本申請(qǐng)涉及電表異常檢測(cè)，且更為具體地，涉及一種智能電表的異常檢測(cè)方法及系統(tǒng)。

背景技術(shù)：

1、隨著信息技術(shù)和電力系統(tǒng)的不斷發(fā)展，智能電網(wǎng)已經(jīng)成為未來(lái)能源系統(tǒng)的重要組成部分。作為智能電網(wǎng)的關(guān)鍵終端設(shè)備之一，智能電表不僅能夠記錄用戶的用電量，還能夠提供實(shí)時(shí)的、雙向的數(shù)據(jù)通信能力，使得電力公司可以更有效地管理電力資源，并為用戶提供更加個(gè)性化的服務(wù)。

2、智能電表通常具備高頻率數(shù)據(jù)采集功能，可以定時(shí)或按需收集用戶側(cè)的電力消耗信息。這些數(shù)據(jù)對(duì)于電力公司的運(yùn)營(yíng)管理和故障診斷具有重要的價(jià)值。然而，由于環(huán)境因素、硬件故障、軟件錯(cuò)誤、網(wǎng)絡(luò)攻擊等原因，智能電表可能會(huì)產(chǎn)生異常行為，這將影響到數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和可靠性，進(jìn)而對(duì)電力公司的決策造成誤導(dǎo)，甚至可能引發(fā)安全問(wèn)題。傳統(tǒng)的電表異常檢測(cè)往往依賴于設(shè)定閾值或者基于規(guī)則的判斷，這種方式雖然簡(jiǎn)單直接，但對(duì)于復(fù)雜的、多變的異常狀況缺乏足夠的敏感性和適應(yīng)性。

3、因此，期待一種優(yōu)化的智能電表的異常檢測(cè)方法及系統(tǒng)。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、為了解決上述技術(shù)問(wèn)題，提出了本申請(qǐng)。本申請(qǐng)的實(shí)施例提供了一種智能電表的異常檢測(cè)方法及系統(tǒng)，其利用后臺(tái)數(shù)據(jù)庫(kù)的正常監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)作為參考基準(zhǔn)，對(duì)采集的智能電表裝置的多源監(jiān)測(cè)歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理后，通過(guò)對(duì)標(biāo)準(zhǔn)化的監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)和正常監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)分別進(jìn)行主成分分解以及主成分分量之間的動(dòng)態(tài)補(bǔ)償聚合，以分別挖掘出該電表監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)和正常監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)的核心特征分布模式，進(jìn)而在此基礎(chǔ)上，基于兩者之間的特征偏離程度，確定該智能電表裝置是否發(fā)生異常，能夠有效地識(shí)別智能電表裝置在數(shù)據(jù)采集和傳輸過(guò)程中可能發(fā)生的異常行為，以便于及時(shí)采取相應(yīng)的維護(hù)措施，保障智能電網(wǎng)的安全穩(wěn)定運(yùn)行。

2、根據(jù)本申請(qǐng)的一個(gè)方面，提供了一種智能電表的異常檢測(cè)方法，其包括：

3、對(duì)采集的智能電表裝置的多源監(jiān)測(cè)歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化以得到標(biāo)準(zhǔn)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)；

4、從后臺(tái)數(shù)據(jù)庫(kù)提取正常監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)；

5、對(duì)所述正常監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)和所述標(biāo)準(zhǔn)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)分別進(jìn)行主成分分解以得到正常監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)主成分特征分量的集合和標(biāo)準(zhǔn)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)主成分特征分量的集合；

6、對(duì)所述標(biāo)準(zhǔn)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)主成分特征分量的集合和所述正常監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)主成分特征分量的集合分別進(jìn)行基于注意力驅(qū)動(dòng)的特征動(dòng)態(tài)補(bǔ)償聚合編碼以得到標(biāo)準(zhǔn)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)特征顯著聚合編碼向量和正常監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)特征顯著聚合編碼向量；

7、基于所述標(biāo)準(zhǔn)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)特征顯著聚合編碼向量和所述正常監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)特征顯著聚合編碼向量之間的特征偏離，確定所述智能電表裝置是否發(fā)生異常。

8、根據(jù)本申請(qǐng)的另一個(gè)方面，提供了一種智能電表的異常檢測(cè)系統(tǒng)，其包括：

9、數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化模塊，用于對(duì)采集的智能電表裝置的多源監(jiān)測(cè)歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化以得到標(biāo)準(zhǔn)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)；

10、正常監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)提取模塊，從后臺(tái)數(shù)據(jù)庫(kù)提取正常監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)；

11、主成分分解模塊，用于對(duì)所述正常監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)和所述標(biāo)準(zhǔn)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)分別進(jìn)行主成分分解以得到正常監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)主成分特征分量的集合和標(biāo)準(zhǔn)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)主成分特征分量的集合；

12、特征動(dòng)態(tài)補(bǔ)償聚合模塊，用于對(duì)所述標(biāo)準(zhǔn)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)主成分特征分量的集合和所述正常監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)主成分特征分量的集合分別進(jìn)行基于注意力驅(qū)動(dòng)的特征動(dòng)態(tài)補(bǔ)償聚合編碼以得到標(biāo)準(zhǔn)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)特征顯著聚合編碼向量和正常監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)特征顯著聚合編碼向量；

13、異常判斷模塊，用于基于所述標(biāo)準(zhǔn)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)特征顯著聚合編碼向量和所述正常監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)特征顯著聚合編碼向量之間的特征偏離，確定所述智能電表裝置是否發(fā)生異常。

14、有益效果：與現(xiàn)有技術(shù)相比，本申請(qǐng)?zhí)峁┑闹悄茈姳淼漠惓z測(cè)方法及系統(tǒng)，其利用后臺(tái)數(shù)據(jù)庫(kù)的正常監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)作為參考基準(zhǔn)，對(duì)采集的智能電表裝置的多源監(jiān)測(cè)歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理后，通過(guò)對(duì)標(biāo)準(zhǔn)化的監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)和正常監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)分別進(jìn)行主成分分解以及主成分分量之間的動(dòng)態(tài)補(bǔ)償聚合，以分別挖掘出該電表監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)和正常監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)的核心特征分布模式，進(jìn)而在此基礎(chǔ)上，基于兩者之間的特征偏離程度，確定該智能電表裝置是否發(fā)生異常，能夠有效地識(shí)別智能電表裝置在數(shù)據(jù)采集和傳輸過(guò)程中可能發(fā)生的異常行為，以便于及時(shí)采取相應(yīng)的維護(hù)措施，保障智能電網(wǎng)的安全穩(wěn)定運(yùn)行。

技術(shù)特征：

1.一種智能電表的異常檢測(cè)方法，其特征在于，包括：

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的智能電表的異常檢測(cè)方法，其特征在于，對(duì)所述標(biāo)準(zhǔn)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)主成分特征分量的集合進(jìn)行基于注意力驅(qū)動(dòng)的特征動(dòng)態(tài)補(bǔ)償聚合編碼以得到標(biāo)準(zhǔn)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)特征顯著聚合編碼向量，包括：

3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的智能電表的異常檢測(cè)方法，其特征在于，基于所述標(biāo)準(zhǔn)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)主成分樞紐特征編碼向量，對(duì)所述標(biāo)準(zhǔn)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)主成分特征分量的集合中的各個(gè)標(biāo)準(zhǔn)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)主成分特征分量進(jìn)行基于互補(bǔ)信息的顯著性標(biāo)識(shí)以得到標(biāo)準(zhǔn)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)主成分互補(bǔ)信息注意力權(quán)重的集合，包括：

4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的智能電表的異常檢測(cè)方法，其特征在于，提取所述標(biāo)準(zhǔn)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)主成分特征分量的集合中的各個(gè)標(biāo)準(zhǔn)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)主成分特征分量相對(duì)于所述標(biāo)準(zhǔn)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)主成分樞紐特征編碼向量的互補(bǔ)信息以得到標(biāo)準(zhǔn)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)-樞紐特征互補(bǔ)信息嵌入編碼向量的集合，包括：

5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的智能電表的異常檢測(cè)方法，其特征在于，基于所述標(biāo)準(zhǔn)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)主成分互補(bǔ)信息注意力權(quán)重的集合，對(duì)所述標(biāo)準(zhǔn)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)主成分特征分量的集合和所述標(biāo)準(zhǔn)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)主成分樞紐特征編碼向量進(jìn)行基于互補(bǔ)信息的特征動(dòng)態(tài)聚合以得到所述標(biāo)準(zhǔn)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)特征顯著聚合編碼向量，包括：

6.根據(jù)權(quán)利要求5所述的智能電表的異常檢測(cè)方法，其特征在于，基于所述標(biāo)準(zhǔn)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)特征顯著聚合編碼向量和所述正常監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)特征顯著聚合編碼向量之間的特征偏離，確定所述智能電表裝置是否發(fā)生異常，包括：

7.根據(jù)權(quán)利要求6所述的智能電表的異常檢測(cè)方法，其特征在于，對(duì)所述標(biāo)準(zhǔn)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)特征顯著聚合編碼向量和所述正常監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)特征顯著聚合編碼向量進(jìn)行特征偏移度量以得到偏離度，包括：

8.一種智能電表的異常檢測(cè)系統(tǒng)，其特征在于，包括：

技術(shù)總結(jié)
本申請(qǐng)涉及電表異常檢測(cè)技術(shù)領(lǐng)域，其具體地公開了一種智能電表的異常檢測(cè)方法及系統(tǒng)，其利用后臺(tái)數(shù)據(jù)庫(kù)的正常監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)作為參考基準(zhǔn)，對(duì)采集的智能電表裝置的多源監(jiān)測(cè)歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理后，通過(guò)對(duì)標(biāo)準(zhǔn)化的監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)和正常監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)分別進(jìn)行主成分分解以及主成分分量之間的動(dòng)態(tài)補(bǔ)償聚合，以分別挖掘出該電表監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)和正常監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)的核心特征分布模式，進(jìn)而在此基礎(chǔ)上，基于兩者之間的特征偏離程度，確定該智能電表裝置是否發(fā)生異常，能夠有效地識(shí)別智能電表裝置在數(shù)據(jù)采集和傳輸過(guò)程中可能發(fā)生的異常行為，以便于及時(shí)采取相應(yīng)的維護(hù)措施，保障智能電網(wǎng)的安全穩(wěn)定運(yùn)行。

技術(shù)研發(fā)人員：陳茂谷,谷海明
受保護(hù)的技術(shù)使用者：浙江永陽(yáng)科技有限公司
技術(shù)研發(fā)日：
技術(shù)公布日：2025/5/15