[发明专利]一种基于K-Means算法分析影响电能表检测精度的方法

权利要求书

1.一种基于K-Means算法分析影响电能表检测精度的系统，其特征在于：所述系统包括

信息感知层，其内设置有电能表检定装置、电能表检定流水线和检定环境感测传感器，通过所述传感器感知各个电能表检测时所处的工作状态，并传递感知到的电能表检测所处环境的各种数据信息；其中：所述传感器至少包括光电传感器、红外传感器、速度传感器、加速传感器、GIS传感器、振动传感器、纹波传感器、温湿度传感器、角度传感器、磁场传感器、转速传感器、RFID标签、GPS设备、射线辐射传感器、热敏传感器、能耗传感器或M2M终端；

信息传递层，其内布置有通讯单元，所述通讯单元包含有线通讯模块或无线通讯模块，用于接收并传递所述信息感知层感知到的电能表所处的数据信息；其中所述有线通讯模块至少包括RS485通讯模块或RS232通讯模块，所述无线通讯模块至少包括TCP/IP网络系统、ZigBee无线网络、GPRS通讯模块、CDMA无线通讯、云通讯模块或蓝牙通讯模块；所述通讯单元还包含物理层、数据链路层、网络层、传输层、会话层、表示层和应用层，所述物理层至少包含有网卡、网线、集线器、中继器或调制解调器；所述数据链路层至少包括网桥或交换机；所述网络层至少包括路由器；

数据分析层，其内设置有计算机管理系统或云端服务器，用于接收并处理所述信息感知层传递的电能表检测所处环境的数据信息；其中所述计算机管理系统或云端服务器设置有信息数据库、与所述信息数据库连接的信息融合模型、算法模型和显示模块，所述算法模型包括随机矩阵算法模型和K-Means算法模型；其中所述信息融合模型的输出端与信息数据库的输入端连接，所述信息数据库的输出端与所述算法模型的输入端连接，所述算法模型的输出端与所述显示模块的输入端连接，所述显示模块设置有USB数据接口、RS232或RS485接口；

数据应用层，其内设置有计算机组件和集成于所述计算机内的数据库，用于存储、使用或传递所述信息传递层处理后的数据；并且所述数据应用层通过分析用户的特点，划分不同类别的应用属性，其中：

所述信息感知层的输出端与所述信息传递层的输入端连接，所述信息传递层的输出端与所述数据分析层的输入端连接，所述数据分析层的输出端与所述数据应用层的输入端连接。

2.一种基于K-Means算法分析影响电能表检测精度的方法，其特征在于：所述方法包括以下步骤：

(1)数据采集：获取影响电能表精度的各种数据信息，其中所述各种数据信息至少包括电能表工作场合的外界电压、电流、谐波、振动、磁场、电磁干扰、温度、湿度、电压不平衡、电流不平衡、闪变、功率、功率因数、电网杂波干扰或负载功率，利用信息融合模型对获取的数据信息进行融合计算；

(2)数据处理与分析：利用算法模型对影响电能表的各种数据信息进行分析和处理，其中所述算法模型为改进型K-Means算法模型，所述改进型K-Means算法模型包括K-Means算法模型和随机矩阵算法模型，通过所述K-Means算法模型能够计算影响电能表的各种数据信息的类别，通过所述随机矩阵算法模型能够计算出影响电能表的各种数据信息对电能表的影响程度；

(3)数据显示，所述改进型K-Means算法模型输出信号通过显示模块显示；

(4)数据应用，对计算后数据通过所述USB数据接口、RS232或RS485接口输出并应用。

3.根据权利要求2所述的一种基于K-Means算法分析影响电能表检测精度的方法，其特征在于：所述数据融合算法通过以下数学模型实现：

其中

为归一化公式，为在t时刻下时各种不同电能表检定设备s_i输出的权重系数，m为不同的电能表检定设备，其中所述权重系数s_i的范围介于0-4.8之间。

4.根据权利要求2所述的一种基于K-Means算法分析影响电能表检测精度的方法，其特征在于：所述数据融合算法还包括自适应加权融合算法模型。