【技術實現步驟摘要】
本專利技術涉及智能電表通信模塊的在線校準控制，具體為一種智能電表通信模塊的在線校準控制方法。
技術介紹
1、隨著計算機技術的快速發展，電表的設計和功能發生了顯著變化。傳統的機械電表主要依靠轉盤和指針顯示用電量，而如今的電表則采用數字化技術，具備了更強的功能和更高的精度。
2、智能電表是一種集成了多種功能模塊的現代化電力計量設備，它不僅具備傳統電表的基本功能（如電能測量），還能夠通過高級通信技術、數據存儲、遠程監控等功能，提高電力管理的智能化水平；通信模塊是電表實現高效、可靠、智能化運作的核心之一。
3、在智能電表系統中，通信模塊扮演著至關重要的角色，它不僅支撐著電表與外部系統之間的數據傳輸、遠程控制和實時監控等核心功能，還對電表的在線校準起著關鍵作用。由于智能電表在長期使用過程中可能會受到多種因素的影響，導致其測量參數出現誤差，因此定期進行電表校準是確保電表準確性和穩定性的重要措施。
4、目前，針對智能電表的在線校準，已有多種方法被提出。其中，大多數方法通常僅在電表發生異常時，通過對比采集的前后數據進行校準。這些方法雖然在一定程度上能夠改善電表的精度，但往往忽視了電表異常類型及其潛在影響因素，導致校準結果可能存在誤差，從而影響校準精度和長期穩定性。因此，如何在考慮不同異常類型和影響因素的基礎上進行更加精準的校準，仍然是當前研究中的一大挑戰。
5、為此，本專利技術提出一種智能電表通信模塊的在線校準控制方法。
技術實現思路
1、本專利技術
2、為實現上述目的，本專利技術提供如下技術方案：
3、一種智能電表通信模塊的在線校準控制方法，包括：
4、獲取智能電表的歷史數據；其中，所述歷史數據包括：電表使用時長、電量數據、電流數據、電壓數據、功率數據、頻率數據、溫度數據以及負載數據。
5、進一步地，對所述歷史數據進行預處理，得到標準歷史特征數據；其中，對所述歷史數據的預處理過程包括：對所述歷史數據進行數據清洗，得到第一歷史數據；對所述第一歷史數據進行噪聲處理，得到第二歷史數據；對所述第二歷史數據進行數據轉換，得到第三歷史數據；對所述第三歷史數據進行歸一化處理，得到第四歷史數據；對所述第四歷史數據進行特征構建，得到所述標準歷史特征數據；
6、進一步地，對所述標準歷史特征數據進行標記，并進行整合，得到訓練集；
7、進一步地，采用所述訓練集對電表異常監測模型進行訓練；其中，所述電表異常監測模型的訓練過程包括：利用輸入層接收所述訓練集中的數據樣本；其中，所述輸入層包括：數據接收子層和數據聚類子層；所述數據接收子層，用于接收數據；所述數據聚類子層，用于所述數據樣本的進行聚類，得到k個聚類集合；
8、進一步地，將k個所述聚類集合輸入至聚類簇特征學習層，得到k個聚類特征向量；
9、其中，所述聚類簇特征學習層包括：獲取相同所述聚類集合中數據樣本；將所述數據樣本輸入至訓練好的神經網絡中，得到異常分類結果；根據所述異常分類結果確定異常因素；根據所述異常因素獲取所述聚類集合中每個所述數據樣本的關鍵特征向量，并構建關鍵特征矩陣；計算所述關鍵特征矩陣中特征與無異常特征之間的誤差，得到關鍵特征誤差矩陣；根據所述關鍵特征誤差矩陣計算所述聚類特征向量；其中，所述聚類特征向量的計算公式為：；其中，為聚類集合的聚類特征向量；為聚類集合的數據樣本量；為聚類集合中數據樣本的關鍵特征向量；為權重系數，用于平衡關鍵特征向量和誤差的影響；為聚類集合中數據樣本的關鍵特征誤差向量。
10、進一步地，將k個所述聚類集合和k個所述聚類特征向量輸入至異常特征加權層，得到k個加權聚類集合；其中，所述異常特征加權層的加權函數為：；其中，為聚類集合中加權后的數據樣本；為數據樣本；為對聚類集合中數據樣本的加權系數。
11、其中，所述加權系數的公式為：；其中，為數據樣本的異常度；為數據樣本與聚類特征向量的距離；為超參數。
12、進一步地，將k個所述加權聚類集合輸入至電表異常識別層，得到k個所述加權聚類集合中每個數據樣本的異常識別概率；
13、進一步地，將所述異常識別概率由輸出層輸出，得到異常監測結果，包括：監測狀態（正常/異常）和異常類型；
14、進一步地，使用損失函數計算所述異常監測結果與標記之間的誤差；
15、進一步地，利用反向傳播方法更新所述電表異常監測模型的參數，當損失值達到收斂時，所述電表異常監測模型訓練完畢。
16、進一步地，利用通信模塊采集當前電表數據；
17、進一步地，將所述當前電表數據傳輸至訓練好的所述電表異常監測模型，得到當前異常監測結果；其中，所述當前異常監測結果；
18、進一步地，對所述當前異常監測結果進行分析，得到異常分析結果；
19、其中，對所述當前異常監測結果進行分析的過程包括：根據所述當前異常監測結果，獲取對應異常的當前電表數據，并構建當前電表異常數據向量；獲取所述智能電表的上一個時刻的多項電表數據；
20、進一步地，將上一個時刻的多項參數輸入電表異常監測模型，得到電表異常監測結果；當監測結果顯示正常時，將上一個時刻的多項參數作為正常電表數據，并構建電表正常數據向量；否則，繼續采集之前的電表數據，并使用所述電表異常監測模型進行持續監測，直到監測結果為正常為止；
21、進一步地，根據所述當前電表異常數據向量，得到候選異常影響因素字段；
22、進一步地，根據所述候選異常影響因素字段，建立候選異常影響因素索引；
23、進一步地，計算所述電表正常數據向量與所述當前電表異本文檔來自技高網...
【技術保護點】
1.一種智能電表通信模塊的在線校準控制方法，其特征在于，包括：
2.根據權利要求1所述的一種智能電表通信模塊的在線校準控制方法，其特征在于，所述歷史數據包括：電表使用時長、電量數據、電流數據、電壓數據、功率數據、頻率數據、溫度數據以及負載數據。
3.根據權利要求1所述的一種智能電表通信模塊的在線校準控制方法，其特征在于，對所述歷史數據的預處理過程包括：對所述歷史數據進行數據清洗，得到第一歷史數據；對所述第一歷史數據進行噪聲處理，得到第二歷史數據；對所述第二歷史數據進行數據轉換，得到第三歷史數據；對所述第三歷史數據進行歸一化處理，得到第四歷史數據；對所述第四歷史數據進行特征構建，得到所述標準歷史特征數據。
4.根據權利要求1所述的一種智能電表通信模塊的在線校準控制方法，其特征在于，所述電表異常監測模型的訓練過程包括：
5.根據權利要求4所述的一種智能電表通信模塊的在線校準控制方法，其特征在于，所述異常特征加權層的加權函數為：；其中，為聚類集合中加權后的數據樣本；為數據樣本；為對聚類集合中數據樣本的加權系數。
6.根據權利要
7.根據權利要求1所述的一種智能電表通信模塊的在線校準控制方法，其特征在于，對所述當前異常監測結果進行分析的過程包括：
8.根據權利要求7所述的一種智能電表通信模塊的在線校準控制方法，其特征在于，所述電表異常原因分析函數表示為：；其中，為當前時刻的電表異常原因分析向量；為當前時刻的電表異常數據向量的模；為所述數據變化時間；為當前時刻的候選異常影響因素的變化量的模；為當前時刻的候選異常影響因素；為候選異常因素的總數；為電表異常數據向量的大小對電表異常原因分析的影響函數；為候選異常影響因素的變化量對電表異常的影響函數；為候選異常影響因素索引的作用函數。
9.根據權利要求1所述的一種智能電表通信模塊的在線校準控制方法，其特征在于，所述異常影響權重向量的計算過程包括：
10.根據權利要求1所述的一種智能電表通信模塊的在線校準控制方法，其特征在于，所述誤差補償結果的計算采用迭代誤差補償計算方法，包括：
...【技術特征摘要】
1.一種智能電表通信模塊的在線校準控制方法，其特征在于，包括：
2.根據權利要求1所述的一種智能電表通信模塊的在線校準控制方法，其特征在于，所述歷史數據包括：電表使用時長、電量數據、電流數據、電壓數據、功率數據、頻率數據、溫度數據以及負載數據。
3.根據權利要求1所述的一種智能電表通信模塊的在線校準控制方法，其特征在于，對所述歷史數據的預處理過程包括：對所述歷史數據進行數據清洗，得到第一歷史數據；對所述第一歷史數據進行噪聲處理，得到第二歷史數據；對所述第二歷史數據進行數據轉換，得到第三歷史數據；對所述第三歷史數據進行歸一化處理，得到第四歷史數據；對所述第四歷史數據進行特征構建，得到所述標準歷史特征數據。
4.根據權利要求1所述的一種智能電表通信模塊的在線校準控制方法，其特征在于，所述電表異常監測模型的訓練過程包括：
5.根據權利要求4所述的一種智能電表通信模塊的在線校準控制方法，其特征在于，所述異常特征加權層的加權函數為：；其中，為聚類集合中加權后的數據樣本；為數據樣本；為對聚類集合中數據樣本的加權系數。
6.根據權利要求5所...
【專利技術屬性】
技術研發人員：汪向榮，柯紹宇，李夢娜，羅嵐，童銘杰，黃雪松，
申請(專利權)人：浙江萬勝智能科技股份有限公司，
類型：發明
國別省市：
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