CN108896803B - 基于温度补偿的电能表计量精度优化方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种基于温度补偿的电能表计量精度优化方法，所述方法包括如下步骤：步骤一、热仿真建模；步骤二、近似建模；步骤三、计量模块建模；步骤四、温度补偿。本发明基于温度补偿的电能表计量精度优化方法填补了已有补偿方法没有考虑到温度变化影响采样电阻、参考电压进而导致计量误差的空白，对电能表在全温度下的计量一致性做出了优化。本发明用于在智能电能表产品的设计阶段，根据产品可能的温度运行环境，利用温度仿真和近似建模，通过理论计算，得到能够实现智能电能表在全温度环境下运行的计量功率一致性优化的方法。

Description

基于温度补偿的电能表计量精度优化方法
技术领域
本发明属于电能表产品设计技术领域，涉及一种温度补偿优化方法。
背景技术
智能电表是用于智能电网数据采集的基本设备之一，承担着包括原始电能数据采集、计量和传输两方面的任务，同时也是实现信息集成、对信息分析优化和展现的基础。电能表的计量误差直接关系到供、用电双方的经济效益，因此双方对电能计量的准确性都提出了较高要求，智能电能表的计量精度具有重要意义。
我国南北纬度跨越大，不同地区温度差距较大，电能表的工作环境复杂多样，而温度变化对电能表中各元器件都有较大影响，易造成随时间积累的误差，因此考虑温度对于智能电表计量功率一致性的影响十分重要。现有的温度补偿方法多是从永久磁铁磁通、对相位调整线圈的阻抗、对计量芯片的晶振等元件入手，对电能表进行温度补偿，而缺乏对因温度变化而导致的采样电阻阻值、计量芯片参考电压变化所造成误差的考量。
发明内容
为了解决目前温度补偿方法没有考虑到采样电阻阻值、计量芯片参考电压变化会对计量误差造成影响的问题，本发明提供了一种基于温度补偿的电能表计量精度优化方法。
本发明的目的是通过以下技术方案实现的：
一种基于温度补偿的电能表计量精度优化方法，包括如下步骤：
步骤一、热仿真建模：
(1)根据电能表内部结构和元件参数建立电能表热仿真模型；
(2)根据电能表在确定环境、确定运行状态下的各部分发热情况修正电能表热仿真模型参数，建立符合实际测量结果的电能表热仿真模型；
(3)根据步骤(2)所建立的符合实际测量结果的电能表热仿真模型获得不同环境温度和负载电流下电能表各部分温度；
步骤二、近似建模：
(1)根据已获得的不同环境温度和负载电流下电能表各部分温度，建立各部分温度的近似模型；
(2)根据步骤(1)建立的近似模型的相对均方根误差和负相关系数确定最优近似建模；
(3)根据步骤(2)确定的最优近似建模建立电能表各主要元件发热的映射关系；
步骤三、计量模块建模：
(1)根据电能表计量芯片部分原理建立计量模块的Simulink仿真模型；
(2)将步骤(1)建立的Simulink仿真模型与电能表的实际计量结果对比，调整并验证仿真模型正确性；
(3)根据步骤(2)获得的仿真模型，计算电能表在全温度范围下的计量误差；
步骤四、温度补偿：
(1)根据电能表在确定工作状态下的各主要元件温度及其温度变化关系式，确定温度补偿系数；
(2)在Simulink仿真模型中加入温度补偿程序，运行Simulink仿真模型并计算引入温度补偿程序后电能表模型在全温度范围下的计量误差；
(3)在电能表芯片中加入温度补偿程序，批量生产电能表，测量并计算引入温度补偿程序后电能表实物在全温度范围下的计量误差，实现基于温度补偿的电能表全温度下计量精度优化。
相比于现有技术，本发明具有如下优点：
1、本发明基于温度补偿的电能表计量精度优化方法填补了已有补偿方法没有考虑到温度变化影响采样电阻、参考电压进而导致计量误差的空白，对电能表在全温度下的计量一致性做出了优化。
2、本发明用于在智能电能表产品的设计阶段，根据产品可能的温度运行环境，利用温度仿真和近似建模，通过理论计算，得到能够实现智能电能表在全温度环境下运行的计量功率一致性优化的方法。
附图说明
图1为本发明基于温度补偿的电能表计量精度优化方法的流程图。
具体实施方式
下面结合附图对本发明的技术方案作进一步的说明，但并不局限于此，凡是对本发明技术方案进行修改或者等同替换，而不脱离本发明技术方案的精神和范围，均应涵盖在本发明的保护范围中。
具体实施方式一：下面结合图1说明本实施方式，本实施方式所述基于温度补偿的电能表计量精度优化方法包括以下步骤：
步骤一、热仿真建模：
(1)根据电能表内部结构和元件参数建立电能表热仿真模型；
(2)根据电能表在确定环境、确定运行状态下的各部分发热情况修正电能表热仿真模型参数，建立符合实际测量结果的电能表热仿真模型；
(3)根据步骤(2)所建立的符合实际测量结果的电能表热仿真模型获得不同环境温度和负载电流下电能表各部分温度；
步骤二、近似建模：
(1)根据已获得的不同环境温度和负载电流下电能表各部分温度，建立各部分温度的近似模型；
(2)根据步骤(1)建立的近似模型的相对均方根误差和负相关系数确定最优近似建模；
(3)根据步骤(2)确定的最优近似建模建立电能表各主要元件发热的映射关系；
步骤三、计量模块建模：
(1)根据电能表计量芯片部分原理建立计量模块的Simulink仿真模型；
(2)将步骤(1)建立的Simulink仿真模型与电能表的实际计量结果对比，调整并验证仿真模型正确性；
(3)根据步骤(2)获得的仿真模型，计算电能表在全温度范围下的计量误差；
步骤四、温度补偿：
(1)根据电能表在确定工作状态下的各主要元件温度及其温度变化关系式，确定温度补偿系数；
(2)在Simulink仿真模型中加入温度补偿程序，运行Simulink仿真模型并计算引入温度补偿程序后电能表模型在全温度范围下的计量误差；
(3)在电能表芯片中加入温度补偿程序，批量生产电能表，测量并计算引入温度补偿程序后电能表实物在全温度范围下的计量误差，实现基于温度补偿的电能表全温度下计量精度优化。
具体实施方式二：本实施方式对具体实施方式一作进一步说明。在步骤一中，首先按照电能表的原有结构，使用Altium Designer软件绘制PCB板，并添加元器件的3D封装模型，对于没有一些3D封装的元器件，使用Solidworks软件搭建所需的3D模型。将二者进行装配并修正整机模型，然后对该模型进行简化以满足热仿真的需求，最后添加电表外壳等封装。在对电能表在不同工作环境下运行时各部分温度进行测量时，主要选取继电器外壳、变压器外壳、PCB板、热敏电阻等元件，将仿真建模结果与实际测量结果进行对比。若有偏差，则检查热对流、表面散热等设置，对元件发热进行调整，直至各测量点温度与实测结果吻合。
具体实施方式二：本实施方式对具体实施方式一作进一步说明。在步骤二中，主要选取反向传播神经网络模型(BP)、径向基神经网络模型(RBF)、响应面模型(RSM)和克里金模型(Kriging)对获得的温度数据进行建模，并对四种方法的建模效果进行评估。
在评估近似建模效果时，主要使用以下两个参数：一为相对均方根误差(RMSE)，其公式为：
Figure BDA0001672113760000061
式中，k为测试集的样本数量，
Figure BDA0001672113760000062
为真实值的统计均值，yi为测试集第i个样本点的真实值，
Figure BDA0001672113760000063
为第i个样本点的预测值。RMSE越接近于0，说明模型的精度越高。
第二个参数为负相关系数(R2)，其公式如下：
Figure BDA0001672113760000064
R2的值一般介于0和1之间，若R2越接近于1，则模拟的拟合效果越好，也即拟合结果越接近真实模型。
具体实施方式三：本实施方式对具体实施方式一作进一步说明。在步骤三中，对电能表计量模块建立Simulink仿真模型时，首先根据实际测量得到的采样电路分压电阻的温度系数、参考电压随温度变化关系得到电能表内部元器件随温度和容差等因素变化的计算公式，再根据上述获得的公式建立可变电阻和可变参考电压的数学与物理模型，然后根据已建立的各部分模型，分别对计量模块中的电阻分压采样电路、锰铜分流采样点路、计量芯片部分依次建模，最后对整体建模运行仿真。
具体实施方式四：本实施方式对具体实施方式一作进一步说明。在步骤四中，通过量化温度对分压电阻和参考电压的影响进而计算其对计量误差的作用。由于分压电阻所采样的电压值UT为：
Figure BDA0001672113760000071
其中，U为电阻分压采样电路的输入电压，R1～R6为150KΩ电阻，R7为680Ω电阻。
因此当温度变化时，可知某一温度下的采样电压UT′为：
Figure BDA0001672113760000072
其中，UT为常温条件下分压电阻所采样的电压值，R680、TCR680、TR680与R150、TCR150、TR150分别为680Ω电阻与150KΩ电阻的阻值、温度系数和通过步骤一与步骤二所获得的电阻当前所处的温度，f(TR150,TR680)为温度变化时采样电压的变化率。
结合计量芯片实际参考电压V′ref随当前温度TV变化的关系式f(TV)，与理论参考电压Vref，可得电能表在温度为T′时的理论值WT与实际测量值WT′之比为：
Figure BDA0001672113760000073
此比值即为温度补偿系数，用于温度补偿程序中，实现对不同温度下计量误差的校正，进而提高全温度下的计量一致性。

Claims (4)

1.一种基于温度补偿的电能表计量精度优化方法，其特征在于所述方法包括如下步骤：
步骤一、热仿真建模：
(1)根据电能表内部结构和元件参数建立电能表热仿真模型；
(2)根据电能表在确定环境、确定运行状态下的各部分发热情况修正电能表热仿真模型参数，建立符合实际测量结果的电能表热仿真模型；
(3)根据步骤(2)所建立的符合实际测量结果的电能表热仿真模型获得不同环境温度和负载电流下电能表各部分温度；
步骤二、近似建模：
(1)根据已获得的不同环境温度和负载电流下电能表各部分温度，建立各部分温度的近似模型；
(2)根据步骤二(1)建立的近似模型的相对均方根误差和负相关系数确定最优近似建模；
(3)根据步骤二(2)确定的最优近似建模建立电能表各主要元件发热的映射关系；
步骤三、计量模块建模：
(1)根据电能表计量芯片部分原理建立计量模块的Simulink仿真模型；
(2)将步骤三(1)建立的Simulink仿真模型与电能表的实际计量结果对比，调整并验证仿真模型正确性；
(3)根据步骤三(2)获得的仿真模型，计算电能表在全温度范围下的计量误差；
步骤四、温度补偿：
(1)根据电能表在确定工作状态下的各主要元件温度及其温度变化关系式，确定温度补偿系数；
(2)在Simulink仿真模型中加入温度补偿程序，运行Simulink仿真模型并计算引入温度补偿程序后电能表模型在全温度范围下的计量误差；
(3)在电能表芯片中加入温度补偿程序，批量生产电能表，测量并计算引入温度补偿程序后电能表实物在全温度范围下的计量误差，实现基于温度补偿的电能表全温度下计量精度优化。
2.根据权利要求1所述的基于温度补偿的电能表计量精度优化方法，其特征在于所述步骤二中，选取反向传播神经网络模型、径向基神经网络模型、响应面模型和克里金模型对获得的温度数据进行建模。
3.根据权利要求1所述的基于温度补偿的电能表计量精度优化方法，其特征在于所述相对均方根误差RMSE的计算公式为：
Figure FDA0002477341450000021
式中，k为测试集的样本数量，yi为测试集第i个样本点的真实值，
Figure FDA0002477341450000022
为第i个样本点的预测值。
4.根据权利要求1所述的基于温度补偿的电能表计量精度优化方法，其特征在于所述负相关系数R2的计算公式如下：
Figure FDA0002477341450000031
式中，k为测试集的样本数量，
Figure FDA0002477341450000032
为真实值的统计均值，yi为测试集第i个样本点的真实值，
Figure FDA0002477341450000033
为第i个样本点的预测值。
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