内容说明
本发明涉及电能表技术领域，尤其涉及一种智能电能表的故障远程判断方法及其系统。
发明背景
目前，随着智能电网的构建，智能电表的推广和技术的不断发展，可以实现对于电能表数据的实时采集以及远程分析等，例如，通过远程通信方式电能计量装置进行校验检测或者公开号为CN1368777A的发明专利文献提及的电能表远程数据采集方案。
但是，在现有电力用户现场的电能表故障判断方法中，依然是采用传统的人工到达现场对电能表进行检测校验来进行判断的方式。这种方式需要耗费电力公司大量的人力资源，而且无法及时的发现电能表的故障，对于故障期间内的电力用量难以统计，造成用户以及电力公司的不便。
另外，现有还有一些直接利用电能表数据，在远程对电能表进行故障判断的方法。但是，这种方法通常使用统一的标准进行判断，较为简单，无法很好的筛查具体的故障情况，存在较大的片面性，很容易出现误报的情形，导致工作人员需要频繁的外出检测，应用效果不佳。因此，现有技术还有待发展。
发明内容
鉴于上述现有技术的不足之处，本发明的目的在于提供一种智能电能表的故障远程判断方法及其系统，旨在解决现有技术中智能电能表故障排查不便，容易误报的问题。
为了达到上述目的，本发明采取了以下技术方案：一种智能电能表的故障远程判断方法，所述故障远程判断方法包括：通过远程通信接口获取智能电能表采集的电压及电流参数值；将获取的电压及电流参数值与预设阈值进行比对；若电压或电流参数值超过预设阈值时，判断智能电能表处于故障状态；获取处于故障状态的智能电能表的位置并采集相对应位置的与电网运行相关的影响因素情况；在采集与电网运行相关的影响因素时，采用分区分块的方法，对馈线段采取行向量法分析，并基于故障扩散的搜索，附加额外的分区条件从而形成若干节点分类采集。
图为本发明具体实施例的智能电能表的故障远程判断方法的方法流程图
其中，假设每个节点k中包含有i个串联件和j个负荷，区域功率负荷P，依据所述与电网运行相关的影响因素情况，与预设的历史数据库进行比对，获得相对应的智能电能表的正常参数值。 基于正常参数值，通过预设的故障判定准则，判断智能电能表的故障类型。所述的智能电能表的故障远程判断方法，其中，所述方法还包括：在远程通信接口无法获取智能电能表采集的电压及电流参数值时，判断智能电能表为通信故障。
所述的智能电能表的故障远程判断方法，其中，所述历史数据库具体通过如下方法构建：对正常运行的智能电能表，在特定影响因素下，测量其电压及电流参数值及其变化曲线；改变影响因素，重复测量相对应的电压及电流参数值及其变化曲线，获得若干正常参数值，形成所述历史数据库。
所述的智能电能表的故障远程判断方法，其中，所述“依据所述影响因素情况，与预设的历史数据库进行比对，获得相对应的智能电能表的正常参数值”的步骤具体包括：为每一影响因素设置权重值；依据权重值大小，对每一影响因素进行排序后，通过广度优先搜索，在所述历史数据库中搜索获得相对应的智能电能表的正常参数值。
所述的智能电能表的故障远程判断方法，其中，所述智能电能表故障类型包括：超差故障、电源单元故障、失流故障、失压故障。一种智能电能表的故障远程判断系统，其中，所述系统包括：采集模块，用于通过远程通信接口获取智能电能表采集的电压及电流参数值；比对模块，用于将获取的电压及电流参数值与预设阈值进行比对；若电压或电流参数值超过预设阈值时，判断智能电能表处于故障状态；信息获取模块，用于获取处于故障状态的智能电能表的位置并采集相对应位置的与电网运行相关的影响因素情况；搜索模块，用于依据所述与电网运行相关的影响因素情况，与预设的历史数据库进行比对，获得相对应的智能电能表的正常参数值；结果输出模块，用于基于正常参数值，通过预设的故障判定准则，判断智能电能表的故障类型。
所述的智能电能表的故障远程判断系统，其中，所述结果输出模块还用于在远程通信接口无法获取智能电能表采集的电压及电流参数值时，判断智能电能表为通信故障。
所述的智能电能表的故障远程判断系统，其中，所述系统还包括历史数据库构建模块，用于对正常运行的智能电能表，在特定影响因素下，测量其电压及电流参数值及其变化曲线；以及改变影响因素，重复测量相对应的电压及电流参数值及其变化曲线，获得若干正常参数值，形成所述历史数据库。
所述的智能电能表的故障远程判断系统，其中，所述搜索模块还用于：为每一影响因素设置权重值；以及依据权重值大小，对每一影响因素进行排序后，通过广度优先搜索，在所述历史数据库中搜索获得相对应的智能电能表的正常参数值。
本发明有益效果在于，本发明提供的一种智能电能表的故障远程判断方法及其系统，首先将电能表判断为故障，然后通过数据库信息进行比对，继续通过与数据库的比对，进一步判断电能表的故障类型。由于采用了比较式的方法，能够更为可靠的判断电能表的故障，而且由于提供了更为详尽的判断依据及判断结果，避免数据的片面性，能够很好的减轻电力工作人员在电能表排查过程中的工作负担，具有良好的应用前景。