[发明专利]智能电表的质量评估方法、装置、终端设备及存储介质

权利要求书

1.一种智能电表的质量评估方法，其特征在于，包括：

获取不同环境温度下智能电表的线路总负荷；

对所述不同环境温度下智能电表的线路总负荷依次进行组分分析和正定矩阵因子分解，得到线路总负荷对应的分类数据；

根据所述线路总负荷对应的分类数据、智能电表的显示数据和已建立的质量评估模型，得到智能电表的评估指标，以根据所述评估指标评估所述智能电表的质量等级，其中，所述已建立的质量评估模型是经卷积神经网络模型训练得到；所述质量评估模型的建立过程包括：

获取所述线路总负荷对应的分类数据和所述智能电表的显示数据；

将所述线路总负荷对应的分类数据和所述智能电表的显示数据进行一一匹配，确定多个训练样本；

将所述多个训练样本进行合并，得到训练样本集；

依次利用所述多个训练样本中的每个训练样本训练卷积神经网络模型，得到所述质量评估模型。

2.如权利要求1所述的智能电表的质量评估方法，其特征在于，所述对所述不同环境温度下智能电表的线路总负荷依次进行组分分析和正定矩阵因子分解，得到线路总负荷对应的分类数据，包括：

对所述不同环境温度下智能电表的线路总负荷进行组分分析，得到分组后的线路总负荷；

对所述分组后的线路总负荷进行清洗和转换，得到所述线路总负荷对应的标准化文件；

对所述标准化文件进行正定矩阵因子分解，得到所述线路总负荷对应的分类数据。

3.如权利要求2所述的智能电表的质量评估方法，其特征在于，所述对所述标准化文件进行正定矩阵因子分解，得到所述线路总负荷对应的分类数据，包括：

获取正定矩阵因子分解模型；

将所述标准化文件输入所述正定矩阵因子分解模型，得到所述标准化文件对应的因子解析结果；

将所述因子解析结果进行分类，得到所述线路总负荷对应的分类数据。

4.如权利要求1-3任一项所述的智能电表的质量评估方法，其特征在于，所述根据所述线路总负荷对应的分类数据、智能电表的显示数据和已建立的质量评估模型，得到智能电表的评估指标，以根据所述评估指标评估所述智能电表的质量等级，包括：

获取所述已建立的质量评估模型；

将所述线路总负荷对应的分类数据和智能电表的显示数据输入所述已建立的质量评估模型，得到所述智能电表的评估指标；

对所述智能电表的评估指标进行加权处理，得到所述评估指标对应的加权值；

将所述加权值与预设的等级区间进行匹配，确定所述智能电表的质量等级。

5.如权利要求4所述的智能电表的质量评估方法，其特征在于，所述评估指标包括使用寿命、运行效率和显示数据精度；

所述将所述线路总负荷对应的分类数据和智能电表的显示数据输入所述已建立的质量评估模型，得到所述智能电表的评估指标，包括：

将所述线路总负荷对应的分类数据和所述智能电表的显示数据输入所述已建立的质量评估模型；

在所述已建立的质量评估模型的迭代次数达到预设的迭代次数的情况下，输出所述智能电表的使用寿命、运行效率和显示数据精度。

6.一种智能电表的质量评估装置，其特征在于，所述装置包括：

数据获取模块，用于获取不同环境温度下智能电表的线路总负荷；

分类数据确定模块，用于对所述不同环境温度下智能电表的线路总负荷依次进行组分分析和正定矩阵因子分解，得到线路总负荷对应的分类数据；

质量评估模块，用于根据所述线路总负荷对应的分类数据、智能电表的显示数据和已建立的质量评估模型，得到智能电表的评估指标，以根据所述评估指标评估所述智能电表的质量等级，其中，所述已建立的质量评估模型是经卷积神经网络模型训练得到；所述质量评估模型的建立过程包括：

获取所述线路总负荷对应的分类数据和所述智能电表的显示数据；

将所述线路总负荷对应的分类数据和所述智能电表的显示数据进行一一匹配，确定多个训练样本；

将所述多个训练样本进行合并，得到训练样本集；

依次利用所述多个训练样本中的每个训练样本训练卷积神经网络模型，得到所述质量评估模型。