[发明专利]一种低压台区台户关系识别方法

权利要求书

1.一种基于智能电能表采集数据的低压台区台户关系识别方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤100，采集获取待识别低压台区内的预设数量的关口智能电能表及用户智能电能表的预设天数的原始电压数据；按预设阈值对采集获得的每个智能电能表的原始电压数据进行清洗，获得每个智能电能表的有效数据；

步骤300，根据步骤100获得的每个智能电能表的有效数据，求取该智能电能表的电压每日平均值与标准差值；将用户智能电能表与关口智能电能表的平均值数列及标准差值数列分别做相关性分析；若分析结果表明某一用户智能电能表与某一关口智能电能表的平均值及标准差值的相关系数都为最大值，则判定该用户智能电能表与该关口智能电能表相匹配。

2.根据权利要求1所述的一种基于智能电能表采集数据的低压台区台户关系识别方法，其特征在于，

步骤100中，按预设阈值对采集获得的每个智能电能表的原始电压数据进行清洗，获得每个智能电能表的有效数据的步骤具体包括：预设电压阈值区间，将超出电压阈值区间的采集数据定义为无效数据并剔除，剩余的采集数据为有效数据。

3.根据权利要求2所述的一种基于智能电能表采集数据的低压台区台户关系识别方法，其特征在于，预设电压阈值区间为[176V，264V]。

4.根据权利要求1所述的一种基于智能电能表采集数据的低压台区台户关系识别方法，其特征在于，在步骤100与步骤300之间还包括：

步骤200，计算智能电能表的有效数据与原始电压数据的比例，若比利低于预设阈值则跳转至步骤100，否则跳转至步骤300。

5.根据权利要求1所述的一种基于智能电能表采集数据的低压台区台户关系识别方法，其特征在于，步骤300中，对于某智能电能表，

平均值采用算数平均值计算函数计算，表达式为：

标准差值采用标准差值函数计算，表达式为：

式中，为智能电能表当日电压平均值，x_i为智能电能表当日电压采集有效数据，n为智能电能表当日电压采集有效数据个数；

步骤300中，相关性分析采用Pearson相关系数函数计算，表达式为：

用于判断用户智能电能表与关口智能电能表的平均值数列及标准差数列的相关性大小；

式中，分别为用户与关口智能电能表预设天数的电压平均值或标准差的平均值，X_i、Y_i分别为用户与关口智能电能表当日电压平均值或标准差，n为智能电能表当日电压采集有效数据个数，ρ_X,Y为该用户与关口智能电能表的相关系数大小。

6.根据权利要求1所述的一种基于智能电能表采集数据的低压台区台户关系识别方法，其特征在于，在步骤300后，还包括：

步骤400，累计每月台户关系识别有效结果，当识别结果有两次以上相同时，得出最终的台户关系识别结论。

7.根据权利要求1所述的一种基于智能电能表采集数据的低压台区台户关系识别方法，其特征在于，步骤100中，用户智能电能表每天采集288个时间点，关口智能电能表每天采集96个时间点，并预设有电压点数最低值；

若某用户智能电能表当天采集的电压点数未达到预设的电压点数最低值，则舍弃该用户智能电能表及各关口智能电能表电压当天平均值和标准差值；

若某关口智能电能表当天采集的电压点数未达到预设的电压点数最低值，则舍弃所有用户智能电能表及关口智能电能表电压当天平均值和标准差值。

8.根据权利要求1所述的一种基于智能电能表采集数据的低压台区台户关系识别方法，其特征在于，

当智能电能表整体数据缺失不超过5％时，匹配准确率达到95％以上；

当智能电能表整体数据缺失不超过60％时，匹配准确率达到85％以上。

9.根据权利要求1至8中任一项所述的一种基于智能电能表采集数据的低压台区台户关系识别方法，其特征在于，步骤100中，所述预设天数大于等于15天。