CN115542238B - 超差表检测方法及装置 - Google Patents

Abstract

本发明涉及电能计量技术领域，提供一种超差表检测方法及装置，方法包括：确定第一时段的台区电能表数据及第二时段的台区电能表数据；确定第一时段的台区电能表的线损拟合残差和第二时段的台区电能表的线损拟合残差；基于第二时段的台区电能表数据和第二时段的台区电能表的线损拟合残差之间的相关性，确定预选超差表；对第二时段的预选超差表数据进行幅度调整，基于第二时段的预选超差表幅度调整数据以及两个时段的台区电能表的线损拟合残差的差异数据，确定台区的目标残差表。本发明利用两个时段电能表数据特性，通过滤除不符合超差表特性的电能表，准确确定台区中的超差表。

Description

超差表检测方法及装置

技术领域

本发明涉及电能计量技术领域，尤其涉及一种超差表检测方法及装置。

背景技术

随着用电信息自动采集功能的完善，智能电能表被广泛应用。但是智能电能表性能的好坏直接影响着电量计量的准确性。超差电能表是运行中性能不符合要求的电能表，现有的超差电能表在监测时需要在获取所有的电能表长达一年的电量以及电压等数据后构建线损模型并求解，需要耗费大量的时间以及大量的资源。因此，在超差电能表监测过程中硬件等资源不足或者性能不高的情况下，会给超差电能表的检出任务带来困难。

然而，由于构线损模型所用到的电量数据量巨大，对检测的硬件性能要求很高，并且会导致线损模型求解复杂度很高，不便于超差表的准确检出。

发明内容

本发明提供一种超差表检测方法及装置，用以解决现有技术中超差表检测的缺陷，通过划分第一时段和第二时段减少了用于计算线损的大量电能表数据，缩小了超差表的搜索空间，从而实现超差表的高效检出。

本发明提供一种超差表检测方法，包括：

确定第一时段的台区电能表数据及第二时段的台区电能表数据；

基于所述第一时段的台区电能表数据确定所述第一时段的台区电能表的线损拟合残差，基于所述第二时段的台区电能表数据确定所述第二时段的台区电能表的线损拟合残差；

基于所述第二时段的台区电能表数据和所述第二时段的台区电能表的线损拟合残差之间的相关性，确定预选超差表；

对所述第二时段的预选超差表数据进行幅度调整，得到所述第二时段的预选超差表幅度调整数据；

基于所述第二时段的预选超差表幅度调整数据以及两个时段的台区电能表的线损拟合残差的差异数据，确定所述台区的目标残差表。

根据本发明提供的一种超差表检测方法，所述对所述第二时段的预选超差表数据进行幅度调整，得到所述第二时段的预选超差表幅度调整数据，包括：

计算所述预选超差表在第二时段的平均电量；

确定调整幅度，并基于所述调整幅度和所述预选超差表在第二时段的平均电量确定所述第二时段的预选超差表幅度调整数据。

根据本发明提供的一种超差表检测方法，所述基于所述第二时段的预选超差表幅度调整数据以及两个时段的台区电能表的线损拟合残差的差异数据，确定所述台区的目标残差表，包括：

基于所述第一时段的台区电能表的线损拟合残差均值和所述第二时段的台区电能表的线损拟合残差均值，确定所述两个时段的台区电能表的线损拟合残差的差异数据；

比较所述第二时段的预选超差表幅度调整数据和所述两个时段的台区电能表的线损拟合残差的差异数据，将所述第二时段的预选超差表幅度调整数据大于所述两个时段的台区电能表的线损拟合残差的差异数据的预选超差表确定为目标残差表。

根据本发明提供的一种超差表检测方法，所述基于所述第一时段的台区电能表数据确定所述第一时段的台区电能表的线损拟合残差，包括：

基于所述第一时段的台区电能表数据，建立所述第一时段的台区电能表线损模型；

基于所述第一时段的台区电能表线损模型的线路损耗项，确定所述第一时段的台区电能表的线损拟合残差。

根据本发明提供的一种超差表检测方法，所述基于所述第二时段的台区电能表数据和所述第二时段的台区电能表的线损拟合残差之间的相关性，确定预选超差表，包括：

基于所述第二时段的台区电能表的电量和所述第二时段的台区电能表的线损拟合残差的相关性，确定所述第二时段的台区内每个电能表的相关系数；

确定所述相关系数最大的多个电能表为预选超差表。

根据本发明提供的一种超差表检测方法，所述确定第一时段及第二时段的台区电能表数据，之前还包括：

获取目标时段台区电能表数据；

按照预设比例将目标时段划分为所述第一时段和所述第二时段，所述第一时段的时长大于第二时段；

对所述第二时段的台区电能表数据进行预处理。

根据本发明提供的一种超差表检测方法，所述对所述第二时段的台区电能表数据进行预处理，包括：

滤除所述第二时段的台区电能表数据中电量均值小于第一阈值的电能表。

本发明还提供一种超差表检测装置，包括：

输入模块，用于确定第一时段的台区电能表数据及第二时段的台区电能表数据；

残差计算模块，用于基于所述第一时段的台区电能表数据确定所述第一时段的台区电能表的线损拟合残差，基于所述第二时段的台区电能表数据确定所述第二时段的台区电能表的线损拟合残差；

第一检出模块，用于基于所述第二时段的台区电能表数据和所述第二时段的台区电能表的线损拟合残差之间的相关性，确定预选超差表；

幅度调整模块，用于对所述第二时段的预选超差表数据进行幅度调整，得到所述第二时段的预选超差表幅度调整数据；

第二检出模块，用于基于所述第二时段的预选超差表幅度调整数据以及两个时段的台区电能表的线损拟合残差的差异数据，确定所述台区的目标残差表。

本发明还提供一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现如上述任一种所述超差表检测方法。

本发明还提供一种非暂态计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现如上述任一种所述超差表检测方法。

本发明还提供一种计算机程序产品，包括计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如上述任一种所述超差表检测方法。

本发明提供的超差表检测方法及装置，通过将电能表数据划分不同时段后，一方面通过台区电能表数据和台区电能表的线损拟合残差之间的相关性对超差表进行初筛，获得预选超差表。另一方面，通过计算不同时段的预选超差表的台区拟合残差差异，根据电量调整量与拟合残差差异的大小过滤掉不存在超差的电表，最终可以准确得到台区中所有的目标超差表。本发明方法无需通过大量数据提升线损计算精度，而是巧妙地利用两个时段电能表数据特性，通过滤除不符合超差表特性的电能表，准确确定台区中的超差表。另外，还减少了用于计算线损所需的电能表数据，即缩小了超差表的搜索空间，从而提高了超差表的检出速度。

附图说明

为了更清楚地说明本发明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一简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图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是本发明提供的超差表检测方法的流程示意图之一；

图2是本发明提供的超差表检测方法的流程示意图之二；

图3是本发明提供的超差表检测装置的结构示意图；

图4是本发明提供的电子设备的结构示意图。

具体实施方式

为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明中的附图，对本发明中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，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，都属于本发明保护的范围。

本发明实施例公开了一种超差表检测方法，用于解决现有方法对超差表检测的困难，下面结合图1和图2描述本发明的超差表检测方法。如图1所示，方法至少包括如下步骤：

步骤101、确定第一时段的台区电能表数据及第二时段的台区电能表数据；

步骤102、基于第一时段的台区电能表数据确定第一时段的台区电能表的线损拟合残差，基于第二时段的台区电能表数据确定第二时段的台区电能表的线损拟合残差；

步骤103、基于第二时段的台区电能表数据和第二时段的台区电能表的线损拟合残差之间的相关性，确定预选超差表；

步骤104、对第二时段的预选超差表数据进行幅度调整，得到第二时段的预选超差表幅度调整数据；

步骤105、基于第二时段的预选超差表幅度调整数据以及两个时段的台区电能表的线损拟合残差的差异数据，确定台区的目标残差表。

针对步骤101，需要说明的是，第一时段和第二时段均属于连续的一定时间内且第一时段的时长远大于第二时段，从用途上来说，第一时段作为参考时段，而第二时段作为测试时段。

针对步骤102，需要说明的是，超差表监测系统工作原理是先搜集电能表的长期电量以及电压等数据构建线损模型，然后对模型求解得到每个电能表的误差系数，最后将误差系数大于超差值的判定为超差电能表。因此，本发明实施例的方法判断电能表是否为超差表的前提依旧需要建立线损模型，并利用参考时段和测试时段的电量数据分别构建电能表线损模型，依据构建的两个线损模型分别求取线损拟合残差。

针对步骤103，需要说明的是，本发明实施例发掘出台区电能表数据和台区电能表的线损拟合残差之间的相关性，与超差表的检出存在直接关系，相关性越大通过台区拟合残差与电能表数据的相关系数越大。因此可以通过该方法先过滤不存在超差的电能表，得到预选超差表。

针对步骤104，需要说明的是，由于第二时段是测试时段，因此本发明实施例仅需要对第二时段的预选超差表数据进行幅度调整，相当于通过人为对预选超差表进行用电量幅度调整来实现人工加入超差表，保证电能表数据的可用性。

针对步骤105，需要说明的是，由于步骤103中已经获得了预选超差表，因此本发明实施例通过计算不同时段的台区拟合残差差异来对预选超差表进行进一步的筛选，已经进行电量幅度调整后仍不能达到不同时段的台区拟合残差差异，说明该表用电量存在超差的可能性较低，经过该步骤再次筛选就可以得到台区内准确的超差表。

本发明提供的超差表检测方法，无需通过大量数据提升线损计算精度，而是巧妙地利用两个时段数据的特点，通过两步滤除得到台区中的超差表，减少了用于计算线损所需的电能表数据，即缩小了超差表的搜索空间，从而提高了超差表的检出速度。

可以理解的是，基于第一时段的台区电能表数据确定第一时段的台区电能表的线损拟合残差，包括：

基于第一时段的台区电能表数据，建立第一时段的台区电能表线损模型；

基于第一时段的台区电能表线损模型的线路损耗项，确定第一时段的台区电能表的线损拟合残差。

需要说明的是，由于第二时段的台区电能表的线损拟合残差与第一时段的台区电能表的线损拟合残差构建方法可以相同，因此第二时段的台区电能表的线损拟合残差的构建也适用于上述方法。

具体的，本实施例中电能表线损模型如式1所示：

其中，为台区总表第天的用电量计量值，即等号左边表示总表用电量，为计量点在第天的日冻结用电量，计量点即表示电能表分表，为计量点的相对误差，为总表的相对误差，为计量点总个数，即等号 右边第一项为各计量点实际用电量之和，为台区第天的线路损耗项。

本发明实施例中线路损耗项展开如式2所示：

其中，为计量点在第天的电压，为计量点在第天的电压，为共有等效电阻系数，为计量点和计量点之间公共支路的等效电阻。

本发明实施例中线损拟合残差的计算式如式3所示：

其中，为第天的拟合残差，为第天的统计线损，统计线损可以 通过电能示数直接获得，为第天的计算线损。又由于统计线损和计算线损的公式 分别为：和。因此，拟合 残差也可以表示为如式4所示：

可以理解的是，基于第二时段的台区电能表数据和第二时段的台区电能表的线损拟合残差之间的相关性，确定预选超差表，包括：

基于第二时段的台区电能表的电量和第二时段的台区电能表的线损拟合残差的相关性，确定第二时段的台区内每个电能表的相关系数；

确定相关系数最大的多个电能表为预选超差表。

需要说明的是，计算相关系数的方法包括多种，本发明实施例选用lasso相关系 数。故需要计算第二时段，即测试时段中的台区电能表的电量和第二时段的台区电能表的 线损拟合残差的lasso相关系数，取lasso相关系数最大的个电能表作为预选超差表， 小于台区电能表总数。

可以理解的是，对第二时段的预选超差表数据进行幅度调整，得到第二时段的预选超差表幅度调整数据，包括：

计算预选超差表在第二时段的平均电量；

确定调整幅度，并基于调整幅度和预选超差表在第二时段的平均电量确定第二时段的预选超差表幅度调整数据。

需要说明的是，计算预选超差表在第二时段的平均电量是对上述实施例得到的全 部个预选超差表分别求取电量均值，即。 表示预选超差表的第二时段的电量均值，表示第二时段总天数。

本发明实施确定调整幅度时，需要在给定的电表调整幅度空间 中找到绝对值最大的调整幅度值，记为。其中，表示任一个调整幅 度，表示调整幅度空间内的调整幅度个数，例如和。最大调整幅度值保证了满 足超差的最严格条件，若在这种条件下仍不超差表示该表一定不是超差表。

基于调整幅度和预选超差表在第二时段的平均电量确定第二时段的预选超差表幅度调整数据，即是基于调整幅度和预选超差表在第二时段的平均电量的乘积，得到第二时段的预选超差表幅度调整数据。

可以理解的是，基于第二时段的预选超差表幅度调整数据以及两个时段的台区电能表的线损拟合残差的差异数据，确定台区的目标残差表，包括：

基于第一时段的台区电能表的线损拟合残差均值和第二时段的台区电能表的线损拟合残差均值，确定两个时段的台区电能表的线损拟合残差的差异数据；

比较第二时段的预选超差表幅度调整数据和两个时段的台区电能表的线损拟合残差的差异数据，将第二时段的预选超差表幅度调整数据大于两个时段的台区电能表的线损拟合残差的差异数据的预选超差表确定为目标残差表。

需要说明的是，本发明实施例与其他方法最大的不同是没有根据某一天的电能表 数据来判断超差表，而是通过挖掘一段时间数据的特性，例如通过计算第一时段的台区电 能表的线损拟合残差均值和第二时段的台区电能表的线损拟合残差均值，可以获取两个时段的数据的统计特性。

具体的，假设第一时段有天的数据，则第一时段的台区拟合残差均值，假设第二时段也有天的数据，则第二时段的台 区拟合残差均值为。

另外，需要说明的是，比较第二时段的预选超差表幅度调整数据和两个时 段的台区电能表的线损拟合残差的差异数据，即计算， 比较和。找出的电能表，这些表则为目标超差表。

具体的，两个时段的台区电能表的线损拟合残差的差异数据的计算式如式5所示：

其中，为绝对值函数，为给定的两个时段拟合残差差 值的阈值，在实际应用中，会根据需要以台区总用电量的百分之几设定。

可以理解的是，确定第一时段及第二时段的台区电能表数据，之前还包括：

获取目标时段台区电能表数据；

按照预设比例将目标时段划分为第一时段和第二时段，第一时段的时长大于第二时段；

对第二时段的台区电能表数据进行预处理。

需要说明的是，目标时段台区电能表数据是一段连续时间内的电能表电量数据，如一年中一个台区中所有电能表的用电量数据。由于第一时段的时长需大于第二时段，甚至第一时段的时长需远大于第二时段即至少为第二时段的三倍。例如，预设比例可以设定为第一时段比第二时段为5:1，即一年中前十个月为第一时段，两个月为第二时段。由于第一时段是参考时段，因此其数据量需要达到一定的程度才能体现出数据的统计特性。

本发明的预处理其实是对电能表数据的简单筛除，即删掉用电量过小明显不是超差表的电能表，进一步减少后续计算的数据量。

需要说明的是，对第二时段的台区电能表数据进行预处理，包括：

滤除第二时段的台区电能表数据中电量均值小于第一阈值的电能表。具体的，第一阈值可以设置为0.1IB，滤除测试时段中电量均值小于0.1IB的电能表，其中，1IB是指额定电流在220v电压下1天的用电量。

可以理解的是，本发明实施例还公开了一种超差表检测方法如图2所示，包括如下步骤：

步骤201、输入电能表数据并确定参考时段和测试时段。

步骤202、滤除测试时段中电量均值小于0.1IB的电能表。

步骤203、利用参考时段和测试时段的电量数据分别构建电能表线损模型。

步骤204、计算参考时段台区的拟合残差均值和测试时段台区的拟合参数均值。

步骤205、计算参考时段与测试时段拟合残差的差异。

步骤206、计算测试时段残差与每个电能表电量的lasso相关系数，取lasso相关系 数最大的个电能表。

步骤207、确定调整幅度值，对步骤206中得到的个电能表求其电量均值并按照 调整幅度调整，将调整数据和参考时段与测试时段拟合残差的差异进行比较，确定台区的 目标残差表。

需要说明的是，目前的超差表监测系统在构建模型时所用到的数据量巨大，不仅对系统的硬件性能要求很高而且使得线损模型求解的复杂度也很高。本发明则通过对电量数据划分成参考时段和测试时段，计算台区拟合残差差异，根据电量调整量与拟合残差差异的大小过滤掉不存在超差的电表，进而减少了用于构建线损模型的电能表数据，即缩小了超差表的搜索空间，从而提高计算的速度。

下面对本发明提供的超差表检测装置进行描述，下文描述的超差表检测装置与上文描述的超差表检测方法可相互对应参照。如图3所示，装置包括：

输入模块301，用于确定第一时段的台区电能表数据及第二时段的台区电能表数据；

残差计算模块302，用于基于第一时段的台区电能表数据确定第一时段的台区电能表的线损拟合残差，基于第二时段的台区电能表数据确定第二时段的台区电能表的线损拟合残差；

第一检出模块303，用于基于第二时段的台区电能表数据和第二时段的台区电能表的线损拟合残差之间的相关性，确定预选超差表；

幅度调整模块304，用于对第二时段的预选超差表数据进行幅度调整，得到第二时段的预选超差表幅度调整数据；

第二检出模块305，用于基于第二时段的预选超差表幅度调整数据以及两个时段的台区电能表的线损拟合残差的差异数据，确定台区的目标残差表。

本发明提供的超差表检测装置，输入模块将电能表数据划分不同时段后，残差计算模块可以台区电能表的线损拟合残差，第一检出模块通过台区电能表数据和台区电能表的线损拟合残差之间的相关性对超差表进行初筛，获得预选超差表。另一方面，通过计算不同时段的预选超差表的台区拟合残差差异，第二检出模块根据电量调整量与拟合残差差异的大小过滤掉不存在超差的电表，最终可以准确得到台区中所有的目标超差表。本发明装置减少了用于计算线损所需的电能表数据，即缩小了超差表的搜索空间，从而提高了超差表的检出速度。

可以理解的是，幅度调整模块304中对第二时段的预选超差表数据进行幅度调整，得到第二时段的预选超差表幅度调整数据，包括：

计算预选超差表在第二时段的平均电量；

确定调整幅度，并基于调整幅度和预选超差表在第二时段的平均电量确定第二时段的预选超差表幅度调整数据。

可以理解的是，幅度调整模块304中基于第二时段的预选超差表幅度调整数据以及两个时段的台区电能表的线损拟合残差的差异数据，确定台区的目标残差表，包括：

基于第一时段的台区电能表的线损拟合残差均值和第二时段的台区电能表的线损拟合残差均值，确定两个时段的台区电能表的线损拟合残差的差异数据；

比较第二时段的预选超差表幅度调整数据和两个时段的台区电能表的线损拟合残差的差异数据，将第二时段的预选超差表幅度调整数据大于两个时段的台区电能表的线损拟合残差的差异数据的预选超差表确定为目标残差表。

可以理解的是，残差计算模块302中基于第一时段的台区电能表数据确定第一时段的台区电能表的线损拟合残差，包括：

基于第一时段的台区电能表数据，建立第一时段的台区电能表线损模型；

基于第一时段的台区电能表线损模型的线路损耗项，确定第一时段的台区电能表的线损拟合残差。

可以理解的是，第一检出模块303中基于第二时段的台区电能表数据和第二时段的台区电能表的线损拟合残差之间的相关性，确定预选超差表，包括：

基于第二时段的台区电能表的电量和第二时段的台区电能表的线损拟合残差的相关性，确定第二时段的台区内每个电能表的相关系数；

确定相关系数最大的多个电能表为预选超差表。

可以理解的是，输入模块301中确定第一时段及第二时段的台区电能表数据，之前还包括：

获取目标时段台区电能表数据；

按照预设比例将目标时段划分为第一时段和第二时段，第一时段的时长大于第二时段；

对第二时段的台区电能表数据进行预处理。

可以理解的是，对第二时段的台区电能表数据进行预处理，包括：

滤除第二时段的台区电能表数据中电量均值小于第一阈值的电能表。

图4示例了一种电子设备的实体结构示意图，如图4所示，该电子设备可以包括：处理器(processor)410、通信接口(Communications Interface)420、存储器(memory)430和通信总线440，其中，处理器410，通信接口420，存储器430通过通信总线440完成相互间的通信。处理器410可以调用存储器430中的逻辑指令，以执行超差表检测方法，该方法包括：

确定第一时段的台区电能表数据及第二时段的台区电能表数据；

基于第一时段的台区电能表数据确定第一时段的台区电能表的线损拟合残差，基于第二时段的台区电能表数据确定第二时段的台区电能表的线损拟合残差；

基于第二时段的台区电能表数据和第二时段的台区电能表的线损拟合残差之间的相关性，确定预选超差表；

对第二时段的预选超差表数据进行幅度调整，得到第二时段的预选超差表幅度调整数据；

基于第二时段的预选超差表幅度调整数据以及两个时段的台区电能表的线损拟合残差的差异数据，确定台区的目标残差表。

此外，上述的存储器430中的逻辑指令可以通过软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备（可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等）执行本发明各个实施例方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器（ROM，Read-Only Memory）、随机存取存储器（RAM，Random Access Memory）、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。

另一方面，本发明还提供一种计算机程序产品，计算机程序产品包括计算机程序，计算机程序可存储在非暂态计算机可读存储介质上，计算机程序被处理器执行时，计算机能够执行上述各方法所提供的超差表检测方法，该方法包括：

确定第一时段的台区电能表数据及第二时段的台区电能表数据；

基于第一时段的台区电能表数据确定第一时段的台区电能表的线损拟合残差，基于第二时段的台区电能表数据确定第二时段的台区电能表的线损拟合残差；

基于第二时段的台区电能表数据和第二时段的台区电能表的线损拟合残差之间的相关性，确定预选超差表；

对第二时段的预选超差表数据进行幅度调整，得到第二时段的预选超差表幅度调整数据；

基于第二时段的预选超差表幅度调整数据以及两个时段的台区电能表的线损拟合残差的差异数据，确定台区的目标残差表。

又一方面，本发明还提供一种非暂态计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现以执行上述各方法提供的超差表检测方法，该方法包括：

确定第一时段的台区电能表数据及第二时段的台区电能表数据；

基于第一时段的台区电能表数据确定第一时段的台区电能表的线损拟合残差，基于第二时段的台区电能表数据确定第二时段的台区电能表的线损拟合残差；

基于第二时段的台区电能表数据和第二时段的台区电能表的线损拟合残差之间的相关性，确定预选超差表；

对第二时段的预选超差表数据进行幅度调整，得到第二时段的预选超差表幅度调整数据；

基于第二时段的预选超差表幅度调整数据以及两个时段的台区电能表的线损拟合残差的差异数据，确定台区的目标残差表。

以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，其中作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部模块来实现本实施例方案的目的。本领域普通技术人员在不付出创造性的劳动的情况下，即可以理解并实施。

通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到各实施方式可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件。基于这样的理解，上述技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品可以存储在计算机可读存储介质中，如ROM/RAM、磁碟、光盘等，包括若干指令用以使得一台计算机设备（可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等）执行各个实施例或者实施例的某些部分的方法。

最后应说明的是：以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例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同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围。

Claims (8)

1.一种超差表检测方法，其特征在于，包括：

确定第一时段的台区电能表数据及第二时段的台区电能表数据，其中，所述第一时段的时长远大于所述第二时段；

基于所述第一时段的台区电能表数据确定所述第一时段的台区电能表的线损拟合残差，基于所述第二时段的台区电能表数据确定所述第二时段的台区电能表的线损拟合残差；

基于所述第二时段的台区电能表的电量和所述第二时段的台区电能表的线损拟合残差的相关性，确定所述第二时段的台区内每个电能表的相关系数；确定所述相关系数最大的多个电能表为预选超差表；

对所述第二时段的预选超差表数据进行幅度调整，得到所述第二时段的预选超差表幅度调整数据；

基于所述第一时段的台区电能表的线损拟合残差均值和所述第二时段的台区电能表的线损拟合残差均值，确定所述两个时段的台区电能表的线损拟合残差的差异数据；

比较所述第二时段的预选超差表幅度调整数据和所述两个时段的台区电能表的线损拟合残差的差异数据，将所述第二时段的预选超差表幅度调整数据大于所述两个时段的台区电能表的线损拟合残差的差异数据的预选超差表确定为目标残差表。

2.根据权利要求1所述的超差表检测方法，其特征在于，所述对所述第二时段的预选超差表数据进行幅度调整，得到所述第二时段的预选超差表幅度调整数据，包括：

计算所述预选超差表在第二时段的平均电量；

确定调整幅度，并基于所述调整幅度和所述预选超差表在第二时段的平均电量确定所述第二时段的预选超差表幅度调整数据。

3.根据权利要求1至2任一所述的超差表检测方法，其特征在于，所述基于所述第一时段的台区电能表数据确定所述第一时段的台区电能表的线损拟合残差，包括：

基于所述第一时段的台区电能表数据，建立所述第一时段的台区电能表线损模型；

基于所述第一时段的台区电能表线损模型的线路损耗项，确定所述第一时段的台区电能表的线损拟合残差。

4.根据权利要求1至2任一所述的超差表检测方法，其特征在于，所述确定第一时段及第二时段的台区电能表数据，之前还包括：

获取目标时段台区电能表数据；

按照预设比例将目标时段划分为所述第一时段和所述第二时段，所述第一时段的时长大于第二时段；

对所述第二时段的台区电能表数据进行预处理。

5.根据权利要求4所述的超差表检测方法，其特征在于，所述对所述第二时段的台区电能表数据进行预处理，包括：

滤除所述第二时段的台区电能表数据中电量均值小于第一阈值的电能表。

6.一种超差表检测装置，其特征在于，包括：

输入模块，用于确定第一时段的台区电能表数据及第二时段的台区电能表数据，其中，所述第一时段的时长远大于所述第二时段；

残差计算模块，用于基于所述第一时段的台区电能表数据确定所述第一时段的台区电能表的线损拟合残差，基于所述第二时段的台区电能表数据确定所述第二时段的台区电能表的线损拟合残差；

第一检出模块，用于基于所述第二时段的台区电能表的电量和所述第二时段的台区电能表的线损拟合残差的相关性，确定所述第二时段的台区内每个电能表的相关系数；确定所述相关系数最大的多个电能表为预选超差表；

幅度调整模块，用于对所述第二时段的预选超差表数据进行幅度调整，得到所述第二时段的预选超差表幅度调整数据；

第二检出模块，用于基于所述第一时段的台区电能表的线损拟合残差均值和所述第二时段的台区电能表的线损拟合残差均值，确定所述两个时段的台区电能表的线损拟合残差的差异数据；比较所述第二时段的预选超差表幅度调整数据和所述两个时段的台区电能表的线损拟合残差的差异数据，将所述第二时段的预选超差表幅度调整数据大于所述两个时段的台区电能表的线损拟合残差的差异数据的预选超差表确定为目标残差表。

7.一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述程序时实现如权利要求1至5任一项所述超差表检测方法。

8.一种非暂态计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至5任一项所述超差表检测方法。