息数据和工作状态数据得到的智能电表的工作状态,绘制该智能电表的工作状态画像并实时跟新;
第二绘制单元,根据每个智能电表的状态画像绘制所述设定区域的智能电表日常状态图并实时跟新;
传输单元,将设定区域的智能电表日常状态图发送至终端进行识别。
与现有技术相比,本发明的优点在于:本发明通过每个智能电表的基本信息数据和工作状态数据得到每个智能电表的工作状态,并可通过画像展示,进一步可以展示一个区域的所有智能电表的日常状态图,工作人员可及时获取该日常状态图,以便于及时识别到智能电表终端的故障状态,避免了漏查,且效率高。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案,下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍,显而易见地,下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例,对于本领域普通技术人员来讲,在不付出创造性劳动的前提下,还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1是本发明的智能电表终端的识别方法流程图。
图2是本发明中步骤S20的具体流程图。
图3是本发明中步骤S230的具体流程图。
图4是本发明中步骤S30的具体流程图。
图5是本发明中步骤S40的具体流程图。
图6是本发明中第一画像单元的示意图。
图7是本发明的智能电表终端的识别系统框架图。
图8是本发明的智能电表终端的识别系统的应用图。
具体实施方式
除非另有定义,本文所使用的所有的技术和科学术语与属于本申请的技术领域的技术人员通常理解的含义相同;本文中在申请的说明书中所使用的术语只是为了描述具体的实施例的目的,不是旨在于限制本申请;本申请的说明书和权利要求书及上述附图说明中的术语“包括”和“具有”以及它们的任何变形,意图在于覆盖不排他的包含。本申请的说明书和权利要求书或上述附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别不同对象,而不是用于描述特定顺序。
在本文中提及“实施例”意味着,结合实施例描述的特定特征、结构或特性可以包含在本申请的至少一个实施例中。在说明书中的各个位置出现该短语并不一定均是指相同的实施例,也不是与其它实施例互斥的独立的或备选的实施例。本领域技术人员显式地和隐式地理解的是,本文所描述的实施例可以与其它实施例相结合。
为了使本技术领域的人员更好地理解本申请方案,下面将结合附图,对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述。
参阅图1-图5所示,本实施例提供一种智能电表终端的识别方法,包括以下步骤:
步骤S10:获取一设定区域内每个智能电表的基本信息数据和工作状态数据。
在本实施例中,所述智能电表的基本信息数据至少包括最大电压、最大电流和额定功率,所述智能电表的工作状态数据至少包括智能电表的读数值、电压数值、电流数据和温度数值,所述智能电表的基本信息数据以第一数据表的形式存储于存储器中,所述智能电表的工作状态数据以第二数据表的形式存储于存储器中,所述第一数据表的内容与所述第二数据表的内容形成一一对应关系,见下表1。
表1
基本信息数据 | 工作状态数据 |
最大电压 | 电压数值 |
最大电流 | 电流数值 |
额定功率 | 电压数值*电流数值 |
设定温度数值 | 温度数值 |
往年的最大峰值 | 读数值 |
由于第一数据表和/或第二数据表中具有空白数据,为了便于比对,减少工作量,则需要对所述第一数据表和/或第二数据表中的空白数据进行填充,第一数据表中待填充数据为阀值,即为工作状态数据的最大值,如工作状态数据超过该数值,则在后续操作中提示智能电表处于故障状态,所述第二数据表中的待填充数据为根据计算得到,可以通过计算,例如与额定功率相对应的工作时功率=电压数值*电流数值。而工作状态数据中温度数值对应的基本信息数据可以根据实际情况进行设定,工作状态数据中读数值对应的基本信息数据可以根据以往数据(如往年的最大峰值等)综合确定。
步骤S20:根据获取的每个智能电表的基本信息数据和智能电表工作状态数据,分析该智能电表的工作状态,所述智能电表的工作状态包括故障状态和正常状态;具体包括:
步骤S210:将智能电表工作状态数据与智能电表基本信息数据进行一一比对,也就是将表1中左侧和右侧对应的数据进行比对;
步骤S220:若智能电表工作状态数据中至少有一个数据大于智能电表基本信息数据中对应的数据,即超过了额定的范围,则提示智能电表处于故障状态,否则提示智能电表处于正常工作状态。
步骤S230:由于受到智能电表出厂日期、安装日期、质保日期、维修次数等的影响,可能智能电表目前是处于正常工作状态,但是也是处于即将损坏状态,为了便于排查这类隐患,本实施例在提示智能电表处于正常工作状态时还包括:向一预先确定的数据计算器中输入影响因子,以得到所述处于正常工作状态的智能电表发生故障的概率,所述影响因子至少包括智能电表的出厂日期、安装日期、质保日期和维修次数,工作人员可以根据计算得到的即将发生故障的概率来确定是否需要进一步对其进行排查。
在本实施例中,所述预先确定的数据计算器的训练步骤包括:
步骤S2310:准备包含一设定数量影响因子的样本集,将所述样本集随机分为第一设定比例(例如:可以取70%)的训练样本集和第二设定比例(例如:可以取30%)的验证样本集;本实施例中,需要说明的是,该类样本集既包含影响因子又包含这在这类影响因子状态下,智能电表发生故障的概率,这些数据是可以从目前现有积累的数据中筛选得出,具体可以参考表2,即:先确定影响因子中每个独立的数据影响智能电表发生故障的权重,在实际遇到时根据这些权重和实际影响因子来计算智能电表发生故障的总概率即可。
表2
步骤S2320:根据卷积神经网络训练得到所述数据计算器,即训练样本集通过卷积神经网络训练得到所述数据计算器,本实施例中卷积神经网络训练(CNN)的步骤为常规的现有技术,本实施例不在赘述;
步骤S2330:利用验证样本集验证所训练出来的数据计算器的准确率,即将验证样本集中的影响因子输入至数据计算器中以得到是否准确,若准确率大于预设的准确率(如设定为99%),则形成数据计算器并结束训练,若验证的准确率小于预设的准确率,则增加样本集中影响因子的数量并重新执行上述训练步骤。
步骤S30:根据每个智能电表的基本信息数据和工作状态数据得到的智能电表的工作状态,绘制该智能电表的工作状态画像并实时跟新,参阅图4和图6所示,具体包括:
步骤S310:为每个所述智能电表制作第一画像单元,每个所述画像单元内设有第一展示单元和第二展示单元;
步骤S320:根据状态判定规则实时的将所述智能电表的状态通过画像单元进行显示;
本实施例中,所述状态判定规则具体为:
若智能电表处于故障状态,则通过第一展示单元进行展示,所述第一展示单元采用第一颜色显示(如红色),且所述第二展示单元无显示(直接显示白色);
若智能电表处于正常状态,则通过第二展示单元进行展示,所述第二展示单元采用第二颜色显示(如黄色),且所述第一展示单元无显示(直接显示白色)。
本实施例中,所述智能电表处于正常状态时若该智能电表发生故障的概率大于一设定阀值,则第二展示单元通过第三颜色显示(如蓝色),这样即可提示该智能电表发生故障的概率较大,工作人员也可对这类智能电表进行直接排查,防患以未然。
步骤S40:根据每个智能电表的状态画像绘制所述设定区域的智能电表日常状态图并实时跟新,参阅图5所示,具体为:
步骤S410:为所述设定区域制作第二画像单元,本实施例中所述第二画像单元为该设定区域的地图,这样可以根据地图直接显示以便于查找。
步骤S420:以楼栋或小区为单位,将该楼栋或小区内的所有智能电表根据地理位置折叠显示在第二画像单元上;
步骤S430:在点击该楼栋或小区时,将每个所述智能电表的第一画像单元根据地理位置显示在一第三画像单元上。
这是由于智能电表可能位于同一栋楼或小区内内,这样在第二画像单元内,可以根据小区或楼栋进行折叠显示,当点击该小区或楼栋时,弹出小区或楼栋内的智能电表分布图(即第三画像单元),这样能减少单独显示第二画像单元时缓存的压力,而且在折叠显示时,可显示该小区或楼栋存在的故障数量。
步骤S50:将设定区域的智能电表日常状态图发送至终端进行识别,终端可以为各类移动终端,例如装载有显示app的智能手机等,工作人员可通过智能电表日常状态图对存在故障的智能电表进行检修或更换,或者对大概率发生故障的智能电表进行一一排查。
参阅图7所示,本发明还提供一种智能电表终端的识别系统,包括:获取单元100,获取一设定区域内每个智能电表的基本信息数据和工作状态数据;分析单元200,根据获取的每个智能电表的基本信息数据和智能电表工作状态数据,分析该智能电表的工作状态,所述智能电表的工作状态包括故障状态和正常状态;第一绘制单元300,根据每个智能电表的基本信息数据和工作状态数据得到的智能电表的工作状态,绘制该智能电表的工作状态画像并实时跟新;第二绘制单元400,根据每个智能电表的状态画像绘制所述设定区域的智能电表日常状态图并实时跟新;传输单元500,将设定区域的智能电表日常状态图发送至终端进行识别。
参阅图8所示,本实施例提供的智能电表终端的识别系统主要集成在服务器20中,可以为网络服务器中、云平台等,即是一种能够按照事先设定或存储的指令,自动进行数值计算和/或信息处理的设备,其硬件包括但不限于微处理器、专用集成电路(ApplicationSpecific Integrated Circuit,ASIC)、可编程门阵列(Field-Programmable GateArray,FPGA)、数字处理器(Digital Signal Processor,DSP)、嵌入式设备等。可以是桌上型计算机、笔记本、掌上电脑及云端服务器等计算设备。
本发明通过服务器20获取片区内智能电表10的基本信息数据和工作状态数据,并经过分析和绘制设定区域的智能电表日常状态图并实时跟新,最后通过传输单元500将设定区域的智能电表日常状态图发送至外部的终端30进行显示,工作人员可及时获取该日常状态图,以便于及时识别到智能电表终端的故障状态,避免了漏查,且效率高
显然,以上所描述的实施例仅仅是本申请一部分实施例,而不是全部的实施例,附图中给出了本申请的较佳实施例,但并不限制本申请的专利范围。本申请可以以许多不同的形式来实现,相反地,提供这些实施例的目的是使对本申请的公开内容的理解更加透彻全面。尽管参照前述实施例对本申请进行了详细的说明,对于本领域的技术人员来而言,其依然可以对前述各具体实施方式所记载的技术方案进行修改,或者对其中部分技术特征进行等效替换。凡是利用本申请说明书及附图内容所做的等效结构,直接或间接运用在其他相关的技术领域,均同理在本申请专利保护范围之内。
Claims (10)
1.一种智能电表终端的识别方法,其特征在于,包括以下步骤:
获取一设定区域内每个智能电表的基本信息数据和工作状态数据;
根据获取的每个智能电表的基本信息数据和智能电表工作状态数据,分析该智能电表的工作状态,所述智能电表的工作状态包括故障状态和正常状态;
根据每个智能电表的基本信息数据和工作状态数据得到的智能电表的工作状态,绘制该智能电表的工作状态画像并实时跟新;
根据每个智能电表的状态画像绘制所述设定区域的智能电表日常状态图并实时跟新;
将设定区域的智能电表日常状态图发送至终端进行识别。
2.根据权利要求1所述的智能电表终端的识别方法,其特征在于,
所述智能电表的基本信息数据至少包括最大电压、最大电流和额定功率,所述智能电表的工作状态数据至少包括智能电表的读数值、电压数值、电流数据和温度数值,所述智能电表的基本信息数据以第一数据表的形式存储于存储器中,所述智能电表的工作状态数据以第二数据表的形式存储于存储器中,所述第一数据表的内容与所述第二数据表的内容形成一一对应关系。
3.根据权利要求2所述的智能电表终端的识别方法,其特征在于,对所述第一数据表和/或第二数据表中的空白数据进行填充,所述第一数据表中待填充数据为阀值,所述第二数据表中的待填充数据为根据计算得到。
4.根据权利要求1所述的智能电表终端的识别方法,其特征在于,所述根据获取的每个智能电表的基本信息数据和智能电表工作状态数据,分析该智能电表是否处于故障状态具体包括:
将智能电表工作状态数据与智能电表基本信息数据进行一一比对;
若智能电表工作状态数据中至少有一个数据大于智能电表基本信息数据中对应的数据,则提示智能电表处于故障状态,否则提示智能电表处于正常工作状态。
5.根据权利要求4所述的智能电表终端的识别方法,其特征在于,在提示智能电表处于正常工作状态时,还包括:
向一预先确定的数据计算器中输入影响因子,以得到所述处于正常工作状态的智能电表发生故障的概率,所述影响因子至少包括智能电表的出厂日期、安装日期、质保日期和维修次数。
6.根据权利要求5所述的智能电表终端的识别方法,其特征在于,所述预先确定的数据计算器的训练步骤包括:
准备包含一设定数量影响因子的样本集,将所述样本集随机分为第一设定比例的训练样本集和第二设定比例的验证样本集;
根据卷积神经网络训练得到所述数据计算器;
利用验证样本集验证所训练出来的数据计算器的准确率,若准确率大于预设的准确率,则形成数据计算器并结束训练,若验证的准确率小于预设的准确率,则增加样本集中影响因子的数量并重新执行上述训练步骤。
7.根据权利要求1所述的智能电表终端的识别方法,其特征在于,所述根据每个智能电表的基本信息数据和工作状态数据得到的智能电表的工作状态,绘制该智能电表的工作状态画像并实时跟新具体包括:
为每个所述智能电表制作第一画像单元,每个所述画像单元内设有第一展示单元和第二展示单元;
根据状态判定规则实时的将所述智能电表的状态通过画像单元进行显示;
所述状态判定规则具体为:
若智能电表处于故障状态,则通过第一展示单元进行展示,所述第一展示单元采用第一颜色显示,且所述第二展示单元无显示;
若智能电表处于正常状态,则通过第二展示单元进行展示,所述第二展示单元采用第二颜色显示,且所述第一展示单元无显示。
8.根据权利要求7所述的智能电表终端的识别方法,其特征在于,所述智能电表处于正常状态时若该智能电表发生故障的概率大于一设定阀值,则第二展示单元通过第三颜色显示。
9.根据权利要求1所述的智能电表终端的识别方法,其特征在于,所述根据每个智能电表的状态画像绘制所述设定区域的智能电表日常状态图并实时跟新具体包括:
为所述设定区域制作第二画像单元,所述第二画像单元为该设定区域的地图。
以楼栋或小区为单位,将该楼栋或小区内的所有智能电表根据地理位置折叠显示在第二画像单元上;
在点击该楼栋或小区时,将每个所述智能电表的第一画像单元根据地理位置显示在一第三画像单元上。
10.一种智能电表终端的识别系统,其特征在于,包括:
获取单元,获取一设定区域内每个智能电表的基本信息数据和工作状态数据;
分析单元,根据获取的每个智能电表的基本信息数据和智能电表工作状态数据,分析该智能电表的工作状态,所述智能电表的工作状态包括故障状态和正常状态;
第一绘制单元,根据每个智能电表的基本信息数据和工作状态数据得到的智能电表的工作状态,绘制该智能电表的工作状态画像并实时跟新;
第二绘制单元,根据每个智能电表的状态画像绘制所述设定区域的智能电表日常状态图并实时跟新;
传输单元,将设定区域的智能电表日常状态图发送至终端进行识别。
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