[发明专利]电力计量资产管理方法、装置、设备及存储介质

说明书

本发明提供一种电力计量资产管理方法、装置、设备及存储介质，该方法包括：获取待管理电力计量资产的电力数据，其中，电力数据包括仓储信息、历史故障数据、开源气象数据、日历数据和地区历史负荷数据；并将仓储信息和历史故障数据输入至训练好的分层聚类模型中，得到第一资产类别，其中，第一资产类别为待管理电力计量资产所属的资产类别；将历史故障数据、开源气象数据、日历数据和地区历史负荷数据输入至训练好的第一资产类别的计量资产回归预测模型中，得到待管理电力计量资产的预测数量；基于待管理电力计量资产的库存数量和预测数量，对待管理电力计量资产进行调度。本发明可以实现对电力计量资产进行高效的管理。

技术领域

本发明涉及电力计量技术领域，尤其涉及一种电力计量资产管理方法、装置、设备及存储介质。

背景技术

随着主动配电网和智慧供应链的提出，物联网、人工智能等新一代技术的快速发展，对电力行业中电力计量资产的仓储管理模式提出了很高的要求。

目前，虽然电力计量资产仓储管理实现了一定的自动化，但电力计量资产管理对象种类繁多，缺乏明确的整体管理目标，导致分类方式粗放，针对性差，在采购、调度管理、需求响应等方面都无法满足当前电力计量资产的需求，进而增加了计量资产管理的难度和工作量。因此，亟需一种高效的电力计量资产的管理方法。

发明内容

本发明实施例提供了一种电力计量资产管理方法、装置、设备及存储介质，以解决目前电力计量资产管理效率较低的问题。

第一方面，本发明实施例提供了一种电力计量资产管理方法，包括：

获取待管理电力计量资产的电力数据，其中，电力数据包括仓储信息、历史故障数据、开源气象数据、日历数据和地区历史负荷数据；并将仓储信息和历史故障数据输入至训练好的分层聚类模型中，得到第一资产类别，其中，第一资产类别为待管理电力计量资产所属的资产类别；

将历史故障数据、开源气象数据、日历数据和地区历史负荷数据输入至训练好的第一资产类别的计量资产回归预测模型中，得到待管理电力计量资产的预测数量；

基于待管理电力计量资产的库存数量和预测数量，对待管理电力计量资产进行调度。

在一种可能的实现方式中，基于待管理电力计量资产的库存数量和预测数量，对待管理电力计量资产进行调度，包括：

基于待管理电力计量资产的库存数量和预测数量，确定待管理电力计量资产的库存充裕率；

基于库存充裕率与预设库存率阈值，对待管理电力计量资产进行调度。

在一种可能的实现方式中，基于库存充裕率与预设库存率阈值，对待管理电力计量资产进行调度，包括：

基于预设库存率阈值，将库存指标分为四个种类，分别为超量、充裕、正常和异常；

根据库存充裕率和库存指标，对待管理计量资产进行调度。

在一种可能的实现方式中，分层聚类模型以仓储信息和历史故障数据作为特征向量、四种资产类别的计量资产为输出结果；其中，四种资产类别的计量资产分别为常规低故障率计量资产、常规高故障率计量资产、特殊低故障率计量资产和特殊高故障率计量资产。

在一种可能的实现方式中，四种资产类别的计量资产分别设置不同的预设库存率阈值，且常规高故障率计量资产的预设库存率阈值大于常规低故障率计量资产的预设库存率阈值，特殊高故障率计量资产的预设库存率阈值大于特殊低故障率计量资产的预设库存率阈值。

在一种可能的实现方式中，四种资产类别的计量资产分别对应四种类别的计量资产回归预测模型，计量资产回归预测模型为计量资产的预测数量与计量资产数据的多元线性分数回归模型、且计量资产数据为计量资产的历史故障数据、开源气象数据、日历数据和地区历史负荷数据。