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申请/专利权人：国网冀北电力有限公司;国网冀北电力有限公司计量中心;国家电网有限公司

摘要：本申请公开了一种基于历史数据分析的电能计量方法及系统，包括：对高寒地区按照温度区间划定区域范围；对划定区域范围内的同一组电能表，按照指定的时间间隔采集各电能表电量读数，以及采集温度数据；将采集的同一组电能表的电量读数分别映射至坐标系中，构建温度背景；构建各电能表的读数曲线；将同一组各电能表的读数曲线连同温度背景、输入预先基于历史数据训练的误差识别模型；将识别出的突变误差点利用适配的曲率线替代，以修正突变误差，并基于修正后的电量数据，完成高寒地区的电能表的电能计量。本申请的电能计量方法将误差点作为识别目标的方式，来确定出误差读数点，能够实现高寒地区的自动化电能计量与修正。

主权项：1.一种基于历史数据分析的电能计量方法，其特征在于，应用于高寒地区的电能数据分析与计量，包括如下步骤：对高寒地区按照温度区间划定区域范围，并将温度同一温度区间的电能表分为一组；对划定区域范围内的同一组电能表，按照指定的时间间隔采集各电能表电量读数，以及采集温度数据；建立读数-时间坐标系，将采集的同一组电能表的电量读数分别映射至坐标系中，以及将相应的温度区间的温度数据映射至所述坐标系中，以构建温度背景；采用拟合曲线平滑连接同一电能表的各电量读数点，以构建各电能表的读数曲线；将同一组各电能表的读数曲线连同温度背景，输入预先基于历史数据训练的误差识别模型，以识别出相应温度条件下的突变误差点；预先训练所述误差识别模型还包括：构建训练样本集，所述训练样本集包括正样本和负样本；利用VGGNet对构建的训练样本集中的样本进行分类，并根据VGGNet的输出，将所述训练样本集中的样本基于正样本和负样本进行分级；对分级后的训练样本，利用余弦相似性进行数据筛选，对于相似性大于给定相似性阈值的训练样本，仅保留VGGNet输出置信度最高的一张图像，以及对于不同的样本分级，所设置的相似性阈值不同，以使得最终各级样本数量相近；在获得指定数量的各级样本后，合并各级样本，作为训练数据集；将识别出的突变误差点利用适配的曲率线替代，以修正突变误差，并基于修正后的电量数据，完成高寒地区的电能表的电能计量；将同一组各电能表的读数曲线连同温度背景，输入预先基于历史数据训练的误差识别模型包括：将同一组各电能表的读数曲线连同温度背景，按照预设时间步长进行截取获得多张子图像，且相邻时间线的子图像之间具有部分重叠；将截取的子图像输入所述误差识别模型；将识别出的突变误差点利用适配的曲率线替代，以修正突变误差包括：从所述正样本中，查找相应温度条件下、相同型号的电能表，VGGNet输出的置信度高于预设置信度阈值的正样本；在置信度高于预设置信度阈值的正样本所对应的时间段，确定相应组别的电能表电量曲线图像中，除正样本之外的其余电能表的电量曲线的曲率均值，以作为适配的曲率。

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