[发明专利]一种智能电能表故障数据分析方法及系统

权利要求书

1.一种智能电能表故障数据分析方法，其特征是，包括：

a、收集电能表故障数据；

b、对电能表故障数据进行标准化处理；

c、采用关联分析方法构建数据分析模型对标准化处理后的数据进行分析，获取基本属性与故障类型之间的相互关联关系。

2.根据权利要求1所述的智能电能表故障数据分析方法，其特征是，所述电能表故障数据包括分拣系统、质检实验室、运行区域数据、营销业务系统及MDS系统中的电能表故障数据信息。

3.根据权利要求1所述的智能电能表故障数据分析方法，其特征是，所述标准化处理包括：按照类别对数据进行筛选、对冗余的关联规则进行删除和对逻辑上相互重复的关联规则进行合并。

4.根据权利要求1所述的智能电能表故障数据分析方法，其特征是，所述步骤c包括：

c1、建立频繁项集；

c2、构建项集组合；

c3、从频繁项集中挖掘关联规则；

c4、统计电能表的每一种属性分别对应的故障类型及其占比。

5.根据权利要求4所述的智能电能表故障数据分析方法，其特征是，所述步骤c4包括：

故障类型占比=该属性对应的某种故障类型次数/该属性对应的故障总次数；

最大频率属性值=出现某种故障类型次数最多的属性值；

最大频率占比=最大频率属性值对应的某种故障类型次数/该属性对应的某种故障类型次数。

6.一种智能电能表故障数据分析系统，其特征是，包括故障数据收集模块、标准化处理模块、数据分析模块、分析结果验证模块，

所述故障数据收集模块，用于从分拣系统、质检实验室数据、运行区域数据、营销业务系统和MDS系统中收集电能表故障数据信息；

所述标准化处理模块，用于对收集到的电能表故障数据进行清洗和标注，形成格式化的标准数据；

所述数据分析模块，用于建立电能表故障分析模型，分析基本属性与故障类型之间的相互关联关系；

所述分析结果验证模块，用于测试数据完整性、准确性和一致性，并校验和验证分析模型置信度。