CN110375787B - 一种计量仪表运行状态在线评价方法 - Google Patents
一种计量仪表运行状态在线评价方法 Download PDFInfo
- Publication number
- CN110375787B CN110375787B CN201910677760.9A CN201910677760A CN110375787B CN 110375787 B CN110375787 B CN 110375787B CN 201910677760 A CN201910677760 A CN 201910677760A CN 110375787 B CN110375787 B CN 110375787B
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- metering
- meter
- data
- measurement
- value
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Active
Links
- 238000011156 evaluation Methods 0.000 title claims abstract description 23
- 238000005259 measurement Methods 0.000 claims abstract description 69
- 230000002159 abnormal effect Effects 0.000 claims abstract description 47
- 238000000034 method Methods 0.000 claims abstract description 41
- 238000007619 statistical method Methods 0.000 claims abstract description 11
- 230000008859 change Effects 0.000 claims description 32
- 230000008569 process Effects 0.000 claims description 22
- 238000012937 correction Methods 0.000 claims description 8
- 230000002547 anomalous effect Effects 0.000 claims description 7
- 238000005070 sampling Methods 0.000 claims description 7
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 claims description 6
- 238000004891 communication Methods 0.000 claims description 6
- XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N water Substances O XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N 0.000 claims description 6
- 238000012360 testing method Methods 0.000 claims description 5
- 230000001939 inductive effect Effects 0.000 claims 1
- 238000007689 inspection Methods 0.000 abstract description 8
- 238000012423 maintenance Methods 0.000 abstract description 2
- 238000004519 manufacturing process Methods 0.000 description 10
- 238000007726 management method Methods 0.000 description 9
- OIGNJSKKLXVSLS-VWUMJDOOSA-N prednisolone Chemical compound O=C1C=C[C@]2(C)[C@H]3[C@@H](O)C[C@](C)([C@@](CC4)(O)C(=O)CO)[C@@H]4[C@@H]3CCC2=C1 OIGNJSKKLXVSLS-VWUMJDOOSA-N 0.000 description 8
- 230000008901 benefit Effects 0.000 description 5
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 5
- 238000012544 monitoring process Methods 0.000 description 5
- 230000005540 biological transmission Effects 0.000 description 4
- 238000012795 verification Methods 0.000 description 4
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 3
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 3
- 238000012545 processing Methods 0.000 description 3
- 230000009286 beneficial effect Effects 0.000 description 2
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 description 2
- 238000006243 chemical reaction Methods 0.000 description 2
- 238000013523 data management Methods 0.000 description 2
- 230000007774 longterm Effects 0.000 description 2
- 230000007246 mechanism Effects 0.000 description 2
- 238000012384 transportation and delivery Methods 0.000 description 2
- 230000005856 abnormality Effects 0.000 description 1
- 230000032683 aging Effects 0.000 description 1
- 238000004422 calculation algorithm Methods 0.000 description 1
- 239000003034 coal gas Substances 0.000 description 1
- 230000001186 cumulative effect Effects 0.000 description 1
- 238000007405 data analysis Methods 0.000 description 1
- 238000013461 design Methods 0.000 description 1
- 238000011161 development Methods 0.000 description 1
- 230000018109 developmental process Effects 0.000 description 1
- 238000003745 diagnosis Methods 0.000 description 1
- 230000008030 elimination Effects 0.000 description 1
- 238000003379 elimination reaction Methods 0.000 description 1
- 238000005265 energy consumption Methods 0.000 description 1
- 239000000463 material Substances 0.000 description 1
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 1
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 1
- 238000004886 process control Methods 0.000 description 1
- 238000011160 research Methods 0.000 description 1
- 238000006467 substitution reaction Methods 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01D—MEASURING NOT SPECIALLY ADAPTED FOR A SPECIFIC VARIABLE; ARRANGEMENTS FOR MEASURING TWO OR MORE VARIABLES NOT COVERED IN A SINGLE OTHER SUBCLASS; TARIFF METERING APPARATUS; MEASURING OR TESTING NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G01D18/00—Testing or calibrating apparatus or arrangements provided for in groups G01D1/00 - G01D15/00
Landscapes
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)
- Testing Or Calibration Of Command Recording Devices (AREA)
Abstract
本发明提供一种计量仪表运行状态在线评价方法,包括以下步骤:判断计量仪表工作状态是否正常;如果计量仪表工作状态正常,判断仪表测量数据中是否存在异常数据;如果存在异常数据,则修正;依据计量网络上下级之间的质量或能量平衡关系,将修正后的异常数据进行统计分析,得出各表计量误差间的关联式;运用最小二乘法求解计量误差关联式,找出满足约束条件的各表的计量误差;通过比较各表的精度等级与求得计量误差间的大小,给出各表计量状态的评价。本发明能够在线实时评估计量网络中仪器仪表的状态,可以满足工业现场快速对各类计量仪表的准确性进行判断,免去了拆卸送检的麻烦,对计量仪器仪表的维护管理和计量校准具有重要意义。
Description
技术领域
本发明涉及计量技术领域,具体涉及一种计量仪表运行状态在线评价方法。
背景技术
工业企业涉及的能源种类多,系统结构复杂,企业为了对整个能源利用现状进行系统、全面、有效地管理,对能源的生产运行状况进行集中统一的监视、控制、调度和管理,保证生产过程的能源供给达到平衡,达到节能降耗的效果。为此,工业企业以信息化技术为基础,整合管理流程、生产组织、工艺等调整为一体,对能源使用全过程的实时动态监控,在能源生产、输配、消耗等环节实施集中化、信息化管理,以提高能源资源综合利用率,从而实现企业能源成本最小化。
企业能源管控涉及生产生活用水、电力、蒸汽、压缩空气、煤气等能源介质。为了实现能源的综合利用,现代企业一般都有复杂的计量网络构成,如企业内部电网、用水管网、蒸汽网络等,将多个计量点连接在一起。实时监控和准确能源计量,是现代企业生产调度与能源管理的基础。现代企业的自动化水平逐渐提高,每种能源介质都能建立厂级、车间级、重点用能设备级的三级计量体系。表征能源介质在购入、转换、传输以及利用的过程测量数据主要是流量、温度、压力、物位等现场仪表和分析数据。随着物联网技术的飞速发展,工业现场众多的工艺参数和能源介质数据都通过对应的传感器进行了在线采集,使得工业数据处理得到了质的飞越,为能源过程监控提供了技术保障。
传统的管网测量系统,对管道各点的流量测量完全依赖流量计的计量值。但是由于流量计校准困难,随使用时间加长精度降低,甚至出现流量计损坏、变换装置故障、传输通道出现故障等情况。且对于现代企业以分钟甚至秒为采集周期的过程数据来说,保证正确性和准确性显得十分重要,但是不可否认的是各种能源介质的仪表数据在测量和远传时也会受到各种干扰。流量仪表校准困难以及各种干扰使得测量数据偏离现场实际工况,使得能源管网的计量数据不一定能正确反映管网中能源的真实流量,不能满足质量或能量平衡,因而严重影响生产调度和能耗管理及考核。
特别对于涉及民生的水表、电能表、燃气表、热能表(俗称“民用四表”)是社会生产和百姓生活中最常见且被广泛使用的计量器具。而《计量法》明确规定:用于贸易结算的“民用四表”安装使用前,必须由法定计量检定机构实施首次强制检定合格,简称“民用四表”首检。未按照规定申请检定或者检定不合格的,任何单位和个人不得使用。“民用四表”超过使用期限而没有得到及时更换,可能导致因计量器具老化而使其计量性能失准,影响到计量结果的准确性,还会存在安全隐患,给人民群众生命财产安全带来威胁。
综上无论是工业企业还是民生计量中,能源测量数据如果不能保证准确性将使能源管理的水平大打折扣,不仅能源的统一调度、优化平衡水平受到影响,能源的监管力度下降,过程系统节能的效果不明显,能源运行的故障和异常不能及时发现处理,甚至带来企业或人民群众的经济损失。
本发明的发明人通过调研发现工业企业内部使用的计量仪表绝大多数都是通过合格验收后直接安装使用的,在生产线长期运转条件下,难以实现定期拆下来送检的要求,因此处于长期使用而准确度未知的状态。工业企业生产调度和管理,总是希望基于能源管网的真实值,能够得到的是计量值,而计量值与真实值之间总是有误差的。
因此,如何对在运行的计量仪表实时监测,及时发现并消除计量故障,并判断计量仪表如电能表所处的运行状态,是计量工作中亟需解决的一项技术难题。
发明内容
针对现有工业企业计量仪表,特别是企业内部工艺控制的二级三级计量仪表需要长期使用,不可替代,存在送第三方计量机构检定、校准较为困难,且现有技术难以满足工业企业能源管控系统对测量数据精度需求的技术问题,本发明提供一种计量仪表运行状态在线评价方法,该方法旨在提高计量仪表测量值的准确度,可靠性的适用于计量网络内计量仪表运行计量状态性能判断及在线动态校核。
为了解决上述技术问题,本发明采用了如下的技术方案:
一种计量仪表运行状态在线评价方法,所述计量仪表是指工业现场较为常见的电能表、水表、燃气表或蒸汽流量计,所述方法包括以下步骤:
判断计量仪表工作状态是否正常;
如果计量仪表工作状态正常,判断仪表测量数据中是否存在异常数据;如果存在异常数据,则修正;
依据计量网络上下级之间的质量或能量平衡关系,将修正后的异常数据进行统计分析,得出各表计量误差间的关联式;
运用最小二乘法求解计量误差关联式,找出满足约束条件的各表的计量误差;
通过比较各表的精度等级与求得计量误差间的大小,给出各表计量状态的评价。
进一步,所述仪表测量数据中如果不存在异常数据,则依据计量网络上下级之间的质量或能量平衡关系归纳建立各表计量误差间的关联式。
进一步,所述判断计量仪表工作状态是否正常的过程如下:
对计量仪表采集到的连续的测量数据进行初步分析,
其中,Fr为从当前时刻开始,按一定周期连续采集到长度为N的计量数据序列;r为1~N的整数,代表采样值的序号;N为采样序列的长度;
计量仪表正常工作时X变化范围的最小和最大统计值范围为XL~XH,即:
当X<XL时,则认为该计量仪表通信中断;
当X>XH时,则认为该仪表计量功能异常。
进一步,所述判断仪表测量数据中是否存在异常数据,如果存在异常数据则修正的过程如下:
设第t时刻仪表的测量值为Ft,则正常的Ft应满足的条件如下:
假设当前时刻为t,则可知已测量样本时间序列为(F1,F2,…,Ft),求测量两相邻时刻的变化率即:
ΔFt=Ft-Ft-1 式(3)
其中,ΔFi为不同时刻对应的两相邻时刻的变化率;
根据之前得到的变化率均值,计算t时刻之前所有观测值变化率的均方根误差估计值:
进一步,所述计量仪表间满足上下级之间的质量或能量平衡关系为:
其中,F1j代表编号为j的一级表的计量数据,F2k代表编号为k的二级表的计量数据,以此类推;J和K分别表示一级表和二级表的只数;通常情况下是一只上级表对应若干只下级表,即为总表下设置多只分表的结构:
具体在时刻t时,通常情况下各计量仪表测量值满足的平衡关联式如下:
进一步,所述依据计量网络上下级之间的质量或能量平衡关系,建立起含各表计量误差间的关联式过程如下:
依据总表下设置多只分表的结构,设总表数量为1只,分表数量为K只,设总表测量值为FM,各分表的测量值为Fmk,分表测量值之和记为Fm,并记总表计量真值为F,各分表计量真值为Fk,则有:
对于各分表计量的真值满足如下的平衡关联式:
将式(9)、式(10)和式(11)带入式(12),得到如下包含各分表计量误差的关联式:
或
其中,α为总表和分表间的计量损耗。
进一步,利用最小二乘法原理迭代求解式(14)中列出的分表计量误差关联式,可得到各分表计量相对误差δmk、总表计量相对误差δM以及计量损耗α。
进一步,结合计量仪表的历史测量数据和计算出的各表计量误差统计分析,当该计量仪表的计量误差超出该仪表计量测量所允许的最大误差时,则认为该仪表已不具备继续使用的价值,或再继续使用将很大概率带来测量值的异常。
进一步,若在一段时间T内各分表计量相对误差δmk、总表计量相对误差δM以及计量损耗α均较小且波动范围较小,可以假设三者处于恒值,则式(14)在T时间段内末时刻和始时刻的差值可表示为:
其中,ΔFm1为第1只分表在时间T内的变化量,以此类推,ΔFmk为第k只分表的变化量;ΔFM为总表测量值的变化量;由此可见各分表的测量值为Fmk与总表测量值FM存在多元线性关系,假设除第h只分表以外,其他分表的变化量ΔFmk很小或者其总变化量∑ΔFmk近似等于0时,则有ΔFmh与总表的变化量ΔFM存在一元线性关系且二者的值应当相差很小,即:
ΔFM=λΔFmh+ε 式(16)
其中,λ为该只分表和总表的计量误差有关的常系数,ε为测量误差;在满足∑ΔFmk→0且k≠h的情况下,λ其值约等于1,则忽略测量误差ε后,式(16)可简化为:
ΔFM≈ΔFmh 式(17)
如果在满足∑ΔFmk→0并k≠h且总表计量准确度可信的情况下,如果分表ΔFmh与总表的变化量ΔFM不满足式(16)或(17),则认为第h只分表存在较大概率已经损坏的情况。
进一步,所述各表计量状态的评价按状态严重程度分为正常状态、注意状态、异常状态和严重状态。
与现有技术相比,本发明提供的计量仪表运行状态在线评价方法,重点在于需要借助物联网技术实现计量仪表运行参数和测试数据的在线实时采集,实现在稳定工况运行情况下依据质量或能量平衡法,列出各仪表计量误差的关联式,通过最小二乘法原理迭代求解出各表的计量误差,然后通过数据对比和统计分析给出一种计量仪表运行状态是否良好的判断依据。具体本发明具有以下有益效果及优点:
1、本发明能够在计量网络中及时有效地识别出发生故障或计量误差超限的计量仪表,并给出了一个可信的判断依据;
2、本发明能够在计量仪表出现故障时,对该测点的异常数据进行识别并修正;
3、本发明能够实现计量网络中仪表计量误差的批量在线计算,免去了计量仪表送检的麻烦,能够为企业能源计量系统提供较为准确的数据支撑;
4、本发明可提高计量网络中测量数据的精度和可靠性,对工业企业提高能源数据管理水平,更好地节能降耗提供了技术支撑,在保证仪器性能及提高经济效益方面发挥了重要的作用。
附图说明
图1是本发明提供的计量仪表组成计量网络的拓扑示意图。
图2是本发明提供的工作原理简示图。
图3是本发明提供的异常值剔除修正流程示意图。
具体实施方式
为了使本发明实现的技术手段、创作特征、达成目的与功效易于明白了解,下面结合具体图示,进一步阐述本发明。
在本发明的描述中,需要说明的是,本发明所述的计量仪表包含但不限于水表、气表、电能表以及蒸汽表、热量表等工业或民用计量仪表。作为具体实施案例,以电能表故障诊断和误差分析为例说明本发明评价方法。
计量仪表测量的信息化是实施本发明的基础条件,电能计量的准确性直接影响贸易结算的准确和公正,涉及广大客户利益,受到社会广泛关注,尽管供电公司对电能表在安装前开展了计量检定,但由于电表制造商在设计、元器件选用、工艺等方面还存在很多不确定性,使得在现场实际运行过程中出现使用不当等因素造成的电能表示值停走、电表飞走、电表潜动等问题,影响计量的准确性。异常仪表查找利用信息采集系统实时采集仪表各状态量,后台利用智能算法对采集的数据进行综合分析计算,及时准确的发现异常仪表;而本发明可为供电公司对异常电能表排查工作提供有力支持,减少电力企业经济损失,营造良好、诚实的用电环境,提高电网智能监控水平。
请参考图1至图3所示,本发明提供的适用于计量网络中计量仪表运行状态在线评价方法,包括以下步骤:
判断计量仪表工作状态是否正常;
如果计量仪表工作状态正常,判断仪表测量数据中是否存在异常数据;如果存在异常数据,则修正;
依据计量网络上下级之间的质量或能量平衡关系,将修正后的异常数据进行统计分析,得出各表计量误差间的关联式;
运用最小二乘法求解计量误差关联式,找出满足约束条件的各表的计量误差;
通过比较各表的精度等级与求得计量误差间的大小,给出各表计量状态的评价。
作为具体实施例,所述仪表测量数据中如果不存在异常数据,则依据计量网络上下级之间的质量或能量平衡关系归纳建立各表计量误差间的关联式。
本发明根据仪表现场经验,根据仪表传输到处理系统的数据特征设计仪表工作状态的判断;在满足一定条件下,可实现自动判定该仪表的工作状态是否正常。根据现场情况,仪表工作状态不正常时,表现出的特征有两种,一是数据长时间不发生变化,另一种是数据在短时间内较大幅度的波动。设仪表测定的瞬时值的真实值为Ft,对该测点连续采集N次,完成一次工作状态的识别。对此作为具体实施例,所述判断计量仪表工作状态是否正常的过程如下:
对计量仪表采集到的连续的测量数据进行初步分析,
其中,Fr为从当前时刻开始,按一定周期连续采集到长度为N的计量数据序列;r为1~N的整数,代表采样值的序号;N为采样序列的长度;
计量仪表正常工作时X变化范围的最小和最大统计值范围为XL~XH,即:
当X<XL时,则认为该计量仪表通信中断,属于一般事件,需要立即进行通信检查和维修;
当X>XH时,则认为该仪表计量功能异常,属于严重事件,需要立即进行仪表更换或维修;
而为了减少误判,XL、XH需要根据现场实际运行数据确定。
作为具体实施例,所述判断仪表测量数据中是否存在异常数据,如果存在异常数据则修正的过程如下:
设第t时刻仪表的测量值为Ft,则正常的Ft应满足的条件如下:
假设当前时刻为t,则可知已测量样本时间序列为(F1,F2,…,Ft),求测量两相邻时刻的变化率即:
ΔFt=Ft-Ft-1 式(3)
其中,ΔFi为不同时刻对应的两相邻时刻的变化率;
根据之前得到的变化率均值,计算t时刻之前所有观测值变化率的均方根误差估计值:
以上条件表明,仪表计量数据相邻时刻的变化率受计量网络及工艺的限制必然小于一个确定的值。
针对由两级及以上组成的计量网络,请参见图1所示,上级网络的计量仪表的累积读数,在不考虑耗散的情况下理论上等于下级网络各计量仪表的累积读数之和,此即为质量平衡或能量平衡,即各级计量网络之间的约束关系假设为确定性的运行模型。运用类似电路中基尔霍夫定律,可以列出相关的认证关联式。所谓认证,是指上级和下级仪表构成的计量网络中各计量仪表所计量的累积值必须满足一定条件下的质量平衡或能量平衡关联式。考虑某个计量网络,则上级和下级间存在一个计量节点,设定进入节点的上级计量数据为正,流出节点的下级计量数据为负。对此,作为具体实施例,所述计量仪表间满足上下级之间的质量平衡或能量平衡关系为:
其中,F1j代表编号为j的一级表的计量数据,F2k代表编号为k的二级表的计量数据,以此类推;J和K分别表示一级表和二级表的只数;通常情况下是一只上级表对应若干只下级表,即为总表下设置多只分表的结构:
具体考虑到在时刻t时,通常情况下各计量仪表测量值满足的平衡关联式如下:
作为具体实施例,所述依据计量网络上下级之间的质量或能量平衡关系,建立起含各表计量误差间的关联式过程如下:
依据总表下设置多只分表的结构,如图1所示,设总表数量为1只,分表数量为K只,设总表测量值为FM,各分表的测量值为Fmk,分表测量值之和记为Fm,并记总表计量真值为F,各分表计量真值为Fk,则有:
对于各分表计量的真值满足如下的平衡关联式:
将式(9)、式(10)和式(11)带入式(12),得到如下包含各分表计量误差的关联式:
或
其中,α为总表和分表间的计量损耗,而此处的总表就是一级表,分表就是二级表。
作为具体实施例,利用本领域技术人员熟知的最小二乘法原理迭代求解式(14)中列出的分表计量误差关联式,可得到各计量分表的计量相对误差δmk、总表计量相对误差δM以及总表和分表间的计量损耗α。而仪表计量异常时将导致计量相对误差δmk偏大,因此可用δmk的大小来反映仪表计量状态是否异常。
作为具体实施例,结合计量仪表的历史测量数据和计算出的各表计量误差统计分析,当该计量仪表的计量误差超出该仪表计量测量所允许的最大误差时,则认为该仪表已不具备继续使用的价值,或再继续使用将很大概率带来测量值的异常。
作为具体实施例,若在一段时间T内各分表计量相对误差δmk、总表计量相对误差δM以及计量损耗α均较小且波动范围较小,可以假设三者处于恒值,则式(14)在T时间段内末时刻和始时刻的差值可表示为:
其中,ΔFm1为第1只分表在时间T内的变化量,以此类推,ΔFmk为第k只分表的变化量;ΔFM为总表测量值的变化量;由此可见各分表的测量值为Fmk与总表测量值FM存在多元线性关系,假设除第h只分表以外,其他分表的变化量ΔFmk很小或者其总变化量∑ΔFmk近似等于0时,则有ΔFmh与总表的变化量ΔFM存在一元线性关系且二者的值应当相差很小,即:
ΔFM=λΔFmh+ε 式(16)
其中,λ为该只分表和总表的计量误差有关的常系数,ε为测量误差;通常情况下,在满足∑ΔFmk→0且k≠h的情况下,λ其值约等于1,则忽略测量误差ε后,式(16)可简化为:
ΔFM≈ΔFmh 式(17)
如果在满足∑ΔFmk→0并k≠h且总表计量准确度可信的情况下,如果分表ΔFmh与总表的变化量ΔFM不满足式(16)或(17),则认为第h只分表存在较大概率已经损坏的情况。
仪表计量异常时将导致各分表计量相对误差δmk偏大,电能表计量误差定义如下:
βmk=Fmk-Fk 式(18)
则仪表计量误差和仪表计量值之间的关系为:
在电能表正常情况下,电能表计量相对误差δmk较小且波动范围较小基本可认为不变,则由前述仪表计量误差和仪表计量值之间的关系式可知,仪表计量误差βmk与仪表计量值Fmk成线性关系。
作为具体实施例,结合计量仪表的历史数据和计算出的各表计量误差统计分析,当该计量仪表的计量误差超出该仪表计量测量所允许的最大误差时,则认为该仪表已不具备继续使用的价值,或再继续使用将很大概率带来测量值的异常,具体分析如下:
在正常工况下,当仪表一段时间内的计量误差δmk的标准值σmk,长时间偏离仪表正常范围,则认为仪表特性发生改变。设仪表的状态值为S,在任意时刻的判别函数为:
当σmk<σmin时,S=-1,仪表波动偏小,仪表不灵敏;
当σmk>σmax时,S=1,仪表波动偏大,仪表不稳定;
当σmin≤σmk≤σmax时,S=0,仪表正常;
其中,σmin、σmax分别为计量误差δmk的标准值σmk在统计值中的最小值和最大值。
对于计量功能异常和计量误差异常的仪表,结合故障事件和历史数据分析,给出计量仪表计量状态的评价。作为具体实施例,所述各表计量状态的评价按状态严重程度分为正常状态、注意状态、异常状态和严重状态。具体地,所述正常状态表示各状态量处于稳定且在规程规定的标准限值以内,可以正常运行;所述注意状态表示单项或多项状态量变化趋势朝接近标准限值方向发展,但未超过标准限值,应加强运行中的监视;所述异常状态表示单项状态量变化较大,已接近或略微超过标准限值,应监视运行并安排装置现场检验;所述严重状态表示单项状态量严重超过标准限值,需要立即安排现场检验、检查和处理。
与现有技术相比,本发明提供的计量仪表运行状态在线评价方法,重点在于需要借助物联网技术实现计量仪表运行参数和测试数据的在线实时采集,实现在稳定工况运行情况下依据质量或能量平衡法,列出各仪表计量误差的关联式,通过最小二乘法原理迭代求解出各表的计量误差,然后通过数据对比和统计分析给出一种计量仪表运行状态是否良好的判断依据。具体本发明具有以下有益效果及优点:
1、本发明能够在计量网络中及时有效地识别出发生故障或计量误差超限的计量仪表,并给出了一个可信的判断依据;
2、本发明能够在计量仪表出现故障时,对该测点的异常数据进行识别并修正;
3、本发明能够实现计量网络中仪表计量误差的批量在线计算,免去了计量仪表送检的麻烦,能够为企业能源计量系统提供较为准确的数据支撑;
4、本发明可提高计量网络中测量数据的精度和可靠性,对工业企业提高能源数据管理水平,更好地节能降耗提供了技术支撑,在保证仪器性能及提高经济效益方面发挥了重要的作用。
最后说明的是,以上实施例仅用以说明本发明的技术方案而非限制,尽管参照较佳实施例对本发明进行了详细说明,本领域的普通技术人员应当理解,可以对本发明的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宗旨和范围,其均应涵盖在本发明的权利要求范围当中。
Claims (8)
1.一种计量仪表运行状态在线评价方法,所述计量仪表是指工业现场较为常见的电能表、水表、燃气表或蒸汽流量计,其特征在于,所述方法包括以下步骤:
判断计量仪表工作状态是否正常;
如果计量仪表工作状态正常,判断仪表测量数据中是否存在异常数据;如果存在异常数据,则修正;
依据计量网络上下级之间的质量或能量平衡关系,将修正后的异常数据进行统计分析,得出各表计量误差间的关联式;
运用最小二乘法求解计量误差关联式,找出满足约束条件的各表的计量误差;
通过比较各表的精度等级与求得计量误差间的大小,给出各表计量状态的评价;
其中,所述判断仪表测量数据中是否存在异常数据;如果存在异常数据则修正的过程如下:
设第t时刻仪表的测量值为Ft,则正常的Ft满足的条件如下:
假设当前时刻为t,则可知已测量样本时间序列为(F1,F2,…,Ft),求测量两相邻时刻的变化率即:
ΔFt=Ft-Ft-1 式(3)
其中,ΔFi为不同时刻对应的两相邻时刻的变化率;
根据之前得到的变化率均值,计算t时刻之前所有观测值变化率的均方根误差估计值:
2.根据权利要求1所述的计量仪表运行状态在线评价方法,其特征在于,所述仪表测量数据中如果不存在异常数据,则依据计量网络上下级之间的质量或能量平衡关系归纳建立各表计量误差间的关联式。
5.根据权利要求1所述的计量仪表运行状态在线评价方法,其特征在于,所述依据计量网络上下级之间的质量或能量平衡关系,将修正后的异常数据进行统计分析,得出各表计量误差间的关联式过程如下:
依据总表下设置多只分表的结构,设总表数量为1只,分表数量为K只,设总表测量值为FM,各分表的测量值为Fmk,分表测量值之和记为Fm,并记总表计量真值为F,各分表计量真值为Fk,则有:
对于各分表计量的真值满足如下的平衡关联式:
将式(9)、式(10)和式(11)带入式(12),得到如下包含各分表计量误差的关联式:
或
其中,α为总表和分表间的计量损耗。
6.根据权利要求5所述的计量仪表运行状态在线评价方法,其特征在于,利用最小二乘法原理迭代求解式(14)中列出的分表计量误差关联式,可得到各分表计量相对误差δmk、总表计量相对误差δM以及计量损耗α。
7.根据权利要求6所述的计量仪表运行状态在线评价方法,其特征在于,结合计量仪表的历史测量数据和计算出的各表计量误差统计分析,当该计量仪表的计量误差超出该仪表计量测量所允许的最大误差时,则认为该仪表已不具备继续使用的价值,或再继续使用将带来测量值的异常。
8.根据权利要求1所述的计量仪表运行状态在线评价方法,其特征在于,所述各表计量状态的评价按状态严重程度分为正常状态、注意状态、异常状态和严重状态。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201910677760.9A CN110375787B (zh) | 2019-07-25 | 2019-07-25 | 一种计量仪表运行状态在线评价方法 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201910677760.9A CN110375787B (zh) | 2019-07-25 | 2019-07-25 | 一种计量仪表运行状态在线评价方法 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN110375787A CN110375787A (zh) | 2019-10-25 |
CN110375787B true CN110375787B (zh) | 2021-10-15 |
Family
ID=68256129
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN201910677760.9A Active CN110375787B (zh) | 2019-07-25 | 2019-07-25 | 一种计量仪表运行状态在线评价方法 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN110375787B (zh) |
Families Citing this family (11)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN111289942B (zh) | 2020-01-21 | 2021-01-05 | 北京市腾河电子技术有限公司 | 基于单一负荷跳变进行测量域误差分析的方法及系统、存储介质 |
CN111784105B (zh) * | 2020-05-25 | 2024-03-26 | 广州博依特智能信息科技有限公司 | 一种能耗计算结果质量评估方法、装置及存储介质 |
CN114152804B (zh) * | 2020-09-08 | 2024-03-15 | 武汉国测数据技术有限公司 | 一种三通阵列结构的电能表及其测量系统和方法 |
CN112564276B (zh) * | 2020-11-25 | 2023-03-28 | 广西电网有限责任公司防城港供电局 | 提高调度自动化系统遥测数据准确性的方法 |
CN113139817A (zh) * | 2021-04-28 | 2021-07-20 | 北京沃东天骏信息技术有限公司 | 数据分类方法、数据分类装置、介质及电子设备 |
CN113311757A (zh) * | 2021-05-27 | 2021-08-27 | 武汉绿运寰机电自动化工程有限公司 | 一种工业仪表自动控制系统 |
CN113390452B (zh) * | 2021-06-16 | 2023-08-18 | 北京康斯特仪表科技股份有限公司 | 一种开关型仪表校准方法及装置 |
CN113959476B (zh) * | 2021-12-22 | 2022-02-25 | 北京为准智能科技有限公司 | 一种智能化仪器仪表检定系统及方法 |
CN114595980A (zh) * | 2022-03-12 | 2022-06-07 | 再发现(北京)科技有限公司 | 基于平行网络的能源成本核算方法、系统及计算机设备 |
CN116562509B (zh) | 2023-07-10 | 2023-09-29 | 成都秦川物联网科技股份有限公司 | 超声波计量装置远程管控方法与智慧燃气物联网系统 |
CN116579768B (zh) * | 2023-07-12 | 2023-09-12 | 南京华天科技发展股份有限公司 | 一种发电厂在线仪表运维管理方法及系统 |
Citations (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN102486390A (zh) * | 2010-12-05 | 2012-06-06 | 中国科学院沈阳自动化研究所 | 一种适用于钢铁企业蒸汽管网计量数据校正的方法 |
CN104236615A (zh) * | 2014-10-11 | 2014-12-24 | 广东轻工职业技术学院 | 一种智能传感器自校正方法 |
KR101519356B1 (ko) * | 2014-10-14 | 2015-05-13 | 길주형 | 센서의 교정장치 |
CN107919728A (zh) * | 2017-11-15 | 2018-04-17 | 国网江苏省电力有限公司 | 基于Scada与电能量采集系统数据融合的变电站电能量平衡在线感知监测方法及系统 |
CN207502579U (zh) * | 2017-09-29 | 2018-06-15 | 海南电网有限责任公司琼中供电局 | 一种电能表及台区管理系统 |
-
2019
- 2019-07-25 CN CN201910677760.9A patent/CN110375787B/zh active Active
Patent Citations (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN102486390A (zh) * | 2010-12-05 | 2012-06-06 | 中国科学院沈阳自动化研究所 | 一种适用于钢铁企业蒸汽管网计量数据校正的方法 |
CN104236615A (zh) * | 2014-10-11 | 2014-12-24 | 广东轻工职业技术学院 | 一种智能传感器自校正方法 |
KR101519356B1 (ko) * | 2014-10-14 | 2015-05-13 | 길주형 | 센서의 교정장치 |
CN207502579U (zh) * | 2017-09-29 | 2018-06-15 | 海南电网有限责任公司琼中供电局 | 一种电能表及台区管理系统 |
CN107919728A (zh) * | 2017-11-15 | 2018-04-17 | 国网江苏省电力有限公司 | 基于Scada与电能量采集系统数据融合的变电站电能量平衡在线感知监测方法及系统 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
CN110375787A (zh) | 2019-10-25 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
CN110375787B (zh) | 一种计量仪表运行状态在线评价方法 | |
CN107358335B (zh) | 一种基于互联网的分布式光伏效率评估方法与系统 | |
CN105225979A (zh) | 一种半导体器件制程预测系统和方法 | |
CN110222991B (zh) | 基于rf-gbdt的计量装置故障诊断方法 | |
CN110672332B (zh) | 一种基于sarima模型的燃气轮机故障预警系统 | |
CN113239132B (zh) | 一种电压互感器的超差在线辨识方法 | |
CN108898311A (zh) | 一种面向智能配电网抢修调度平台的数据质量检测方法 | |
CN112904266B (zh) | 一种电能表寿命预测方法及装置 | |
CN110907883A (zh) | 一种电能表自动化检定系统的计量监督方法和系统 | |
CN116679643B (zh) | 一种基于区块链技术的工业设备控制系统 | |
EP4170297A2 (en) | Self proving meter system and method of proving a meter | |
CN110750760B (zh) | 一种基于态势感知和控制图的异常理论线损检测方法 | |
CN110298765B (zh) | 一种基于客观关联因素的配电网用电功率异常检测方法 | |
CN112464550A (zh) | 基于降维估计和阻尼最小二乘法的智能电表误差估计方法 | |
CN108955837B (zh) | 一种质量流量计在线系统误差的确定方法及其应用 | |
CN107895972B (zh) | 一种火电机组带负荷能力评估方法及其系统 | |
CN117553840A (zh) | 一种基于智能化管理的仪表及其系统 | |
CN113640732A (zh) | 一种基于Pareto分布的电能表计量准确性估计系统和方法 | |
CN112213681B (zh) | 一种电能表寿命预测方法及装置 | |
CN112785456A (zh) | 基于向量自回归模型的高损线路窃电检测方法 | |
CN110458480B (zh) | 一种发电厂化学仪表准确性在线评价系统 | |
CN111444478A (zh) | 一种综合厂用电率统计方法 | |
CN110796392A (zh) | 一种连续批智能电能表的分阶段与分层抽样方法 | |
CN113256092B (zh) | 基于改进优化隶属度函数的便携式电量计量装置评估方法 | |
CN115292387B (zh) | 一种基于多维数据分析的能源超量程使用监测方法 |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
PB01 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
GR01 | Patent grant | ||
GR01 | Patent grant |