[發明專利]一種計量誤差影響因素多因素定量分析方法

有效

• 申請號: 201710739780.5
• 申請日: 2017-08-25
• 公開（公告）號: CN107490778B
• 公開（公告）日: 2019-07-02
• 發明（設計）人: 賈興林;魏明
• 申請（專利權）人: 成都思晗科技股份有限公司
• 主分類號: G01R35/04
• 分類號: G01R35/04
• 代理公司: 成都點睛專利代理事務所(普通合伙) 51232
• 代理人: 李玉興

1.一種計量誤差影響因素多因素定量分析方法，其特征在于包括以下步驟：

1)、獲取計量誤差影響因素電壓x₁數據集合{d_i,d,k，1}，獲取計量誤差影響因素電流x₂數據集合{d_i,d,k,2}，獲取計量誤差影響因素有功功率x₃數據集合{d_i,d,k,3}，獲取計量誤差影響因素總有功功率x₄數據集合{d_i,d,k,4}，獲取計量誤差影響因素無功功率x₅數據集合{d_i,d,k,5}，獲取計量誤差影響因素總無功功率x₆數據集合{d_i,d,k,6}，獲取計量誤差影響因素相位角x₇數據集合{d_i,d,k,7}，獲取計量誤差影響因素溫度x₈數據集合{d_i,d,k,8}，獲取計量誤差影響因素濕度x₉數據集合{d_i,d,k,9}，獲取計量誤差數據集合{Y_e}，其中下標i表示第i個電能表，下標d表示第d個時間窗口，所述時間窗口為天或小時或分鐘，k表示第d個時間窗口內第k個觀察記錄，Y_e表示d_i,d,k,1、d_i,d,k,2、d_i,d,k,3、 d_i,d,k,4、d_i,d,k,5、d_i,d,k,6、d_i,d,k,7、d_i,d,k,8、d_i,d,k,9所對應的計量誤差值；

2)、對獲取的數據集合{d_i,d,k，z}進行異常值處理；具體處理方法如下：將獲取的數據d_i,d,k，z依次帶入如下兩個判斷公式：

若d_i,d,k，z同時不滿足其中任意一公式，則該d_i,d,k，z數值為正常值，若d_i,d,k，z滿足其中任意一個判斷公式，則該d_i,d,k，z數值為異常值，并將該異常的d_i,d,k，z值從數據集合{d_i,d,k，z}中剔除；同時剔除計量誤差數據集合{Y_e}中異常的d_i,d,k，z所對應的Y_e值以及剔除的Y_e值所對應的所有的影響因素數據值；

3)、對剔除異常值的多因素數據集合{d_i,d,k，z}和計量誤差數據集合{Y_e}進行無量綱化處理，具體分析方法如下：將d_i,d,k，z依次帶入以下公式得到無量綱的數據集合{x_z}，將Y_e依次帶入以下公式得到無量綱的計量誤差數據集合{Y_i}，

4)、對計量誤差數據集合{Y_i}進行分箱離散化處理得到計量誤差分箱離散化數據集合{label}；結合label對數據集合{x_z}進行數據離散化處理得到離散數據集合{dx_z}，將數據集合{x_z}進行數據離散化處理得到多因素離散數據集合{dx_z}的方法如下：

a:定義信息熵計算函數其中n_yi表示離散型變量第i個屬性值的個數，n表示該離散變量的總個數；

b：初始化x的劃分點集合cutindex＝{}；

c：確定所有的劃分點集合allcutpoints＝distinct{x}；

d：對allcutpoints的每個劃分點p_i進行數據劃分，并根據公式計算p_i劃分后的信息熵e_i；

e：選擇max(e_i)對應的劃分點p_imax作為最佳劃分點，劃分后的信息熵記為e_imax；

f：對p_imax左右兩側的標簽變量label分別記為label_l、label_r；label、label_l、label_r對應的屬性數分別與k、k_l、k_r；label的樣本數記為m，計算cond：

g：若ent(y)-e_imax>cond，則將p_imax添加到cutindex；并對x_lx_r執行b步驟，否則結束；

5)、將離散數據集合{dx_z}與計量誤差分箱離散化數據label通過最小二乘法擬合得到如下公式：Y_e＝ε+a₁x₁+a₂x₂+…+a_zx_z，其中a_i(i＝1,…,z)表示因素x_i對計量誤差Y_e的影響大小。

2.如權利要求1所述的計量誤差影響因素多因素定量分析方法，其特征在于：對a_i采用如下方式進行轉換得到a′_i，所述