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申请/专利权人：国网湖北省电力有限公司营销服务中心(计量中心);北京志翔科技股份有限公司

摘要：本申请涉及一种基于DBSCAN算法的智能电能表批次故障识别方法，包括以下具体步骤，数据治理：得到拆除表和在运表的误差值集合；档案关联：获取电能表的厂商、生产年份、型号与生产批次信息；批次聚合：按照电能表批次的定义，组成同一电能表批次的数据；聚类分析：以电能表批次为单位，对电能表误差值使用DBSCAN算法进行聚类，故障类型：将该批次电能表的电流误差值和电压误差值分别使用DBSCAN算法进行二次聚类，判断该批次电能表的故障类型；结束阶段：输出存在故障的批次并对此批次进行预警。本申请技术先进，手段新颖，为智能电表的批次质量监测提供了可靠方案。

主权项：1.一种基于DBSCAN算法的智能电能表批次故障识别方法，其特征在于，包括以下具体步骤，数据治理：从数据库中读取故障类型为误差超差与示值不准类型的故障表的分拣数据，从ES中读取大数据实时监控系统计算结果，获取电能表误差超差的所有记录，并保留电能表故障类型，得到拆除表和在运表的误差值集合；档案关联：从营销系统获取电能表档案信息，将故障表记录与电能表档案以电能表条形码为主键进行关联，获取电能表的厂商、生产年份、型号与生产批次信息；批次聚合：按照电能表批次的定义，将生产厂商相同、生产批次相同，或者生产厂商相同、生产年份相同、表型号相同的故障表记录拼接在一起组成同一电能表批次的数据；聚类分析：以电能表批次为单位，对电能表误差值使用DBSCAN算法进行聚类，得到一簇或多簇电能表，若某一簇电能表的数量占总故障表数量的比例高于上阈值，并且该簇下电能表的超差值标准差低于下阈值，则标记该电能表批次存在批次故障；若某一簇电能表的数量占总故障表数量的比例不高于上阈值，并且该簇下电能表的超差值标准差不低于下阈值，则进行结束阶段步骤；故障类型：将该批次电能表的电流误差值和电压误差值分别使用DBSCAN算法进行二次聚类，判断该批次电能表的电流误差值和电压误差值是否同样存在较为集中的分布，若电流误差值分布集中，则标记为批次电流计量异常；若电压误差值分布集中，则标记为批次电压计量异常；电流与电压计量异常同时标记；若电流与电压误差值都不分布集中，则标记为电量计量异常；结束阶段：若所有电能表批次分析完毕，则输出存在故障的批次并对此批次进行预警；若所有电能表批次未分析完毕，返回聚类分析步骤分析未完成的电能表批次。

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