[发明专利]一种电能表的管理方法、管理装置及终端

权利要求书

1.一种电能表的管理方法，其特征在于，所述管理方法包括：

对电能表进行故障预测；

基于故障预测的结果，对所述电能表进行健康评价；

基于健康评价的结果，确定所述电能表的管理策略。

2.根据权利要求1所述的电能表的管理方法，其特征在于，所述对电能表进行故障预测包括：

获取所述电能表处于不同生命阶段时的特征数据；

对所述特征数据进行融合处理，得到用于表征所述电能表的特征向量；

将所述特征向量输入预先训练好的故障预测模型，得到所述电能表的故障发生概率。

3.根据权利要求2所述的电能表的管理方法，其特征在于，在所述将所述特征向量输入预先训练好的故障预测模型之前还包括：

获取拆回电能表的故障信息；

获取所述拆回电能表处于不同生命阶段时的特征数据；

利用所述拆回电能表的处于不同生命阶段时的特征数据和所述故障信息组成训练集；

利用所述训练集对预先基于XGBOOST算法构建的故障预测模型进行训练，获得训练好的故障预测模型。

4.根据权利要求3所述的电能表的管理方法，其特征在于，所述获取拆回电能表的故障信息包括：

获取带有标注和标签的拆回电能表图片库作为训练样本集，其中，所述标签用于指示拆回电能表的故障信息，所述标注用于指示拆回电能表的图片上的故障位置；

利用所述训练样本集对预先建立的电能表外观故障识别模型进行训练，得到训练好的电能表外观故障识别模型，其中，所述电能表外观故障识别模型为基于Fast-Rcnn算法的卷积神经网络；

获取待识别的拆回电能表的图像信息，将所述图像信息输入所述训练好的电能表外观故障识别模型，得到所述待识别的拆回电能表的故障信息。

5.根据权利要求3所述的电能表的管理方法，其特征在于，所述不同生命阶段包括出厂阶段和运行阶段，所述特征数据包括所述电能表处于所述出厂阶段时的检定信息和元器件信息、所述电能表处于所述运行阶段时的气象信息、电气工况信息和异常事件信息。

6.根据权利要求1至5任一项所述的电能表的管理方法，其特征在于，所述基于故障预测的结果，对所述电能表进行健康评价包括：

将所述电能表的故障预测的结果输入预设的Topsis健康评价模型，得到所述电能表的健康评价得分。

7.根据权利要求6所述的电能表的管理方法，其特征在于，所述基于健康评价的结果，确定所述电能表的管理策略包括：

对所述健康评价得分低于第一预设值的电能表进行批量更换；

对所述健康评价得分不低于所述第一预设值，且，低于第二预设值的电能表进行重点监测。

8.一种电能表的管理装置，其特征在于，所述管理装置包括：

故障预测单元，用于对电能表进行故障预测；

健康评价单元，用于基于故障预测单元进行故障预测的结果，对所述电能表进行健康评价；

管理策略确定单元，用于基于健康评价单元进行健康评价的结果，确定所述电能表的管理策略。

9.一种终端，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1至7任一项所述电能表的管理方法的步骤。

10.一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至7任一项所述电能表的管理方法的步骤。