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CN120820907A - 电能表接插件的状态监测方法和电能表接插件 - Google Patents

电能表接插件的状态监测方法和电能表接插件

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CN120820907A
CN120820907A CN202511340967.9A CN202511340967A CN120820907A CN 120820907 A CN120820907 A CN 120820907A CN 202511340967 A CN202511340967 A CN 202511340967A CN 120820907 A CN120820907 A CN 120820907A
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朱星阳
周咏
赵伟
王彬彬
闫林芳
周恒�
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State Grid Suzhou Urban Energy Research Institute Co ltd
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Abstract

本发明涉及电能表接插件技术领域，具体提供了一种电能表接插件的状态监测方法和电能表接插件，该方法基于接插件插头处的温度数据、当前时刻的动态安全阈值、温度变化率以及温度趋势进行预警等级分级，基于预警等级、故障类型和剩余寿命确定接插件的状态监测结果，其中，动态安全阈值是根据流经接插件的实时电流数据以及实时环境温度确定的，温度趋势和温度变化率是基于滑动窗口策略和3σ原则确定的，故障类型是根据温度数据、电流数据和历史数据确定的，剩余寿命是根据温度数据以及温度数据对应的时间数据预测得到的。以解决相关技术无法对电能表接插件的运行状态进行实时监测的问题。

Description

电能表接插件的状态监测方法和电能表接插件
技术领域
本发明创造涉及电能表技术领域，特别是涉及一种电能表接插件的状态监测方法和电能表接插件。
背景技术
随着智能电网快速发展，需要安装数量庞大的电能表进行末端采集和计量，对电能表接插件的性能要求不断提高。
从运行情况和统计结果来看，绝大多数电能表接插件故障都与温度过高有关，因此，进行电能表接插件温升监测是必要的。但是，由于相关电能表接插件只是从结构上优化电能表的安装方式，对投入使用的电能表接插件进行性能测试和管理仍需运维人员进行定期排查，缺少对电能表接插件运行状态的实时监测。
针对相关技术无法对电能表接插件的运行状态进行实时监测的问题，目前尚未提出有效的解决方案。
发明内容
本发明创造实施例提供的一种电能表接插件的状态监测方法和电能表接插件，至少解决相关技术无法对电能表接插件的运行状态进行实时监测的问题。
本发明创造实施例提供的一种电能表接插件的状态监测方法，包括：在接插件插头处的温度数据大于当前时刻的动态安全阈值的情况下，确定预警等级为第一预警等级，其中，动态安全阈值是根据流经接插件的实时的电流数据，以及实时的环境温度确定的；在温度数据大于预设倍数的动态安全阈值、小于等于动态安全阈值，且温度趋势异常的情况下，确定预警等级为第二预警等级，其中，基于滑动窗口策略和3σ原则，在连续三个滑动窗口内的温度数据大于预设倍数的动态安全阈值的情况下，确定温度趋势异常；在温度数据小于等于动态安全阈值，且温度变化率异常的情况下，确定预警等级为第三预警等级，其中，基于滑动窗口策略，在一个滑动窗口内的温度变化量与滑动窗口的时间大小的比值大于预设阈值的情况下，确定温度变化率异常；基于预警等级、故障类型和剩余寿命，确定接插件的状态监测结果，其中，故障类型是根据温度数据、电流数据和历史数据确定的，剩余寿命是根据温度数据，以及温度数据对应的时间数据预测得到的。
优选地，确定预警等级之前，上述方法还包括：
基于下列公式计算动态安全阈值：
；
式中，表示拟合参数，表示相乘，表示实时的电流数据，表示接插件插头处导电部分的电阻，表示采样时间间隔，表示导电部分的材料比热容，表示导电部分的质量，表示温度补偿值，表示环境温度修正系数，表示实时的环境温度。
优选地，基于预警等级、故障类型和剩余寿命，确定接插件的状态监测结果之前，上述方法还包括：基于温度数据、电流数据和历史数据确定输入特征；将输入特征输入分类算法模型，得到分类结果，用于表征不同的故障类型，其中，定期基于人工标注的故障数据对分类算法模型进行增量训练，分类算法模型是基于沙普利加性解释值进行特征筛选的。
优选地，基于温度数据、电流数据和历史数据确定输入特征，包括：基于温度数据确定温度波动幅度和温度均值；基于电流数据确定电流波动幅度和电流有效值；基于历史数据确定设备运行年限；其中，输入特征包括温度波动幅度、温度均值、电流波动幅度、电流有效值和设备运行年限；温度波动幅度和电流波动幅度用于表征接触不良故障，温度均值和设备运行年限用于表征氧化故障，电流有效值用于表征过载故障。
优选地，将输入特征输入分类算法模型，得到分类结果之后，上述方法还包括：存储分类结果；调用分类结果，结合分类结果对应的实测故障类型，计算故障分类准确率；在故障分类准确率的下降幅度超过预设阈值的情况下，对分类算法模型进行全量重训练。
优选地，基于预警等级、故障类型和剩余寿命，确定接插件的状态监测结果之前，上述方法还包括：基于温度数据，以及温度数据对应的时间数据确定温度衰减曲线；基于温度衰减曲线和故障频次，结合时间序列预测模型，计算温度预测值，其中，故障频次是预设时间内确定预警等级的次数；基于温度预测值首次大于动态安全阈值时对应的时间，确定预计故障时间；基于预计故障时间和当前时间确定接插件的剩余寿命。
优选地，基于预警等级、故障类型和剩余寿命，确定接插件的状态监测结果，包括：基于预警等级的级别确定对应的预警指令；基于剩余寿命确定维护时机；基于预警指令、故障类型和维护时机，确定状态监测结果，用于生成运维建议。
优选地，确定预警等级之前，上述方法还包括：基于四分位法对温度数据和电流数据进行过滤，得到待处理数据；对待处理数据进行标准化处理，得到目标数据，用于确定预警等级。
本发明创造实施例提供的一种电能表接插件，包括本体，盖板，以及安装在本体和盖板之间的电路板；本体的插头处设置有温度传感器，本体上还设置有电流传感器；电路板上设置有与温度传感器对应的温度采集接口，与电流传感器对应的电流采集接口，以及与温度采集接口、电流采集接口均连接的控制芯片；控制芯片，内置时钟单元，控制芯片在插头处的温度数据大于当前时刻的动态安全阈值的情况下，确定预警等级为第一预警等级；在温度数据大于预设倍数的动态安全阈值、小于等于动态安全阈值，且温度趋势异常的情况下，确定预警等级为第二预警等级；在温度数据小于等于动态安全阈值，且温度变化率异常的情况下，确定预警等级为第三预警等级；基于预警等级、故障类型和剩余寿命，确定接插件的状态监测结果；其中，动态安全阈值是根据流经本体的实时的电流数据，以及实时的环境温度确定的，基于滑动窗口策略和3σ原则，在连续三个滑动窗口内的温度数据大于预设倍数的动态安全阈值的情况下，确定温度趋势异常；基于滑动窗口策略，在一个滑动窗口内的温度变化量与滑动窗口的时间大小的比值大于预设阈值的情况下，确定温度变化率异常；故障类型是根据温度数据、电流数据和历史数据确定的，剩余寿命是根据温度数据，以及温度数据对应的时间数据预测得到的。
优选地，本体在插头的底部开设有凹槽，温度传感器设置在凹槽内紧贴插头；本体远离电路板的一面嵌有OLED显示屏，OLED显示屏通过集成电路总线连接控制芯片。
本发明创造实施例提供的一种电能表接插件的状态监测方法和电能表接插件，根据实时电流数据和实时环境温度确定动态安全阈值，基于动态安全阈值和滑动窗口策略进行温度预警等级分级，通过预警等级、故障类型和剩余寿命三重分析，可以得到全面且准确的状态监测结果，在对电能表接插件的运行状态进行实时监测的同时，降低安全风险，减轻运维负担。以解决相关技术无法对电能表接插件的运行状态进行实时监测的问题。
附图说明
为了更清楚地说明本发明创造的实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单的介绍。显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明创造的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的实施例。
图1是本发明创造实施例中一种电能表接插件的状态监测方法的步骤流程图。
图2是本发明创造实施例中一种电能表接插件的结构示意图。
图3是温度传感器设置在图2中接插件本体上的位置示意图。
图4是图2中电路板的结构示意图。
图5是显示屏设置在图2中接插件本体上的位置示意图。
图6是本发明创造实施例中一种电子设备的结构示意图。
其中，上述附图包括以下附图标记：
1—本体；2—盖板；3—电路板；
11—温度传感器；12—电流传感器；13—插头；14—OLED显示屏；
31—温度采集接口；32—电流采集接口；33—控制芯片；34—HPLC载波通信模块。
具体实施方式
下面将参照附图更详细地描述本发明创造的实施例。虽然附图中显示了本发明创造的某些实施例，然而应当理解的是，本发明创造可以通过各种形式来实现，而且不应该被解释为限于这里阐述的实施例，相反提供这些实施例是为了更加透彻和完整地理解本发明创造。应当理解的是，本发明创造的附图及实施例仅用于示例性作用，并非用于限制本发明创造的保护范围。
从运行情况和统计结果来看，70％以上的电能表接插件故障都与温度过高有关，因此，在全性能试验中，电能表接插件温升测量是重要检测项目。但是，由于相关电能表接插件只是从结构上优化电能表的安装方式，对投入使用的电能表接插件进行性能测试和管理仍需运维人员进行定期排查，缺少对电能表接插件运行状态的实时监测。
为此，请参照图1所示，本发明创造实施例提供了一种电能表接插件的状态监测方法，包括步骤S101至步骤S104。
步骤S101，在接插件插头处的温度数据大于当前时刻的动态安全阈值的情况下，确定预警等级为第一预警等级，其中，动态安全阈值是根据流经接插件的实时的电流数据，以及实时的环境温度确定的。
步骤S102，在温度数据大于预设倍数的动态安全阈值、小于等于动态安全阈值，且温度趋势异常的情况下，确定预警等级为第二预警等级，其中，基于滑动窗口策略和3σ原则，在连续三个滑动窗口内的温度数据大于预设倍数的动态安全阈值的情况下，确定温度趋势异常。
步骤S103，在温度数据小于等于动态安全阈值，且温度变化率异常的情况下，确定预警等级为第三预警等级，其中，基于滑动窗口策略，在一个滑动窗口内的温度变化量与滑动窗口的时间大小的比值大于预设阈值的情况下，确定温度变化率异常。
步骤S104，基于预警等级、故障类型和剩余寿命，确定接插件的状态监测结果，其中，故障类型是根据温度数据、电流数据和历史数据确定的，剩余寿命是根据温度数据，以及温度数据对应的时间数据预测得到的。
温度数据是实时采集的。需要注意的是，本发明创造实施例中的实时采集是指根据一定采样频率采集，实时数据是指根据一定采样频率采集得到的数据。例如，采用精度为±0.5℃的温度传感器按照1Hz的采样频率进行温度数据采集。
流经电能表接插件的电流数据可以是但不限于通过电流传感器获取的。例如，上述电流传感器为霍尔电流传感器。上述电流数据包括但不限于电流有效值、电流峰值和电流波动频率。
在电能表接插件安装在室内配电箱内的情况下，环境温度是指配电箱内部空气温度。在电能表接插件安装在户外计量箱内的情况下，环境温度是指计量箱内部通风区域的温度。采集环境温度的装置设置在室内配电箱或者户外计量箱的内部。采集环境温度的装置与执行上述状态监测方法的装置采用有线或者无线的方式进行信号传输。
通过设置自适应的上述动态安全阈值，可以在流经接插件的电流为大电流的情况下允许更高的工作温度，避免相关技术使用固定阈值会在大电流场景下误报的风险。其中，大电流的具体定义可以由本领域技术人员根据实际应用场景确定。例如，对于居民日常用电场景下的电能表接插件，流经该接插件的电流大于60A时为大电流。
在追求更高监测精度的应用场景下，动态安全阈值还与运维周期偏差、历史故障关联度、材质耐受系数、温湿度耦合系数、箱体散热效率相关。
示例性地，在运维周期偏差超过6个月的情况下，电能表接插件的松动概率会增加，需要提高预警灵敏度，可以将动态安全阈值降低5%-10%。在电能表接插件于3个月内因温度升高被维修过的情况下，可以将动态安全阈值降低8%-10%。在当前温度数据与接插件材质最高耐受温度的比值大于等于0.8的情况下，将动态安全阈值降低8%-15%。在高温高湿环境下，将动态安全阈值降低5%-10%。例如，在当前环境温度为60℃，湿度为80%的情况下，将动态安全阈值下调7%。在电能表箱内温度与箱外温度的差值大于等于10℃的情况下，箱体散热较差，需要将动态安全阈值降低5%-10%。
上述需要下调动态安全阈值的情况若同时存在多种，则以动态安全阈值降低比例最大的情况为准，并依照对应的最大降低比例对动态安全阈值进行下调。
步骤S102中，预设倍数的具体数值可以由本领域技术人员根据有限次数的实验确定。例如，上述预设倍数的范围为0.75-0.85。本实施例后续以上述预设倍数为0.8为例进行介绍。
滑动窗口的时间大小可以设置为5-10min或者5-15s。其中，5-10min适用于降低计算资源的消耗，5-15s适用于提高监测精度。滑动窗口的步长可以根据滑动窗口的时间大小和温度传感器的采样频率确定。本实施例后续以滑动窗口的时间大小为10s，步长为1s为例进行介绍。
为了得到准确的温度趋势，可以采用指数平滑法或者自回归积分移动平均算法，基于温度与电流的短期时序相关性进行温度趋势预测。
用于确定温度变化率是否异常的预设阈值，可以根据电能表厂商建议值、行业标准或者规范附录确定，也可以根据电能表接插件的具体应用环境确定。例如，厂商针对5(60)A接插件明确固定预警阈值建议设为2.5℃/min，即上述预设阈值为2.5℃/min。
具体而言，用于确定预警等级的预警算法模型可以是梯度提升树（LightGBM）模型，或者梯度提升树模型与长短期记忆网络（LSTM）模型的结合。基于梯度提升树模型进行温度数据、电流数据、时间数据的多特征提取，进而得到动态安全阈值、温度趋势和温度变化率，进行预警等级分级。结合长短期记忆网络模型可以提高温度趋势的计算精度，从而提高预警等级分级的准确性。同时，长短期记忆网络模型也可以用于预测剩余寿命，具体在后续说明。
历史数据可以是但不限于电能表接插件的安装投运时间、故障记录和运维数据。
基于安装投运时间和当前监测时间就可以确定设备运行年限。本实施例后续以基于设备运行年限进行氧化故障分析为例作进一步说明。故障记录可以是但不限于历史故障类型、故障持续时长、故障发生时的温度数据和电流工况。运维数据可以是但不限于部件更换类型和更换时间。
通过预警等级、故障类型和剩余寿命三重分析，可以得到全面且准确的状态监测结果，在对电能表接插件的运行状态进行实时监测的同时，降低安全风险，减轻运维负担。本实施例后续提供了确定故障类型和剩余寿命的优选方式。
优选地，基于步骤S101至步骤S103确定预警等级之前，上述方法还包括：基于四分位法对温度数据和电流数据进行过滤，得到待处理数据。对待处理数据进行标准化处理，得到目标数据，用于确定预警等级。
电能表接插件相关的温度数据、电流数据在实际采集过程中，必然存在异常离群值，例如传感器瞬时故障导致的温度跳变、电网电磁干扰引发的电流尖峰、接线松动导致的瞬时电流波动。
基于四分位法，计算上述数据对应的第一四分位数Q1、第三四分位数Q3、四分位距IQR=Q3-Q1，将超出[Q1-1.5×IQR]~[Q3+1.5×IQR]范围的数值判定为异常离群值并剔除。其中，1.5×IQR是工业数据过滤的通用阈值，可根据电能表接插件的额定工况例如额定电流范围、正常温度波动区间进行倍数微调，例如极端工况下使用2×IQR，适配性强。
基于四分位法进行数据过滤，一方面可以直接适配现场监测的温度数据和电流数据的真实特性，无需依赖数据分布假设。另一方面，计算耗时低于数据采集周期，不会影响后续预警等级的实时判定。
采用Min-Max标准化算法将上述待处理数据的对应特征缩放到[0,1]区间，以提升后续算法模型的收敛速度。
另外，在对算法模型进行训练的过程中也需要对训练数据基于上述四分位法进行异常值剔除，以及基于上述Min-Max标准化算法进行特征归一化处理，且在进行异常值剔除之后、进行特征归一化处理之前，优选为通过添加高斯噪声生成对应于稀缺故障类型的模拟样本，以增强算法模型的训练效果。
优选地，基于步骤S101至步骤S103确定预警等级之前，上述方法还包括：
基于下列公式计算动态安全阈值：
；
式中，表示拟合参数，表示相乘，表示实时的电流数据，表示接插件插头处导电部分的电阻，表示采样时间间隔，表示导电部分的材料比热容，表示导电部分的质量，表示温度补偿值，表示环境温度修正系数，表示实时的环境温度。
拟合参数的初始值为0.5，无量纲。温度补偿值的初始值为30℃。环境温度修正系数的初始值为0.2，无量纲。本领域技术人员可以根据有限次数的实验对拟合参数、温度补偿值和环境温度修正系数的具体数值进行调整。
导电部分的电阻是导电部分的本体电阻与接触电阻之和。本体电阻是插头自身材质的固有电阻。接触电阻是插头与插座接触点的电阻。本领域技术人员根据所使用的电能表接插件和插头的具体型号可预先确定或者测得导电部分的电阻和质量。
采样时间间隔是温度传感器的采样周期，采样频率为1Hz对应的采样时间间隔为1s。
示例性地，在导电部分的材料为铜的情况下，导电部分的材料比热容c为460焦耳每千克摄氏度。
优选地，步骤S104，基于预警等级、故障类型和剩余寿命，确定接插件的状态监测结果之前，上述方法还包括：基于温度数据、电流数据和历史数据确定输入特征。将输入特征输入分类算法模型，得到分类结果，用于表征不同的故障类型，其中，定期基于人工标注的故障数据对分类算法模型进行增量训练，分类算法模型是基于沙普利加性解释值进行特征筛选的。
具体而言，在现有的随机森林分类器的基础上，结合沙普利加性解释值（SHAP）进行特征筛选，可以得到上述分类算法模型，即上述分类算法模型为改进的随机森林分类器，在支持多分类的同时，抗噪声能力强，且可处理非线性特征。
定期可以是但不限于每月。
进行增量训练是指仅调整分类算法模型的决策树权重，能够避免重新训练带来的高成本。
进一步地，基于温度数据、电流数据和历史数据确定输入特征，包括：基于温度数据确定温度波动幅度和温度均值。基于电流数据确定电流波动幅度和电流有效值。基于历史数据确定设备运行年限。其中，输入特征包括温度波动幅度、温度均值、电流波动幅度、电流有效值和设备运行年限；温度波动幅度和电流波动幅度用于表征接触不良故障，温度均值和设备运行年限用于表征氧化故障，电流有效值用于表征过载故障。
例如，在温度波动幅度Tstd＞3℃且电流波动幅度Istd＜5%的情况下，接插件存在接触不良故障。可进一步加入温度变化率ΔT/Δt不稳定这一判定条件，即在温度波动幅度Tstd＞3℃、电流波动幅度Istd＜5%且温度变化率ΔT/Δt异常的情况下，接插件存在接触不良故障。
在温度均值Tavg随设备运行年限tage的年增长＞2℃，且电流有效值正常的情况下，接插件存在氧化故障。
在电流有效值大于1.2倍的额定电流，且温度数据随电流数据同步上升的情况下，接插件存在过载故障。
通过结合温度数据、电流数据和时间数据进行故障诊断，可以突破单一温度数据的局限性，提高状态监测准确率。
另外，相较于相关随机森林模型，可以通过减少树的数量对上述分类算法模型进行简化进行本地初步判断，有助于提高分类速度，减少计算损耗。例如，将树的数量从100减至30。
进一步地，将输入特征输入分类算法模型，得到分类结果之后，上述方法还包括：存储分类结果。调用分类结果，结合分类结果对应的实测故障类型，计算故障分类准确率。在故障分类准确率的下降幅度超过预设阈值的情况下，对分类算法模型进行全量重训练。
例如，用于衡量故障分类准确率下降幅度的上述预设阈值为5%。
定期基于人工标注的故障数据对分类算法模型进行增量训练，以及在故障分类准确率的下降幅度超过预设阈值的情况下对分类算法模型进行全量重训练，使得上述分类算法模型具备在线学习机制。
优选地，步骤S104，基于预警等级、故障类型和剩余寿命，确定接插件的状态监测结果之前，上述方法还包括：基于温度数据，以及温度数据对应的时间数据确定温度衰减曲线。基于温度衰减曲线和故障频次，结合时间序列预测模型，计算温度预测值，其中，故障频次是预设时间内确定预警等级的次数。基于温度预测值首次大于动态安全阈值时对应的时间，确定预计故障时间。基于预计故障时间和当前时间确定接插件的剩余寿命。
温度衰减曲线表征温度均值Tavg随时间的变化趋势。
故障频次可以是但不限于近3个月内确定预警等级的次数。
上述时间序列预测模型可以是长短期记忆网络模型（Long Short-Term Memory，简称LSTM）。用于训练上述时间序列预测模型的训练数据包括历史温度序列和实际更换的时间标签（RUL=0）。
温度预测值是未来一段时间内的温度值，这段时间的具体大小可以由本领域技术人员根据实际需求确定。例如，温度预测值是未来7天内的温度值。
另外，上述预警算法模型和上述分类算法模型可以部署在边缘端，上述时间序列预测模型可以部署在云端。通过温度预警-故障诊断-寿命预测的闭环，实现了电能表接插件故障的全生命周期智能化管理，为电力运维提供数据驱动的决策支持。
本实施例在此提供训练各算法模型需达到的性能指标：训练预警算法模型要求精确率≥98%，平均响应时间≤500ms。训练分类算法模型要求多分类F1分数＞90%。训练时间序列预测模型要求剩余寿命RUL误差≤3天，90%置信区间覆盖实际寿命。
为了对各算法模型进行训练，选取100台不同运行年限的电能表接插件进行试点部署收集10万条数据样本。其中，人为制造接触不良、氧化、过载场景模拟故障注入，验证模型响应速度与诊断准确性。记录极端场景例如高温环境、大电流冲击下的模型表现，补充边缘案例数据。
优选地，在云端部署维护模型，用于结合全网接插件相关数据，通过聚类算法识别共性故障模式例如某批次接插件易氧化，以优化全局维护策略。
优选地，步骤S104，基于预警等级、故障类型和剩余寿命，确定接插件的状态监测结果，包括：基于预警等级的级别确定对应的预警指令。基于剩余寿命确定维护时机。基于预警指令、故障类型和维护时机，确定状态监测结果，用于生成运维建议。
具体而言，在预警等级为第一预警等级的情况下，预警指令为立即告警，包括但不限于发出声光信号。在预警等级为第二预警等级的情况下，预警指令为10分钟内接插件的温度可能会超过动态安全阈值，需重点关注。在预警等级为第三预警等级的情况下，预警指令为提示关注。第二预警等级和第三预警等级对应的关注程度不同，可以通过显示屏上的字体颜色和提示频率区分。
示例性地，在剩余寿命小于30天且故障频次大于5次的情况下，生成7天内更换的建议。在剩余寿命处于30-90天的情况下，生成定期检测建议，例如每10天检测1次。
运维人员基于运维建议上的故障类型进行对应排查和修复。
示例性地，上述状态监测方法的应用流程为：温度传感器采集到当前温度数据为55℃，电流传感器采集到对应的电流数据为10A，环境温度采集装置采集到对应的环境温度为25℃。边缘端的预警算法模型计算出动态安全阈值为40℃。由于当前温度数据大于对应的动态安全阈值，确定第一预警等级。边缘端的分类算法模型同步分析特征：温度波动幅度Tstd为3.5℃，电流波动幅度Istd为1%，诊断为接触不良故障。云端的时间序列预测模型计算出剩余寿命RUL为15天，推送10天内安排触点清洁或更换的维护工单。
综上，本发明创造实施例提供的上述状态监测方法，提高了用电安全性和故障处理效率，能够降低运营成本，保障用电稳定性。通过实时监测接插件温度，当温度异常升高时及时预警，可提前发现因接触不良、氧化、过载导致的过热隐患，避免因高温引发安全事故。减少因接插件故障导致的电路故障范围扩大，降低用电设备损坏风险。借助故障分析功能，能快速定位温度异常的原因例如接触电阻过大、电流过载，缩短故障排查时间，减少人工排查的盲目性。便于运维人员有针对性地进行维修或更换，提高故障处理的精准度和效率，尤其适用于大规模、复杂的用电网络。
请参照图2所示，本发明创造实施例还提供了一种电能表接插件，包括本体1，盖板2，以及安装在本体1和盖板2之间的电路板3。
本体1的插头处设置有温度传感器11，本体1上还设置有电流传感器12。
电路板3上设置有与温度传感器11对应的温度采集接口31，与电流传感器12对应的电流采集接口32，以及与温度采集接口31、电流采集接口32均连接的控制芯片33。
控制芯片33，内置时钟单元，控制芯片33在插头处的温度数据大于当前时刻的动态安全阈值的情况下，确定预警等级为第一预警等级；在温度数据大于预设倍数的动态安全阈值、小于等于动态安全阈值，且温度趋势异常的情况下，确定预警等级为第二预警等级；在温度数据小于等于动态安全阈值，且温度变化率异常的情况下，确定预警等级为第三预警等级；基于预警等级、故障类型和剩余寿命，确定接插件的状态监测结果。
其中，动态安全阈值是根据流经本体的实时的电流数据，以及实时的环境温度确定的，基于滑动窗口策略和3σ原则，在连续三个滑动窗口内的温度数据大于预设倍数的动态安全阈值的情况下，确定温度趋势异常；基于滑动窗口策略，在一个滑动窗口内的温度变化量与滑动窗口的时间大小的比值大于预设阈值的情况下，确定温度变化率异常；故障类型是根据温度数据、电流数据和历史数据确定的，剩余寿命是根据温度数据，以及温度数据对应的时间数据预测得到的。
控制芯片33内置的时钟单元可以实时提供时间数据。
采用高导电材料制成本体1的接插端子，减小接触电阻。
温度传感器11设置在接插件本体1上的位置请参照图3所示。
温度传感器11通过串行外设接口SPI总线连接温度采集接口31。通过安装多个温度传感器11可以进行多点温度监测，全面获取温度信息。
控制芯片33为微控制单元MCU，可对温度传感器11采集的温度信号进行处理，分析状态参数例如单位时间变温值、端子温度峰差，判断温度变化趋势和稳定性，避免因干扰因素例如电压波动导致误判，提高监测准确率。电路板3的结构请参照图4所示。
上述电能表接插件能够自动实时监测自身运行状态，解决相关技术无法对电能表接插件的运行状态进行实时监测的问题。
优选地，本体1在插头13的底部开设有凹槽，温度传感器11设置在凹槽内紧贴插头13。
本体1远离电路板3的一面嵌有OLED显示屏14，OLED显示屏通过集成电路IIC总线连接控制芯片33。OLED显示屏14设置在接插件本体1上的位置请参照图5所示。
具体而言，凹槽是根据温度传感器11的外形开设的。温度传感器11紧贴插头13并灌封塑封，提高绝缘性能的同时，防止振动引起器件损坏产生安全隐患。
优选地，电路板3上还设置有HPLC载波通信模块34，用于将温度预警等级、故障诊断信息上传至云端服务器或本地监控终端。
本发明创造实施例还提供一种存储有计算机程序的非瞬时机器可读介质，其中，上述计算机程序在被计算机的处理器执行时用于使上述计算机执行本发明创造的实施例的方法。
本发明创造实施例还提供一种计算机程序产品，包括计算机程序，其中，计算机程序在被计算机的处理器执行时用于使计算机执行本发明创造的实施例的方法。
本发明创造实施例还提供一种电子设备，包括：至少一个处理器；以及与至少一个处理器通信连接的存储器。上述存储器存储有能够被上述至少一个处理器执行的计算机程序，上述计算机程序在被上述至少一个处理器执行时用于使电子设备执行本发明创造实施例的方法。
参考图6，是本发明创造实施例的服务器或客户端的电子设备的结构框图，其是可以应用于本发明创造的各方面的硬件设备的示例。电子设备旨在表示各种形式的数字电子的计算机设备，诸如，膝上型计算机、台式计算机、工作台、个人数字助理、服务器、刀片式服务器、大型计算机和其它适合的计算机。电子设备还可以表示各种形式的移动装置，诸如，个人数字处理、蜂窝电话、智能电话、可穿戴设备和其它类似的计算装置。本文所示的部件、它们的连接和关系，以及它们的功能仅仅作为示例，并且不意在限制本文中描述的和/或者要求的本发明创造的实现。
如图6所示，电子设备包括计算单元601，其可以根据存储在只读存储器（ROM）602中的计算机程序或者从存储单元608加载到随机访问存储器（RAM）603中的计算机程序，来执行各种适当的动作和处理。在RAM 603中，还可存储电子设备操作所需的各种程序和数据。计算单元601、ROM 602以及RAM 603通过总线604彼此相连。输入/输出（I/O）接口605也连接至总线604。
电子设备中的多个部件连接至I/O接口605，包括：输入单元606、输出单元607、存储单元608以及通信单元609。输入单元606可以是能向电子设备输入信息的任何类型的设备，输入单元606可以接收输入的数字或字符信息，以及产生与电子设备的用户设置和/或功能控制有关的键信号输入。输出单元607可以是能呈现信息的任何类型的设备，并且可以包括但不限于显示器、扬声器、视频/音频输出终端、振动器和/或打印机。存储单元608可以包括但不限于磁盘、光盘。通信单元609允许电子设备通过诸如因特网的计算机网络和/或各种电信网络与其他设备交换信息/数据，并且可以包括但不限于调制解调器、网卡、红外通信设备和/或无线通信收发机，例如蓝牙设备、WiFi设备、WiMax设备、蜂窝通信设备和/或类似物。
计算单元601可以是各种具有处理和计算能力的通用和/或专用处理组件。计算单元601的一些示例包括但不限于CPU、图形处理单元（GPU）、各种专用的人工智能（AI）计算单元、各种运行机器学习模型算法的计算单元、数字信号处理器（DSP），以及任何适当的处理器、控制器、微控制器等。计算单元601执行上文所描述的各个方法和处理。例如，在一些实施例中，本发明创造的方法实施例可被实现为计算机程序，其被有形地包含于机器可读介质，例如存储单元608。在一些实施例中，计算机程序的部分或者全部可以经由ROM 602和/或通信单元609而被载入和/或安装到电子设备上。在一些实施例中，计算单元601可以通过其他任何适当的方式（例如，借助于固件）而被配置为执行上述的方法。
用于实施本发明创造实施例的方法的计算机程序可以采用一个或多个编程语言的任何组合来编写。这些计算机程序可以提供给通用计算机、专用计算机或其他可编程数据处理装置的处理器或控制器，使得计算机程序当由处理器或控制器执行时使流程图和/或框图中所规定的功能/操作被实施。计算机程序可以完全在机器上执行、部分地在机器上执行，作为独立软件包部分地在机器上执行且部分地在远程机器上执行或完全在远程机器或服务器上执行。
在本发明创造实施例的上下文中，机器可读介质可以是有形的介质，其可以包含或存储以供指令执行系统、装置或设备使用或与指令执行系统、装置或设备结合地使用的程序。机器可读介质可以是机器可读信号介质或机器可读储存介质。机器可读信号介质可以包括但不限于电子的、磁性的、光学的、电磁的或红外的系统、装置或设备，或者上述内容的任何合适组合。机器可读存储介质的更具体示例会包括基于一个或多个线的电气连接、便携式计算机盘、硬盘、随机存取存储器（RAM）、只读存储器（ROM）、可擦除可编程只读存储器（EPROM或快闪存储器）、光纤、便捷式紧凑盘只读存储器（CD-ROM）、光学储存设备、磁储存设备或上述内容的任何合适组合。
需要说明的是，本发明创造的实施例使用的术语“包括”及其变形是开放性包括，即“包括但不限于”。术语“基于”是“至少部分地基于”。术语“一个实施例”表示“至少一个实施例”；术语“另一实施例”表示“至少一个另外的实施例”；术语“一些实施例”表示“至少一些实施例”。本发明创造的实施例中提及的“一个”、“多个”的修饰是示意性而非限制性的，本领域技术人员应当理解，除非在上下文另有明确指出，否则应该理解为“一个或多个”。术语“第一”、“第二”等的描述仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示其相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。
本发明创造的实施例所涉及的用户信息（包括但不限于用户设备信息、用户个人信息等）和数据（包括但不限于用于分析的数据、存储的数据、展示的数据等），均为经用户授权或者经过各方充分授权的信息和数据。
本发明创造的实施例所提供的方法实施方式中记载的各个步骤可以按照不同的顺序执行，和/或并行执行。此外，方法实施方式可以包括附加的步骤和/或省略执行示出的步骤。本发明创造的保护范围在此方面不受限制。
“实施例”一词在本说明书中指的是结合实施例描述的具体特征、结构或特性可以包括在本发明创造的至少一个实施例中。该短语出现在说明书中的各个位置并不一定意味着相同的实施例，也不意味着与其它实施例相互排斥而具有独立性或可供选择。本说明书中的各个实施例均采用相关的方式描述，各个实施例之间相同相似的部分互相参见。尤其，对于装置、设备、系统实施例而言，由于其基本相似于方法实施例，所以描述的比较简单，相关之处参见方法实施例的部分说明。
以上所述实施例仅表达了本发明创造的几种实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对保护范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明创造构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本发明创造的保护范围。因此，本发明创造的保护范围应以所附权利要求为准。

Claims (10)

1.一种电能表接插件的状态监测方法，其特征在于，包括：
在接插件插头处的温度数据大于当前时刻的动态安全阈值的情况下，确定预警等级为第一预警等级，其中，所述动态安全阈值是根据流经所述接插件的实时的电流数据，以及实时的环境温度确定的；
在所述温度数据大于预设倍数的所述动态安全阈值、小于等于所述动态安全阈值，且温度趋势异常的情况下，确定预警等级为第二预警等级，其中，基于滑动窗口策略和3σ原则，在连续三个滑动窗口内的温度数据大于所述预设倍数的动态安全阈值的情况下，确定所述温度趋势异常；
在所述温度数据小于等于所述动态安全阈值，且温度变化率异常的情况下，确定预警等级为第三预警等级，其中，基于所述滑动窗口策略，在一个滑动窗口内的温度变化量与所述滑动窗口的时间大小的比值大于预设阈值的情况下，确定所述温度变化率异常；
基于所述预警等级、故障类型和剩余寿命，确定所述接插件的状态监测结果，其中，所述故障类型是根据所述温度数据、所述电流数据和历史数据确定的，所述剩余寿命是根据所述温度数据，以及所述温度数据对应的时间数据预测得到的。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，确定所述预警等级之前，所述方法还包括：
基于下列公式计算动态安全阈值：
；
式中，表示拟合参数，表示相乘，表示所述实时的电流数据，表示接插件插头处导电部分的电阻，表示采样时间间隔，表示所述导电部分的材料比热容，表示所述导电部分的质量，表示温度补偿值，表示环境温度修正系数，表示所述实时的环境温度。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，基于所述预警等级、故障类型和剩余寿命，确定所述接插件的状态监测结果之前，所述方法还包括：
基于所述温度数据、所述电流数据和所述历史数据确定输入特征；
将所述输入特征输入分类算法模型，得到分类结果，用于表征不同的故障类型，其中，定期基于人工标注的故障数据对所述分类算法模型进行增量训练，所述分类算法模型是基于沙普利加性解释值进行特征筛选的。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，基于所述温度数据、所述电流数据和所述历史数据确定输入特征，包括：
基于所述温度数据确定温度波动幅度和温度均值；
基于所述电流数据确定电流波动幅度和电流有效值；
基于所述历史数据确定设备运行年限；
其中，所述输入特征包括所述温度波动幅度、所述温度均值、所述电流波动幅度、所述电流有效值和所述设备运行年限；所述温度波动幅度和所述电流波动幅度用于表征接触不良故障，所述温度均值和所述设备运行年限用于表征氧化故障，所述电流有效值用于表征过载故障。
5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，将所述输入特征输入分类算法模型，得到分类结果之后，所述方法还包括：
存储所述分类结果；
调用所述分类结果，结合所述分类结果对应的实测故障类型，计算故障分类准确率；
在所述故障分类准确率的下降幅度超过预设阈值的情况下，对所述分类算法模型进行全量重训练。
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，基于所述预警等级、故障类型和剩余寿命，确定所述接插件的状态监测结果之前，所述方法还包括：
基于所述温度数据，以及所述温度数据对应的时间数据确定温度衰减曲线；
基于所述温度衰减曲线和故障频次，结合时间序列预测模型，计算温度预测值，其中，所述故障频次是预设时间内确定所述预警等级的次数；
基于所述温度预测值首次大于所述动态安全阈值时对应的时间，确定预计故障时间；
基于所述预计故障时间和当前时间确定所述接插件的剩余寿命。
7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，基于所述预警等级、故障类型和剩余寿命，确定所述接插件的状态监测结果，包括：
基于所述预警等级的级别确定对应的预警指令；
基于所述剩余寿命确定维护时机；
基于所述预警指令、所述故障类型和所述维护时机，确定所述状态监测结果，用于生成运维建议。
8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，确定所述预警等级之前，所述方法还包括：
基于四分位法对所述温度数据和所述电流数据进行过滤，得到待处理数据；
对所述待处理数据进行标准化处理，得到目标数据，用于确定所述预警等级。
9.一种电能表接插件，其特征在于，包括本体，盖板，以及安装在所述本体和所述盖板之间的电路板；
所述本体的插头处设置有温度传感器，所述本体上还设置有电流传感器；
所述电路板上设置有与所述温度传感器对应的温度采集接口，与所述电流传感器对应的电流采集接口，以及与所述温度采集接口、所述电流采集接口均连接的控制芯片；
所述控制芯片，内置时钟单元，所述控制芯片在所述插头处的温度数据大于当前时刻的动态安全阈值的情况下，确定预警等级为第一预警等级；在所述温度数据大于预设倍数的所述动态安全阈值、小于等于所述动态安全阈值，且温度趋势异常的情况下，确定预警等级为第二预警等级；在所述温度数据小于等于所述动态安全阈值，且温度变化率异常的情况下，确定预警等级为第三预警等级；基于所述预警等级、故障类型和剩余寿命，确定所述接插件的状态监测结果；
其中，所述动态安全阈值是根据流经所述本体的实时的电流数据，以及实时的环境温度确定的，基于滑动窗口策略和3σ原则，在连续三个滑动窗口内的温度数据大于所述预设倍数的动态安全阈值的情况下，确定所述温度趋势异常；基于所述滑动窗口策略，在一个滑动窗口内的温度变化量与所述滑动窗口的时间大小的比值大于预设阈值的情况下，确定所述温度变化率异常；所述故障类型是根据所述温度数据、所述电流数据和历史数据确定的，所述剩余寿命是根据所述温度数据，以及所述温度数据对应的时间数据预测得到的。
10.根据权利要求9所述的电能表接插件，其特征在于，所述本体在所述插头的底部开设有凹槽，所述温度传感器设置在所述凹槽内紧贴所述插头；
所述本体远离所述电路板的一面嵌有OLED显示屏，所述OLED显示屏通过集成电路总线连接所述控制芯片。
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