一种电能表故障数量预测方法

摘要

本发明公开了一种电能表故障数量预测方法,涉及一种故障预测方法。现有技术都是关于电能表需求或者轮换的方法，还没有对批次电能表每月发生的故障数量进行预测。本发明包括步骤：首先对导入的数据，求取序列的移动平均数序列，然后对移动平均序列创建ARIMA模型，并用模型对移动平均序列的未来进行预测。最后对于预测的数据还原季节性，最终得到预测结果。本技术方案将时间序列分解模型、指数平滑模型和时间序列ARIMA模型结合使用，可以取长补短；提高预测电能表故障数量的准确度，经济上，也避免了电能表超期及积压导致的质量风险和财产损失，降低了超期表返回的成本投入，避免了库存电能表的积压。