[發(fā)明專利]一種判定智能終端與電能表的表碼數(shù)據(jù)同步狀態(tài)的方法及其系統(tǒng)

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 201510964701.1
• 申請日: 2015-12-21
• 公開（公告）號: CN105608638B
• 公開（公告）日: 2019-10-22
• 發(fā)明（設計）人: 王少鋒;劉濤;伍少成;劉洋;李鵬
• 申請（專利權(quán)）人: 深圳供電局有限公司
• 主分類號: G06F17/10
• 分類號: G06F17/10;G06Q50/06
• 代理公司: 深圳匯智容達專利商標事務所(普通合伙) 44238
• 代理人: 潘中毅;鐘冬梅

本發(fā)明公開了一種評價智能終端與電能表的表碼數(shù)據(jù)同步狀態(tài)的方法，包括：從數(shù)據(jù)主站獲取一預設時間內(nèi)智能終端和電能表所采集的所有表碼數(shù)據(jù)，并對表碼數(shù)據(jù)進行預處理；根據(jù)表碼數(shù)據(jù)在整點時刻上的存在情況進行去值化處理及異或處理；采用K?均值聚類算法對異或處理后的表碼數(shù)據(jù)進行聚類分析，以得到聚類結(jié)果；根據(jù)聚類結(jié)果評價智能終端與電能表的表碼數(shù)據(jù)的同步狀態(tài)。與現(xiàn)有技術(shù)相比，該方法可以及時發(fā)現(xiàn)計量自動化系統(tǒng)中的電能表與智能終端采集數(shù)據(jù)的差異，從而對電網(wǎng)運行狀態(tài)有一個整體的認識，提升了采集終端的運維水平，提高了終端完整率，且該方法是數(shù)據(jù)挖掘及機器學習在電網(wǎng)數(shù)據(jù)中的有效應用。本發(fā)明同時公開了一種系統(tǒng)。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及電力信息技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種判定智能終端與電能表的表碼數(shù)據(jù)同步狀態(tài)的方法及其系統(tǒng)。

背景技術(shù)

數(shù)據(jù)是組織最具價值的資產(chǎn)之一。企業(yè)的數(shù)據(jù)質(zhì)量與業(yè)務績效之間存在著直接聯(lián)系，高質(zhì)量的數(shù)據(jù)可以使公司保持競爭力并在經(jīng)濟動蕩時期立于不敗之地。有了普遍深入的數(shù)據(jù)質(zhì)量，企業(yè)在任何時候都可以信任滿足所有需求的所有數(shù)據(jù)。

在智能電網(wǎng)中，影響電力數(shù)據(jù)質(zhì)量的因素主要包括數(shù)據(jù)完整性和數(shù)據(jù)準確性。其中，數(shù)據(jù)完整性約束包括實體完整性約束、參照完整性約束、函數(shù)依賴約束、統(tǒng)計約束四類。而智能電網(wǎng)中的計量自動化終端通常會發(fā)生通信故障和記錄時間對不齊等問題，這些問題在數(shù)據(jù)中心中直接反應為數(shù)據(jù)記錄缺失和約束不嚴格。基于此，有必要研究計量自動化智能終端和電能表終端采集到的電能量表碼數(shù)據(jù)在缺失同步性上的整體趨勢，從而對電網(wǎng)運行狀態(tài)有一個整體的認識，提升采集終端的運維水平，提高終端完整率。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明所要解決的技術(shù)問題是：提供一種判定智能終端與電能表的表碼數(shù)據(jù)同步狀態(tài)的方法及其系統(tǒng)，以分析智能終端和電能表的運行狀態(tài)和數(shù)據(jù)傳輸?shù)囊恢滦裕谶\維工作人員掌握計量自動化系統(tǒng)端運行狀態(tài)，提升采集終端的運維水平及終端數(shù)據(jù)完整率。

為解決上述技術(shù)問題，本發(fā)明采用的技術(shù)方案如下：

提供一種判定智能終端與電能表的表碼數(shù)據(jù)同步狀態(tài)的方法，包括步驟：

從數(shù)據(jù)主站獲取一預設時間內(nèi)智能終端和電能表所采集的所有表碼數(shù)據(jù)，并對表碼數(shù)據(jù)進行預處理；對所述表碼數(shù)據(jù)進行預處理具體包括：判斷任一條所述表碼數(shù)據(jù)的重要字段是否發(fā)生缺失；根據(jù)判斷結(jié)果拋棄該條表碼數(shù)據(jù)并視該條表碼數(shù)據(jù)為空；

根據(jù)表碼數(shù)據(jù)在整點時刻上的存在情況，對預處理后的表碼數(shù)據(jù)進行去值化處理；

對去值化處理后的兩份表碼數(shù)據(jù)進行異或處理；

采用K-均值聚類算法對異或處理后的表碼數(shù)據(jù)進行聚類分析，以得到聚類結(jié)果；

根據(jù)聚類結(jié)果判定智能終端與電能表的表碼數(shù)據(jù)的同步狀態(tài)。

與現(xiàn)有技術(shù)相比，該方法先從數(shù)據(jù)主站獲取一預設時間內(nèi)智能終端和電能表所采集的所有表碼數(shù)據(jù)，并對其進行預處理及去值化處理，之后對兩份數(shù)據(jù)進行異或處理以整合數(shù)據(jù)，接著采用及其學習中的K-均值聚類算法(即KMEANS算法)對處理后的數(shù)據(jù)進行聚類分析，最后根據(jù)聚類分析結(jié)果對智能終端和電能表的表碼數(shù)據(jù)進行同步狀態(tài)的整體判定；該方法可以及時發(fā)現(xiàn)計量自動化系統(tǒng)中的電能表與智能終端采集數(shù)據(jù)的差異，從而對電網(wǎng)運行狀態(tài)有一個整體的認識，提升了采集終端的運維水平，提高了終端完整率，且該方法是數(shù)據(jù)挖掘及機器學習在電網(wǎng)數(shù)據(jù)中的有效應用，對數(shù)據(jù)質(zhì)量的提升具有一定的指導意義。

相應地，本發(fā)明還提供了一種判定智能終端與電能表的表碼數(shù)據(jù)同步狀態(tài)的系統(tǒng)，包括：