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龍圖騰網獲悉國網山東省電力公司營銷服務中心(計量中心);國網山東省電力公司電力科學研究院;國網山東省電力公司申請的專利一種電表故障次數預測方法及系統獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN113887778B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-23發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202110767176.X，技術領域涉及：G06F17/00；該發明授權一種電表故障次數預測方法及系統是由董賢光;代燕杰;荊臻;陳祉如;杜艷;孫艷玲;邢宇;翟曉卉;孫凱;鄭雪;劉瀟;王婷婷;王清;張志;王平欣;梁波設計研發完成，并于2021-07-07向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種電表故障次數預測方法及系統在說明書摘要公布了：本發明結合現場故障數據預測未來時間段內故障次數，通過引入優勢比，提高了預測的精確度，有利于解決對電能表故障提前預判問題，從而提前發現同批量智能電能表未來區間可能的故障次數變化趨勢，提升電網公司對智能電能表的壽命預測、風險評估、管理決策的全生命周期管控能力。提前發現同批次智能電能表未來區間可能的故障次數變化趨勢，可以為電能表未來時間段運行維護、批量輪換和隱患排查等方面提供技術支撐，提升電網公司對智能電能表的壽命預測、風險評估、管理決策的全生命周期管控能力。

本發明授權一種電表故障次數預測方法及系統在權利要求書中公布了：1.一種電表故障次數預測方法，其特征在于，包括： 獲取電表現場定時截尾故障數據；所述定時截尾故障數據包括各批次電表的安裝時間、各批次電表的安裝數、觀測時間、在觀測時間內電表發生故障的次數、預測時間和每個電表發生故障時對應的時間，其中所述預測時間的起始時刻為所述觀測時間的結束時刻； 根據所述定時截尾故障數據構建電表威布爾分布壽命模型，并利用極大似然估計所述電表威布爾分布壽命模型的參數； 判斷是否根據已安裝電表預測未安裝電表故障數據； 若否，則選出預測時間內在使用壽命內的批次電表，針對某一批次電表進行單批次動態單樣預測，實現多批次單樣預測，得到單樣預測結果； 若是，則推算預測時間內安裝各批次電表的模型參數，針對某一批次電表進行單批次雙樣預測，實現多批次雙樣預測，得到雙樣預測結果； 根據所述單樣預測結果和所述雙樣預測結果，得出預測時間內總的預測故障次數和總的預測區間； 所述若否，則選出預測時間內在使用壽命內的批次電表，針對某一批次電表進行單批次動態單樣預測，實現多批次單樣預測，得到單樣預測結果具體包括： 根據所述電表威布爾分布壽命模型的參數確定各批次電表的使用壽命，所述各批次電表的使用壽命為： 其中，R為可靠度，tRz為第z批次電表的使用壽命，ηz為尺度參數，mz為形狀參數； 根據所述各批次電表的使用壽命，結合預測時間，篩選出預測時間還在使用壽命內的電表，并剔除掉不在使用壽命內的電表； 根據篩選出的預測時間還在使用壽命內的電表，確定某一批次電表在觀測時間內的累積故障概率，所述某一批次電表在觀測時間內的累積故障概率為： 其中，hz為某一批次電表在觀測時間內的累積故障概率；tzs為觀測時間； 根據所述某一批次電表在觀測時間內的累積故障概率，確定某一批次電表在觀測時間內的累積故障概率的點估計，所述某一批次電表在觀測時間內的累積故障概率的點估計為： 其中，為某一批次觀測時間內電表的累積故障概率的點估計； 確定在威布爾分布下，某一批次電表在預測時間的結束時刻的累積故障概率，所述某一批次電表在預測時間的結束時刻的累積故障概率為： 其中，tze為某一批次電表在觀測時間的起始時刻至預測時間的結束時刻的時間； 根據所述某一批次電表在預測時間的結束時刻的累積故障概率，計算某一批次電表在預測時間結束以后的累積故障概率，所述某一批次電表在預測時間結束以后的累積故障概率為： 其中，kz為某一批次電表在預測時間結束以后的累積故障概率； 根據所述某一批次電表在預測時間結束以后的累積故障概率，得到某一批次電表在預測時間結束以后的累積故障概率的點估計，所述某一批次電表在預測時間結束以后的累積故障概率的點估計為： 其中，為某一批次電表在預測時間結束以后的累積故障概率的點估計； 根據所述某一批次電表在觀測時間內的累積故障概率和所述某一批次電表在預測時間結束以后的累積故障概率，計算某一批次電表在預測時間內的累積故障概率，所述某一批次電表在預測時間內的累積故障概率為： 其中，jz為某一批次電表在預測時間內的累積故障概率； 根據所述某一批次電表在預測時間內的累積故障概率，得到某一批次電表在預測時間內的累積故障概率的點估計，所述某一批次電表在預測時間內的累積故障概率的點估計為： 其中，為某一批次電表在預測時間內的累積故障概率的點估計； 根據所述某一批次電表在預測時間內的累積故障概率，計算某一批次電表在預測時間內發生故障次數，所述某一批次電表在預測時間內發生故障次數為： 其中，Jz為某一批次電表在預測時間內發生故障次數；Nz為觀測時間內投入使用的電表總數； 根據所述某一批次電表在預測時間內發生故障次數，得到某一批次電表在預測時間內發生故障次數的點估計，所述某一批次電表在預測時間內發生故障次數的點估計為： 其中，為某一批次電表在預測時間內發生故障次數的點估計； 根據所述某一批次電表在觀測時間內的累積故障概率和所述某一批次電表在預測時間內的累積故障概率的比值得到優勢比，所述優勢比為： 其中，Rz為優勢比； 根據所述優勢比得到優勢比的點估計為： 其中，為優勢比的點估計； 根據所述優勢比的點估計得到置信度為γ的雙側置信區間，所述置信度為γ的雙側置信區間為： 其中，χ2 1-γ22Hz和χ2 1-γ22Jz+2是置信度為1-γ2的χ2分布的分位數，χ2 1+γ22Hz+2和χ2 1+γ22Jz是置信度為1+γ2的χ2分布的分位數，RzL為某一批次優勢比的下限，RzU為某一批次優勢比的上限；Hz為在觀測時間內電表發生故障的次數； 根據所述置信度為γ的雙側置信區間，得到某一批次電表在預測時間內發生故障次數的區間，所述某一批次電表在預測時間內發生故障次數的區間為： 其中，JzL為某一批次電表在預測時間內發生故障的最小次數，JzU為某一批次電表在預測時間內發生故障的最大次數； 根據所述某一批次電表在預測時間內的累積故障概率，得到所有批次投入使用的電表在預測時間內發生的單樣預測故障次數，所述所有批次投入使用的電表在預測時間內發生的單樣預測故障次數為： 其中，J為所有批次投入使用的電表在預測時間內發生的單樣預測故障次數； 根據所有批次電表在預測時間內發生的單樣預測故障次數，得到所有批次投入使用的電表在預測時間內發生的單樣預測故障次數的點估計，所述所有批次投入使用的電表在預測時間內發生的單樣預測故障次數的點估計為： 其中，為所有批次投入使用的電表在預測時間內發生的故障次數的點估計； 根據所述所有批次投入使用的電表在預測時間內發生的故障次數的點估計，計算在預測時間內電表發生單樣預測故障次數的區間，所述在預測時間內電表發生單樣預測故障次數的區間為： 其中，JL為已安裝使用電表引起的預測時間內發生的最小次數，JU為已安裝使用電表引起的預測時間內發生的最大次數，x為已安裝使用的總批次； 根據所述已安裝使用電表引起的預測時間內發生的最小次數和所述已安裝使用電表引起的預測時間內發生的最大次數，得到單樣預測結果； 所述若是，則推算預測時間內安裝各批次電表的模型參數，針對某一批次電表進行單批次雙樣預測，實現多批次雙樣預測，得到雙樣預測結果具體包括： 根據所述電表威布爾分布壽命模型的參數確定各批次電表的壽命參數，結合國網安裝計劃，篩選出與預測時間內同批次或同廠家電表的壽命參數，并對篩選出的各個壽命參數求均值，作為預測時間內某一安裝時間的電表的壽命參數； 根據所述預測時間內某一安裝時間的電表的壽命參數，得到某一安裝時間至預測時間的結束時刻的累積故障概率，所述某一安裝時間至預測時間的結束時刻的累積故障概率為： 其中，hx+1為某一安裝時間至預測時間的結束時刻的累積故障概率，tx+1e為某一安裝時間至預測時間的結束時刻的時間； 根據所述某一安裝時間至預測時間的結束時刻的累積故障概率，預測得到某一批次電表的預測故障次數，所述某一批次電表的預測故障次數為： 其中，Jx+1為某一批次電表的預測故障次數，Nx+1為某一安裝時間安裝電表的總量； 根據所述某一批次電表的預測故障次數，計算預測時間內安裝電表引起的預測時間截止前的故障次數，所述預測時間內安裝電表引起的預測時間截止前的故障次數為： 其中，w為預測時間段內安裝的批量次數； 根據所述預測時間內安裝電表引起的預測時間截止前的故障次數，得到雙樣預測結果。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人國網山東省電力公司營銷服務中心(計量中心);國網山東省電力公司電力科學研究院;國網山東省電力公司，其通訊地址為：250001 山東省濟南市市中區大觀園經二路150號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。