內容說明
本發明涉及電能表技術領域，尤其涉及一種智能電能表的故障遠程判斷方法及其系統。
發明背景
目前，隨著智能電網的構建，智能電表的推廣和技術的不斷發展，可以實現對于電能表數據的實時采集以及遠程分析等，例如，通過遠程通信方式電能計量裝置進行校驗檢測或者公開號為CN1368777A的發明專利文獻提及的電能表遠程數據采集方案。
但是，在現有電力用戶現場的電能表故障判斷方法中，依然是采用傳統的人工到達現場對電能表進行檢測校驗來進行判斷的方式。這種方式需要耗費電力公司大量的人力資源，而且無法及時的發現電能表的故障，對于故障期間內的電力用量難以統計，造成用戶以及電力公司的不便。
另外，現有還有一些直接利用電能表數據，在遠程對電能表進行故障判斷的方法。但是，這種方法通常使用統一的標準進行判斷，較為簡單，無法很好的篩查具體的故障情況，存在較大的片面性，很容易出現誤報的情形，導致工作人員需要頻繁的外出檢測，應用效果不佳。因此，現有技術還有待發展。
發明內容
鑒于上述現有技術的不足之處，本發明的目的在于提供一種智能電能表的故障遠程判斷方法及其系統，旨在解決現有技術中智能電能表故障排查不便，容易誤報的問題。
為了達到上述目的，本發明采取了以下技術方案：一種智能電能表的故障遠程判斷方法，所述故障遠程判斷方法包括：通過遠程通信接口獲取智能電能表采集的電壓及電流參數值；將獲取的電壓及電流參數值與預設閾值進行比對；若電壓或電流參數值超過預設閾值時，判斷智能電能表處于故障狀態；獲取處于故障狀態的智能電能表的位置并采集相對應位置的與電網運行相關的影響因素情況；在采集與電網運行相關的影響因素時，采用分區分塊的方法，對饋線段采取行向量法分析，并基于故障擴散的搜索，附加額外的分區條件從而形成若干節點分類采集。
圖為本發明具體實施例的智能電能表的故障遠程判斷方法的方法流程圖
其中，假設每個節點k中包含有i個串聯件和j個負荷，區域功率負荷P，依據所述與電網運行相關的影響因素情況，與預設的歷史數據庫進行比對，獲得相對應的智能電能表的正常參數值。 基于正常參數值，通過預設的故障判定準則，判斷智能電能表的故障類型。所述的智能電能表的故障遠程判斷方法，其中，所述方法還包括：在遠程通信接口無法獲取智能電能表采集的電壓及電流參數值時，判斷智能電能表為通信故障。
所述的智能電能表的故障遠程判斷方法，其中，所述歷史數據庫具體通過如下方法構建：對正常運行的智能電能表，在特定影響因素下，測量其電壓及電流參數值及其變化曲線；改變影響因素，重復測量相對應的電壓及電流參數值及其變化曲線，獲得若干正常參數值，形成所述歷史數據庫。
所述的智能電能表的故障遠程判斷方法，其中，所述“依據所述影響因素情況，與預設的歷史數據庫進行比對，獲得相對應的智能電能表的正常參數值”的步驟具體包括：為每一影響因素設置權重值；依據權重值大小，對每一影響因素進行排序后，通過廣度優先搜索，在所述歷史數據庫中搜索獲得相對應的智能電能表的正常參數值。
所述的智能電能表的故障遠程判斷方法，其中，所述智能電能表故障類型包括：超差故障、電源單元故障、失流故障、失壓故障。一種智能電能表的故障遠程判斷系統，其中，所述系統包括：采集模塊，用于通過遠程通信接口獲取智能電能表采集的電壓及電流參數值；比對模塊，用于將獲取的電壓及電流參數值與預設閾值進行比對；若電壓或電流參數值超過預設閾值時，判斷智能電能表處于故障狀態；信息獲取模塊，用于獲取處于故障狀態的智能電能表的位置并采集相對應位置的與電網運行相關的影響因素情況；搜索模塊，用于依據所述與電網運行相關的影響因素情況，與預設的歷史數據庫進行比對，獲得相對應的智能電能表的正常參數值；結果輸出模塊，用于基于正常參數值，通過預設的故障判定準則，判斷智能電能表的故障類型。
所述的智能電能表的故障遠程判斷系統，其中，所述結果輸出模塊還用于在遠程通信接口無法獲取智能電能表采集的電壓及電流參數值時，判斷智能電能表為通信故障。
所述的智能電能表的故障遠程判斷系統，其中，所述系統還包括歷史數據庫構建模塊，用于對正常運行的智能電能表，在特定影響因素下，測量其電壓及電流參數值及其變化曲線；以及改變影響因素，重復測量相對應的電壓及電流參數值及其變化曲線，獲得若干正常參數值，形成所述歷史數據庫。
所述的智能電能表的故障遠程判斷系統，其中，所述搜索模塊還用于：為每一影響因素設置權重值；以及依據權重值大小，對每一影響因素進行排序后，通過廣度優先搜索，在所述歷史數據庫中搜索獲得相對應的智能電能表的正常參數值。
本發明有益效果在于，本發明提供的一種智能電能表的故障遠程判斷方法及其系統，首先將電能表判斷為故障，然后通過數據庫信息進行比對，繼續通過與數據庫的比對，進一步判斷電能表的故障類型。由于采用了比較式的方法，能夠更為可靠的判斷電能表的故障，而且由于提供了更為詳盡的判斷依據及判斷結果，避免數據的片面性，能夠很好的減輕電力工作人員在電能表排查過程中的工作負擔，具有良好的應用前景。