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申请/专利权人：浙江松夏仪表有限公司

摘要：本发明涉及电表预付费技术领域，具体公开基于人工智能的电表预付费方法及系统，该方法包括：用电峰值比对、电表异常状态判定以及电表预付费状态判定；首先得到用户的用电峰值、判定电表的异常状态指数，从而更精确地预测用电峰值和判定电表异常状态；匹配出用户的电费预缴额，与用户的缴纳系统中的电费剩余额进行比对，以此用户可以掌握自身的电费使用情况，有助于用户更好地管理自己的电费开支，并且采用数据分析和有效的模型相结合可以大大简化对用户电表预付费的管理流程，提高用户电表预付费的工作效率。

主权项：1.基于人工智能的电表预付费方法，其特征在于，包括：用电峰值比对：采集用户的用电信息，评估用户的用电消耗度，并与设定的用电消耗阈值进行比对，得到用户的用电峰值；电表异常状态判定：对用户对应智能电表的运行状态进行监测，以判定电表的异常状态指数；电表预付费状态判定：将用户的用电峰值以及电表的异常状态指数进行综合分析，并匹配出用户的电费预缴额，与用户的缴纳系统中的电费剩余额进行比对，最终对用户的电表预付费状态进行判定；用户的用电消耗影响程度系数，具体表达式为： 其中β表示为用户的用电消耗影响程度系数，CS表示为用户在设定的用电评估周期内的用电次数，GL表示为用户在用电评估周期内的峰值功率，GL′表示为峰值参考功率，f1表示为用电单位次数对应的影响因子，f3表示为预定义的峰值功率对应的修正因子，e为自然常数；用户的用电负荷影响程度系数，具体表达式为： 其中C表示为用户的用电负荷影响程度系数，δ表示为用户在用电评估周期内的用电负荷增长指数，FZ表示为用户在用电评估周期内的负载率，FZ′表示为负载参照率，b1表示为预定义的用电负荷增长指数对应单位数值的影响因子，bz表示为预定义的负载率对应的修正因子；用户的用电消耗度，具体分析过程为：将用户的用电消耗影响程度系数与设定的用电消耗影响程度系数对应的权重因子相乘，得到用户的用电消耗影响指标；将用户的用电负荷影响程度系数与设定的用电负荷影响程度系数对应的权重因子相乘，得到用户的用电负荷影响指标；将用户的用电消耗影响指标与用户的用电负荷影响指标相加，得到用户的用电消耗度；用户的用电峰值，具体分析过程为：将用户的用电消耗度与设定的用电消耗阈值进行比对，并将用户的用电消耗度与用电消耗阈值进行差值处理，得到用户的用电消耗偏差值，与设定的各用电消耗偏差值区间对应的用电峰值进行匹配，具体匹配过程为：定义一系列用电消耗偏差值区间以及每个区间对应的用电峰值；将用电消耗偏差值与电消耗偏差值区间进行比对；确定了电消耗偏差值区间后，将其对应的用电峰值记为用户的用电峰值D；电表的异常状态指数，具体分析过程为：对用户对应智能电表的运行状态进行监测，将获取的用户对应智能电表在各用电评估时间点的电流值以及电压值进行比值处理，并经由欧姆定律得到用户对应智能电表在各用电评估时间点的有效电阻值，与用户服务数据库中存储的有效电阻适配值进行分析综合处理，得到的数值记为用户对应智能电表在用电评估周期内的有效电阻影响指标；根据用户对应智能电表在各用电评估时间点的电流值以及电压值，构建出用户对应智能电表的电压电流曲线，并从中测量得到用户对应智能电表在各用电评估时间段下的电能变化直线距离，最终通过斜率计算提取出用户对应智能电表在各用电评估时间段下的电能变化角度，经由平均值处理得到用户对应智能电表在用电评估周期内的电能平均变化指标，综合分析电表的异常状态指数；电表的异常状态指数，具体表达式为：θ＝ln1+K*g1+N*g2其中θ表示为电表的异常状态指数，K表示为用户对应智能电表在用电评估周期内的有效电阻影响指标，N表示为用户对应智能电表在用电评估周期内的电能平均变化指标，g1表示为预定义的有效电阻影响指标对应单位数值的影响因子，g2表示为预定义的电能平均变化指标对应单位数值的影响因子；用户的用电消耗度，具体分析过程为：根据用户的用电信息，可以提取得到用户的用电消耗关联信息以及用电负荷关联信息；将用户的用电消耗影响程度系数与设定的用电消耗影响程度系数对应的权重因子相乘，得到用户的用电消耗影响指标；将用户的用电负荷影响程度系数与设定的用电负荷影响程度系数对应的权重因子相乘，得到用户的用电负荷影响指标；将用户的用电消耗影响指标与用户的用电负荷影响指标相加，得到用户的用电消耗度；匹配出用户的电费预缴额，具体分析过程为：分析用户的用电预估度，与用户服务数据库中定义的各用电预估度区间对应的电费预缴额通过查找算法进行匹配，以此得到用户的电费预缴额；用户的用电预估度，具体表达式为： 其中ω表示为用户的用电预估度，D表示为用户的用电峰值，θ表示为电表的异常状态指数，ε1表示为预定义的用电峰值对应的权重因子，ε2表示为预定义的异常状态指数对应的权重因子。

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