CN117350174A - 预测智能电表剩余寿命的方法、系统、电子设备及介质 - Google Patents

预测智能电表剩余寿命的方法、系统、电子设备及介质 Download PDF

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Abstract

本发明提出一种预测智能电表剩余寿命的方法、系统、电子设备及介质，适用于智能电表技术领域，可以提高预测智能电表剩余寿命和故障概率的准确性。该方法包括：根据智能电表的应用环境数据、出厂检定数据、实时监测数据的相关系数矩阵的特征值，确定智能电表的各相关数据的累计贡献率和影响智能电表剩余寿命的主要参数序列，然后将主要参数序列输入变换神经网络和反向传播神经网络，训练预测智能电表剩余寿命的模型，并基于该模型得到智能电表的剩余寿命预测值。

Description

预测智能电表剩余寿命的方法、系统、电子设备及介质
技术领域
本发明属于智能电表技术领域，特别涉及一种预测智能电表剩余寿命的方法、系统、电子设备及介质。
背景技术
作为智能电网的智能终端，智能电表已经不再是传统意义上的电能表，不仅具备用电量计量的基本功能，还增加了双向数据通信功能、多种电价计费功能、实时数据交互功能、防盗电功能以及与用户互动等智能化功能。
目前，智能电表的剩余寿命可以通过失效机理或数据驱动来进行预测，数据驱动包括统计数据驱动和机器学习。其中，基于失效机理的方案需要构建复杂数学模型来描述智能电表的失效机理，但是由于智能电表的剩余寿命受诸多因素影响，且不同因素的失效机理不同，难以在数学模型中准确模拟和量化，技术难度大且预测准确度低下；统计数据驱动通常使用退化模型来进行预测，如Weibull分布、Gamma分布等，然而退化模型的选择会影响智能电表剩余寿命的预测准确度。机器学习不仅可以克服退化模型不确定的问题，且可以输入不同类型的多种数据，因此机器学习在智能电表剩余寿命预测领域展现出了广阔的应用前景。
发明内容
本发明提出一种预测智能电表剩余寿命的方法、系统、电子设备及介质，可以提高预测智能电表剩余寿命和故障概率的准确性。
针对上述问题，本发明采用如下技术方案：
本发明实施例提供一种预测智能电表剩余寿命的方法，包括：
根据智能电表的环境数据、出厂检定数据、实时监测数据的相关系数矩阵的特征值，确定智能电表的各相关数据的累计贡献率和影响智能电表剩余寿命的主要参数序列；
将影响智能电表剩余寿命的主要参数序列输入变换（Transformer）神经网络，得到智能电表剩余寿命的主要影响参数的概率分布；
将影响智能电表剩余寿命的主要参数的概率分布输入反向传播（BackPropagation，BP）神经网络，得到智能电表剩余寿命的估计值与实际剩余寿命的误差信号；
将误差信号依次沿反向传播神经网络的输出层、隐含层、输入层，以及变换神经网络的解码层、编码层返回，逐层修改各神经元的权值与偏置，使得误差信号最小，且性能评价均方差小于或等于均方差阈值，以确定预测智能电表剩余寿命的模型；
将智能电表的应用环境数据、出厂检定数据、实时监测数据输入预测智能电表剩余寿命的模型，得到智能电表的剩余寿命预测值。
可选地，根据智能电表的环境数据、出厂检定数据、实时监测数据的相关系数矩阵的特征值，确定智能电表的各相关数据的累计贡献率和影响智能电表剩余寿命的主要参数序列，包括：
计算智能电表各项数据的相关系数矩阵，相关系数矩阵满足：
(1)
R为相关系数矩阵，Z为标准化矩阵，为Z的转置矩阵，/>为标准化矩阵Z中第i个智能电表的第j个参数序列的标准化变换，1≤i≤n，1≤j≤m，i,j,n,m为正整数；
计算预测智能电表剩余寿命的误差的特征方程，得到m个非负特征值/>，按照从大到小顺序依次排列为/>，特征值/>大小表示第j个参数序列的方差贡献率PV：
(2)
将排序后的各参数序列的方差贡献率之和大于或等于贡献率阈值的参数序列对应的参数，确定为影响智能电表剩余寿命的主要参数，前p个参数序列的累计贡献率CPV满足：
(3)
1≤q≤p，1<p<m，p为影响智能电表剩余寿命的主要参数的数量，为影响智能电表剩余寿命的第q个主要参数的非负特征值，p、q为正整数；
将影响智能电表剩余寿命的主要参数对应的特征向量确定为影响智能电表剩余寿命的主要参数序列。
可选地，变换神经网络包括编码环节和解码环节；
将影响智能电表剩余寿命的主要参数序列输入变换神经网络，得到智能电表剩余寿命的主要影响参数的概率分布，包括：
经过线性投影层后，在编码环节，将智能电表剩余寿命的主要影响参数序列转化为一系列上下文表示向量；
在解码环节，根据上下文表示向量生成智能电表剩余寿命的主要影响参数序列中每个位置的概率分布；
其中，变换神经网络满足：
(4)
其中，为变换神经网络t时刻输出，/>为变换神经网络t-1时刻输出，为注意力机制用于对智能电表剩余寿命的主要影响参数序列中的不同位置或特征进行加权，Q为查询矩阵，K为键矩阵，V为值矩阵，/>表示键向量的维数，函数用于将/>转换为概率分布。
可选地，反向传播神经网络由输入层、隐含层、输出层组成，满足：
(5)
其中，为隐含层，f为传输函数，/>为隐含层偏置，/>为输入层，/>为输入层与隐含层之间的权值，c为输入层包含的神经元的数量；
(6)
其中，为输出层，g为激活函数，/>为输出层偏置，/>为隐含层，/>为隐含层与输出层之间的权值，d为隐含层包含的神经元的数量。
可选地，在根据智能电表的环境数据、出厂检定数据、实时监测数据的相关系数矩阵的特征值，确定智能电表的各相关数据的累计贡献率和影响智能电表剩余寿命的主要参数序列之前，还包括：
确定预测智能电表剩余寿命的模型的性能评价指标，评价指标包括剩余寿命预测误差、性能评价均方差；
将应用环境数据、出厂检定数据、实时监测数据得出的误差估计值数据通过z-score方法进行归一化预处理；
其中，预测智能电表剩余寿命的模型的性能评价指标满足：
(7)
(8)
其中，W为预测智能电表剩余寿命的模型的性能评价指标，为第i个智能电表的预测剩余寿命/>与实际剩余寿命/>之间的偏差，n为智能电表的数量；
智能电表实时示数与片区高精度总表实时示数之间的误差满足：
(9)
其中，为片区内第i个智能电表的误差，/>为片区内第i个智能电表的实时示数，为单位时间内第i个智能电表记录的电能变化量，/>为片区高精度总表实时示数，/>为片区高精度总表记录的电能变化量，/>为片区内智能电表的数量。
可选地，该方法还包括：
根据智能电表的剩余寿命预测值，以及智能电表报废前/>时刻的状态，确定智能电表的故障概率；
其中，智能电表的故障概率包括智能电表自剩余寿命时刻起发生短期故障的概率、中期故障的概率和长期故障的概率，满足：
(10)
(11)
(12)
其中，为智能电表自剩余寿命/>时刻起发生短期故障的概率，/>为智能电表集自剩余寿命/>时刻起发生短期故障的次数，/>为智能电表自剩余寿命/>时刻起发生中期故障的概率，/>为智能电表集自剩余寿命/>时刻起发生中期故障的次数，/>为智能电表自剩余寿命/>时刻起发生长期故障的概率，/>为智能电表集自剩余寿命/>时刻起发生长期故障的次数，n为智能电表集中的智能电表的数量。
可选地，应用环境数据包括：智能电表所在工作环境的温度、湿度、大气压及其变化规律；
出厂检定数据包括：智能电表出厂时经过的外观考察、阻尼测试、老化试验、通信测试给出的评估得分；
实时监测数据包括：智能电表实时示数、片区高精度总表实时示数，以及智能电表实时示数与片区高精度总表实时示数之间的误差，工作电压及其变化率、工作电流及其变化率、峰值工作时长。
本发明实施例还提供一种预测智能电表剩余寿命的系统，包括：
数据处理模块，用于根据智能电表的环境数据、出厂检定数据、实时监测数据的相关系数矩阵的特征值，确定智能电表的各相关数据的累计贡献率和影响智能电表剩余寿命的主要参数序列；
训练模块，用于将影响智能电表剩余寿命的主要参数序列输入变换神经网络，得到智能电表剩余寿命的主要影响参数的概率分布；
训练模块，还用于将影响智能电表剩余寿命的主要参数的概率分布输入反向传播神经网络，得到智能电表剩余寿命的估计值与实际剩余寿命的误差信号；
训练模块，还用于将误差信号依次沿反向传播神经网络的输出层、隐含层、输入层，以及变换神经网络的解码层、编码层返回，逐层修改各神经元的权值与偏置，使得误差信号最小，且性能评价均方差小于或等于均方差阈值，以确定预测智能电表剩余寿命的模型；
预测模块，用于将智能电表的应用环境数据、出厂检定数据、实时监测数据输入预测智能电表剩余寿命的模型，得到智能电表的剩余寿命预测值。
可选地，数据处理模块，还用于：
计算智能电表各项数据的相关系数矩阵，相关系数矩阵满足：
(1)
R为相关系数矩阵，Z为标准化矩阵，为Z的转置矩阵，/>为标准化矩阵Z中第i个智能电表的第j个参数序列的标准化变换，1≤i≤n，1≤j≤m，i,j,n,m为正整数；
计算预测智能电表剩余寿命的误差的特征方程，得到m个非负特征值/>，按照从大到小顺序依次排列为/>，特征值/>大小表示第j个参数序列的方差贡献率PV：
(2)
将排序后的各参数序列的方差贡献率之和大于或等于贡献率阈值的参数序列对应的参数，确定为影响智能电表剩余寿命的主要参数，前p个参数序列的累计贡献率CPV满足：
(3)
1≤q≤p，1<p<m，p为影响智能电表剩余寿命的主要参数的数量，为影响智能电表剩余寿命的第q个主要参数的非负特征值，p、q为正整数；
将影响智能电表剩余寿命的主要参数对应的特征向量确定为影响智能电表剩余寿命的主要参数序列。
可选地，变换神经网络包括编码环节和解码环节；
训练模块，还用于经过线性投影层后，在编码环节，将智能电表剩余寿命的主要影响参数序列转化为一系列上下文表示向量；
训练模块，还用于在解码环节，根据上下文表示向量生成智能电表剩余寿命的主要影响参数序列中每个位置的概率分布；
其中，变换神经网络满足：
(4)
其中，为变换神经网络t时刻输出，/>为变换神经网络t-1时刻输出，为注意力机制用于对智能电表剩余寿命的主要影响参数序列中的不同位置或特征进行加权，Q为查询矩阵，K为键矩阵，V为值矩阵，/>表示键向量的维数，函数用于将/>转换为概率分布。
可选地，反向传播神经网络由输入层、隐含层、输出层组成，满足：
(5)
其中，为隐含层，f为传输函数，/>为隐含层偏置，/>为输入层，/>为输入层与隐含层之间的权值，c为输入层包含的神经元的数量；
(6)
其中，为输出层，g为激活函数，/>为输出层偏置，/>为隐含层，/>为隐含层与输出层之间的权值，d为隐含层包含的神经元的数量。
可选地，数据处理模块，还用于：
在根据智能电表的环境数据、出厂检定数据、实时监测数据的相关系数矩阵的特征值，确定智能电表的各相关数据的累计贡献率和影响智能电表剩余寿命的主要参数序列之前，确定预测智能电表剩余寿命的模型的性能评价指标，评价指标包括剩余寿命预测误差、性能评价均方差；
将应用环境数据、出厂检定数据、实时监测数据得出的误差估计值数据通过z-score系统进行归一化预处理；
其中，预测智能电表剩余寿命的模型的性能评价指标满足：
(7)
(8)
其中，W为预测智能电表剩余寿命的模型的性能评价指标，为第i个智能电表的预测剩余寿命/>与实际剩余寿命/>之间的偏差，n为智能电表的数量；
智能电表实时示数与片区高精度总表实时示数之间的误差满足：
(9)
其中，为片区内第i个智能电表的误差，/>为片区内第i个智能电表的实时示数，为单位时间内第i个智能电表记录的电能变化量，/>为片区高精度总表实时示数，/>为片区高精度总表记录的电能变化量，/>为片区内智能电表的数量。
可选地，预测模块，还用于：
根据智能电表的剩余寿命预测值，以及智能电表报废前/>时刻的状态，确定智能电表的故障概率；
其中，智能电表的故障概率包括智能电表自剩余寿命时刻起发生短期故障的概率、中期故障的概率和长期故障的概率，满足：
(10)
(11)
(12)
其中，为智能电表自剩余寿命/>时刻起发生短期故障的概率，/>为智能电表集自剩余寿命/>时刻起发生短期故障的次数，/>为智能电表自剩余寿命/>时刻起发生中期故障的概率，/>为智能电表集自剩余寿命/>时刻起发生中期故障的次数，/>为智能电表自剩余寿命/>时刻起发生长期故障的概率，/>为智能电表集自剩余寿命/>时刻起发生长期故障的次数，n为智能电表集中的智能电表的数量。
可选地，应用环境数据包括：智能电表所在工作环境的温度、湿度、大气压及其变化规律；
出厂检定数据包括：智能电表出厂时经过的外观考察、阻尼测试、老化试验、通信测试给出的评估得分；
实时监测数据包括：智能电表实时示数、片区高精度总表实时示数，以及智能电表实时示数与片区高精度总表实时示数之间的误差，工作电压及其变化率、工作电流及其变化率、峰值工作时长。
本发明实施例还提供一种电子设备，包括：处理器，处理器与存储器耦合；
其中，处理器，用于读取并执行存储器存储的程序或指令，使得系统执行第一方面所述的方法。
本发明实施例还提供一种计算机可读存储介质，存储有程序或指令，当计算机读取并执行程序或指令时，使得计算机执行第一方面所述的方法。
基于本发明提供的预测智能电表剩余寿命的方法、系统、电子设备及介质，可以根据智能电表的应用环境数据、出厂检定数据、实时监测数据的相关系数矩阵的特征值，确定智能电表的各相关数据的累计贡献率和影响智能电表剩余寿命的主要参数序列，然后将主要参数序列输入变换神经网络和反向传播神经网络，训练预测智能电表剩余寿命的模型，并基于该模型得到智能电表的剩余寿命预测值，即使用应用环境数据、出厂检定数据、实时监测数据中对智能电表的剩余寿命产生主要影响的主要参数序列作为训练样本，结合变换神经网络和反向传播神经网络训练得到预测智能电表剩余寿命的模型，可以充分学习到影响智能电表的剩余寿命的主要参数的特征并基于该模型预测智能电表剩余寿命，从而提高准确性。
换言之，本发明利用变换神经网络具有更高并行性和计算效率的优点，对智能电表产生的大量数据进行及时分析，利用反向传播神经网络非线性映射能力强的特点，充分考虑智能电表的环境因素（应用环境数据）和用电规律（实时监测数据）对智能电表剩余寿命产生的非线性影响，从而实现对智能电表剩余寿命更为高效、精准的预测。
进一步地，还可以结合智能电表剩余寿命的预测值，对智能电表的故障概率进行预测，并基于该预测结果发出预警信息，提醒对故障风险较高的智能电表进行更换，从而提高电网的鲁棒性。
本发明的其他特征和优点将在随后的说明书中阐述，并且，部分地从说明书中变得显而易见，或者通过实施本发明而了解。本发明的目的和其他优点可通过在说明书、权利要求书以及附图中所指出的结构来实现和获得。
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为本发明实施例提供的一种预测智能电表剩余寿命的方法的流程示意图；
图2为本发明实施例提供的一种基于变换-反向传播神经网络与区块链的智能电能表检监融合方法功能模块的示意图；
图3为本发明实施例提供的一种智能电表的检监数据融合的示意图；
图4为本发明实施例提供的一种基于变换-反向传播神经网络与区块链的智能电能表检监融合方法实施框架的示意图；
图5为本发明实施例提供的一种预测智能电表剩余寿命的模型的算法原理的示意图；
图6为本发明实施例提供的一种预测智能电表剩余寿命的系统的结构示意图；
图7为本发明实施例提供的一种电子设备的结构示意图。
具体实施方式
为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地说明，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做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。
首先结合图1-图5，详细说明本发明实施例提供的一种预测智能电表剩余寿命的方法。
图1为本发明实施例提供的一种预测智能电表剩余寿命的方法的流程示意图。如图1所示，该方法包括：
步骤S1，根据智能电表的环境数据、出厂检定数据、实时监测数据的相关系数矩阵的特征值，确定智能电表的各相关数据的累计贡献率和影响智能电表剩余寿命的主要参数序列；
步骤S2，将影响智能电表剩余寿命的主要参数序列输入变换神经网络，得到智能电表剩余寿命的主要影响参数的概率分布；
步骤S3，将影响智能电表剩余寿命的主要参数的概率分布输入反向传播神经网络，得到智能电表剩余寿命的估计值与实际剩余寿命的误差信号；
步骤S4，将误差信号依次沿反向传播神经网络的输出层、隐含层、输入层，以及变换神经网络的解码层、编码层返回，逐层修改各神经元的权值与偏置，使得误差信号最小，且性能评价均方差小于或等于均方差阈值，以确定预测智能电表剩余寿命的模型；
步骤S5，将智能电表的应用环境数据、出厂检定数据、实时监测数据输入预测智能电表剩余寿命的模型，得到智能电表的剩余寿命预测值。
下面详细描述上述各个步骤的具体实现。
可选地，步骤S1，根据智能电表的环境数据、出厂检定数据、实时监测数据的相关系数矩阵的特征值，确定智能电表的各相关数据的累计贡献率和影响智能电表剩余寿命的主要参数序列，包括：
计算智能电表各项数据的相关系数矩阵，相关系数矩阵满足：
(1)
R为相关系数矩阵，Z为标准化矩阵，为Z的转置矩阵，/>为标准化矩阵Z中第i个智能电表的第j个参数序列的标准化变换，1≤i≤n，1≤j≤m，i,j,n,m为正整数；
计算预测智能电表剩余寿命的误差的特征方程，得到m个非负特征值/>，按照从大到小顺序依次排列为/>，特征值/>大小表示第j个参数序列的方差贡献率PV：
(2)
将排序后的各参数序列的方差贡献率之和大于或等于贡献率阈值（如85%、90%等）的参数序列对应的参数，确定为影响智能电表剩余寿命的主要参数，前p个参数序列的累计贡献率CPV满足：
(3)
1≤q≤p，1<p<m，p为影响智能电表剩余寿命的主要参数的数量，为影响智能电表剩余寿命的第q个主要参数的非负特征值，p、q为正整数；
将影响智能电表剩余寿命的主要参数对应的特征向量确定为影响智能电表剩余寿命的主要参数序列。
可选地，变换神经网络包括编码环节和解码环节；
步骤S2，将影响智能电表剩余寿命的主要参数序列输入变换神经网络，得到智能电表剩余寿命的主要影响参数的概率分布，包括：
经过线性投影层后，在编码环节，将智能电表剩余寿命的主要影响参数序列转化为一系列上下文表示向量；
在解码环节，根据上下文表示向量生成智能电表剩余寿命的主要影响参数序列中每个位置的概率分布；
其中，变换神经网络满足：
(4)
其中，为变换神经网络t时刻输出，/>为变换神经网络t-1时刻输出，为注意力机制用于对智能电表剩余寿命的主要影响参数序列中的不同位置或特征进行加权，Q为查询矩阵，K为键矩阵，V为值矩阵，/>表示键向量的维数，函数用于将/>转换为概率分布。
可选地，反向传播神经网络由输入层、隐含层、输出层组成，满足：
(5)
其中，为隐含层，f为传输函数，/>为隐含层偏置，/>为输入层，/>为输入层与隐含层之间的权值，c为输入层包含的神经元的数量；
(6)
其中，为输出层，g为激活函数，/>为输出层偏置，/>为隐含层，/>为隐含层与输出层之间的权值，d为隐含层包含的神经元的数量。
可选地，在步骤S1，根据智能电表的环境数据、出厂检定数据、实时监测数据的相关系数矩阵的特征值，确定智能电表的各相关数据的累计贡献率和影响智能电表剩余寿命的主要参数序列之前，还包括：
确定预测智能电表剩余寿命的模型的性能评价指标，评价指标包括剩余寿命预测误差、性能评价均方差；
将应用环境数据、出厂检定数据、实时监测数据得出的误差估计值数据通过z-score方法进行归一化预处理；
例如，某一智能电表的温度传感器获取环境温度序列为，其归一化处理后的序列元素用/>表示，用/>表示温度序列平均数，则：/>。
类似地，用，表示归一化处理后的湿度序列、大气压序列、外观评分序列、阻尼评分序列、通信评分序列、电表示数序列、电表误差序列，以及其他可能影响智能电表剩余寿命的参数序列，归一化预处理参考温度序列，此处不再赘述。
其中，预测智能电表剩余寿命的模型的性能评价指标满足：
(7)
(8)
其中，W为预测智能电表剩余寿命的模型的性能评价指标，为第i个智能电表的预测剩余寿命/>与实际剩余寿命/>之间的偏差，n为智能电表的数量；
智能电表实时示数与片区高精度总表实时示数之间的误差满足：
(9)
其中，为片区内第i个智能电表的误差，/>为片区内第i个智能电表的实时示数，为单位时间内第i个智能电表记录的电能变化量，/>为片区高精度总表实时示数，/>为片区高精度总表记录的电能变化量，/>为片区内智能电表的数量。
可选地，该方法还包括：
根据智能电表的剩余寿命预测值，以及智能电表报废前/>时刻的状态，确定智能电表的故障概率；
其中，智能电表的故障概率包括智能电表自剩余寿命时刻起发生短期故障的概率、中期故障的概率和长期故障的概率，满足：
(10)
(11)
(12)
其中，为智能电表自剩余寿命/>时刻起发生短期故障的概率，/>为智能电表集自剩余寿命/>时刻起发生短期故障的次数，/>为智能电表自剩余寿命/>时刻起发生中期故障的概率，/>为智能电表集自剩余寿命/>时刻起发生中期故障的次数，/>为智能电表自剩余寿命/>时刻起发生长期故障的概率，/>为智能电表集自剩余寿命/>时刻起发生长期故障的次数，n为智能电表集中的智能电表的数量。
可选地，应用环境数据包括：智能电表所在工作环境的温度、湿度、大气压及其变化规律；
出厂检定数据包括：智能电表出厂时经过的外观考察、阻尼测试、老化试验、通信测试给出的评估得分；
实时监测数据包括：智能电表实时示数、片区高精度总表实时示数，以及智能电表实时示数与片区高精度总表实时示数之间的误差，工作电压及其变化率、工作电流及其变化率、峰值工作时长。
进一步地，智能电表的数据还可以包括个人基本信息：区块链地址、用户名、用户密码、用户邮箱、用户地址等，该部分信息非影响智能电表剩余寿命的主要数据。
下面结合图2-图5，以基于变换-反向传播神经网络与区块链的智能电能表检监融合方法为例，详细说明本发明实施例提供的预测智能电表剩余寿命的方法的具体实现。
首先，如图2所示，建立如下功能模块：
权限授予，通过智能合约对账户进行分级授权，包括但不限于部署者、管理员、普通用户，其中部署者可以设置其他账户权限，管理员可以查看全体普通用户的全部信息，普通用户可以查看个人全部信息。在私有链中新建节点并与主链建立连接的操作与实际更换电表操作契合度高，同时通过多级权限授权，有效地赋予政府、质检部门、电力公司、电表厂家相应的可信度，以保障数据存储的安全性。
信息存储，包含普通用户的个人基本信息、应用环境数据、出厂检定数据、实时监测数据，除个人基本信息外，以三相智能电表PMC-53A为例，其具体信息包括但不限于：
个人基本信息：区块链地址、用户名、用户密码、用户邮箱、用户地址等，该部分信息非影响智能电表剩余寿命的主要数据；
应用环境数据，包括智能电表工作环境的温度、湿度、大气压，以及因所处地区不同，带来的上述数据的变化规律差异，该部分信息由智能电表传感器收集，是影响智能电表剩余寿命的主要数据，且温度、湿度、大气压极差过大、变化过快都会在一定程度上降低智能电表剩余寿命；
出厂检定数据，包括智能电表出厂时经过的外观考察、阻尼测试、老化试验、通信测试等检定程序给出的评估得分，该部分由生产厂家提供，是影响智能电表剩余寿命的主要数据，且电表原件标准化程度、抗磁化能力、抗老化能力、通信效率对智能电表剩余寿命均有正向影响。
实时监测数据，包括智能电表实时示数、片区高精度总表实时示数，由于同一片区地理环境类似，示数误差类似，可通过智能电表实时数据求和与片区高精度总表实时示数作差后求取加权平均数的算法确定单个电表误差满足上述公式(9)。
其中，误差大小、电表在不同电流、电压状态下的工作时长均是影响智能电表剩余寿命的主要数据，定义智能电表在3s内流过电流降低80%以上的现象为骤降，升高400%以上的现象为激增，则误差越大预测所得剩余寿命越短，峰值工作时间越长、骤降频率、激增频率越高预测所得剩余寿命越短。
数据监测，用于根据智能电表实时示数、片区高精度总表获得的电力系统实际输电量对比确定电表误差。结合智能电表功能特点，数据每15分钟上传一次，为降低计算成本，每天采样10个点。为提升采样点信息量，可以对一般用户的用电高峰段增加采样频率，对一般用户的用电低峰段降低采样频率。
检监融合，用于融合应用环境数据、出厂检定数据、实时监测数据得出的误差估计值。将智能电表相关数据进行预处理后，通过变换-反向传播神经网络，比较网络模型输出值与期望输出值的误差，不断训练更新神经网络模型权值和阈值，降低剩余寿命预测误差、达到性能评价均方差指标，确定智能电表剩余寿命评估模型。依次输入预测电表预处理过的数据，输出剩余寿命。检监数据融合过程如图3所示。
隐患预警，用于根据电表剩余寿命，对比智能电表全寿命周期数据规律，判断智能电表短、中、长期事故概率，并对当前智能电表状态进行评定，可以分为优、良、合格、不合格四个等级，对应预期剩余寿命如前文所述，对被判断显示状态为不合格电能表进行预警，提醒用户进行维护保养或失准更换，并将隐患预警的结果保存到本地目录形成日志文件。对状态为优、良、合格的电表情况及时上传，用于电力公司做出及时维护等操作，延长使用周期。
具体地，如图4所示，实施依托于Echo框架，基于Golang语言，具有简单易用、高性能等特点，能够提供一种结构简单、易于使用、快速响应的方式来处理前端页面请求。系统后端依托geth搭建以太坊平台的区块链，能够提供公开透明、安全可靠、支持溯源查询的私有链。系统依托以太坊建立私有链，存储个人基本信息、应用环境数据、出厂检定数据、实时监测数据；通过智能合约实现数据分类存储、读取，并建立监听事件，对数据变化进行全程监测；建立Echo框架，将链上信息以json形式返回至前端页面。
如图4所示，该方法的算法原理是结合变换神经网络与反向传播神经网络，建立适用于预测智能电表剩余寿命的神经网络，能够兼顾应用环境数据、出厂检定数据、实时监测数据得出的误差估计值，并根据统计数据给出检监融合对象在短期、中期、长期的故障概率。
基于本发明提供的预测智能电表剩余寿命的方法、系统、电子设备及介质，可以根据智能电表的应用环境数据、出厂检定数据、实时监测数据的相关系数矩阵的特征值，确定智能电表的各相关数据的累计贡献率和影响智能电表剩余寿命的主要参数序列，然后将主要参数序列输入变换神经网络和反向传播神经网络，训练预测智能电表剩余寿命的模型，并基于该模型得到智能电表的剩余寿命预测值，即使用应用环境数据、出厂检定数据、实时监测数据中对智能电表的剩余寿命产生主要影响的主要参数序列作为训练样本，结合变换神经网络和反向传播神经网络训练得到预测智能电表剩余寿命的模型，可以充分学习到影响智能电表的剩余寿命的主要参数的特征并基于该模型预测智能电表剩余寿命，从而提高准确性。
换言之，本发明利用变换神经网络具有更高并行性和计算效率的优点，对智能电表产生的大量数据进行及时分析，利用反向传播神经网络非线性映射能力强的特点，充分考虑智能电表的环境因素（应用环境数据）和用电规律（实时监测数据）对智能电表剩余寿命产生的非线性影响，从而实现对智能电表剩余寿命更为高效、精准的预测。
进一步地，还可以结合智能电表剩余寿命的预测值，对智能电表的故障概率进行预测，并基于该预测结果发出预警信息，提醒对故障风险较高的智能电表进行更换，从而提高电网的鲁棒性。
上面结合图1-图5详细说明了本发明实施例提供的方法，下面结合图6和图7分别说明本发明实施例提供的系统和电子设备。
示例性地，图6为本发明实施例还提供一种预测智能电表剩余寿命的系统的结构示意图。该系统可以执行上述方法实施例所述的方法。
如图6所示，该系统60包括：
本发明实施例还提供一种预测智能电表剩余寿命的系统60，包括：
数据处理模块61，用于根据智能电表的环境数据、出厂检定数据、实时监测数据的相关系数矩阵的特征值，确定智能电表的各相关数据的累计贡献率和影响智能电表剩余寿命的主要参数序列；
训练模块62，用于将影响智能电表剩余寿命的主要参数序列输入变换神经网络，得到智能电表剩余寿命的主要影响参数的概率分布；
训练模块62，还用于将影响智能电表剩余寿命的主要参数的概率分布输入反向传播神经网络，得到智能电表剩余寿命的估计值与实际剩余寿命的误差信号；
训练模块62，还用于将误差信号依次沿反向传播神经网络的输出层、隐含层、输入层，以及变换神经网络的解码层、编码层返回，逐层修改各神经元的权值与偏置，使得误差信号最小，且性能评价均方差小于或等于均方差阈值，以确定预测智能电表剩余寿命的模型；
预测模块63，用于将智能电表的应用环境数据、出厂检定数据、实时监测数据输入预测智能电表剩余寿命的模型，得到智能电表的剩余寿命预测值。
可选地，数据处理模块61，还用于：
计算智能电表各项数据的相关系数矩阵，相关系数矩阵满足：
(1)
R为相关系数矩阵，Z为标准化矩阵，为Z的转置矩阵，/>为标准化矩阵Z中第i个智能电表的第j个参数序列的标准化变换，1≤i≤n，1≤j≤m，i,j,n,m为正整数；
计算预测智能电表剩余寿命的误差的特征方程，得到m个非负特征值/>，按照从大到小顺序依次排列为/>，特征值/>大小表示第j个参数序列的方差贡献率PV：
(2)
将排序后的各参数序列的方差贡献率之和大于或等于贡献率阈值的参数序列对应的参数，确定为影响智能电表剩余寿命的主要参数，前p个参数序列的累计贡献率CPV满足：
(3)
1≤q≤p，1<p<m，p为影响智能电表剩余寿命的主要参数的数量，为影响智能电表剩余寿命的第q个主要参数的非负特征值，p、q为正整数；
将影响智能电表剩余寿命的主要参数对应的特征向量确定为影响智能电表剩余寿命的主要参数序列。
可选地，变换神经网络包括编码环节和解码环节；
训练模块62，还用于：
经过线性投影层后，在编码环节，将智能电表剩余寿命的主要影响参数序列转化为一系列上下文表示向量；
在解码环节，根据上下文表示向量生成智能电表剩余寿命的主要影响参数序列中每个位置的概率分布；
其中，变换神经网络满足：
(4)
其中，为变换神经网络t时刻输出，/>为变换神经网络t-1时刻输出，为注意力机制用于对智能电表剩余寿命的主要影响参数序列中的不同位置或特征进行加权，Q为查询矩阵，K为键矩阵，V为值矩阵，/>表示键向量的维数，函数用于将/>转换为概率分布。
可选地，反向传播神经网络由输入层、隐含层、输出层组成，满足：
(5)
其中，为隐含层，f为传输函数，/>为隐含层偏置，/>为输入层，/>为输入层与隐含层之间的权值，c为输入层包含的神经元的数量；
(6)
其中，为输出层，g为激活函数，/>为输出层偏置，/>为隐含层，/>为隐含层与输出层之间的权值，d为隐含层包含的神经元的数量。
可选地，数据处理模块61，还用于：
在根据智能电表的环境数据、出厂检定数据、实时监测数据的相关系数矩阵的特征值，确定智能电表的各相关数据的累计贡献率和影响智能电表剩余寿命的主要参数序列之前，确定预测剩余寿命的评价指标，评价指标包括剩余寿命预测误差、性能评价均方差；
将应用环境数据、出厂检定数据、实时监测数据得出的误差估计值数据通过z-score系统进行归一化预处理；
其中，预测智能电表剩余寿命的模型的性能评价指标满足：
(7)
(8)
其中，W为预测智能电表剩余寿命的模型的性能评价指标，为第i个智能电表的预测剩余寿命/>与实际剩余寿命/>之间的偏差，n为智能电表的数量；
智能电表实时示数与片区高精度总表实时示数之间的误差满足：
(9)
其中，为片区内第i个智能电表的误差，/>为片区内第i个智能电表的实时示数，/>为单位时间内第i个智能电表记录的电能变化量，/>为片区高精度总表实时示数，/>为片区高精度总表记录的电能变化量，/>为片区内智能电表的数量。
可选地，预测模块63，还用于：
根据智能电表的剩余寿命预测值，以及智能电表报废前/>时刻的状态，确定智能电表的故障概率；
其中，智能电表的故障概率包括智能电表自剩余寿命时刻起发生短期故障的概率、中期故障的概率和长期故障的概率，满足：
(10)
(11)
(12)
其中，为智能电表自剩余寿命/>时刻起发生短期故障的概率，/>为智能电表集自剩余寿命/>时刻起发生短期故障的次数，/>为智能电表自剩余寿命/>时刻起发生中期故障的概率，/>为智能电表集自剩余寿命/>时刻起发生中期故障的次数，/>为智能电表自剩余寿命/>时刻起发生长期故障的概率，/>为智能电表集自剩余寿命/>时刻起发生长期故障的次数，n为智能电表集中的智能电表的数量。
可选地，应用环境数据包括：智能电表所在工作环境的温度、湿度、大气压及其变化规律；
出厂检定数据包括：智能电表出厂时经过的外观考察、阻尼测试、老化试验、通信测试给出的评估得分；
实时监测数据包括：智能电表实时示数、片区高精度总表实时示数，以及智能电表实时示数与片区高精度总表实时示数之间的误差，工作电压及其变化率、工作电流及其变化率、峰值工作时长。
图7为本发明实施例提供的一种电子设备的结构示意图。
如图7所示，该电子设备70包括：处理器71，处理器71与存储器72耦合；
其中，处理器71，用于读取并执行存储器72存储的程序或指令，使得该电子设备70执行上述方法实施例提供的方法。
可选地，电子设备70还可以包括收发器73，用于电子设备70与其他设备通信。
需要说明的是，为了便于说明，图6和图7仅分别示出了预测智能电表剩余寿命的系统60和电子设备70的主要部件。实际应用中，预测智能电表剩余寿命的系统60和电子设备70还可能包括图中未示出的部件或组件。
本发明实施例还提供一种计算机可读存储介质，该介质存储有程序或指令，当计算机读取并执行程序或指令时，使得计算机执行上述方法实施例提供的方法。
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 (16)

1.一种预测智能电表剩余寿命的方法，其特征在于，包括：
根据智能电表的环境数据、出厂检定数据、实时监测数据的相关系数矩阵的特征值，确定智能电表的各相关数据的累计贡献率和影响智能电表剩余寿命的主要参数序列；
将影响智能电表剩余寿命的主要参数序列输入变换神经网络，得到智能电表剩余寿命的主要影响参数的概率分布；
将影响智能电表剩余寿命的主要参数的概率分布输入反向传播神经网络，得到智能电表剩余寿命的估计值与实际剩余寿命的误差信号；
将误差信号依次沿反向传播神经网络的输出层、隐含层、输入层，以及变换神经网络的解码层、编码层返回，逐层修改各神经元的权值与偏置，使得误差信号最小，且性能评价均方差小于或等于均方差阈值，以确定预测智能电表剩余寿命的模型；
将智能电表的应用环境数据、出厂检定数据、实时监测数据输入预测智能电表剩余寿命的模型，得到智能电表的剩余寿命预测值。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据智能电表的环境数据、出厂检定数据、实时监测数据的相关系数矩阵的特征值，确定智能电表的各相关数据的累计贡献率和影响智能电表剩余寿命的主要参数序列，包括：
计算智能电表各项数据的相关系数矩阵，所述相关系数矩阵满足：
(1)
R为相关系数矩阵，Z为标准化矩阵，为Z的转置矩阵，/>为标准化矩阵Z中第i个智能电表的第j个参数序列的标准化变换，1≤i≤n，1≤j≤m，i,j,n,m为正整数；
计算预测智能电表剩余寿命的误差的特征方程，得到m个非负特征值，按照从大到小顺序依次排列为/>，特征值/>大小表示第j个参数序列的方差贡献率PV：
(2)
将排序后的各参数序列的方差贡献率之和大于或等于贡献率阈值的参数序列对应的参数，确定为影响智能电表剩余寿命的主要参数，前p个参数序列的累计贡献率CPV满足：
(3)
1≤q≤p，1<p<m，p为影响智能电表剩余寿命的主要参数的数量，为影响智能电表剩余寿命的第q个主要参数的非负特征值，p、q为正整数；
将影响智能电表剩余寿命的主要参数对应的特征向量确定为影响智能电表剩余寿命的主要参数序列。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述变换神经网络包括编码环节和解码环节；
所述将影响智能电表剩余寿命的主要参数序列输入变换神经网络，得到智能电表剩余寿命的主要影响参数的概率分布，包括：
经过线性投影层后，在编码环节，将智能电表剩余寿命的主要影响参数序列转化为一系列上下文表示向量；
在解码环节，根据上下文表示向量生成智能电表剩余寿命的主要影响参数序列中每个位置的概率分布；
其中，其特征在于，所述变换神经网络满足：
(4)
其中，为变换神经网络t时刻输出，/>为变换神经网络t-1时刻输出，为注意力机制用于对智能电表剩余寿命的主要影响参数序列中的不同位置或特征进行加权，Q为查询矩阵，K为键矩阵，V为值矩阵，/>表示键向量的维数，函数用于将/>转换为概率分布。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述反向传播神经网络由输入层、隐含层、输出层组成，满足：
(5)
其中，为隐含层，f为传输函数，/>为隐含层偏置，/>为输入层，/>为输入层与隐含层之间的权值，c为输入层包含的神经元的数量；
(6)
其中，为输出层，g为激活函数，/>为输出层偏置，/>为隐含层，/>为隐含层与输出层之间的权值，d为隐含层包含的神经元的数量。
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述根据智能电表的环境数据、出厂检定数据、实时监测数据的相关系数矩阵的特征值，确定智能电表的各相关数据的累计贡献率和影响智能电表剩余寿命的主要参数序列之前，还包括：
确定预测智能电表剩余寿命的模型的性能评价指标，所述评价指标包括剩余寿命预测误差、性能评价均方差；
将应用环境数据、出厂检定数据、实时监测数据得出的误差估计值数据通过z-score方法进行归一化预处理；
其中，所述预测智能电表剩余寿命的模型的性能评价指标满足：
(7)
(8)
其中，W为所述预测智能电表剩余寿命的模型的性能评价指标，为第i个智能电表的预测剩余寿命/>与实际剩余寿命/>之间的偏差，n为智能电表的数量；
所述智能电表实时示数与片区高精度总表实时示数之间的误差满足：
(9)
其中，为片区内第i个智能电表的误差，/>为片区内第i个智能电表的实时示数，/>为单位时间内第i个智能电表记录的电能变化量，/>为片区高精度总表实时示数，/>为片区高精度总表记录的电能变化量，/>为片区内智能电表的数量。
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：
根据智能电表的剩余寿命预测值，以及智能电表报废前/>时刻的状态，确定智能电表的故障概率；
其中，所述智能电表的故障概率包括智能电表自剩余寿命时刻起发生短期故障的概率、中期故障的概率和长期故障的概率，满足：
(10)
(11)
(12)
其中，为智能电表自剩余寿命/>时刻起发生短期故障的概率，/>为智能电表集自剩余寿命/>时刻起发生短期故障的次数，/>为智能电表自剩余寿命/>时刻起发生中期故障的概率，/>为智能电表集自剩余寿命/>时刻起发生中期故障的次数，/>为智能电表自剩余寿命/>时刻起发生长期故障的概率，/>为智能电表集自剩余寿命/>时刻起发生长期故障的次数，n为智能电表集中的智能电表的数量。
7.根据权利要求1-6中任一项所述的方法，其特征在于，所述应用环境数据包括：智能电表所在工作环境的温度、湿度、大气压及其变化规律；
所述出厂检定数据包括：智能电表出厂时经过的外观考察、阻尼测试、老化试验、通信测试给出的评估得分；
所述实时监测数据包括：智能电表实时示数、片区高精度总表实时示数，以及智能电表实时示数与片区高精度总表实时示数之间的误差，工作电压及其变化率、工作电流及其变化率、峰值工作时长。
8.一种预测智能电表剩余寿命的系统，其特征在于，包括：
数据处理模块，用于根据智能电表的环境数据、出厂检定数据、实时监测数据的相关系数矩阵的特征值，确定智能电表的各相关数据的累计贡献率和影响智能电表剩余寿命的主要参数序列；
训练模块，用于将影响智能电表剩余寿命的主要参数序列输入变换神经网络，得到智能电表剩余寿命的主要影响参数的概率分布；
所述训练模块，还用于将影响智能电表剩余寿命的主要参数的概率分布输入反向传播神经网络，得到智能电表剩余寿命的估计值与实际剩余寿命的误差信号；
所述训练模块，还用于将误差信号依次沿反向传播神经网络的输出层、隐含层、输入层，以及变换神经网络的解码层、编码层返回，逐层修改各神经元的权值与偏置，使得误差信号最小，且性能评价均方差小于或等于均方差阈值，以确定预测智能电表剩余寿命的模型；
预测模块，用于将智能电表的应用环境数据、出厂检定数据、实时监测数据输入预测智能电表剩余寿命的模型，得到智能电表的剩余寿命预测值。
9.根据权利要求8所述的系统，其特征在于，所述数据处理模块，还用于：
计算智能电表各项数据的相关系数矩阵，所述相关系数矩阵满足：
(1)
R为相关系数矩阵，Z为标准化矩阵，为Z的转置矩阵，/>为标准化矩阵Z中第i个智能电表的第j个参数序列的标准化变换，1≤i≤n，1≤j≤m，i,j,n,m为正整数；
计算预测智能电表剩余寿命的误差的特征方程，得到m个非负特征值，按照从大到小顺序依次排列为/>，特征值/>大小表示第j个参数序列的方差贡献率PV：
(2)
将排序后的各参数序列的方差贡献率之和大于或等于贡献率阈值的参数序列对应的参数，确定为影响智能电表剩余寿命的主要参数，前p个参数序列的累计贡献率CPV满足：
(3)
1≤q≤p，1<p<m，p为影响智能电表剩余寿命的主要参数的数量，为影响智能电表剩余寿命的第q个主要参数的非负特征值，p、q为正整数；
将影响智能电表剩余寿命的主要参数对应的特征向量确定为影响智能电表剩余寿命的主要参数序列。
10.根据权利要求8所述的系统，其特征在于，所述变换神经网络包括编码环节和解码环节；
所述训练模块，还用于经过线性投影层后，在编码环节，将智能电表剩余寿命的主要影响参数序列转化为一系列上下文表示向量；
所述训练模块，还用于在解码环节，根据上下文表示向量生成智能电表剩余寿命的主要影响参数序列中每个位置的概率分布；
其中，其特征在于，所述变换神经网络满足：
(4)
其中，为变换神经网络t时刻输出，/>为变换神经网络t-1时刻输出，为注意力机制用于对智能电表剩余寿命的主要影响参数序列中的不同位置或特征进行加权，Q为查询矩阵，K为键矩阵，V为值矩阵，/>表示键向量的维数，函数用于将/>转换为概率分布。
11.根据权利要求10所述的系统，其特征在于，所述反向传播神经网络由输入层、隐含层、输出层组成，满足：
(5)
其中，为隐含层，f为传输函数，/>为隐含层偏置，/>为输入层，/>为输入层与隐含层之间的权值，c为输入层包含的神经元的数量；
(6)
其中，为输出层，g为激活函数，/>为输出层偏置，/>为隐含层，/>为隐含层与输出层之间的权值，d为隐含层包含的神经元的数量。
12.根据权利要求8所述的系统，其特征在于，所述数据处理模块，还用于：
在所述根据智能电表的环境数据、出厂检定数据、实时监测数据的相关系数矩阵的特征值，确定智能电表的各相关数据的累计贡献率和影响智能电表剩余寿命的主要参数序列之前，确定预测智能电表剩余寿命的模型的性能评价指标，所述评价指标包括剩余寿命预测误差、性能评价均方差；
将应用环境数据、出厂检定数据、实时监测数据得出的误差估计值数据通过z-score系统进行归一化预处理；
其中，所述预测智能电表剩余寿命的模型的性能评价指标满足：
(7)
(8)
其中，W为所述预测智能电表剩余寿命的模型的性能评价指标，为第i个智能电表的预测剩余寿命/>与实际剩余寿命/>之间的偏差，n为智能电表的数量；
所述智能电表实时示数与片区高精度总表实时示数之间的误差满足：
(9)
其中，为片区内第i个智能电表的误差，/>为片区内第i个智能电表的实时示数，/>为单位时间内第i个智能电表记录的电能变化量，/>为片区高精度总表实时示数，/>为片区高精度总表记录的电能变化量，/>为片区内智能电表的数量。
13.根据权利要求8所述的系统，其特征在于，所述预测模块，还用于：
根据智能电表的剩余寿命预测值，以及智能电表报废前/>时刻的状态，确定智能电表的故障概率；
其中，所述智能电表的故障概率包括智能电表自剩余寿命时刻起发生短期故障的概率、中期故障的概率和长期故障的概率，满足：
(10)
(11)
(12)
其中，为智能电表自剩余寿命/>时刻起发生短期故障的概率，/>为智能电表集自剩余寿命/>时刻起发生短期故障的次数，/>为智能电表自剩余寿命/>时刻起发生中期故障的概率，/>为智能电表集自剩余寿命/>时刻起发生中期故障的次数，/>为智能电表自剩余寿命/>时刻起发生长期故障的概率，/>为智能电表集自剩余寿命/>时刻起发生长期故障的次数，n为智能电表集中的智能电表的数量。
14.根据权利要求8-13中任一项所述的系统，其特征在于，所述应用环境数据包括：智能电表所在工作环境的温度、湿度、大气压及其变化规律；
所述出厂检定数据包括：智能电表出厂时经过的外观考察、阻尼测试、老化试验、通信测试给出的评估得分；
所述实时监测数据包括：智能电表实时示数、片区高精度总表实时示数，以及智能电表实时示数与片区高精度总表实时示数之间的误差，工作电压及其变化率、工作电流及其变化率、峰值工作时长。
15.一种电子设备，其特征在于，包括：处理器，所述处理器与存储器耦合；
其中，所述处理器，用于读取并执行所述存储器存储的程序或指令，使得所述电子设备执行如权利要求1-7中任一项所述的方法。
16.一种计算机可读存储介质，其特征在于，存储有程序或指令，当计算机读取并执行所述程序或指令时，使得所述计算机执行如权利要求1-7中任一项所述的方法。
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