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申请/专利权人：广州汉光电气股份有限公司

摘要：本发明涉及数据处理技术领域，更具体地，本发明涉及一种智能电能表剩余寿命预测方法及装置，方法包括：采集电流数据，将电流数据划分为多个窗口，对各窗口中的电流数据进行拟合，获取各窗口的趋势特征值；根据各窗口的趋势特征值，进而得到相邻窗口之间的相似性；基于所述相似性，获取电流数据的趋势性；获取电流数据中的极大值的数值变化，获取电流数据中各极大值对应的负载变化程度；基于各极大值对应的负载变化程度，获取参考设备的负载变化程度；根据参考设备的负载变化程度以及电流数据的趋势性，获取尺度参数对尚未失效的智能电能表的剩余寿命进行预测，本发明提高了预测结果的准确性，避免因尺度参数设定不合理而导致预测结果出现偏差。

主权项：1.一种智能电能表剩余寿命预测方法，其特征在于，包括：采集电流数据，包括：获取与尚未失效的智能电能表为同一类型、同一使用环境且失效的智能电能表的完整使用周期内的电流数据，得到电流数据序列，完整使用周期为参考设备从第一次使用到其失效的整个过程；将电流数据划分为多个窗口；对各窗口中的电流数据进行拟合，得到各窗口中各电流数据的拟合值；基于各窗口中各电流数据的拟合值以及实际值之间的关联性，获取各窗口的趋势特征值，包括：获取第j个窗口中第n个电流数据的拟合值与第n+1个电流数据的拟合值的差值绝对值，作为第j个窗口中第n个电流数据的拟合值的一阶差分，获取每个窗口中每个电流数据的拟合值的一阶差分；获取第j个窗口中第n个电流数据的实际值与第n+1个电流数据的实际值的差值绝对值，作为第j个窗口中第n个电流数据的实际值的一阶差分，获取每个窗口中每个电流数据的实际值的一阶差分；使用DTW算法获取每个窗口中所有电流数据的拟合值的一阶差分以及实际值的一阶差分的相关系数，作为每个窗口的趋势特征值；根据相邻窗口的趋势特征值的差值，获取相邻窗口之间的相似性；根据相邻窗口之间的相似性，获取电流数据的趋势性；获取电流数据中的多个极大值；根据极大值与其附近电流数据的数值变化，获取电流数据中各极大值对应的负载变化程度；将所有相邻极大值对应的负载变化程度的差值绝对值的均值，作为参考设备的负载变化程度；获取尺度参数；式中，代表尺度参数；代表参考设备的负载变化程度；代表电流数据的趋势性；exp代表以自然常数为底数的指数函数；代表预设超参数，代表对数函数的底数；根据尺度参数对尚未失效的智能电能表的剩余寿命进行预测。

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