CN113269397A - 一种基于图谱技术的设备关联特征户变关系核查方法 - Google Patents

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Abstract

本发明提供了一种基于图谱技术的设备关联特征户变关系核查方法，包括以下步骤：步骤S1：获取电网云上计量域的设备台账数据及采集数据；步骤S2：根据图谱技术，梳理设备台帐数据及采集数据，构建计量户变图谱结构图；步骤S3：以计量户变图谱结构图为基准，溯源变压器及用户电压采集数据，同时计算变压器设备电压曲线相似度；步骤S4：若变压器设备电压曲线相似度与用户电压曲线相似度差异太大，则为异常户变数据；步骤S5：输出疑似异常的户变关系信息。本发明有利于提升电网户变关系识别的准确性，通过知识图谱构建户变关系，再通过计算设备采集电压数据计算相似度，分析异常户变关系，是一种低成本、高效率的户变关系异常识别方法。

Description

一种基于图谱技术的设备关联特征户变关系核查方法
技术领域
本发明涉及配电网管理技术，具体涉及一种基于图谱技术的设备关联特征户变关系核查方法，该方案可以为高效识别异常的户变关系提供解决方案。
背景技术
电网企业配网低压管理中，户变关系的识别与管理一直是管理难点，同时也是管理重点工作，因为户变关系是开展配网低压线路管理、线损管理、停电管理、设备管理等其他工作的基础。近来年，电网企业为了提升识别户变关系的准确性，也采用了多种方案，如使用台区识别仪识别户变关系，采用瞬时停电法识别户变关系。这些方法虽然在一定程度上起到了识别户变关系的作用，但也存在着用户满意度降低，成本居高不下，获取的数据更新不及时，更新困难，业务协调难度大等方面的问题。
目前，电网公司通过多年来投入大量的人力、物力、财力进行了多次的排查工作和数据治理工作，户变关系的准确性已大大提高。考虑到剩下的户变关系异常的数据比较难以排查，尤其是配网线路连接的复杂性，线路架设方式的多样性，用电客户服务的高要求，数据核查数据治理的经济性等等都是制约进一步提高户变关系准确性的因素。
因此，本方案基于电网企业在数字化转型过程中大力提升数据质量、数据管理的基础上，向数据要效益，提出了基于空间位置的户变关系识别的技术方案
发明内容
本发明提供了一种基于图谱技术的设备关联特征户变关系核查方法，首先，从电网云上计量域数据中获取电网设备台账及采集数据，然后按照图谱技术进行数据清理、数据关联处理，形成计量户变图谱结构图；最后，通过图谱关联变压器及其用户，溯源至变压器电压采集数据，用户电压采集数据，分别计算其电压特征数据，对比设备间曲线相似度，若差异过大则该数据为异常的户变关系数据。本发明有利于提升电网户变关系识别的准确性，通过知识图谱构建户变关系，再通过计算设备采集电压数据计算相似度，分析异常户变关系，是一种低成本、高效率的户变关系异常识别方法。
为了实现上述目的，本发明通过以下技术手段予以实现。
一种基于图谱技术的设备关联特征户变关系核查方法，包括以下步骤：
步骤S1：获取电网云上计量域的设备台账数据及采集数据；
步骤S2：根据图谱技术，梳理设备台帐数据及采集数据，构建计量户变图谱结构图；
步骤S3：以计量户变图谱结构图为基准，溯源变压器及用户电压采集数据，同时计算变压器设备电压曲线相似度；
步骤S4：若变压器设备电压曲线相似度与用户电压曲线相似度差异太大，则为异常户变数据；
步骤S5：输出疑似异常的户变关系信息。
作为本发明的进一步改进，所述步骤S1的设备数据包括但不限于变压器、用户、计量点、电能表台账数据、关系数据。
作为本发明的进一步改进，所述设备状态包括但不限于在用、停用，过滤拆除状态的设备。
作为本发明的进一步改进，获得电压曲线相似度具体如下：
S31：根据户变图谱结构，获取变压器计量点及电能表台账信息；
S32：根据户变图谱结构，获取用户计量点及电能表台账信息；
S33：根据电能表台帐信息，获取电能表电压采集信息；
S34：根据相似度算法，计算变压器电压曲线相似度；
S35：根据相似度算法，计算用户电压曲线相似度。
本发明的有益效果如下：
本发明有利于提升电网户变关系识别的准确性，通过知识图谱构建户变关系，再通过计算设备采集电压数据计算相似度，分析异常户变关系，是一种低成本、高效率的户变关系异常识别方法。
附图说明
图1为本申请提供的一种获取电网云上计量域的设备台账数据及采集数据的方法。
图2为本申请提供的的一种根据图谱技术，梳理设备台帐数据及采集数据，构建计量户变图谱结构图的方法。
图3为本申请提供的一种以计量户变图谱结构图为基准，溯源变压器及用户电压采集数据，采用自定义相似度算法计算设备间曲线相似度的方法。
具体实施方式
下面结合附图所示的各实施方式对本发明进行详细说明，但应当说明的是，这些实施方式并非对本发明的限制，本领域普通技术人员根据这些实施方式所作的功能、方法、或者结构上的等效变换或替代，均属于本发明的保护范围之内。
一种基于图谱技术的设备关联特征户变关系核查方法，首先，从电网云上计量域数据中获取电网设备台账及采集数据，然后按照图谱技术进行数据清理、数据关联处理，形成计量户变图谱结构图；最后，通过图谱关联变压器及其用户，溯源至变压器电压采集数据，用户电压采集数据，分别计算其电压特征数据，对比设备间曲线相似度，若差异过大则该数据为异常的户变关系数据。
实施例1
参见图1，参见图1，图1为本申请提供的一种获取电网云上计量域的设备台账数据及采集数据的方法构建的一个实施例，实现过程包括：
S11：获取电网云上计量域的数据权限，访问电网云上计量域数据；
S12：设置数据抽取标准，具体设置为抽取设备状态为在用、停用，过滤拆除状态的设备；
S13：设置数据抽取范围，具体范围为变压器、用户、计量点、电能表；
S14：抽取变压器、用户、计量点、电能表台账数据；
S15：抽取变压器、用户、计量点、电能表关系数据；
S16：抽取变压器、电能表电压采集数据。
参见图2，图2为本申请提供的的一种根据图谱技术，梳理设备台帐数据及采集数据，构建计量户变图谱结构图的方法构建的一个实施例，实现过程包括：
S21：部署图谱技术环境，并进行环境初始化，设置计量户变图谱结构规范；
S22：根据计量户变图谱结构规范，配置变压器本体；
S23：根据计量户变图谱结构规范，配置用户本体；
S24：根据计量户变图谱结构规范，配置计量点本体；
S25：根据计量户变图谱结构规范，配置电能表本体；
S26：根据计量图谱结构规范，配置变压器本体与用户本体关系。
S27：根据计量图谱结构规范，配置用户本体与计量点本体关系；
S28：根据计量图谱结构规范，配置计量点本体与电能表本体关系。
S29：配置图谱数据发布，生成计量户变图谱结构。
参见图3，图3为本申请提供的一种以计量户变图谱结构图为基准，溯源变压器及用户电压采集数据，采用自定义相似度算法计算设备间曲线相似度的方法构建的一个实施例，实现过程包括：
S31：根据户变图谱结构，获取变压器计量点及电能表台账信息；
S32：根据户变图谱结构，获取用户计量点及电能表台账信息；
S33：根据电能表台帐信息，获取电能表电压采集信息；
S34：根据自研相似度算法，计算变压器电压曲线相似度；
S35：根据自研相似度算法，计算用户电压曲线相似度；
S36：输出变压器、用户电压曲线相似度
上文所列出的一系列的详细说明仅仅是针对本发明的可行性实施方式的具体说明，它们并非用以限制本发明的保护范围，凡未脱离本发明技艺精神所作的等效实施方式或变更均应包含在本发明的保护范围之内。
对于本领域技术人员而言，显然本发明不限于上述示范性实施例的细节，而且在不背离本发明的精神或基本特征的情况下，能够以其他的具体形式实现本发明。因此，无论从哪一点来看，均应将实施例看作是示范性的，而且是非限制性的，本发明的范围由所附权利要求而不是上述说明限定，因此旨在将落在权利要求的等同要件的含义和范围内的所有变化囊括在本发明内。不应将权利要求中的任何附图标记视为限制所涉及的权利要求。
此外，应当理解，虽然本说明书按照实施方式加以描述，但并非每个实施方式仅包含一个独立的技术方案，说明书的这种叙述方式仅仅是为清楚起见，本领域技术人员应当将说明书作为一个整体，各实施例中的技术方案也可以经适当组合，形成本领域技术人员可以理解的其他实施方式。

Claims (4)

1.一种基于图谱技术的设备关联特征户变关系核查方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤S1：获取电网云上计量域的设备台账数据及采集数据；
步骤S2：根据图谱技术，梳理设备台帐数据及采集数据，构建计量户变图谱结构图；
步骤S3：以计量户变图谱结构图为基准，溯源变压器及用户电压采集数据，同时计算变压器设备电压曲线相似度；
步骤S4：若变压器设备电压曲线相似度与用户电压曲线相似度差异太大，则为异常户变数据；
步骤S5：输出疑似异常的户变关系信息。
2.根据权利要求1所述的一种基于图谱技术的设备关联特征户变关系核查方法，其特征在于，所述步骤S1的设备数据包括但不限于变压器、用户、计量点、电能表台账数据、关系数据。
3.根据权利要求2所述的一种基于图谱技术的设备关联特征户变关系核查方法，其特征在于，所述设备状态包括但不限于在用、停用，过滤拆除状态的设备。
4.根据权利要求1所述的一种基于图谱技术的设备关联特征户变关系核查方法，其特征在于，获得电压曲线相似度具体如下：
S31：根据户变图谱结构，获取变压器计量点及电能表台账信息；
S32：根据户变图谱结构，获取用户计量点及电能表台账信息；
S33：根据电能表台帐信息，获取电能表电压采集信息；
S34：根据相似度算法，计算变压器电压曲线相似度；
S35：根据相似度算法，计算用户电压曲线相似度。
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