一种基于电能表的数据采集方法

本发明涉及数据处理领域，具体涉及一种基于电能表的数据采集方法，通过在车间部署智能电能表采集设备用电数据，并将数据传输至中心数据库，基于预处理数据，采用改进的ARIMA模型对未来电量进行预测，该模型在传统ARIMA基础上引入相对波动敏感度、设备状态修正及异常显著性指数，实现对预测残差的动态抑制。最终预测值与实际用电数据对比后，当偏差超出预设阈值时，系统自动触发预警，及时通知维护人员对设备异常进行检查和修复。本发明通过智能电能表采集数据，结合改进ARIMA模型及动态残差抑制，实现对工业设备用电异常的实时预测和预警。