CN104656053A - 电能计量装置状态估计方法及系统 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种电能计量装置状态估计方法及系统，该方法包括：获取虚拟网络模型中每个电能计量装置的估计相关参数；利用所有所述估计相关参数，构建所述虚拟网络模型中所有所述电能计量装置的域模型；利用所述域模型，参考预设状态估计规则，判断每个所述电能计量装置的状态是否正常；当所述所有电能计量装置的状态都正常时，确定状态估计结果为正常；否则，确定所述状态估计结果为异常。以上整个估计过程都是自动化的，实际应用中是由相关程序自动执行的，并且计算方法简单，有效解决了现有的状态估计方法需要大量的人工干预和复杂的计算过程，工作效率低，并且状态估计结果可靠性低的问题。

Description

电能计量装置状态估计方法及系统

技术领域

本发明涉及设备状态估计技术领域，特别是涉及一种电能计量装置状态估计方法及系统。

背景技术

在电力公司使用的远程抄表系统中，为了保证电能计量装置能够正常运行及其计量数据的可靠性，通常需要对电能计量装置的运行状态进行远程估计。

现有的状态估计方法往往需要大量的人工干预和复杂的计算过程，工作效率低，并且人工干预容易出错导致状态估计结果可靠性低。

发明内容

有鉴于此，本发明提供了一种电能计量装置状态估计方法及系统，以解决现有的状态估计方法需要大量的人工干预和复杂的计算过程，工作效率低，并且状态估计结果可靠性低的问题。

为解决上述技术问题，本发明提供一种电能计量装置状态估计方法，包括:

获取虚拟网络模型中每个电能计量装置的估计相关参数，所述估计相关参数包括：电压等级、使用时间、计量精度及检定间隔周期；

利用所有所述估计相关参数，构建所述虚拟网络模型中所有所述电能计量装置的域模型；

利用所述域模型，参考预设状态估计规则，判断每个所述电能计量装置的状态是否正常；

当所述所有电能计量装置的状态都正常时，确定状态估计结果为正常；否则，确定所述状态估计结果为异常。

优选的，在确定所述状态估计结果为异常之后，还包括：

计算所述域模型中每个电能计量装置的可靠性概率，并将所有所述可靠性概率由大到小排序；

确定排序在后预设比例的电能计量装置，并对其进行关键因子分析，得到使得所述状态估计结果为异常的主要影响因子。

优选的，利用AHP层次分析法对所述排序在后预设比例的电能计量装置进行分析，得到使得所述状态估计结果为异常的主要影响因子。

优选的，在获取虚拟网络模型中每个电能计量装置的估计相关参数之前，还包括：

依据所有所述电能计量装置的实际连接关系，构建与所述所有电能计量装置的虚拟网络模型。

优选的，所述域模型为集合Ω_d(i,j,F) ^Δ {y|x_d(y)∈A(y)}，其中，F为每个电能计量装置的故障状态集合；i，j分别为故障前、后的虚拟网络模型中的位置；x_d(y)是故障清除瞬间系统的状态；A(y)是域模型状态空间上环绕由注入y所决定的平衡点产生的稳定域。

优选的，将所述域模型中每个电能计量装置在所述稳定域中的元素占所述域模型空间状态中的元素的比例作为该电能计量装置的可靠性概率。

优选的，还包括：

在确定所述状态估计结果为异常时，显示状态异常提示信息和/或发出状态异常提示音。

本发明还提供了一种电能计量装置状态估计系统，包括:

参数获取单元，用于获取虚拟网络模型中每个电能计量装置的估计相关参数，所述估计相关参数包括：电压等级、使用时间、计量精度及检定间隔周期；

域模型构建单元，用于利用所有所述估计相关参数，构建所述虚拟网络模型中所有所述电能计量装置的域模型；

状态估计单元，用于利用所述域模型，参考预设状态估计规则，判断每个所述电能计量装置的状态是否正常；当所述所有电能计量装置的状态都正常时，确定状态估计结果为正常；否则，确定所述状态估计结果为异常。

从上述本发明所公开的技术方案中可以看出，获取虚拟网络模型中每个电能计量装置的估计相关参数，并利用这些估计相关参数构建域模型；然后，利用所述域模型，参考预设状态估计规则，判断每个所述电能计量装置的状态是否正常；当所述所有电能计量装置的状态都正常时，确定状态估计结果为正常；否则，确定所述状态估计结果为异常；以上整个估计过程都是自动化的(确切的说，是基于虚拟网络模型中所有所述电能计量装置的域模型自动进行的)，实际应用中是由相关程序自动执行的，并且计算方法简单，有效解决了现有的状态估计方法需要大量的人工干预和复杂的计算过程，工作效率低，并且状态估计结果可靠性低的问题。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据提供的附图获得其他的附图。

图1为本发明一种电能计量装置状态估计方法实施例1的流程图；

图2为本发明一种电能计量装置状态估计方法实施例2的流程图；

图3为本发明一种电能计量装置状态估计系统实施例1的结构框图。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

本发明的核心是提供一种电能计量装置状态估计方法及系统，以解决现有的状态估计方法需要大量的人工干预和复杂的计算过程，工作效率低，并且状态估计结果可靠性低的问题。

为了使本技术领域的人员更好地理解本发明方案，下面结合附图和具体实施方式对本发明作进一步的详细说明。

参考图1，示出了本发明一种电能计量装置状态估计方法实施例1的流程图，该方法可以包括以下步骤:

步骤S100、获取虚拟网络模型中每个电能计量装置的估计相关参数，所述估计相关参数包括：电压等级、使用时间、计量精度及检定间隔周期；

需要说明的是，本发明中所涉及的虚拟网络模型是基于确定的待估计的电能计量装置及其在实际应用中的实际物理连接关系构建的，也就是，在获取虚拟网络模型中每个电能计量装置的估计相关参数之前，还包括：

依据所有所述电能计量装置的实际连接关系，构建与所述所有电能计量装置的虚拟网络模型。

具体地，需要工作人员预先完成以下步骤：去除所有连接符合的线路和负荷装置，替换为虚拟负荷顶点；用图的顶点代表计量装置，边代表装置间剩余的连接线路，构成虚拟网络模型。在这个过程中，可以采集并确定每个电能计量装置的估计相关参数，比如，可以将电能计量装置按照电压等级分类，高压高的作为高等级类别。

步骤S101、利用所有所述估计相关参数，构建所述虚拟网络模型中所有所述电能计量装置的域模型；

步骤S102、利用所述域模型，参考预设状态估计规则，判断每个所述电能计量装置的状态是否正常；当所述所有电能计量装置的状态都正常时，进入步骤S103；否则，进入步骤S104；

本发明中，具体地，所述域模型为集合Ω_d(i,j,F) ^Δ {y|x_d(y)∈A(y)}，其中，F为每个电能计量装置的故障状态集合；i，j分别为故障前、后的虚拟网络模型中的位置；x_d(y)是故障清除瞬间系统的状态；A(y)是域模型状态空间上环绕由注入y所决定的平衡点产生的稳定域。

步骤S103、确定状态估计结果为正常；

步骤S104、确定所述状态估计结果为异常。

本发明中，为了便于工作人员及时发现状态估计有异常，在确定所述状态估计结果为异常时，显示状态异常提示信息和/或发出状态异常提示音。

以上本发明提供的电能计量装置状态估计方法中，整个估计过程都是自动化的(确切的说，是基于虚拟网络模型中所有所述电能计量装置的域模型自动进行的)，实际应用中是由相关程序自动执行的，并且计算方法简单，有效解决了现有的状态估计方法需要大量的人工干预和复杂的计算过程，工作效率低，并且状态估计结果可靠性低的问题。

参考图2，示出了本发明一种电能计量装置状态估计方法实施例2的流程图，在确定所述状态估计结果为异常之后，还包括对出现该异常结果的关键原因进行分析的步骤，具体可以包括如下步骤：

步骤S200、计算所述域模型中每个电能计量装置的可靠性概率，并将所有所述可靠性概率由大到小排序；

本发明中，优选的，将所述域模型中每个电能计量装置在所述稳定域中的元素占所述域模型空间状态中的元素的比例作为该电能计量装置的可靠性概率。

步骤S201、确定排序在后预设比例的电能计量装置，并对其进行关键因子分析，得到使得所述状态估计结果为异常的主要影响因子。

具体地，本发明中，优选地利用AHP层次分析法对所述排序在后预设比例的电能计量装置进行分析，得到使得所述状态估计结果为异常的主要影响因子。

在远程获取信息数量较少和计量装置数量较大情况下，为了获得较高的装置故障检测率和较低的计算分析时间，采用上述本发明所公开的电能计量装置状态估计方法(基于域模型和关键因子分析)：将估计范围内多个计量装置的虚拟网络连接模型，对虚拟网络中的计量整体进行域模型分析。然后对其中可靠性排序较低的装置建立状态估计模型，再进一步针对具体装置采用关键因子分析算法进行装置的状态分析，实现电能计量装置的远程状态估计。

与上述本发明一种电能计量装置状态估计方法实施例1相对应，本发明还提供了一种电能计量装置状态估计系统，参考图3，该系统300可以包括:

参数获取单元301，用于获取虚拟网络模型中每个电能计量装置的估计相关参数，所述估计相关参数包括：电压等级、使用时间、计量精度及检定间隔周期；

域模型构建单元302，用于利用所有所述估计相关参数，构建所述虚拟网络模型中所有所述电能计量装置的域模型；

状态估计单元303，用于利用所述域模型，参考预设状态估计规则，判断每个所述电能计量装置的状态是否正常；当所述所有电能计量装置的状态都正常时，确定状态估计结果为正常；否则，确定所述状态估计结果为异常。

需要说明的是，本说明书中的各个实施例均采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其它实施例的不同之处，各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可。对于系统类实施例而言，由于其与方法实施例基本相似，所以描述得比较简单，相关之处参见方法实施例的部分说明即可。

以上对本发明所提供的电能计量装置状态估计方法及系统进行了详细介绍。本文中应用了具体个例对本发明的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本发明的方法及其核心思想。应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以对本发明进行若干改进和修饰，这些改进和修饰也落入本发明权利要求的保护范围内。

Claims (8)

1.一种电能计量装置状态估计方法，其特征在于，包括:

获取虚拟网络模型中每个电能计量装置的估计相关参数，所述估计相关参数包括：电压等级、使用时间、计量精度及检定间隔周期；

利用所有所述估计相关参数，构建所述虚拟网络模型中所有所述电能计量装置的域模型；

利用所述域模型，参考预设状态估计规则，判断每个所述电能计量装置的状态是否正常；

当所述所有电能计量装置的状态都正常时，确定状态估计结果为正常；否则，确定所述状态估计结果为异常。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，在确定所述状态估计结果为异常之后，还包括：

计算所述域模型中每个电能计量装置的可靠性概率，并将所有所述可靠性概率由大到小排序；

确定排序在后预设比例的电能计量装置，并对其进行关键因子分析，得到使得所述状态估计结果为异常的主要影响因子。

3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，利用AHP层次分析法对所述排序在后预设比例的电能计量装置进行分析，得到使得所述状态估计结果为异常的主要影响因子。

4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，在获取虚拟网络模型中每个电能计量装置的估计相关参数之前，还包括：

依据所有所述电能计量装置的实际连接关系，构建与所述所有电能计量装置的虚拟网络模型。

5.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述域模型为集合其中，F为每个电能计量装置的故障状态集合；i，j分别为故障前、后的虚拟网络模型中的位置；x_d(y)是故障清除瞬间系统的状态；A(y)是域模型状态空间上环绕由注入y所决定的平衡点产生的稳定域。

6.如权利要求5所述的方法，其特征在于，将所述域模型中每个电能计量装置在所述稳定域中的元素占所述域模型空间状态中的元素的比例作为该电能计量装置的可靠性概率。

7.如权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：

在确定所述状态估计结果为异常时，显示状态异常提示信息和/或发出状态异常提示音。

8.一种电能计量装置状态估计系统，其特征在于，包括:

参数获取单元，用于获取虚拟网络模型中每个电能计量装置的估计相关参数，所述估计相关参数包括：电压等级、使用时间、计量精度及检定间隔周期；

域模型构建单元，用于利用所有所述估计相关参数，构建所述虚拟网络模型中所有所述电能计量装置的域模型；

状态估计单元，用于利用所述域模型，参考预设状态估计规则，判断每个所述电能计量装置的状态是否正常；当所述所有电能计量装置的状态都正常时，确定状态估计结果为正常；否则，确定所述状态估计结果为异常。