本申请涉及一种电表箱故障预测方法、装置、计算机设备、存储介质和计算机程序产品。所述方法包括：获取电表箱端子的多组历史采集数据；基于多组历史采集数据和目标函数，确定线性变化率阈值参数的初始值以及弹性网络混合参数的初始值；根据线性变化率阈值参数的初始值、弹性网络混合参数的初始值和目标函数，确定初始故障预测函数；获取电表箱端子的当前采集数据；根据当前采集数据和初始故障预测函数，确定初始预测结果；基于初始预测结果，对弹性网络混合参数和线性变化率阈值参数的初始值进行调整，得到调整后的故障预测函数；基于调整后的故障预测函数，确定电表箱的故障预测结果。采用本方法能够提高电表箱故障预测结果的准确度。的准确度。的准确度。
【技术实现步骤摘要】
电表箱故障预测方法、装置、计算机设备和存储介质
[0001]本申请涉及电力检测
，特别是涉及一种电表箱故障预测方法、装置、计算机设备、存储介质和计算机程序产品。
技术介绍
[0002]电表箱是集中安装电表、开关、导线等设备的基础设施，其在电力的输送、计量以及电表集中控制管理中发挥重要作用，可以有效保障用电的安全性和方便性。由于电表箱内电能计量等工作需求对电表箱端子使用频率高，但电表箱内部体积小，环境复杂，导致电表箱端子易因工作发热及外部环境等原因出现老化、着火风险，造成严重火灾等后果，影响电能正常计量和能源调度，且对居民生命安全存在威胁。因此，迫切需要对电表箱故障进行精准预判，及时发现安全隐患。
[0003]传统电表箱故障预测方法主要通过检测电表箱端子的状态数据，根据人工经验对电表箱进行故障预测。然而，电表箱内部环境复杂，现有根据人工经验进行电表箱故障预测的方法难以适应电表箱内部的动态环境，从而出现故障预测结果准确度低的问题。
技术实现思路
[0004]基于此，有必要针对传统电表箱故障预测结果准确度低的技术问题，提供一种能够提高电表箱故障预测结果准确度的电表箱故障预测方法、装置、计算机设备、计算机可读存储介质和计算机程序产品。
[0005]第一方面，本申请提供了一种电表箱故障预测方法。所述方法包括：
[0006]获取电表箱端子的多组历史采集数据；
[0007]基于多组历史采集数据和包含线性变化率阈值参数以及弹性网络混合参数的目标函数，确定线性变化率阈值参数的初始值以及弹性网络混合参数的初始值；根据线性变化率阈值参数的初始值、弹性网络混合参数的初始值和目标函数，确定初始故障预测函数；
[0008]获取电表箱端子的当前采集数据；
[0009]根据当前采集数据和初始故障预测函数，确定初始预测结果；基于初始预测结果，对弹性网络混合参数和线性变化率阈值参数的初始值进行调整，得到调整后的故障预测函数；
[0010]基于调整后的故障预测函数，确定电表箱的故障预测结果。
[0011]在其中一个实施例中，获取电表箱端子的当前采集数据，包括：
[0012]采集电表箱端子在预设时长内各个时刻的实时数据；
[0013]获取预设时长内各个时刻的实时数据，相对于预设时长内的起始时刻的实时数据之间的第一线性变化率，并将预设时长内的截止时刻相对于起始时刻的第一线性变化率作为目标变化率；
[0014]若任一第一线性变化率与目标变化率的差值的绝对值大于线性变化率阈值参数的初始值，则将相应的第一线性变化率对应的实时数据更新为预设数据；
[0015]基于更新后的实时数据，确定当前采集数据。
[0016]在其中一个实施例中，基于初始预测结果，对弹性网络混合参数和线性变化率阈值参数的初始值进行调整，得到调整后的故障预测函数，包括：
[0017]基于初始预测结果和线性变化率阈值参数的初始值，对弹性网络混合参数的初始值进行调整，得到第一故障预测函数；
[0018]根据第一故障预测函数和当前采集数据，预测得到截止时刻的下一时刻第一预测结果，基于第一预测结果，对线性变化率阈值参数的初始值进行调整，得到调整后的故障预测函数。
[0019]在其中一个实施例中，基于初始预测结果和线性变化率阈值参数的初始值，对弹性网络混合参数的初始值进行调整，得到第一故障预测函数，包括：
[0020]获取初始预测结果与预设时长内的起始时刻的实时数据之间的第二线性变化率；
[0021]将第二线性变化率与目标变化率的差的绝对值确定为变化率差值；
[0022]若变化率差值大于线性变化率阈值参数的初始值，则基于变化率差值和线性变化率阈值参数的初始值，对弹性网络混合参数的初始值进行调整，得到第一故障预测函数。
[0023]在其中一个实施例中，基于第一预测结果，对线性变化率阈值参数的初始值进行调整，得到调整后的故障预测函数，包括：
[0024]基于当前采集数据和第一预测结果，确定第一预测样本数据，第一预测样本数据用于，对第一预测结果所对应的时刻的下一时刻的数据进行预测；
[0025]基于第一预测样本数据和第一故障预测函数继续执行预测过程，直到预测次数达到第一预设数量，得到第一预测数量的第一目标预测结果；
[0026]分别获取每个第一目标预测结果与第一预测样本数据内的起始时刻的实时数据之间的第二线性变化率；
[0027]将各个第一预测结果对应的第二线性变化率求平均，得到平均变化率；
[0028]基于平均变化率和目标变化率，对线性变化率阈值参数的初始值进行调整，得到调整后的故障预测函数。
[0029]在其中一个实施例中，基于调整后的故障预测函数，确定电表箱的故障预测结果，包括：
[0030]根据调整后的故障预测函数和当前采集数据，确定第二预测结果；
[0031]基于当前采集数据和第二预测结果，确定第二预测样本数据；
[0032]基于第二预测样本数据和调整后的故障预测函数继续执行预测过程，直到预测次数达到第二预设数量，得到第二预测数量的预测结果；
[0033]确定第二预测数量的预测结果是否满足预设故障条件；
[0034]若均满足，则确定电表箱的故障预测结果为电表箱故障。
[0035]第二方面，本申请还提供了一种电表箱故障预测装置。所述装置包括：
[0036]历史数据获取模块，用于获取电表箱端子的多组历史采集数据；
[0037]初始函数确定模块，用于基于多组历史采集数据和包含线性变化率阈值参数以及弹性网络混合参数的目标函数，确定线性变化率阈值参数的初始值以及弹性网络混合参数的初始值；根据线性变化率阈值参数的初始值、弹性网络混合参数的初始值和目标函数，确定初始故障预测函数；
[0038]当前数据获取模块，用于获取电表箱端子的当前采集数据；
[0039]调整函数获取模块，用于根据当前采集数据和初始故障预测函数，确定初始预测结果；基于初始预测结果，对弹性网络混合参数和线性变化率阈值参数的初始值进行调整，得到调整后的故障预测函数；
[0040]结果确定模块，用于基于调整后的故障预测函数，确定电表箱的故障预测结果。
[0041]第三方面，本申请还提供了一种计算机设备。所述计算机设备包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现以下步骤：
[0042]获取电表箱端子的多组历史采集数据；
[0043]基于多组历史采集数据和包含线性变化率阈值参数以及弹性网络混合参数的目标函数，确定线性变化率阈值参数的初始值以及弹性网络混合参数的初始值；根据线性变化率阈值参数的初始值、弹性网络混合参数的初始值和目标函数，确定初始故障预测函数；
[0044]获取电表箱端子的当前采集数据；
[0045]根据当前采集数据和初始故障预测函数，确定初始预测结果；基于初始预测结果，对弹性网络混合参数和本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种电表箱故障预测方法，其特征在于，所述方法包括：获取电表箱端子的多组历史采集数据；基于所述多组历史采集数据和包含线性变化率阈值参数以及弹性网络混合参数的目标函数，确定所述线性变化率阈值参数的初始值以及所述弹性网络混合参数的初始值；根据所述线性变化率阈值参数的初始值、所述弹性网络混合参数的初始值和目标函数，确定初始故障预测函数；获取电表箱端子的当前采集数据；根据所述当前采集数据和所述初始故障预测函数，确定初始预测结果；基于所述初始预测结果，对所述弹性网络混合参数和所述线性变化率阈值参数的初始值进行调整，得到调整后的故障预测函数；基于所述调整后的故障预测函数，确定电表箱的故障预测结果。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取电表箱端子的当前采集数据，包括：采集所述电表箱端子在预设时长内各个时刻的实时数据；获取所述预设时长内各个时刻的实时数据，相对于所述预设时长内的起始时刻的实时数据之间的第一线性变化率，并将所述预设时长内的截止时刻相对于起始时刻的第一线性变化率作为目标变化率；若任一第一线性变化率与所述目标变化率的差值的绝对值大于所述线性变化率阈值参数的初始值，则将相应的第一线性变化率对应的实时数据更新为预设数据；基于更新后的实时数据，确定当前采集数据。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于所述初始预测结果，对所述弹性网络混合参数和所述线性变化率阈值参数的初始值进行调整，得到调整后的故障预测函数，包括：基于所述初始预测结果和所述线性变化率阈值参数的初始值，对所述弹性网络混合参数的初始值进行调整，得到第一故障预测函数；根据所述第一故障预测函数和所述当前采集数据，预测得到所述截止时刻的下一时刻第一预测结果，基于所述第一预测结果，对所述线性变化率阈值参数的初始值进行调整，得到调整后的故障预测函数。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述基于所述初始预测结果和所述线性变化率阈值参数的初始值，对所述弹性网络混合参数的初始值进行调整，得到第一故障预测函数，包括：获取所述初始预测结果与所述预设时长内的起始时刻的实时数据之间的第二线性变化率；将所述第二线性变化率与所述目标变化率的差的绝对值确定为变化率差值；若所述变化率差值大于所述线性变化率阈值参数的初始值，则基于所述变化率差值和所述线性变化率阈值参数的初始值，对所述弹性网络混合参数的初始值进行调整，得到第一故障预测函数。5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述基于所述第一预测结果，对所述线性变化率阈值参数的初始值进行调整，得到调整后的故障预测...
【专利技术属性】
技术研发人员：杨祥勇，温克欢，耿博，钟聪，吴泽新，周晓东，孙文静，
申请(专利权)人：深圳供电局有限公司，
类型：发明
国别省市：
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