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智能电表数据分析方法

2016-08-23

智能电表数据分析方法

智能电表数据分析是指运用统计分析方法对收集来的大量原始智能电表量测数据进行处理、建模和计算，提取有用信息并形成结论，挖掘其内在关联和深层价值，为电力公司的商业运营、电网规划和运行维护等提供决策支持，使其更具有洞察力的过程与科学。与智能电表数据相关的数学统计分析方法可以归结为以下主要4 类：相关（correlation）分析、聚类（cluster）分析、异常（exception）分析以及趋势分析。

相关分析

相关分析是研究现象之间是否存在某种关联关系的一种统计方法。相关分析分为线性相关分析和偏相关分析等，在智能电表数据分析中，线性相关分析最为常用，它研究两个变量间线性关系的程度，用相关系数R 来描述。可以利用负荷与温度的相关关系，结合天气情况来预测负荷高峰。也可以利用连接在同一配电变压器二次侧的智能电表电压测量值来对某一组电表的相关性进行分析。

聚类分析

聚类分析就是以一定的标准来汇集某一类数据。例如，连接同一个变压器的电表可以通过聚类分析来确定变压器的负荷。虚拟电表是人为定义的聚类，能够聚类具有同一属性的电表的数据，一种典型的虚拟电表是聚类具有线性关系的电表来进行区域规划和分析（如某一馈线或变压器的负荷）。

异常分析

异常分析是指对偏离一般规律的异常事件或现象进行原因追溯的分析方法。异常分析在设备故障和用电异常（如窃电）诊断等方面能发挥重大作用。如统计变压器故障前的一系列历史异常数据，对其进行抽样和建模，就可以预测变压器的故障，从而及时检修或更换。

趋势分析

趋势分析是将两期或多期连续的同一指标进行对比，得出它们的增减变动方向、数额和幅度，以揭示事物变化趋势和变化规律的一种分析方法。趋势分析是智能电表数据分析的常用方法，最简单直接的分析就是利用多条趋势曲线同时展示某一用户用电量的同比或环比数据。设备故障前的趋势模型也能够用于辨别零件的毁坏或操作故障。

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