[發明專利]一種基于大數據分析的提高報警準確率的方法

有效

• 申請號: 202011573617.4
• 申請日: 2020-12-25
• 公開（公告）號: CN112769232B
• 公開（公告）日: 2022-06-17
• 發明（設計）人: 梁昆;陳乾;張軒銘;王利強
• 申請（專利權）人: 杭州拓深科技有限公司
• 主分類號: H02J13/00
• 分類號: H02J13/00;G08B21/18
• 代理公司: 杭州賽科專利代理事務所(普通合伙) 33230
• 代理人: 宋飛燕

1.一種基于大數據分析的提高報警準確率的方法，其特征在于，包括智慧用電主機，智慧用電主機分別與電流互感器、電壓互感器配合設置，智慧用電主機與云平臺配合設置，所述方法包括以下步驟：

步驟1：智慧用電主機激活，獲取配置參數，所述配置參數包括用電回路類型和供電區域；

步驟2：云平臺提供與智慧用電主機相同配置參數下的若干參考用電數據集合，智慧用電主機對所有參考用電數據集合分析得到參考過電流閾值、參考過電流變化率、參考過電壓閾值以及參考過電壓變化率；

步驟3：智慧用電主機分別通過參考過電流閾值、參考過電流變化率、參考過電壓閾值以及參考過電壓變化率實現異常報警；

步驟4：智慧用電主機運行預設時間后，得到實際用電數據集合，通過實際用電數據集合分別調整參考過電流閾值、參考過電流變化率、參考過電壓閾值以及參考過電壓變化率，得到過電流閾值、過電流變化率、過電壓閾值和過電壓變化率；

步驟5：通過電流閾值、過電流變化率、過電壓閾值和過電壓變化率實現異常報警。

2.如權利要求1所述的一種基于大數據分析的提高報警準確率的方法，其特征在于，任一所述參考用電數據集合包括電流-時間變化圖、電壓-時間變化圖、過電流報警時間以及過電壓報警時間。

3.如權利要求2所述的一種基于大數據分析的提高報警準確率的方法，其特征在于，所述步驟2包括以下步驟：

步驟2.1：對任一參考用電數據集中的電壓-時間變化圖和電流-時間變化圖分別進行去噪處理，得到電壓-時間修正圖和電流-時間修正圖；

步驟2.2：通過過電壓報警時間確定電壓監測時間區間，在電壓-時間修正圖上確定電壓監測區間內的監測過電壓變化率；通過過電流報警時間確定電流監測時間區間，在電流-時間修正圖上確定電流檢測區間內的監測過電流變化率；

步驟2.3：通過所有參考用電數據集中的監測過電壓變化率和監測過電流變化率分別計算過電壓平均變化率和過電流平均變化率，將過電壓平均變化率作為參考過電壓變化率，將過電流平均變化率作為參考過電流變化率；

步驟2.4：將過電壓報警時間的電壓值作為電壓異常值，通過所有參考用電數據集計算電壓異常平均值，將所有參考用電數據集中距離電壓異常平均值最近的電壓異常值作為參考過電壓閾值，將電流報警時間的電流值作為電流異常值，通過所有參考用電數據集計算電流異常平均值，將所有參考用電數據集中距離電流異常平均值最近的電流異常值作為參考過電流閾值。

4.如權利要求3所述的一種基于大數據分析的提高報警準確率的方法，其特征在于，所述步驟2.1包括以下步驟：

步驟2.1.1：對每一分鐘的電壓計算電壓變化率，判斷電壓變化率是否小于或等于第一預設值，若是，則將對應時間內的電壓曲線設置為連續的水平線段，否則根據電壓變化率設置電壓曲線的傾斜角度；

步驟2.1.2：對每一分鐘的電流計算電流變化率，判斷電流變化率是否小于或等于第二預設值，若是，則將對應時間的電流曲線設置為連續的水平線段，否則根據電流變化率設置電流曲線的傾斜角度。

5.如權利要求3所述的一種基于大數據分析的提高報警準確率的方法，其特征在于，所述電壓監測時間區間為過電壓報警時間的前1-1.5分鐘；所述電流監測時間區間為過電流報警時間的前1-1.5分鐘。

6.如權利要求1所述的一種基于大數據分析的提高報警準確率的方法，其特征在于，所述配置參數還包括激活后5分鐘內的電壓-時間變化圖，云平臺將激活后5分鐘內的電壓-時間變化圖作為用電回路類型識別網絡的輸入，輸出得到預測回路類型，判斷預測回路類型與配置參數中的回路類型是否一致，若是，則云平臺通過配置參數提供參考用電數據集合，否則觸發智能用電主機發出提醒，由用戶確定是否將配置參數中的回路類型更新為預測回路類型。

7.如權利要求6所述的一種基于大數據分析的提高報警準確率的方法，其特征在于，所述用電回路類型識別網絡的預訓練模型為resnet網絡。