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摘要：本发明提供一种确定智能电能表典型故障主要影响因素的方法和系统。所述方法和系统通过采集智能电能表全寿命周期的信息，确定智能电能表典型故障，获取典型故障主要影响因素分析的样本，再基于标准差值算法，对分析样本进行多个维度故障离散系数计算，并通过引导机制，依次选取故障系数最高的维度中，故障率最高的典型因子包括的智能电能表作为分析样本，递进计算分析样本在剩余维度的故障一离散系数，直至满足分析结束条件，并生成分析结论。所述方法和系统覆盖了电能表全寿命周期的故障及关联信息，整个分析过程无需人工介入，节约了大量的人力资源，而且利用大数据分析平台，可快速、全面、精确定位典型故障主要影响因素，操作简单实用。

主权项：1.一种确定智能电能表典型故障主要影响因素的方法，其特征在于，所述方法包括：步骤1、采集智能电能表全寿命周期的信息，确定智能电能表典型故障,包括：采集智能电能表全寿命周期的信息，所述信息包括电能表运行故障信息，拆回故障信息，智能电能表档案信息和关键元器件信息；对采集的智能电能表全寿命周期的信息进行预处理，生成故障离散系数计算模型可识别的数据；将智能电能表全寿命周期的信息中的每一种信息作为一个维度，基于预处理后的数据分别计算智能电能表每个维度包括的全部典型因子的故障率；当任意一个典型因子的故障率达到预先设置的故障阈值时，确定所述典型因子的故障是所述维度下的典型故障；步骤2、根据确定的智能电能表典型故障，获取发生所述典型故障的智能电能表，作为分析样本；步骤3、基于预先建立的故障离散系数计算模型，根据分析样本中智能电能表的信息，计算预先设置的N个分析智能电能表故障的维度的故障离散系数，其中，N＞2，其计算公式为： 式中，si为第i个分析智能电能表故障的维度的故障离散系数，xij为第i个分析智能电能表故障的维度的第j个典型因子的故障率，为第i个分析智能电能表故障的维度的n个典型因子的故障率的平均值；步骤4、当N＞2且故障离散系数最高的维度是预先设置的分析终止维度，或者N＝2时，基于故障离散系数最高的维度生成智能电能表典型故障主要影响因素分析结论，当N＞2且故障离散系数最高的维度不是预先设置的分析终止维度时，在所述N个分析智能电能表故障的维度中选取故障离散系数最高的维度，获取故障离散系数最高的维度中故障率最高的典型因子包括的智能电能表，作为分析样本，令N＝N-1，转至步骤3；步骤5、按照生成的智能电能表典型故障主要影响因素分析结论对智能电能表的隐患进行预警。

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