CN115616473A - 超差电能表的识别方法、装置、设备和存储介质 - Google Patents

超差电能表的识别方法、装置、设备和存储介质 Download PDF

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CN115616473A CN202211534193.XA CN202211534193A CN115616473A CN 115616473 A CN115616473 A CN 115616473A CN 202211534193 A CN202211534193 A CN 202211534193A CN 115616473 A CN115616473 A CN 115616473A
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Abstract

本发明提供一种超差电能表的识别方法、装置、设备和存储介质，属于电能计量技术领域，该方法包括：获取台区中多个电能表的数据；基于所述多个电能表的数据，确定失准模型的拟合残差；对所述拟合残差进行平滑降噪处理，得到降噪处理后的拟合残差；基于降噪处理后的拟合残差，识别所述多个电能表中的超差电能表。上述方案中超差电能表的识别的准确性较高。

Description

超差电能表的识别方法、装置、设备和存储介质
技术领域
本发明涉及电能计量技术领域，尤其涉及一种超差电能表的识别方法、装置、设备和存储介质。
背景技术
智能电能表性能直接影响着电量计量的准确性，而超差电能表监测系统就是将运行中的电能表存在不符合要求的即超差的检测出来，方便电网公司及时更换以最大程度降低损失。
现有的超差电能表监测系统主要是在获取台区下总表和所有用户电能表一段时间内的电量以及电压等数据后，根据能量守恒定理构建线损模型并求解，最后得到每个电能表的误差系数，判定误差系数大于给定超差值的电能表即为超差表。但是由于拟合残差噪声的存在，使得检测结果的准确性较低。
发明内容
本发明提供一种超差电能表的识别方法、装置、设备和存储介质，用以解决现有技术中准确性较低的缺陷，实现准确性较高的超差电能表的识别方法。
本发明提供一种超差电能表的识别方法，包括：
获取台区中多个电能表的数据；
基于所述多个电能表的数据，确定失准模型的拟合残差；
对所述拟合残差进行平滑降噪处理，得到降噪处理后的拟合残差；
基于降噪处理后的拟合残差，识别所述多个电能表中的超差电能表。
根据本发明提供的一种超差电能表的识别方法，所述对所述拟合残差进行平滑降噪处理，得到降噪处理后的拟合残差，包括：
对所述拟合残差进行至少两次m点平滑降噪处理，得到所述降噪处理后的拟合残差；m为大于1的整数，所述电能表的数据包括n个采样时段的数据。
根据本发明提供的一种超差电能表的识别方法，所述基于所述多个电能表的数据，确定失准模型的拟合残差，包括：
利用如下公式（1）确定所述拟合残差：
Figure 551135DEST_PATH_IMAGE001
其中，
Figure 418597DEST_PATH_IMAGE002
为第
Figure 285053DEST_PATH_IMAGE003
个采样时段的拟合残差，
Figure 187150DEST_PATH_IMAGE004
为第
Figure 707956DEST_PATH_IMAGE005
个采样时段的统 计线损，
Figure 328293DEST_PATH_IMAGE006
为第
Figure 467281DEST_PATH_IMAGE007
个采样时段的计算线损，
Figure 489464DEST_PATH_IMAGE008
，
Figure 187030DEST_PATH_IMAGE009
；
其中，
Figure 29085DEST_PATH_IMAGE010
为所述多个电能表中台区总表第
Figure 237343DEST_PATH_IMAGE011
个采样时段的供电量计量值；
Figure 848453DEST_PATH_IMAGE012
为所述多个电能表中分表
Figure 733232DEST_PATH_IMAGE013
在第
Figure 311850DEST_PATH_IMAGE014
个采样时段的用电量，
Figure 307488DEST_PATH_IMAGE015
为分表
Figure 523837DEST_PATH_IMAGE016
的相对误差，
Figure 579517DEST_PATH_IMAGE017
为台区总表的相对误差，
Figure 645431DEST_PATH_IMAGE018
为所述多个电能表中分表总个数，
Figure 444760DEST_PATH_IMAGE019
为常数，
Figure 781195DEST_PATH_IMAGE020
为 台区第
Figure 742197DEST_PATH_IMAGE011
个采样时段的线路损耗。
根据本发明提供的一种超差电能表的识别方法，所述电能表的数据包括测试时段的数据和参考时段的数据，所述测试时段和所述参考时段分别包括多个采样时段，所述基于降噪处理后的拟合残差，识别所述多个电能表中的超差电能表，包括：
针对所述多个电能表中任一分表，基于降噪处理后的拟合残差，确定所述测试时段的第一拟合残差均方根，以及所述参考时段的第二拟合残差均方根；
基于所述第一拟合残差均方根与所述第二拟合残差均方根的差值，确定目标差值；
将所有分表中目标差值最小的电能表确定为超差表。
根据本发明提供的一种超差电能表的识别方法，所述基于降噪处理后的拟合残差，确定所述测试时段的第一拟合残差均方根，包括：
基于多个调整幅度分别对所述分表的用电量进行调整，得到
Figure 46140DEST_PATH_IMAGE021
个调整后的用电 量，分别基于
Figure 638707DEST_PATH_IMAGE021
个调整后的用电量确定所述第一拟合残差均方根；
Figure 78916DEST_PATH_IMAGE022
为大于1的整数；
所述基于所述第一拟合残差均方根与所述第二拟合残差均方根的差值，确定目标差值，包括：
针对任一调整后的用电量，分别确定所述第一拟合残差均方根，与所述第二拟合 残差均方根的差值的绝对值，得到
Figure 227131DEST_PATH_IMAGE023
个差值；
将
Figure 752791DEST_PATH_IMAGE024
个差值中最小的差值，作为所述目标差值；所述目标差值对应的调整幅度为 所述分表的误差。
根据本发明提供的一种超差电能表的识别方法，所述对所述拟合残差进行至少两次m点平滑降噪处理，包括：
利用如下公式（2）对所述拟合残差进行m点平滑降噪处理：
Figure 143190DEST_PATH_IMAGE025
其中，
Figure 437905DEST_PATH_IMAGE026
为第一次平滑降噪处理后的拟合残差；
利用如下公式（3）对第一次平滑降噪处理后的拟合残差进行m点平滑降噪处理：
Figure 6289DEST_PATH_IMAGE027
其中，
Figure 769977DEST_PATH_IMAGE028
为第二次平滑降噪处理后的拟合残差。
根据本发明提供的一种超差电能表的识别方法，所述基于降噪处理后的拟合残差，确定所述测试时段的第一拟合残差均方根，包括：
利用如下公式（4）确定所述第一拟合残差均方根：
Figure 449220DEST_PATH_IMAGE029
其中，
Figure 113289DEST_PATH_IMAGE030
为测试时段中包括的采样时段的数量，
Figure 852574DEST_PATH_IMAGE031
表示降噪处理后的第
Figure 103558DEST_PATH_IMAGE007
个采样时段的拟合残差。
本发明还提供一种超差电能表的识别装置，包括：
获取模块，用于获取台区中多个电能表的数据；
处理模块，用于基于所述多个电能表的数据，确定失准模型的拟合残差；
所述处理模块，还用于对所述拟合残差进行平滑降噪处理，得到降噪处理后的拟合残差；
所述处理模块，还用于基于降噪处理后的拟合残差，识别所述多个电能表中的超差电能表。
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电能表的识别方法。
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电能表的识别方法。
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电能表的识别方法。
本发明提供的超差电能表的识别方法、装置、设备和存储介质，基于台区中多个电能表的数据，确定失准模型的拟合残差；对所述拟合残差进行平滑降噪处理，得到降噪处理后的拟合残差，从而消除拟合残差噪声对超差电能表识别的影响，基于降噪处理后的拟合残差，识别多个电能表中的超差电能表，准确性较高。
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电能表的识别方法的流程示意图之一；
图2是本发明提供的超差电能表的识别方法的台区拓扑示意图；
图3是本发明提供的超差电能表的识别装置的结构示意图；
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。
下面结合图1-图4具体的实施例对本发明实施例的技术方案进行详细说明。下面这几个具体的实施例可以相互结合，对于相同或相似的概念或过程可能在某些实施例不再赘述。
图1是本发明提供的超差电能表的识别方法的流程示意图之一。如图1所示，本实施例提供的方法，包括：
步骤101、获取台区中多个电能表的数据；
具体的，台区中包括多个电能表，一般会采集记录电能表的电压、电流、电量等数据，因此可以获取到多个电能表的数据，确定失准模型参数。
步骤102、基于多个电能表的数据，确定失准模型的拟合残差；
具体的，例如可以利用能量守恒定理，构建失准模型。
可选地，在台区中，总表电量以
Figure 586492DEST_PATH_IMAGE032
表示，各个分表有功电量以
Figure 105067DEST_PATH_IMAGE033
来表示，分表无功 电量以
Figure 15254DEST_PATH_IMAGE034
来表示，分表电压以
Figure 2802DEST_PATH_IMAGE035
来表示，假设有
Figure 40159DEST_PATH_IMAGE036
个分表。例如台区拓扑如图2所示。
可以基于多个电能表的数据，利用如下公式（1）构建失准模型；
Figure 163973DEST_PATH_IMAGE037
其中，
Figure 246328DEST_PATH_IMAGE038
为所述多个电能表中台区总表第
Figure 721172DEST_PATH_IMAGE039
个采样时段的供电量计量值；
Figure 296641DEST_PATH_IMAGE040
为所述多个电能表中分表
Figure 540540DEST_PATH_IMAGE041
在第
Figure 792530DEST_PATH_IMAGE039
个采样时段的用电量，
Figure 738358DEST_PATH_IMAGE042
为分表
Figure 366786DEST_PATH_IMAGE043
的相对误差，
Figure 215924DEST_PATH_IMAGE017
为台区总表的相对误差，
Figure 904394DEST_PATH_IMAGE044
为所述多个电能表中分表总个数，
Figure 71939DEST_PATH_IMAGE045
为常数，
Figure 504058DEST_PATH_IMAGE046
为台 区第
Figure 207703DEST_PATH_IMAGE039
个采样时段的线路损耗。
可选地，将线路损耗项
Figure 67074DEST_PATH_IMAGE047
展开则为：
Figure 472648DEST_PATH_IMAGE048
其中，
Figure 692145DEST_PATH_IMAGE049
为分表
Figure 499564DEST_PATH_IMAGE050
在第
Figure 280570DEST_PATH_IMAGE051
个采样时段的电压，
Figure 173439DEST_PATH_IMAGE052
为分表
Figure 202487DEST_PATH_IMAGE053
在第
Figure 864413DEST_PATH_IMAGE051
个采样 时段的电压，
Figure 816319DEST_PATH_IMAGE054
为共有等效电阻系数，
Figure 196485DEST_PATH_IMAGE055
为分表
Figure 774097DEST_PATH_IMAGE056
和分表
Figure 539797DEST_PATH_IMAGE057
之间公共支路的等效电 阻，
Figure 911872DEST_PATH_IMAGE058
和
Figure 530066DEST_PATH_IMAGE059
分别表示分表
Figure 380211DEST_PATH_IMAGE043
和分表
Figure 531575DEST_PATH_IMAGE060
的有功电量，M表示不共享
Figure 74552DEST_PATH_IMAGE061
的分表的个数。
例如，采样时段可以以天为单位。
对失准模型进行求解，得到模型参数，例如求解公式（1）中参数
Figure 429310DEST_PATH_IMAGE062
、
Figure 568298DEST_PATH_IMAGE017
、
Figure 324902DEST_PATH_IMAGE063
、
Figure 288047DEST_PATH_IMAGE064
、
Figure 130102DEST_PATH_IMAGE065
等。
可选地，将得到的参数代入到失准模型（如公式（5））中，计算第
Figure 72781DEST_PATH_IMAGE039
个采样时段的拟 合残差，拟合残差计算公式如下：
Figure 949470DEST_PATH_IMAGE066
其中，
Figure 568670DEST_PATH_IMAGE067
为第
Figure 141429DEST_PATH_IMAGE005
天的拟合残差，
Figure 402646DEST_PATH_IMAGE068
为第
Figure 618994DEST_PATH_IMAGE005
天的统计线损，
Figure 674675DEST_PATH_IMAGE069
为 第
Figure 475010DEST_PATH_IMAGE007
天的计算线损，且统计线损和计算线损的公式分别为：
Figure 8759DEST_PATH_IMAGE070
和
Figure 345194DEST_PATH_IMAGE071
。因此，拟合残差最终的结 果为：
Figure 837355DEST_PATH_IMAGE001
步骤103、对拟合残差进行平滑降噪处理，得到降噪处理后的拟合残差；
具体的，对拟合残差进行平滑降噪处理，减少拟合残差噪声对识别结果的影响。例如，采用平均滤波、加权平均等降噪处理。
步骤104、基于降噪处理后的拟合残差，识别多个电能表中的超差电能表。
具体的，基于降噪处理后的拟合残差，识别多个电能表中的超差电能表，例如针对分表可以对分表的用电量进行调整，计算多个采样时段的拟合残差均方根，基于拟合残差均方根的大小，识别超差电能表。
本实施例的方法，基于台区中多个电能表的数据，确定失准模型的拟合残差；对所述拟合残差进行平滑降噪处理，得到降噪处理后的拟合残差，从而消除拟合残差噪声对超差电能表识别的影响，基于降噪处理后的拟合残差，识别多个电能表中的超差电能表，准确性较高。
可选地，步骤103可以通过如下方式实现：
对拟合残差进行至少两次m点平滑降噪处理，得到降噪处理后的拟合残差；m为大于1的整数，所述电能表的数据包括n个采样时段的数据。
具体的，例如进行2次平滑降噪，第一次平滑降噪：对拟合残差进行m点平滑降噪，例如对前n-m个采样时段的拟合残差，分别向后取m个采样时段求其平均值；
第二次平滑降噪：对第一次降噪后的拟合残差进行m点平滑降噪，例如对前n-2m个采样时段的第一次降噪后的拟合残差，分别向后取m个采样时段求其平均值，得到每个采样时段降噪后的拟合残差。
上述实施方式中，通过对拟合残差进行至少两次m点平滑降噪处理，减少噪声对识别结果的影响，复杂度低，效率较高，而且使得最终的识别结果准确性较高。
需要说明的是，本发明实施例中仅以上述公式为例进行说明，失准模型还可以进行简单变形，例如乘以某个系数、加/减某些项，本发明实施例对此并不限定。
可选地，利用如下公式（2）对所述拟合残差进行m点平滑降噪处理：
Figure 875718DEST_PATH_IMAGE025
其中，
Figure 462426DEST_PATH_IMAGE072
为第一次平滑降噪处理后的拟合残差；
利用如下公式（3）对第一次平滑降噪处理后的拟合残差进行m点平滑降噪处理：
Figure 168214DEST_PATH_IMAGE027
其中，
Figure 50851DEST_PATH_IMAGE073
为第二次平滑降噪处理后的拟合残差。
具体的，利用公式（2）对前n-m个采样时段的拟合残差，分别向后取m个采样时段求其平均值，得到公式（2）所示的拟合残差；
利用公式（3）对前n-2m个采样时段的第一次降噪后的拟合残差，分别向后取m个采样时段求其平均值，得到如公式（3）所示的拟合残差。
上述实施方式中，利用求平均值进行平滑降噪，实现方式简单，复杂度较低。
可选地，电能表的数据包括测试时段的数据和参考时段的数据，测试时段和参考时段分别包括多个采样时段，步骤104可以通过如下方式实现：
针对多个电能表中任一分表，基于降噪处理后的拟合残差，确定所述测试时段的第一拟合残差均方根，以及所述参考时段的第二拟合残差均方根；
基于第一拟合残差均方根与第二拟合残差均方根的差值，确定目标差值；
将所有分表中目标差值最小的电能表确定为超差表。
具体的，电能表监测系统的多个采样时段，可以分为参考时段
Figure 842089DEST_PATH_IMAGE074
和测试时段
Figure 966909DEST_PATH_IMAGE075
，其中参考时段例如可以是时间靠前的长时段，测试时段可以为时间靠后的短时段， 即参考时段包括的采样时段的个数多于测试时段包括的采样时段的个数。
基于测试时段的第一拟合残差均方根与参考时段的第二拟合残差均方根的差值，确定目标差值，例如将测试时段的第一拟合残差均方根与参考时段的第二拟合残差均方根的差值的绝对值，作为目标差值，将所有分表中目标差值最小的电能表确定为超差表，即能够识别出误差较小的小超差电能表。
可选地，计算拟合残差均方根可以通过如下方式实现：
利用如下公式（4）确定所述第一拟合残差均方根：
Figure 261624DEST_PATH_IMAGE076
其中，
Figure 846320DEST_PATH_IMAGE077
为测试时段中包括的采样时段的数量，
Figure 593696DEST_PATH_IMAGE078
表示降噪处理后的第
Figure 538518DEST_PATH_IMAGE079
个采样时段的拟合残差。
可选地，也可以利用公式（4）计算参考时段的第二拟合残差均方根，此时
Figure 942867DEST_PATH_IMAGE080
为参考 时段中包括的采样时段的数量。
可选地，基于多个调整幅度分别对所述分表的用电量进行调整，得到
Figure 947732DEST_PATH_IMAGE081
个调整后 的用电量，分别基于
Figure 933137DEST_PATH_IMAGE021
个调整后的用电量确定所述第一拟合残差均方根；
Figure 416071DEST_PATH_IMAGE021
为大于1的整 数；
针对任一调整后的用电量，分别确定所述第一拟合残差均方根，与所述第二拟合 残差均方根的差值的绝对值，得到
Figure 934646DEST_PATH_IMAGE082
个差值；
将
Figure 110412DEST_PATH_IMAGE021
个差值中最小的差值，作为所述目标差值；所述目标差值对应的调整幅度为 所述分表的误差。
具体的，假设电能表的调整幅度集合包括多个调整幅度，例如
Figure 832380DEST_PATH_IMAGE083
；
Figure 869738DEST_PATH_IMAGE082
个调整幅度。
选取一块用户电能表
Figure 727972DEST_PATH_IMAGE084
（即任一分表），以调整幅度集合空间
Figure 323907DEST_PATH_IMAGE085
中每个调整幅度分别对电能表
Figure 533172DEST_PATH_IMAGE086
的用电量（即公 式（5）中的
Figure 374220DEST_PATH_IMAGE087
）进行调整，然后分别计算测试时段台区的第一拟合残差均方根（计算拟 合残差均方根时P个分表中只调整一个分表的用电量），共
Figure 618120DEST_PATH_IMAGE021
个，记为
Figure 853798DEST_PATH_IMAGE088
，然后计算每个
Figure 550358DEST_PATH_IMAGE089
与参考时段的第二拟合残差均 方根的差值，利用如下公式
Figure 178786DEST_PATH_IMAGE090
，然后从
Figure 293503DEST_PATH_IMAGE091
找 到最小的值
Figure 450815DEST_PATH_IMAGE092
以及其对应的调整幅度
Figure 979597DEST_PATH_IMAGE093
。
重复上面的步骤，直到台区下每一个用户电能表都进行了一次用电量调整，得到 每个分表
Figure 411715DEST_PATH_IMAGE094
以及其对应的调整幅度
Figure 115360DEST_PATH_IMAGE095
；
Figure 709153DEST_PATH_IMAGE096
最小的电能表即为超差表，且其对应的调整幅度即 为误差。
上述实施方式中，通过对电能表的用电量进行调整，并计算拟合残差均方根，将该拟合残差均方根与未调整前的拟合残差均方根进行比较，计算差值，差值最小的即为超差表，通过对拟合残差降噪，提高了识别出误差较小的超差电能表的概率，识别结果较为准确。
下面对本发明提供的超差电能表的识别装置进行描述，下文描述的超差电能表的识别装置与上文描述的超差电能表的识别方法可相互对应参照。
图3本发明提供的超差电能表的识别装置的结构示意图。如图3示，本实施例提供的超差电能表的识别装置，包括：
获取模块210，用于获取台区中多个电能表的数据；
处理模块220，用于基于所述多个电能表的数据，确定失准模型的拟合残差；
所述处理模块220，还用于对所述拟合残差进行平滑降噪处理，得到降噪处理后的拟合残差；
所述处理模块220，还用于基于降噪处理后的拟合残差，识别所述多个电能表中的超差电能表。
可选地，处理模块220，具体用于：
对所述拟合残差进行至少两次m点平滑降噪处理，得到所述降噪处理后的拟合残差；m为大于1的整数，所述电能表的数据包括n个采样时段的数据。
可选地，处理模块220，具体用于：
利用如下公式（1）确定所述拟合残差：
Figure 629573DEST_PATH_IMAGE001
其中，
Figure 599803DEST_PATH_IMAGE097
为第
Figure 423534DEST_PATH_IMAGE007
个采样时段的拟合残差，
Figure 453807DEST_PATH_IMAGE098
为第
Figure 346676DEST_PATH_IMAGE099
个采样时段的统 计线损，
Figure 104285DEST_PATH_IMAGE100
为第
Figure 31790DEST_PATH_IMAGE014
个采样时段的计算线损，
Figure 718118DEST_PATH_IMAGE101
，
Figure 363863DEST_PATH_IMAGE102
；
其中，
Figure 659584DEST_PATH_IMAGE103
为所述多个电能表中台区总表第
Figure 707174DEST_PATH_IMAGE104
个采样时段的供电量计量值；
Figure 813670DEST_PATH_IMAGE105
为所述多个电能表中分表
Figure 697444DEST_PATH_IMAGE106
在第
Figure 813167DEST_PATH_IMAGE039
个采样时段的用电量，
Figure 704812DEST_PATH_IMAGE107
为分表
Figure 247789DEST_PATH_IMAGE043
的相对误差，
Figure 87700DEST_PATH_IMAGE108
为台区总表的相对误差，
Figure 7114DEST_PATH_IMAGE018
为所述多个电能表中分表总个数，
Figure 747406DEST_PATH_IMAGE045
为常数，
Figure 461284DEST_PATH_IMAGE109
为台 区第
Figure 303338DEST_PATH_IMAGE007
个采样时段的线路损耗。
可选地，所述电能表的数据包括测试时段的数据和参考时段的数据，所述测试时段和所述参考时段分别包括多个采样时段，处理模块220，具体用于：
针对所述多个电能表中任一分表，基于降噪处理后的拟合残差，确定所述测试时段的第一拟合残差均方根，以及所述参考时段的第二拟合残差均方根；
基于所述第一拟合残差均方根与所述第二拟合残差均方根的差值，确定目标差值；
将所有分表中目标差值最小的电能表确定为超差表。
可选地，处理模块220，具体用于：
基于多个调整幅度分别对所述分表的用电量进行调整，得到
Figure 511597DEST_PATH_IMAGE082
个调整后的用电 量，分别基于
Figure 857128DEST_PATH_IMAGE110
个调整后的用电量确定所述第一拟合残差均方根；
Figure 256754DEST_PATH_IMAGE023
为大于1的整数；
针对任一调整后的用电量，分别确定所述第一拟合残差均方根，与所述第二拟合 残差均方根的差值的绝对值，得到
Figure 320525DEST_PATH_IMAGE021
个差值；
将
Figure 332474DEST_PATH_IMAGE111
个差值中最小的差值，作为所述目标差值；所述目标差值对应的调整幅度为 所述分表的误差。
可选地，处理模块220，具体用于：
利用如下公式（2）对所述拟合残差进行m点平滑降噪处理：
Figure 532511DEST_PATH_IMAGE025
其中，
Figure 103039DEST_PATH_IMAGE112
为第一次平滑降噪处理后的拟合残差；
利用如下公式（3）对第一次平滑降噪处理后的拟合残差进行m点平滑降噪处理：
Figure 654106DEST_PATH_IMAGE027
其中，
Figure 453435DEST_PATH_IMAGE113
为第二次平滑降噪处理后的拟合残差。
可选地，处理模块220，具体用于：
利用如下公式（4）确定所述第一拟合残差均方根：
Figure 789869DEST_PATH_IMAGE114
其中，
Figure 16451DEST_PATH_IMAGE077
为测试时段中包括的采样时段的数量，
Figure 298223DEST_PATH_IMAGE115
表示降噪处理后的第
Figure 635663DEST_PATH_IMAGE007
个采样时段的拟合残差。
本实施例的装置，可以用于执行前述方法实施例中任一实施例的方法，其具体实现过程与技术效果与方法实施例中相同，具体可以参见方法实施例中的详细介绍，此处不再赘述。
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)810、通信接口(Communications Interface)820、存储器(memory)830和通信总线840，其中，处理器810，通信接口820，存储器830通过通信总线840完成相互间的通信。处理器810可以调用存储器830中的逻辑指令，以执行超差电能表的识别方法，该方法包括：获取台区中多个电能表的数据；
基于所述多个电能表的数据，确定失准模型的拟合残差；
对所述拟合残差进行平滑降噪处理，得到降噪处理后的拟合残差；
基于降噪处理后的拟合残差，识别所述多个电能表中的超差电能表。
此外，上述的存储器830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所述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，所述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，所述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电能表的识别方法，该方法包括：
获取台区中多个电能表的数据；
基于所述多个电能表的数据，确定失准模型的拟合残差；
对所述拟合残差进行平滑降噪处理，得到降噪处理后的拟合残差；
基于降噪处理后的拟合残差，识别所述多个电能表中的超差电能表。
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电能表的识别方法，该方法包括：
获取台区中多个电能表的数据；
基于所述多个电能表的数据，确定失准模型的拟合残差；
对所述拟合残差进行平滑降噪处理，得到降噪处理后的拟合残差；
基于降噪处理后的拟合残差，识别所述多个电能表中的超差电能表。
以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，其中所述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所述的方法。
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 (10)

1.一种超差电能表的识别方法，其特征在于，包括：
获取台区中多个电能表的数据；
基于所述多个电能表的数据，确定失准模型的拟合残差；
对所述拟合残差进行平滑降噪处理，得到降噪处理后的拟合残差；
基于降噪处理后的拟合残差，识别所述多个电能表中的超差电能表。
2.根据权利要求1所述的超差电能表的识别方法，其特征在于，所述对所述拟合残差进行平滑降噪处理，得到降噪处理后的拟合残差，包括：
对所述拟合残差进行至少两次m点平滑降噪处理，得到所述降噪处理后的拟合残差；m为大于1的整数，所述电能表的数据包括n个采样时段的数据。
3.根据权利要求1所述的超差电能表的识别方法，其特征在于，所述基于所述多个电能表的数据，确定失准模型的拟合残差，包括：
利用如下公式（1）确定所述拟合残差：
Figure 911565DEST_PATH_IMAGE001
其中，
Figure 309048DEST_PATH_IMAGE002
为第
Figure 349554DEST_PATH_IMAGE003
个采样时段的拟合残差，
Figure 225106DEST_PATH_IMAGE004
为第
Figure 785401DEST_PATH_IMAGE005
个采样时段的统计线 损，
Figure 104518DEST_PATH_IMAGE006
为第
Figure 117473DEST_PATH_IMAGE003
个采样时段的计算线损，
Figure 311563DEST_PATH_IMAGE007
，
Figure 460785DEST_PATH_IMAGE008
；
其中，
Figure 216382DEST_PATH_IMAGE009
为所述多个电能表中台区总表第
Figure 451054DEST_PATH_IMAGE010
个采样时段的供电量计量值；
Figure 183256DEST_PATH_IMAGE011
为 所述多个电能表中分表
Figure 718142DEST_PATH_IMAGE012
在第
Figure 379062DEST_PATH_IMAGE003
个采样时段的用电量，
Figure 101030DEST_PATH_IMAGE013
为分表
Figure 122076DEST_PATH_IMAGE014
的相对误差，
Figure 590815DEST_PATH_IMAGE015
为台区 总表的相对误差，
Figure 937482DEST_PATH_IMAGE016
为所述多个电能表中分表总个数，
Figure 897479DEST_PATH_IMAGE017
为常数，
Figure 722216DEST_PATH_IMAGE018
为台区第
Figure 949804DEST_PATH_IMAGE019
个采 样时段的线路损耗。
4.根据权利要求1-3任一项所述的超差电能表的识别方法，其特征在于，所述电能表的数据包括测试时段的数据和参考时段的数据，所述测试时段和所述参考时段分别包括多个采样时段，所述基于降噪处理后的拟合残差，识别所述多个电能表中的超差电能表，包括：
针对所述多个电能表中任一分表，基于降噪处理后的拟合残差，确定所述测试时段的第一拟合残差均方根，以及所述参考时段的第二拟合残差均方根；
基于所述第一拟合残差均方根与所述第二拟合残差均方根的差值，确定目标差值；
将所有分表中目标差值最小的电能表确定为超差表。
5.根据权利要求4所述的超差电能表的识别方法，其特征在于，所述基于降噪处理后的拟合残差，确定所述测试时段的第一拟合残差均方根，包括：
基于多个调整幅度分别对所述分表的用电量进行调整，得到
Figure 467373DEST_PATH_IMAGE020
个调整后的用电量，分 别基于
Figure 180245DEST_PATH_IMAGE021
个调整后的用电量确定所述第一拟合残差均方根；
Figure 543093DEST_PATH_IMAGE021
为大于1的整数；
所述基于所述第一拟合残差均方根与所述第二拟合残差均方根的差值，确定目标差值，包括：
针对任一调整后的用电量，分别确定所述第一拟合残差均方根，与所述第二拟合残差 均方根的差值的绝对值，得到
Figure 641499DEST_PATH_IMAGE021
个差值；
将
Figure 579237DEST_PATH_IMAGE022
个差值中最小的差值，作为所述目标差值；所述目标差值对应的调整幅度为所述 分表的误差。
6.根据权利要求2所述的超差电能表的识别方法，其特征在于，所述对所述拟合残差进行至少两次m点平滑降噪处理，包括：
利用如下公式（2）对所述拟合残差进行m点平滑降噪处理：
Figure 763094DEST_PATH_IMAGE023
其中，
Figure 414786DEST_PATH_IMAGE024
为第一次平滑降噪处理后的拟合残差；
利用如下公式（3）对第一次平滑降噪处理后的拟合残差进行m点平滑降噪处理：
Figure 633278DEST_PATH_IMAGE025
其中，
Figure 476338DEST_PATH_IMAGE026
为第二次平滑降噪处理后的拟合残差。
7.根据权利要求4所述的超差电能表的识别方法，其特征在于，所述基于降噪处理后的拟合残差，确定所述测试时段的第一拟合残差均方根，包括：
利用如下公式（4）确定所述第一拟合残差均方根：
Figure 147491DEST_PATH_IMAGE027
其中，
Figure 134032DEST_PATH_IMAGE028
为测试时段中包括的采样时段的数量，
Figure 941451DEST_PATH_IMAGE029
表示降噪处理后的第
Figure 971724DEST_PATH_IMAGE030
个采 样时段的拟合残差。
8.一种超差电能表的识别装置，其特征在于，包括：
获取模块，用于获取台区中多个电能表的数据；
处理模块，用于基于所述多个电能表的数据，确定失准模型的拟合残差；
所述处理模块，还用于对所述拟合残差进行平滑降噪处理，得到降噪处理后的拟合残差；
所述处理模块，还用于基于降噪处理后的拟合残差，识别所述多个电能表中的超差电能表。
9.一种电子设备，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7任一项所述超差电能表的识别方法。
10.一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7任一项所述超差电能表的识别方法。
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