今天為大家介紹一項國家發明授權專利——基于決策樹算法的電能表故障預測方法。該專利由國電南瑞科技股份有限公司申請，并于2018年11月30日獲得授權公告。

內容說明

本發明涉及一種基于決策樹算法在一段時間周期內（月、季、半年、年）預測電能表在發生計量、用電異常時發生故障的概率，屬于電力行業用電營銷和計量技術領域。

發明背景

目前，由于安徽省電力公司安裝在現場的電能表已經超過2500萬只，由于對現場運行電能表運行狀況無法進行分析，發現發生故障概率較高的電能表，只能按照DL/T448-2000《電能計量裝置技術管理規程》和《電能表現場狀態檢驗方案》的要求開展對占2%的I、II、III類電能表定期抽檢，對抽檢不合格的安排輪換，而對占98%的IV、V類電能表不進行現場抽檢，缺乏切實可行的手段對電能表運行狀況進行分析和預測，同時，由于存在大量的隨機抽樣工作，同時也會造成大量表計浪費，也存在部分真實存在故障的標因為抽取樣本中未發現而未及時更換。所以，現有的管理規程和狀態檢驗方案無法滿足安徽省電力公司業務現狀，制約了計量業務的發展，迫切需要應用新的技術手段解決上述問題。

發明內容

針對現有技術存在的不足，本發明目的是提供一種基于決策樹算法的電能表故障預測方法，能夠準確、及時地發現問題電能表，并通過決策樹算法預測發生故障的概率，從而降低了計量與用電檢查部門人員現場排查和計量故障處理的工作量。

為了實現上述目的，本發明是通過如下的技術方案來實現：本發明的基于決策樹算法的電能表故障預測方法，是建立在計量裝置在線監測與智能診斷系統（以下簡稱計量在線監測系統，為現有系統此處不再贅述）上，針對計量在監測發現的異常事件，通過建立電能表故障預測模型，分析電能表時鐘超差、過壓、過流等異常發生后，其發生故障的概率。

本發明能準確、及時地發現問題電能表，并預測發生故障的概率，對電力公司加強故障電能表現場抽檢，及時排查問題和消缺，提高了業務時效性、減少經營損失、客戶投訴風險，降低計量與用電檢查部門人員的工作量，滿足了電力公司對現場運行計量裝置的工況進行實時監測的需求。