CN114778936A - 电能计量异常的监控方法、监控器、系统以及电子设备 - Google Patents

Abstract

本申请提供了一种电能计量异常的监控方法、监控器、系统及电子设备，属于电力领域，该方法包括：获取电能计量装置采集的用户计量参数；将所述用户计量参数与计量标准进行对比，筛选出用户计量参数不符合计量标准的疑似异常用户；基于预先建立的计量异常分析优化算法对所述疑似异常用户的所述用户计量参数进行分析，基于分析结果确定异常用户及所述异常用户的异常信息。由此，基于计量异常分析优化算法对初次筛选出的疑似异常用户进行深度分析，以从中确定异常用户，实现了异常用户的自动、精准筛选，减轻了人力成本，也提高了工作效率。

Description

电能计量异常的监控方法、监控器、系统以及电子设备

技术领域

本申请涉及电力领域，具体涉及一种电能计量异常的监控方法、监控器、系统以及电子设备。

背景技术

用电信息计量系统每天都会筛查出大量的专公变计量异常数据、低压居民用电计量异常数据以及非居民用电计量异常，当前这些异常数据需要人工进行核实分析，以查找出失流、电流不平衡等由于现场负荷不均衡导致的假性计量异常数据，并确定真正的计量异常数据。这种方式虽然能准确查找出计量异常数据，但是需要耗费大量的人力。

发明内容

有鉴于此，本申请提供了一种电能计量异常的监控方法、监控器、系统以及电子设备，解决了现有技术中需要耗费大量人力才能查找出计量异常数据的技术问题。

根据本申请的一个方面，一种电能计量异常的监控方法，包括：获取电能计量装置采集的用户计量参数；将所述用户计量参数与计量标准进行对比，筛选出用户计量参数不符合计量标准的疑似异常用户；基于预先建立的计量异常分析优化算法对所述疑似异常用户的所述用户计量参数进行分析，基于分析结果确定异常用户及所述异常用户的异常信息，其中，所述异常用户为所述疑似异常用户中的一个或多个。

在一可能的实施例中，在所述基于预先建立的计量异常分析优化算法对所述疑似异常用户的所述用户计量参数进行分析，基于分析结果确定异常用户及所述异常用户的异常信息之后，还包括：基于所述异常用户的实际地理位置生成异常线路图形，并通过应用程序移动手持终端或网页客户端显示包括所述异常线路图形的计量异常管控界面。

在一可能的实施例中，在所述基于预先建立的计量异常分析优化算法对所述疑似异常用户的所述用户计量参数进行分析，基于分析结果确定异常用户及所述异常用户的异常信息之后，还包括：将所述异常信息发送至所述应用程序移动手持终端，并接收所述应用程序移动手持终端返回的异常用户管理结果。

在一可能的实施例中，在所述基于预先建立的计量异常分析优化算法对所述疑似异常用户的所述用户计量参数进行分析，基于分析结果确定异常用户及所述异常用户的异常信息之后，还包括：获取所述异常用户的所述电能计量装置采集的定位信息，基于所述定位信息确定导航路线，所述导航路线用于准确定位至所述异常用户对应的所述电能计量装置。

在一可能的实施例中，所述基于预先建立的计量异常分析优化算法对所述疑似异常用户的所述用户计量参数进行分析，基于分析结果确定异常用户及所述异常用户的异常信息，包括：基于预设判断规则及所述疑似异常用户的用户类型确定所述疑似异常用户的所述用户计量参数所属的异常名称；统计所述疑似异常用户的所述用户计量参数发生的频率；若所述频率满足预设频率要求，则确定所述疑似异常用户为异常用户，并标记所述异常用户的异常信息，所述异常信息包括所述异常名称、所述频率以及异常等级。

在一可能的实施例中，所述异常名称包括电流失流、相序异常、反向电量异常以及电压失压，所述基于预设判断规则及所述疑似异常用户的用户类型确定所述疑似异常用户的所述用户计量参数所属的异常名称，包括：对于用户类型为专变用户的所述疑似异常用户，若所述疑似异常用户的所述用户计量参数满足第一高供高计规则或第一高供低计规则，则确定所述疑似异常用户的所述用户计量参数所属的异常名称为电流失流；对于用户类型为专变用户的所述疑似异常用户，若三相功率绝对值之和与总有功功率绝对值的差值大于预设功率值，且电流值符合预设要求，则确定所述疑似异常用户的所述用户计量参数所属的异常名称为相序异常；对于用户类型为非光伏用户的所述疑似异常用户，若低压三相反相有功总示值大于第一预设示值，专公变反向有功总示值大于第二预设示值，低压单项反相有功总示值大于第三预设示值，且正向有功电量为0，则确定所述疑似异常用户的所述用户计量参数所属的异常名称为反相电量异常；对于用户类型为专公变用户的所述疑似异常用户，若所述疑似异常用户的所述用户计量参数满足第二高供高计规则或第二高供低计规则，则确定所述疑似异常用户的所述用户计量参数所属的异常名称为电压失压。

在一可能的实施例中，在所述将所述用户计量参数与计量标准进行对比，筛选出用户计量参数不符合计量标准的疑似异常用户之后，还包括：通过线损及用电负荷模型库确定所述疑似异常用户是否为疑似窃电用户；若所述疑似异常用户为疑似窃电用户，则将所述疑似窃电用户的疑似窃电用户信息发送至所述APP移动手持终端，以供所述APP移动手持终端反馈疑似窃电用户确认结果。

作为本申请的另一个方面，提出了一种电能计量异常的监控器，包括获取模块，用于获取电能计量装置采集的用户计量参数；疑似异常用户筛选模块，用于将所述用户计量参数与计量标准进行对比，筛选出用户计量参数不符合计量标准的疑似异常用户；异常用户确定模块，用于基于预先建立的计量异常分析优化算法对所述疑似异常用户的所述用户计量参数进行分析，基于分析结果确定异常用户及所述异常用户的异常信息，其中，所述异常用户为所述疑似异常用户中的一个或多个。

作为本申请的第三个方面，提出了一种电能计量异常的监控系统，包括：电能计量装置，所述电能计量装置用于采集用户计量参数；以及如上所述的监控器。

作为本申请的第四个方面，提供了一种电子设备，所述电子设备包括：处理器；以及用于存储所述处理器可执行信息的存储器；其中，所述处理器用于执行如上所述的电能计量异常的监控方法。

本申请提供了一种电能计量异常的监控方法、监控器、系统及电子设备，该方法包括：获取电能计量装置采集的用户计量参数；将所述用户计量参数与计量标准进行对比，筛选出用户计量参数不符合计量标准的疑似异常用户；基于预先建立的计量异常分析优化算法对所述疑似异常用户的所述用户计量参数进行分析，基于分析结果确定异常用户及所述异常用户的异常信息。由此，基于计量异常分析优化算法对初次筛选出的疑似异常用户进行深度分析，以从中确定异常用户，实现了异常用户的自动、精准筛选，减轻了人力成本，也提高了工作效率

附图说明

通过结合附图对本申请实施例进行更详细的描述，本申请的上述以及其他目的、特征和优势将变得更加明显。附图用来提供对本申请实施例的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与本申请实施例一起用于解释本申请，并不构成对本申请的限制。在附图中，相同的参考标号通常代表相同部件或步骤。

图1所示为本申请一实施例提供的一种电能计量异常的监控方法的流程示意图；

图2所示为本申请另一实施例提供的一种电能计量异常的监控方法的流程示意图；

图3所示为本申请一实施例提供的一种电能计量异常的监控方法的流程示意图；

图4所示为本申请一实施例提供的APP移动手持终端的闭环管理示意图；

图5所示为本申请另一实施例提供的一种电能计量异常的监控方法的流程示意图；

图6所示为本申请另一实施例提供的一种电能计量异常的监控方法的流程示意图；

图7所示为本申请另一实施例提供的一种电能计量异常的监控方法的流程示意图；

图8所示为本申请提供的一种电能计量异常的监控器的结构示意图；

图9所示为本申请提供的一种电能计量异常的监控系统的工作原理示意图；

图10所示为本申请提供的一种电能计量异常的监控系统的框架示意图

图11所示为本申请一实施例提供的电子设备的结构示意图。

具体实施方式

本申请的描述中，“多个”的含义是至少两个，例如两个，三个等，除非另有明确具体的限定。本申请实施例中所有方向性指示(诸如上、下、左、右、前、后、顶、底……)仅用于解释在某一特定姿态(如附图所示)下各部件之间的相对位置关系、运动情况等，如果该特定姿态发生改变时，则该方向性指示也相应地随之改变。此外，术语“包括”和“具有”以及它们任何变形，意图在于覆盖不排他的包含。例如包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备没有限定于已列出的步骤或单元，而是可选地还包括没有列出的步骤或单元，或可选地还包括对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。

另外，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。

下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。

计量异常是指出现的疑似电能计量装置故障从而可能影响计量准确性和供用电双方交易公平的现象。计量异常发生后，需要计量班组人员在用电采集系统搜寻异常明细，逐户分析容量、电量、电压、电流和功率因数等参数，并现场人工排查，无相关仪器辅助诊断，采集异常则需手动逐户查找采集不回数、采集数据缺失的原因，人工派单并现场处理，无法进行智能化接派单和远程诊断及修复。这就存在着难以快速精准锁定计量异常和窃电客户，无法导航至电能计量装置的问题，并且人工现场排查处理、登高作业等方式，错误率高，存在触电、摔伤等人身安全隐患。

基于大数据技术和数字孪生技术，通过互联网+的研发思路，本申请提出一种电能计量异常的监控方法。

图1所示为本申请一实施例提供的一种电能计量异常的监控方法的流程示意图，电能计量异常的监控方法包括：

步骤S101：获取电能计量装置采集的用户计量参数；

电能计量装置(electric energy metering device)是指由各种类型的电能表或与计量用电压、电流互感器(或专用二次绕组)及其二次回路相连组成的用于计量电能的装置，包括电能计量柜(箱、屏)。一般的，电能计量装置可以是智能电表。电能计量装置可以采集(正、反)有功电能、电压、电流、功率等用户计量参数，并将采集到的用户计量参数通过预设连接协议发送至监控器，以供监控器进行用户计量参数查验、电能消耗统计、电费结算。

步骤S102：将所述用户计量参数与计量标准进行对比，筛选出用户计量参数不符合计量标准的疑似异常用户；

预先设置各种用户类型的计量标准，所述计量标准至少包括各种用户类型的三相电流的电流、电压、有功功率的正常范围。导入各种用户类型的用户信息，以“日”为单位，自动按照录入的计量标准筛选疑似异常用户。具体地，当获取到用户计量参数则进一步确定该用户计量参数所属的用户类型对应的计量标准，将用户计量参数与该计量标准进行对比，将不符合计量标准的用户计量参数标记为疑似异常计量参数，并将疑似异常计量参数对应的用户标记为疑似异常用户。

进一步地，根据各个疑似异常用户的用户计量参数异常的原因，标记各个疑似异常用户的异常标签，该异常标签包括：电量异常、电压电流异常、用电异常、时钟异常、接线异常。

步骤S103：基于预先建立的计量异常分析优化算法对所述疑似异常用户的所述用户计量参数进行分析，基于分析结果确定异常用户及所述异常用户的异常信息，其中，所述异常用户为所述疑似异常用户中的一个或多个

工作中发现，在电能计量的疑似异常用户中，存在大量“假性异常”的用户，例如对于失流、电流不平衡等异常用户，90％左右是由于现场负荷不均衡导致的假性异常，因此需要对疑似异常用户进行进一步筛查，以准确查找出真正的异常用户。

基于预先建立的计量异常分析优化算法对疑似异常用户的用户计量参数进行分析比对，从中去除假性异常，以从疑似异常用户确定异常用户并标记异常用户的异常信息，其中，异常信息包括异常类型、异常等级、用户地址、采集点等信息。

其中，计量异常分析优化算法基于用户类型、异常名称分别设置了非常精确的异常判断规则、判断条件，基于计量异常分析优化算法可以实现对疑似异常用户的用户计量参数的精确筛查，筛查出异常用户。

本实施例通过上述步骤，基于计量异常分析优化算法对初次筛选出的疑似异常用户进行深度分析，以从中确定异常用户，实现了异常用户的自动、精准筛选，减轻了人力成本，也提高了工作效率。

图2所示为本申请另一实施例提供的一种电能计量异常的监控方法的流程示意图，所述步骤S103之后，还包括：

步骤S1031：基于所述异常用户的实际地理位置生成异常线路图形，并通过应用程序移动手持终端或网页客户端显示包括所述异常线路图形的计量异常管控界面。

基于异常用户的实际地理位置，在地图上标记各个异常用户的位置，生成异常线路地图。本实施例将异常用户的电能计量装置所在的位置确定为实际地理位置。

确定异常用户后，进一步获取异常用户的运行参数、营销身份标识号(Identitydocument,ID)、计量方式、接线方式、采集点信息，并基于已标记的异常标签统计相同异常标签的异常用户的异常用户数量。此外，再基于异常等级划分标准，确定各个异常用户的异常等级。并设定各运维管理部门与各专公变之间的责任范围和隶属关系，以快速确定异常用户的运维管理部分，以免发生异常用户无人管理或多人管理同一个异常用户的事件，提高异常用户的处理效率。

本实施例中，用不同的图标分别显示异常类型、异常等级、异常数量、运行参数、营销ID、计量方式、接线方式、用户地址、采集点信息。如此，即可获得包括由不同图标表示的不同信息的异常线路图形。

进一步地，生成包括所述异常线路图形的计量异常管控界面，并通过应用程序(Application，APP)移动手持终端或网页客户端显示计量异常管控界面，如此运维管理人员可以从计量异常管控界面中清晰的或者所管辖区域内的计量异常情况。其中，APP移动手持终端可以是具备网络连接功能的智能设备，例如手机、ipad，网页客户端可以是电脑、便携式计算机等。

本实施例将包括异常用户相关信息的异常线路图形显示于APP移动手持终端或网页客户端，以供运维人员查看，实现了异常用户的可视化管理，提高了异常用户的管理效率。

图3所示为本申请另一实施例提供的一种电能计量异常的监控方法的流程示意图，所述步骤S103之后，还包括：

步骤S1032：将所述异常信息发送至所述应用程序移动手持终端，并接收所述应用程序移动手持终端返回的异常用户管理结果。

对所述异常用户进行派单：将所述异常信息发送至所述APP移动手持终端，其中，所述APP移动手持终端还与计量异常排查仪通讯连接，所述APP移动手持终端接收所述计量异常排查仪上传的校验数据后进行异常用户管理，并向监控器反馈异常用户管理结果。

本实施例中，APP移动手持终端通过红外、电力线载波以及USB等接口与电能计量装置和集中器等现场设备进行通信，获取电能计量装置存储数据并按照APP移动手持终端功能来完成工作，再通过接口将信息数据和工作完成情况上传到监控器，形成一个无缝结合式的闭环管理。具体地，参见图4，图4所示为本申请一实施例提供的APP移动手持终端的闭环管理示意图。如图4所示，APP移动手持终端与密码机通讯连接，以可以实现APP移动手持终端的密码管理。APP移动手持终端与GIS(Geographic Information System，地理信息系统)通讯连接连接，以借助GIS地图实现以各级供电区域为单位、台区为维度，展示各地区异常用户的故障类型、数量、作业标记、作业人员，集成后派发工单，标识最后作业时间，并定时更新采集异常处理进度和范围。

APP移动手持终端的功能包括：远程自动接派单、SIM卡故障检测、电能计量装置校时、自动获取抄表计划、现场补抄、费控停复电、计量装拆换、现场抢修、作业过程自动导引、日志自动上传和现场稽查。借助于APP移动手持终端，运维人员可以实现现场作业并与监控器实时通讯。

当监控器确定异常用户后，按异常用户所在的地理位置将该异常用户派单至对应区域的APP移动手持终端，以供运维人员及时进行现处理。

此外，APP移动手持终端还与计量异常排查仪通讯连接，计量异常排查仪综合运用485通讯线、蓝牙与电能计量装置通信，在现场运维人员的操作下，可以现场获取电能计量装置采集的现场用户计量参数。所述计量异常排查仪在获取现场用户计量参数后基于预设的误差校验技术校验电能计量装置中的误差数据获得准确的用户计量参数，将准确的用户计量参数上传至控制器。在所述计量异常排查仪的辅助下，可实现计量串户检查、电能计量装置故障检测、窃电排查、在线检测谐波含量及运行工况、在线计量误差检测、现场拍照等功能。

所述APP移动手持终端接收所述计量异常排查仪上传的校验数据后进行异常用户管理，并向监控器反馈异常用户管理结果。例如，上传补抄数据、上传校时结果、反馈现场图像等。

本实施例借助将所述异常用户派单至所述APP移动手持终端，并借助计量异常排查仪进行现场稽查、异常管理，结合了异常用户的线上管理与线下作业的结合，提高了异常用户的处置效率。

图5所示为本申请另一实施例提供的一种电能计量异常的监控方法的流程示意图，所述步骤S103之后，还包括：

步骤S1033：获取所述异常用户的所述电能计量装置采集的定位信息，基于所述定位信息确定导航路线，所述导航路线用于准确定位至所述异常用户对应的所述电能计量装置。

电能计量装置数量繁多，分布点多面广，现场环境复杂，靠人工记忆位置不准确，耗费大量时间，存在部分电能计量装置和电源点位置不一致、电子配网图网址不稳定、电力线路图与实际道路不融合等问题，严重增加了不必要的工作量，降低了工作效率。

本实施例中采用的电能计量装置包括定位平台，定位平台具有实时位置储存、路线智能导航、存储文字图片、账号保密共享等功能，现场排查处理时自动定位准确位置，能够显示现场大小街道、周围知名建筑等参照物，显示计量装置台账信息的详细路径说明，缩短路程，降低能耗，避开拥堵坑洼路段，减少发生交通事故和车辆损坏的几率，提高了工作安全性，提高了电能计量装置定位的准确性。

监控器通过预设通讯连接获取异常用户的电能计量装置采集的定位信息，基于定位信息确定导航路线，可以准确定位至所述异常用户对应的所述电能计量装置，提高了定位的准确性，降低了定位的难度，并有助于提高现场处理效率。

图6所示为本申请另一实施例提供的一种电能计量异常的监控方法的流程示意图，所述步骤S103，包括：

步骤S10301：基于预设判断规则及所述疑似异常用户的用户类型确定所述疑似异常用户的所述用户计量参数所属的异常名称；

用户类型包括专变用户、公变用户、公专变用户；异常名称一般包括电流失流、相序异常、反向电量异常以及电压失压。在三相供电系统中，三相电流、功率等值均需要满足相关要求才能稳定供电，若一相或多项出现差错则可能会导致供电异常。

对于用户类型为专变用户的所述疑似异常用户，若所述疑似异常用户的所述用户计量参数满足第一高供高计规则或第一高供低计规则，则确定所述疑似异常用户的所述用户计量参数所属的异常名称为电流失流；此外，电流失流的专变用户不包括农业排灌、贫困县农业排灌用电用户。

其中，第一高供高计规则包括：A相在预设范围内且C相大于第一电流值，或者C相在所述预设范围内且A相大于所述第一电流值；第一高供低计规则包括：三相电流中的任意一相在所述预设范围内，其它两相之和大于第一电流阈值；和/或三相电流中的任意两相均在所述预设范围内，另一相电流值大于第二电流阈值；其中，预设范围为0-0.05A，第一电流值可以是0.5A，第一电流阈值可以是2A，第二电流阈值可以是1A。

对于用户类型为专变用户的所述疑似异常用户，若三相功率绝对值之和与总有功功率绝对值的差值大于预设功率值，且电流值符合预设要求，则确定所述疑似异常用户的所述用户计量参数所属的异常名称为相序异常；

其中，预设功率值可以是三相电流总功率的10％，预设要求可以是A相、C相电流值大于0.1，预设要求还可以是三相电流大于额定电流的5％，也即0.25A。

对于用户类型为非光伏用户的所述疑似异常用户，若低压三相反相有功总示值大于第一预设示值，专公变反向有功总示值大于第二预设示值，低压单项反相有功总示值大于第三预设示值，且正向有功电量为0，则确定所述疑似异常用户的所述用户计量参数所属的异常名称为反相电量异常；其中反向电量异常的用户类型为所有用户，但是排除光伏用户。

其中，第一预设示值可以是1，第二预设示值可以是10，第三预设示值可以是1。

对于用户类型为专公变用户的所述疑似异常用户，若所述疑似异常用户的所述用户计量参数满足第二高供高计规则或第二高供低计规则，则确定所述疑似异常用户的所述用户计量参数所属的异常名称为电压失压。

其中，第二高供高计规则为：A相或者C相电压小于或等于70V且A相、C相电压之和小于160V；或者A、B、C相中的任意一相电流大于或等于最大电流的5％。但是A相、C相全部为0的情况不包括在第二高供高计规则内。第二高供低计规则为：A相电压小于150V；和\或B相电压小于150V；和\或C相电压小于150V；或者A、B、C相中的任意一相电流大于或等于最大电流的5％。第二高供低计规则排除A、B、C相全部为0的情况。

此外，对于高供高计且三相四线接线的用户若额定电压为57.7V，当电压低于70％，电流大于或等于最大电流的5％，则纳入缺项进行分析判断。

步骤S10302：统计所述疑似异常用户的所述用户计量参数发生的频率；

确定疑似异常用户的用户计量参数所属的异常名称后，还需要以日为周期统计该异常名称下用户计量参数发生的频率。可以理解地，若某一项异常仅发生一次则可能是偶然事件，并不会影响当日或者后续用户计量参数的采集。若某一项异常发生了若干次，则需要等级并进行异常排查。

步骤S10303：若所述频率满足预设频率要求，则确定所述疑似异常用户为异常用户，并标记所述异常用户的异常信息，所述异常信息包括所述异常名称、所述频率以及异常等级。

本实施例中，不同异常名称对应的预设频率要求不同：电流失流的预设频率要求为一天发生三次或三次以上；相序异常的预设频率要求为一天发生24次，反向电流异常只要发生一次就满足预设频率要求；电压失压的预设频率要求为一天发生三次以上。

若所述频率满足预设频率要求，则确定所述疑似异常用户为异常用户。并记录异常用户的异常等级。对于电流失流、相序异常、电压失压均默认为1级事件。对于反向电量异常，根据用户类型的不同具体确定异常等级：

对于低压三相用户：反向有功大于或等于0.5，则确定为1级事件；反向有功大于或等于0.5且小于1，则确定为2级事件；反向有功大于或等于1且小于2，则确定为3级事件；其它情况为4级事件。

对于专变用户：反向有功大于或等于0.2，则确定为1级事件；反向有功大于或等于0.1且小于0.2，则确定为2级事件；反向有功大于或等于0且小于0.1，则确定为3级事件；其它情况为4级事件。

对于低压单项用户：反向有功大于或等于0.5，则确定为1级事件；反向有功大于或等于0.1且小于0.5，则确定为2级事件；反向有功大于或等于0且小于0.1，则确定为3级事件；其它情况为4级事件。

本实施例中，疑似异常用户的用户计量参数满足判断规则、预设频率要求则确定为异常事件，并在异常时间连续回复3天即转为历史异常。

本实施例通过上述步骤，基于预设判断规则及用户计量参数发生的频率频率确定异常事件，实现了疑似异常事件的二次筛查，提高了异常事件识别效率和准确性。

图7所示为本申请另一实施例提供的一种电能计量异常的监控方法的流程示意图，所述步骤S102之后，还包括：

步骤S104：通过线损及用电负荷模型库确定所述疑似异常用户是否为疑似窃电用户；

电负荷模型主要用于识别用电计量异常的疑似窃电客户。

分别设置10kV线路线损和0.4kV公变台区线损的理论计算值，并建立不同用户类型的用电负荷模型库。将监控器筛选出的疑似异常用户与建立的用电负荷模型、10kV线路线损和0.4kV公变台区线损进行比对，自动锁定疑似窃电客户。

对于10kV专变市政照明客户的负荷模型，系统诊断为B相电流失流，通过用电负荷模型库并查看营销业务系统发现此户为照明用户，6：00-19：00为白天，照明路灯全部关掉时，B相失流为正常现象。10kV专变市政照明客户的负荷模型符合下式：

(1)

(2)

其中，k为系数；p为瞬时照明功率；P为时段照明总功率。

步骤S105：若所述疑似异常用户为疑似窃电用户，则将所述疑似窃电用户的疑似窃电用户信息发送至所述应用程序移动手持终端，以供所述应用程序移动手持终端反馈疑似窃电用户确认结果。

对于疑似异常用户若用电负荷模型库的输出结果为疑似窃电用户，则标记该疑似窃电用户，并派单至APP手持终端，以供APP移动手持终端的运维人员对该疑似窃电用户进行核查，并将核查结果通过APP移动手持终端反馈至监控器。

如此基于线损和用电负荷模型库确定疑似窃电用户，大大节约了疑似窃电用户追踪筛查的人力，提高了疑似窃电用户的识别效率，有助于追回电网财产，肃清用电风气。

作为本申请的另一方面，本申请提供了一种电能计量异常的监控系统，图8所示为本申请提供的一种电能计量异常的监控器的结构示意图，所述监控器2，包括：

获取模块21，用于获取电能计量装置采集的用户计量参数；

疑似异常用户筛选模块22，用于将所述用户计量参数与计量标准进行对比，筛选出用户计量参数不符合计量标准的疑似异常用户；

异常用户确定模块23，用于基于预先建立的计量异常分析优化算法对所述疑似异常用户的所述用户计量参数进行分析，基于分析结果确定异常用户及所述异常用户的异常信息，其中，所述异常用户为所述疑似异常用户中的一个或多个。

作为本申请的第三个一方面，本申请提供了一种电能计量异常的监控系统，图9所示为本申请提供的一种电能计量异常的监控系统的工作原理示意图，其中，所述电能计量异常的监控系统系统包括：

电能计量装置，所述电能计量装置用于采集用户计量参数；

以及如上8所述的监控器2。

本申请提供的电能计量异常的监控系统还与WEB客户端、数据库、排查设备等相互关联、通讯，图10所示为本申请提供的一种电能计量异常的监控系统的框架示意图。如图10所示，所述WEB客户端用于获取二维GIS地图、故障探测、组织机构可视化管理、图形关联、统计分析以及系统管理。数据库包括业务数据库和空间数据库。排查设备包括计量异常智慧终端，APP移动手持终端、计量异常排查仪，还可以包括智能通讯模块批量检测仪。针对拆回模块再利用率和检测效率低的难点，基于智能通讯模块批量检测仪的新方法可做到无条件约束快速分拣、降低成本支出、提高设备再利用率和工作效率。

下面，参考图11来描述根据本申请实施例的电子设备。图11所示为本申请一实施例提供的电子设备的结构示意图。

如图11所示，电子设备600包括一个或多个处理器601和存储器602。

处理器601可以是中央处理单元(CPU)或者具有数据处理能力和/或信息执行能力的其他形式的处理单元，并且可以控制电子设备600中的其他组件以执行期望的功能。

存储器601可以包括一个或多个计算机程序产品，所述计算机程序产品可以包括各种形式的计算机可读存储介质，例如易失性存储器和/或非易失性存储器。所述易失性存储器例如可以包括随机存取存储器(RAM)和/或高速缓冲存储器(cache)等。所述非易失性存储器例如可以包括只读存储器(ROM)、硬盘、闪存等。在所述计算机可读存储介质上可以存储一个或多个计算机程序信息，处理器601可以运行所述程序信息，以实现上文所述的本申请的各个实施例的电能计量异常的监控方法或者其他期望的功能。

在一个示例中，电子设备600还可以包括：输入装置603和输出装置604，这些组件通过总线系统和/或其他形式的连接机构(未示出)互连。

该输入装置603可以包括例如键盘、鼠标等等。

该输出装置604可以向外部输出各种信息。该输出装置604可以包括例如显示器、通信网络及其所连接的远程输出设备等等。

当然，为了简化，图11中仅示出了该电子设备600中与本申请有关的组件中的一些，省略了诸如总线、输入/输出接口等等的组件。除此之外，根据具体应用情况，电子设备600还可以包括任何其他适当的组件。

除了上述方法和设备以外，本申请的实施例还可以是计算机程序产品，其包括计算机程序信息，所述计算机程序信息在被处理器运行时使得所述处理器执行本说明书中描述的根据本申请各种实施例的电能计量异常的监控方法中的步骤。

所述计算机程序产品可以以一种或多种程序设计语言的任意组合来编写用于执行本申请实施例操作的程序代码，所述程序设计语言包括面向对象的程序设计语言，诸如Java、C++等，还包括常规的过程式程序设计语言，诸如“C”语言或类似的程序设计语言。程序代码可以完全地在用户计算设备上执行、部分地在用户设备上执行、作为一个独立的软件包执行、部分在用户计算设备上部分在远程计算设备上执行、或者完全在远程计算设备或服务器上执行。

此外，本申请的实施例还可以是计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序信息，所述计算机程序信息在被处理器运行时使得所述处理器执行本说明书根据本申请各种实施例的电能计量异常的监控方法中的步骤。

所述计算机可读存储介质可以采用一个或多个可读介质的任意组合。可读介质可以是可读信号介质或者可读存储介质。可读存储介质例如可以包括但不限于电、磁、光、电磁、红外线、或半导体的系统、装置或器件，或者任意以上的组合。可读存储介质的更具体的例子(非穷举的列表)包括：具有一个或多个导线的电连接、便携式盘、硬盘、随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦式可编程只读存储器(EPROM或闪存)、光纤、便携式紧凑盘只读存储器(CD-ROM)、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。

以上结合具体实施例描述了本申请的基本原理，但是，需要指出的是，在本申请中提及的优点、优势、效果等仅是示例而非限制，不能认为这些优点、优势、效果等是本申请的各个实施例必须具备的。另外，上述公开的具体细节仅是为了示例的作用和便于理解的作用，而非限制，上述细节并不限制本申请为必须采用上述具体的细节来实现。

本申请中涉及的器件、装置、设备、系统的方框图仅作为例示性的例子并且不意图要求或暗示必须按照方框图示出的方式进行连接、布置、配置。如本领域技术人员将认识到的，可以按任意方式连接、布置、配置这些器件、装置、设备、系统。诸如“包括”、“包含”、“具有”等等的词语是开放性词汇，指“包括但不限于”，且可与其互换使用。这里所使用的词汇“或”和“和”指词汇“和/或”，且可与其互换使用，除非上下文明确指示不是如此。这里所使用的词汇“诸如”指词组“诸如但不限于”，且可与其互换使用。

还需要指出的是，在本申请的装置、设备和方法中，各部件或各步骤是可以分解和/或重新组合的。这些分解和/或重新组合应视为本申请的等效方案。

提供所公开的方面的以上描述以使本领域的任何技术人员能够做出或者使用本申请。对这些方面的各种修改对于本领域技术人员而言是非常显而易见的，并且在此定义的一般原理可以应用于其他方面而不脱离本申请的范围。因此，本申请不意图被限制到在此示出的方面，而是按照与在此发明的原理和新颖的特征一致的最宽范围。

以上所述仅为本申请创造的较佳实施例而已，并不用以限制本申请创造，凡在本申请创造的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换等，均应包含在本申请创造的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种电能计量异常的监控方法，其特征在于，包括：

获取电能计量装置采集的用户计量参数；

将所述用户计量参数与计量标准进行对比，筛选出用户计量参数不符合计量标准的疑似异常用户；

基于预先建立的计量异常分析优化算法对所述疑似异常用户的所述用户计量参数进行分析，基于分析结果确定异常用户及所述异常用户的异常信息，其中，所述异常用户为所述疑似异常用户中的一个或多个。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述基于预先建立的计量异常分析优化算法对所述疑似异常用户的所述用户计量参数进行分析，基于分析结果确定异常用户及所述异常用户的异常信息之后，还包括：

基于所述异常用户的实际地理位置生成异常线路图形，并通过应用程序移动手持终端或网页客户端显示包括所述异常线路图形的计量异常管控界面。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述基于预先建立的计量异常分析优化算法对所述疑似异常用户的所述用户计量参数进行分析，基于分析结果确定异常用户及所述异常用户的异常信息之后，还包括：

将所述异常信息发送至所述应用程序移动手持终端，并接收所述应用程序移动手持终端返回的异常用户管理结果。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述基于预先建立的计量异常分析优化算法对所述疑似异常用户的所述用户计量参数进行分析，基于分析结果确定异常用户及所述异常用户的异常信息之后，还包括：

获取所述异常用户的所述电能计量装置采集的定位信息，基于所述定位信息确定导航路线，所述导航路线用于准确定位至所述异常用户对应的所述电能计量装置。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于预先建立的计量异常分析优化算法对所述疑似异常用户的所述用户计量参数进行分析，基于分析结果确定异常用户及所述异常用户的异常信息，包括：

基于预设判断规则及所述疑似异常用户的用户类型确定所述疑似异常用户的所述用户计量参数所属的异常名称；

统计所述疑似异常用户的所述用户计量参数发生的频率；

若所述频率满足预设频率要求，则确定所述疑似异常用户为异常用户，并标记所述异常用户的异常信息，所述异常信息包括所述异常名称、所述频率以及异常等级。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述异常名称包括电流失流、相序异常、反向电量异常以及电压失压，所述基于预设判断规则及所述疑似异常用户的用户类型确定所述疑似异常用户的所述用户计量参数所属的异常名称，包括：

对于用户类型为专变用户的所述疑似异常用户，若所述疑似异常用户的所述用户计量参数满足第一高供高计规则或第一高供低计规则，则确定所述疑似异常用户的所述用户计量参数所属的异常名称为电流失流；

对于用户类型为专变用户的所述疑似异常用户，若三相功率绝对值之和与总有功功率绝对值的差值大于预设功率值，且电流值符合预设要求，则确定所述疑似异常用户的所述用户计量参数所属的异常名称为相序异常；

对于用户类型为非光伏用户的所述疑似异常用户，若低压三相反相有功总示值大于第一预设示值，专公变反向有功总示值大于第二预设示值，低压单项反相有功总示值大于第三预设示值，且正向有功电量为0，则确定所述疑似异常用户的所述用户计量参数所属的异常名称为反相电量异常；

对于用户类型为专公变用户的所述疑似异常用户，若所述疑似异常用户的所述用户计量参数满足第二高供高计规则或第二高供低计规则，则确定所述疑似异常用户的所述用户计量参数所属的异常名称为电压失压。

7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述将所述用户计量参数与计量标准进行对比，筛选出用户计量参数不符合计量标准的疑似异常用户之后，还包括：

通过线损及用电负荷模型库确定所述疑似异常用户是否为疑似窃电用户；

若所述疑似异常用户为疑似窃电用户，则将所述疑似窃电用户的疑似窃电用户信息发送至所述应用程序移动手持终端，以供所述应用程序移动手持终端反馈疑似窃电用户确认结果。

8.一种电能计量异常的监控器，其特征在于，包括：

获取模块，用于获取电能计量装置采集的用户计量参数；

疑似异常用户筛选模块，用于将所述用户计量参数与计量标准进行对比，筛选出用户计量参数不符合计量标准的疑似异常用户；

异常用户确定模块，用于基于预先建立的计量异常分析优化算法对所述疑似异常用户的所述用户计量参数进行分析，基于分析结果确定异常用户及所述异常用户的异常信息，其中，所述异常用户为所述疑似异常用户中的一个或多个。

9.一种电能计量异常的监控系统，其特征在于，包括：

电能计量装置，所述电能计量装置用于采集用户计量参数；

以及权利要求8所述的监控器。

10.一种电子设备，其特征在于，所述电子设备包括：

处理器；以及

用于存储所述处理器可执行信息的存储器；

其中，所述处理器用于执行上述权利要求1-7任一项所述的电能计量异常的监控方法。

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