一种站端电能计量装置计量性能在线判别方法与装置与流程

本发明涉及电能计量装置计量性能在线判别，具体为一种站端电能计量装置计量性能在线判别方法与装置。

背景技术：

1、站端电能计量装置的计量性能在线判别是指通过对电能计量装置的实时数据进行分析和评估，以确定其计量性能是否正常或存在异常情况。这种在线判别可以帮助检测系统操作人员及时发现计量装置的问题，并采取相应的措施进行修复或更换，以确保计量数据的准确性和可靠性。以下是一些常用的方法和指标，用于站端电能计量装置计量性能的在线判别：满足准确度要求：电能计量装置的准确度是评估其计量性能的重要指标。在线判别可通过与预设的准确度要求进行比较，检查计量装置是否在允许的误差范围内。数据连续性和稳定性：计量装置应能提供连续、稳定的数据输出。在线判别可以检测数据的连续性和稳定性，识别是否存在数据中断、跳变或异常波动等问题。频率和相位测量：电能计量装置通常需要准确测量电压和电流的频率和相位信息。在线判别可以验证这些测量值与标准频率和相位之间的差异，以判断计量装置的频率和相位测量性能。功率测量：电能计量装置应能准确测量有功功率、无功功率和视在功率等参数。在线判别可以比较计量装置测量的功率值与实际负载的期望值或其他参考值，以检测是否存在偏差或异常情况。校准和校验：定期对电能计量装置进行校准和校验是确保其计量性能的重要步骤。在线判别可以监测最近一次校准和校验的时间，并提供警报或提醒，以确保计量装置按计划进行维护和检修。异常检测：通过建立基于历史数据和模式识别算法的异常检测模型，可以在线判别电能计量装置的异常情况。这些异常可能包括数据异常、传感器故障或计算算法错误等。

2、但是目前电能计量涉及多个参数和变量之间的关联分析，例如电压、电流、功率因数等。目前的在线判别方法可能在多变量关联分析方面存在一定的局限性，无法充分考虑不同参数之间的复杂关系。以及在线判别的准确性和可靠性受到采集到的数据质量的影响。如果数据采集系统存在故障或传输错误，将会影响判别结果的准确性。

技术实现思路

1、针对现有技术的不足，本发明提供了一种站端电能计量装置计量性能在线判别方法与装置，解决了采集到的数据质量不稳定、多变量关联分析不足的问题。

2、为实现以上目的，本发明通过以下技术方案予以实现：包括：

3、s1、使用高精度的传感器对数据进行采集，并进行定期校准，确保采集到的数据具有准确性和稳定性，再引入数据重复采样技术，多次采样并取平均值，用于来减少随机误差对数据质量的影响。

4、s2、使用信噪比和总谐波失真来评估数据采集质量的稳定性和准确性，当数据质量不达标时，使用数字滤波算法对采集到的数据进行滤波，以去除高频噪声和干扰，滤波采用iir滤波器，计量性能指标为功率因数、电流失真、频率偏差、频率稳定性、瞬时电压变化、谐波畸变，数字滤波算法具体为低通滤波。

5、s3、设计多变量关联分析模型，捕捉数据中复杂的多变量关系，将特征作为输入变量，计量性能指标作为输出变量，训练模型以学习变量之间的关联关系，多变量关联分析模型为线性回归模型，线性回归模型表示为：

6、y＝w1x1+w2x2+…+wn×xn+b

7、其中，y是计量性能指标，x1,x2,…,xn是输入变量，w1,w2,…,wn是模型的权重参数，b是模型的偏置参数；

8、通过训练模型，确定权重参数和偏置参数的值，可以预测计量性能指标y，并与实际观测值进行比较，以评估计量性能。

9、s4、使用判别规则和阈值来评估计量性能异常的严重程度，确定误差范围、波动程度、偏离标准值的程度，判定计量性能是否满足预定要求，判别规则包括绝对阈值判别、相对阈值判别、级别划分，级别划分将异常程度划分为多个级别，根据不同级别制定相应的判别规则和阈值，例如，将电压偏差分为轻微、中等和严重三个级别，根据不同级别设定不同的阈值来判断异常程度。

10、s5、检测到计量性能异常，计量性能异常包括电能计量异常、电流质量异常、频率质量异常、功率质量异常，判别系统生成相应的报警信息，报警信息包括向相关人员发送警报通知、生成报警日志与触发反馈机制，触发反馈机制具体为自动关断电路。

11、s6、设计用户界面和可视化工具，并将实时数据、判别结果和报警信息进行显示，以方便监测和分析。

12、s7、引入连续学习和自适应算法，不断更新判别模型和参数，以适应数据特性的变化和系统演化，调用历史数据，使用历史数据进行模型验证，并结合多变量关联分析模型进行校准和优化，以提高计量性能判别的准确性和鲁棒性。

13、进一步的是：

14、所述滤波采用iir滤波器，所述计量性能指标为功率因数、电流失真、频率偏差、频率稳定性、瞬时电压变化、谐波畸变。

15、进一步的是：

16、所述报警信息包括向相关人员发送警报通知、生成报警日志与触发反馈机制，所述触发反馈机制具体为自动关断电路。

17、进一步的是：

18、所述多变量关联分析模型为线性回归模型，所述线性回归模型表示为：

19、y＝w1x1+w2x2+…+wn×xn+b

20、其中，y是计量性能指标，x1,x2,…,xn是输入变量，w1,w2,…,wn是模型的权重参数，b是模型的偏置参数。

21、进一步的是：

22、所述步骤s4中所述判别规则包括绝对阈值判别、相对阈值判别、级别划分。

23、进一步的是：

24、所述计量性能异常包括电能计量异常、电流质量异常、频率质量异常、功率质量异常。

25、进一步的是：

26、所述数字滤波算法具体为低通滤波。

27、进一步的是：

28、一种站端电能计量装置计量性能在线判别装置，包括数据采集器、通信模块、数据处理器、用户界面和可视化工具模块、储存显示模块，数据采集器与处理器电性连接，通信模块与处理器电性连接，用户界面和可视化工具模块与储存显示模块电性连接，数据采集器包括温度传感器、压力传感器、湿度传感器、加速度传感器，数据处理器包括模拟-数字转换器、放大器、滤波器；

29、更进一步的是：

30、所述的数据采集器包括温度传感器、压力传感器、湿度传感器、加速度传感器。

31、所述数据采集器的数据经数据处理器再经通信模块连接到所述用户界面和所述可视化工具模块，并存储到所述存储显示模块。

32、本发明与现有技术相比，具备以下有益效果：

33、该站端电能计量装置计量性能在线判别方法，通过高精度的传感器对数据进行采集，并进行定期校准，确保采集到的数据具有准确性和稳定性，设计多变量关联分析模型，捕捉数据中复杂的多变量关系，将特征作为输入变量，计量性能指标作为输出变量，并通过多变量关联分析模型为线性回归模型，判别计量性能异常，进而解决采集到的数据质量不稳定、多变量关联分析不足的问题。

技术特征：

1.一种站端电能计量装置计量性能在线判别方法，

2.根据权利要求1所述的一种站端电能计量装置计量性能在线判别方法，其特征在于：

3.根据权利要求1所述的一种站端电能计量装置计量性能在线判别方法，其特征在于：

4.根据权利要求1所述的一种站端电能计量装置计量性能在线判别方法，其特征在于：

5.根据权利要求1所述的一种站端电能计量装置计量性能在线判别方法，其特征在于：

6.根据权利要求1所述的一种站端电能计量装置计量性能在线判别方法，其特征在于：

7.根据权利要求1所述的一种站端电能计量装置计量性能在线判别方法，其特征在于：

8.根据权利要求1所述的一种站端电能计量装置计量性能在线判别方法，

9.根据权利要求8所述的一种站端电能计量装置计量性能在线判别装置，其特征在于：

10.根据权利要求8所述的一种站端电能计量装置计量性能在线判别装置，

技术总结
本发明提供一种站端电能计量装置计量性能在线判别方法与装置。该站端电能计量装置计量性能在线判别方法与装置，S1、使用高精度的传感器对数据进行采集，并进行定期校准，确保采集到的数据具有准确性和稳定性。该站端电能计量装置计量性能在线判别方法与装置，该站端电能计量装置计量性能在线判别方法，通过高精度的传感器对数据进行采集，并进行定期校准，确保采集到的数据具有准确性和稳定性，设计多变量关联分析模型，捕捉数据中复杂的多变量关系，将特征作为输入变量，计量性能指标作为输出变量，并通过多变量关联分析模型为线性回归模型，判别计量性能异常，进而解决采集到的数据质量不稳定、多变量关联分析不足的问题。

技术研发人员：王超,刘文斌,高俊伟,徐伟,钱铖,齐文雷
受保护的技术使用者：国网伊犁伊河供电有限责任公司
技术研发日：
技术公布日：2024/12/5