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龙图腾网获悉国网山东省电力公司营销服务中心(计量中心);国网山东省电力公司电力科学研究院;国网山东省电力公司申请的专利一种电表故障次数预测方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN113887778B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-23发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202110767176.X，技术领域涉及：G06F17/00；该发明授权一种电表故障次数预测方法及系统是由董贤光;代燕杰;荆臻;陈祉如;杜艳;孙艳玲;邢宇;翟晓卉;孙凯;郑雪;刘潇;王婷婷;王清;张志;王平欣;梁波设计研发完成，并于2021-07-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种电表故障次数预测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明结合现场故障数据预测未来时间段内故障次数，通过引入优势比，提高了预测的精确度，有利于解决对电能表故障提前预判问题，从而提前发现同批量智能电能表未来区间可能的故障次数变化趋势，提升电网公司对智能电能表的寿命预测、风险评估、管理决策的全生命周期管控能力。提前发现同批次智能电能表未来区间可能的故障次数变化趋势，可以为电能表未来时间段运行维护、批量轮换和隐患排查等方面提供技术支撑，提升电网公司对智能电能表的寿命预测、风险评估、管理决策的全生命周期管控能力。

本发明授权一种电表故障次数预测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种电表故障次数预测方法，其特征在于，包括： 获取电表现场定时截尾故障数据；所述定时截尾故障数据包括各批次电表的安装时间、各批次电表的安装数、观测时间、在观测时间内电表发生故障的次数、预测时间和每个电表发生故障时对应的时间，其中所述预测时间的起始时刻为所述观测时间的结束时刻； 根据所述定时截尾故障数据构建电表威布尔分布寿命模型，并利用极大似然估计所述电表威布尔分布寿命模型的参数； 判断是否根据已安装电表预测未安装电表故障数据； 若否，则选出预测时间内在使用寿命内的批次电表，针对某一批次电表进行单批次动态单样预测，实现多批次单样预测，得到单样预测结果； 若是，则推算预测时间内安装各批次电表的模型参数，针对某一批次电表进行单批次双样预测，实现多批次双样预测，得到双样预测结果； 根据所述单样预测结果和所述双样预测结果，得出预测时间内总的预测故障次数和总的预测区间； 所述若否，则选出预测时间内在使用寿命内的批次电表，针对某一批次电表进行单批次动态单样预测，实现多批次单样预测，得到单样预测结果具体包括： 根据所述电表威布尔分布寿命模型的参数确定各批次电表的使用寿命，所述各批次电表的使用寿命为： 其中，R为可靠度，tRz为第z批次电表的使用寿命，ηz为尺度参数，mz为形状参数； 根据所述各批次电表的使用寿命，结合预测时间，筛选出预测时间还在使用寿命内的电表，并剔除掉不在使用寿命内的电表； 根据筛选出的预测时间还在使用寿命内的电表，确定某一批次电表在观测时间内的累积故障概率，所述某一批次电表在观测时间内的累积故障概率为： 其中，hz为某一批次电表在观测时间内的累积故障概率；tzs为观测时间； 根据所述某一批次电表在观测时间内的累积故障概率，确定某一批次电表在观测时间内的累积故障概率的点估计，所述某一批次电表在观测时间内的累积故障概率的点估计为： 其中，为某一批次观测时间内电表的累积故障概率的点估计； 确定在威布尔分布下，某一批次电表在预测时间的结束时刻的累积故障概率，所述某一批次电表在预测时间的结束时刻的累积故障概率为： 其中，tze为某一批次电表在观测时间的起始时刻至预测时间的结束时刻的时间； 根据所述某一批次电表在预测时间的结束时刻的累积故障概率，计算某一批次电表在预测时间结束以后的累积故障概率，所述某一批次电表在预测时间结束以后的累积故障概率为： 其中，kz为某一批次电表在预测时间结束以后的累积故障概率； 根据所述某一批次电表在预测时间结束以后的累积故障概率，得到某一批次电表在预测时间结束以后的累积故障概率的点估计，所述某一批次电表在预测时间结束以后的累积故障概率的点估计为： 其中，为某一批次电表在预测时间结束以后的累积故障概率的点估计； 根据所述某一批次电表在观测时间内的累积故障概率和所述某一批次电表在预测时间结束以后的累积故障概率，计算某一批次电表在预测时间内的累积故障概率，所述某一批次电表在预测时间内的累积故障概率为： 其中，jz为某一批次电表在预测时间内的累积故障概率； 根据所述某一批次电表在预测时间内的累积故障概率，得到某一批次电表在预测时间内的累积故障概率的点估计，所述某一批次电表在预测时间内的累积故障概率的点估计为： 其中，为某一批次电表在预测时间内的累积故障概率的点估计； 根据所述某一批次电表在预测时间内的累积故障概率，计算某一批次电表在预测时间内发生故障次数，所述某一批次电表在预测时间内发生故障次数为： 其中，Jz为某一批次电表在预测时间内发生故障次数；Nz为观测时间内投入使用的电表总数； 根据所述某一批次电表在预测时间内发生故障次数，得到某一批次电表在预测时间内发生故障次数的点估计，所述某一批次电表在预测时间内发生故障次数的点估计为： 其中，为某一批次电表在预测时间内发生故障次数的点估计； 根据所述某一批次电表在观测时间内的累积故障概率和所述某一批次电表在预测时间内的累积故障概率的比值得到优势比，所述优势比为： 其中，Rz为优势比； 根据所述优势比得到优势比的点估计为： 其中，为优势比的点估计； 根据所述优势比的点估计得到置信度为γ的双侧置信区间，所述置信度为γ的双侧置信区间为： 其中，χ2 1-γ22Hz和χ2 1-γ22Jz+2是置信度为1-γ2的χ2分布的分位数，χ2 1+γ22Hz+2和χ2 1+γ22Jz是置信度为1+γ2的χ2分布的分位数，RzL为某一批次优势比的下限，RzU为某一批次优势比的上限；Hz为在观测时间内电表发生故障的次数； 根据所述置信度为γ的双侧置信区间，得到某一批次电表在预测时间内发生故障次数的区间，所述某一批次电表在预测时间内发生故障次数的区间为： 其中，JzL为某一批次电表在预测时间内发生故障的最小次数，JzU为某一批次电表在预测时间内发生故障的最大次数； 根据所述某一批次电表在预测时间内的累积故障概率，得到所有批次投入使用的电表在预测时间内发生的单样预测故障次数，所述所有批次投入使用的电表在预测时间内发生的单样预测故障次数为： 其中，J为所有批次投入使用的电表在预测时间内发生的单样预测故障次数； 根据所有批次电表在预测时间内发生的单样预测故障次数，得到所有批次投入使用的电表在预测时间内发生的单样预测故障次数的点估计，所述所有批次投入使用的电表在预测时间内发生的单样预测故障次数的点估计为： 其中，为所有批次投入使用的电表在预测时间内发生的故障次数的点估计； 根据所述所有批次投入使用的电表在预测时间内发生的故障次数的点估计，计算在预测时间内电表发生单样预测故障次数的区间，所述在预测时间内电表发生单样预测故障次数的区间为： 其中，JL为已安装使用电表引起的预测时间内发生的最小次数，JU为已安装使用电表引起的预测时间内发生的最大次数，x为已安装使用的总批次； 根据所述已安装使用电表引起的预测时间内发生的最小次数和所述已安装使用电表引起的预测时间内发生的最大次数，得到单样预测结果； 所述若是，则推算预测时间内安装各批次电表的模型参数，针对某一批次电表进行单批次双样预测，实现多批次双样预测，得到双样预测结果具体包括： 根据所述电表威布尔分布寿命模型的参数确定各批次电表的寿命参数，结合国网安装计划，筛选出与预测时间内同批次或同厂家电表的寿命参数，并对筛选出的各个寿命参数求均值，作为预测时间内某一安装时间的电表的寿命参数； 根据所述预测时间内某一安装时间的电表的寿命参数，得到某一安装时间至预测时间的结束时刻的累积故障概率，所述某一安装时间至预测时间的结束时刻的累积故障概率为： 其中，hx+1为某一安装时间至预测时间的结束时刻的累积故障概率，tx+1e为某一安装时间至预测时间的结束时刻的时间； 根据所述某一安装时间至预测时间的结束时刻的累积故障概率，预测得到某一批次电表的预测故障次数，所述某一批次电表的预测故障次数为： 其中，Jx+1为某一批次电表的预测故障次数，Nx+1为某一安装时间安装电表的总量； 根据所述某一批次电表的预测故障次数，计算预测时间内安装电表引起的预测时间截止前的故障次数，所述预测时间内安装电表引起的预测时间截止前的故障次数为： 其中，w为预测时间段内安装的批量次数； 根据所述预测时间内安装电表引起的预测时间截止前的故障次数，得到双样预测结果。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人国网山东省电力公司营销服务中心(计量中心);国网山东省电力公司电力科学研究院;国网山东省电力公司，其通讯地址为：250001 山东省济南市市中区大观园经二路150号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。