[发明专利]一种基于大数据挖掘的用户专用变压器用电监测方法

权利要求书

1.一种基于大数据挖掘的用户专用变压器用电监测方法，其特征在于，包括如下步骤：

S1：从计量系统中获取待检测的专用变压器每个相位上的电流数据集进行数据预处理，所述数据预处理包括删除数据集中的无关数据、处理数据集中的缺失数据和异常数据；

S2：根据处理后的电流数据集，在以专用变压器被监测的时间点和电流大小为两个变量建立坐标轴，画出相应的电流曲线，根据电流曲线分析电流大小是否合理，若发现电流存在不合理的情况，则找出不合理情况区域以及该区域对应的时间段；

S3：以设定的时间节点为单位分割监测数据，根据设定的公式计算每相电流之间的相关系数，以时间节点和相关系数为两个变量建立坐标轴，画出相关系数的变化曲线；

S4：根据相关系数的变化曲线画出专用变压器计量电流的健康度柱形图；

S5：结合健康度柱形图、相关系数的变化曲线和电流曲线分析判断专用变压器电能计量的状态。

2.如权利要求1所述的一种基于大数据挖掘的用户专用变压器用电监测方法，其特征在于，所述处理数据集中的缺失数据的方法包括删除记录、数据插补和不处理。

3.如权利要求2所述的一种基于大数据挖掘的用户专用变压器用电监测方法，其特征在于，所述数据插补可采用均值/中位数/众数插补、固定值插补、最近临数值插补、回归方法和插值法，所述均值/中位数/众数插补是根据数据集的平均数或中位数或众数进行插补；所述固定值插补是将缺失的数据用一个固定常量替换；所述最近临数值插补是在数据集中找到与缺失数据最接近的数据值进行插补，所述回归方法是根据已有数据建立拟合模型预测缺失的数据；所述插值法是根据已有数据建立插值函数，缺失数据由对应点求出近似的函数值替代。

4.如权利要求2所述的一种基于大数据挖掘的用户专用变压器用电监测方法，其特征在于，所述异常数据处理方法包括删除含有异常值的记录、视为缺失值和平均值修正，所述删除含有异常数据的记录是指直接将含有异常值的记录删除，所述视为缺失数据是指将异常数据视为缺失数据，利用缺失数据的处理方法进行处理，所述平均值修正是指利用异常数据前后两个数据的平均值修正该异常数据。

5.如权利要求1所述的一种基于大数据挖掘的用户专用变压器用电监测方法，其特征在于，所述相关系数的计算公式为：

式中：ρ代表所求相关系数，I_m,I_n分别为相邻相位上的电流集，cov(I_m,I_n)分别表示I_m,I_n的协方差，var(I_m)var(I_n)分别表示I_m,I_n的方差。

6.如权利要求5所述的一种基于大数据挖掘的用户专用变压器用电监测方法，其特征在于，所述专用变压器计量电流的健康度的计算公式包括：

对于只安装A、C两相电流互感器的专用变压器，其健康度的计算公式如下：

对于A、B、C三相都安装电流互感器的专用变压器，其健康度的计算公式如下：

式中，H代表所求电流的健康度，I_A、I_B、I_C分别代表A、B、C相位上的电流，i＝1，2，3……，N。