【技術實現步驟摘要】
本專利技術屬于電力計量與監控，尤其是一種電能表異常現象自動檢測與判定方法和系統。
技術介紹
1、隨著電力系統的日益復雜化和用電需求的不斷增長，電能表的工作環境也變得越來越多樣化和復雜化，尤其是在智能電網和分布式能源系統的背景下，電能表不僅需要精確計量用戶的用電量，還需要實時監控和傳輸多維度的電力參數數據，如電壓、電流、有功功率、無功功率、功率因數、諧波分量等。這些數據對于電力公司優化電網運行、提升供電質量和減少電能損耗具有重要意義。然而，由于外部環境的變化、電力設備的老化、外界干擾等因素，電能表在實際運行中可能會出現各種異常現象，如計量誤差、數據傳輸中斷、電力參數異常波動等。因此，如何有效、精確地檢測和判定電能表的異常現象，成為電力公司和設備制造商關注的重點。
2、現有技術至少存在如下技術問題：無法動態適應頻譜變化，產生誤判或漏檢，導致信噪比較低，無法全面反映電能表數據的復雜性，導致異常判定不夠準確，缺乏智能化的分類模型，無法有效應對復雜多變的電力系統異常，判定能力明顯不足，在長期使用過程中檢測性能逐漸下降，難以保持高水平的檢測和判定能力。
技術實現思路
1、本專利技術所要解決的技術問題是克服上述現有技術存在的缺陷，提供一種電能表異常現象自動檢測與判定方法和系統，以提高異常檢測的準確性，提高信噪比，準確識別不同類型的異常現象。
2、第一方面，本專利技術提供一種電能表異常現象自動檢測與判定方法，其包括步驟：
3、s1、實時采集多維度電力參數數據，將
4、s2、凈化后的特征向量經過自適應卷積逆變換算法處理，以重構信號的時間和空間特征，生成頻域信號，再通過逆變換恢復完整的時間特征信號，通過多重迭代收斂算法得到最優異常特征向量，對最優異常特征向量進行分類，完成自動檢測與判定。
5、進一步地，所述s1中，將采集到的多維度電力參數數據進行預處理，為提取數據中的深層非線性特征，對預處理后的多維度數據進行非線性映射。
6、進一步地，所述s1中，利用映射后的數據集進行自適應加權判別分析，通過構建加權判別矩陣，將正常數據與異常數據在非線性空間中有效區分開。
7、進一步地，所述s1中，設立目標函數，獲得最優的投影矩陣，對類內散布矩陣進行特征值分解，找到其對應的特征向量，所述特征相連對應于類內散布最小化的方向；通過求解廣義特征值問題，確定使類間散布最大化的方向；選擇前幾個特征值最大的特征向量作為投影矩陣的列向量。
8、進一步地，所述s1中，為凈化特征向量，采用多階段動態濾波方法，基于異常數據的頻譜特征設計頻域濾波器，對每個特征向量進行頻域濾波，以去除高頻噪聲和低頻波動，應用頻域濾波器后，特征向量被轉換為凈化后的特征向量。
9、進一步地，所述s2中，所述的自適應卷積逆變換算法在卷積核設計和逆變換過程中引入多重調制和自適應調整機制，以更好地適應電能表數據中的復雜異常信號；凈化后的特征向量被輸入到卷積核函數中，卷積核的設計考慮了時間和頻率特征的混合調制。
10、進一步地，所述s2中，通過卷積運算，凈化后的特征向量被處理成時域信號，在得到頻域信號后，為恢復信號的完整時間特征，結合頻域和時域的聯合調制進行逆變換操作。
11、進一步地，所述s2中，從重構后的信號中提取特征，將提取的特征向量輸入到特征空間的多重迭代收斂算法中，通過多次迭代優化，提取信號中的潛在最優異常特征向量。
12、更進一步地，所述s2中，根據最優異常特征向量的值和特征分布，對每個特征進行分析，識別出可能存在的異常特征；通過計算每個特征在正常運行狀態下的統計分布，與當前提取的特征進行比較，如果某個特征的值偏離正常分布的程度大于預設的閾值，則認為當前特征存在異常；為進一步判定異常現象的類型，使用預先訓練好的分類模型對最優異常特征向量進行分類。
13、第二方面，本專利技術提供一種電能表異常現象自動檢測與判定系統，其包括：
14、特征向量凈化單元：實時采集多維度電力參數數據，將數據映射到非線性空間，構建判別矩陣，通過最小化目標函數，優化投影矩陣以有效區分正常與異常數據，對電力參數數據的特征向量進行多階段動態濾波，得到凈化后的特征向量；
15、自動檢測與判定單元：凈化后的特征向量經過自適應卷積逆變換算法處理，以重構信號的時間和空間特征，生成頻域信號，再通過逆變換恢復完整的時間特征信號，通過多重迭代收斂算法得到最優異常特征向量，對最優異常特征向量進行分類，完成自動檢測與判定。
16、本專利技術具有的有益效果是：
17、1、通過對原始數據的多維度特征進行深層次的非線性映射，本專利技術使得異常模式在映射后的高維空間中得到充分展現，進一步通過優化后的判別矩陣對正常和異常數據進行有效區分，顯著提高了異常檢測的準確性。
18、2、通過多階段動態濾波方法和自適應卷積逆變換算法，本專利技術能夠有效去除特征向量中的高頻噪聲和低頻干擾信息，使得保留下來的信號特征更加純凈和具有代表性，有效提高了信噪比。
19、3、自適應卷積逆變換算法在信號重構過程中，使得重構信號不僅保留了原始異常特征，還增強了時間上的分辨率；更準確地捕捉和分析異常現象的發生時間和發展過程，有助于異常現象的精確判定。
20、4、本專利技術通過從重構信號中提取多種特征，包括時域特征、頻域特征和非線性特征，全面反映了電能表數據的復雜特性；隨后通過特征空間的多重迭代收斂算法，對特征進行多次優化，最終獲得最優異常特征向量。
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1.一種電能表異常現象自動檢測與判定方法，其特征在于，包括步驟：
2.根據權利要求1所述的電能表異常現象自動檢測與判定方法，其特征在于，所述S1中，將采集到的多維度電力參數數據進行預處理，為提取數據中的深層非線性特征，對預處理后的多維度數據進行非線性映射。
3.根據權利要求1所述的電能表異常現象自動檢測與判定方法，其特征在于，所述S1中，利用映射后的數據集進行自適應加權判別分析，通過構建加權判別矩陣，將正常數據與異常數據在非線性空間中有效區分開。
4.根據權利要求1所述的電能表異常現象自動檢測與判定方法，其特征在于，所述S1中，設立目標函數，獲得最優的投影矩陣，對類內散布矩陣進行特征值分解，找到其對應的特征向量，所述特征相連對應于類內散布最小化的方向；通過求解廣義特征值問題，確定使類間散布最大化的方向；選擇前幾個特征值最大的特征向量作為投影矩陣的列向量。
5.根據權利要求1所述的電能表異常現象自動檢測與判定方法，其特征在于，所述S1中，為凈化特征向量，采用多階段動態濾波方法，基于異常數據的頻譜特征設計頻域濾波器，對每個特征向量進行頻
6.根據權利要求1所述的電能表異常現象自動檢測與判定方法，其特征在于，所述S2中，所述的自適應卷積逆變換算法在卷積核設計和逆變換過程中引入多重調制和自適應調整機制，以更好地適應電能表數據中的復雜異常信號；凈化后的特征向量被輸入到卷積核函數中，卷積核的設計考慮了時間和頻率特征的混合調制。
7.根據權利要求1所述的電能表異常現象自動檢測與判定方法，其特征在于，所述S2中，通過卷積運算，凈化后的特征向量被處理成時域信號，在得到頻域信號后，為恢復信號的完整時間特征，結合頻域和時域的聯合調制進行逆變換操作。
8.根據權利要求1所述的電能表異常現象自動檢測與判定方法，其特征在于，所述S2中，從重構后的信號中提取特征，將提取的特征向量輸入到特征空間的多重迭代收斂算法中，通過多次迭代優化，提取信號中的潛在最優異常特征向量。
9.根據權利要求8所述的電能表異常現象自動檢測與判定方法，其特征在于，所述S2中，根據最優異常特征向量的值和特征分布，對每個特征進行分析，識別出可能存在的異常特征；通過計算每個特征在正常運行狀態下的統計分布，與當前提取的特征進行比較，如果某個特征的值偏離正常分布的程度大于預設的閾值，則認為當前特征存在異常；為進一步判定異常現象的類型，使用預先訓練好的分類模型對最優異常特征向量進行分類。
10.一種電能表異常現象自動檢測與判定系統，用于實現權利要求1-9任一項所述電能表異常現象自動檢測與判定方法，其特征在于，包括：
...【技術特征摘要】
1.一種電能表異常現象自動檢測與判定方法，其特征在于，包括步驟：
2.根據權利要求1所述的電能表異常現象自動檢測與判定方法，其特征在于，所述s1中，將采集到的多維度電力參數數據進行預處理，為提取數據中的深層非線性特征，對預處理后的多維度數據進行非線性映射。
3.根據權利要求1所述的電能表異常現象自動檢測與判定方法，其特征在于，所述s1中，利用映射后的數據集進行自適應加權判別分析，通過構建加權判別矩陣，將正常數據與異常數據在非線性空間中有效區分開。
4.根據權利要求1所述的電能表異常現象自動檢測與判定方法，其特征在于，所述s1中，設立目標函數，獲得最優的投影矩陣，對類內散布矩陣進行特征值分解，找到其對應的特征向量，所述特征相連對應于類內散布最小化的方向；通過求解廣義特征值問題，確定使類間散布最大化的方向；選擇前幾個特征值最大的特征向量作為投影矩陣的列向量。
5.根據權利要求1所述的電能表異常現象自動檢測與判定方法，其特征在于，所述s1中，為凈化特征向量，采用多階段動態濾波方法，基于異常數據的頻譜特征設計頻域濾波器，對每個特征向量進行頻域濾波，以去除高頻噪聲和低頻波動，應用頻域濾波器后，特征向量被轉換為凈化后的特征向量。
6.根據權利要求1所述的電能表異常現象自動檢測與判定方法，其特征在于，所述s2中，所述的自適應卷...
【專利技術屬性】
技術研發人員：徐韜，張宏達，陳歡軍，劉思，楊思潔，孟靜，段曉萌，楊玉博，徐開，楊依睿，孔德政，周佑，謝澤楠，陸艷，孫舒瑤，黃星堯，徐一帆，
申請(專利權)人：國網浙江省電力有限公司營銷服務中心，
類型：發明
國別省市：
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