CN110533299A - 一种在线监测电表失准率的计算方法、设备及介质 - Google Patents
一种在线监测电表失准率的计算方法、设备及介质 Download PDFInfo
- Publication number
- CN110533299A CN110533299A CN201910723914.3A CN201910723914A CN110533299A CN 110533299 A CN110533299 A CN 110533299A CN 201910723914 A CN201910723914 A CN 201910723914A CN 110533299 A CN110533299 A CN 110533299A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- meter
- station area
- ammeter
- representing
- rate
- 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.)
- Granted
Links
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 title claims abstract description 36
- 238000012544 monitoring process Methods 0.000 title claims abstract description 21
- 238000000034 method Methods 0.000 claims description 27
- 238000004590 computer program Methods 0.000 claims description 9
- 238000009826 distribution Methods 0.000 claims description 8
- 238000003860 storage Methods 0.000 claims description 5
- 239000011159 matrix material Substances 0.000 claims description 4
- 238000012417 linear regression Methods 0.000 claims description 3
- 230000005611 electricity Effects 0.000 abstract description 10
- 230000008859 change Effects 0.000 abstract description 2
- 238000013499 data model Methods 0.000 abstract description 2
- 238000011156 evaluation Methods 0.000 abstract 1
- 238000007726 management method Methods 0.000 description 11
- 230000008569 process Effects 0.000 description 8
- 238000007689 inspection Methods 0.000 description 6
- 230000009286 beneficial effect Effects 0.000 description 3
- 230000008901 benefit Effects 0.000 description 3
- 238000011478 gradient descent method Methods 0.000 description 3
- 238000012795 verification Methods 0.000 description 3
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 2
- 238000009434 installation Methods 0.000 description 2
- 238000012423 maintenance Methods 0.000 description 2
- 239000002184 metal Substances 0.000 description 2
- 230000001360 synchronised effect Effects 0.000 description 2
- 239000002699 waste material Substances 0.000 description 2
- 230000002159 abnormal effect Effects 0.000 description 1
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 description 1
- 238000005336 cracking Methods 0.000 description 1
- 238000001514 detection method Methods 0.000 description 1
- 238000004134 energy conservation Methods 0.000 description 1
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 1
- 230000007613 environmental effect Effects 0.000 description 1
- 230000006870 function Effects 0.000 description 1
- 238000004519 manufacturing process Methods 0.000 description 1
- 239000000463 material Substances 0.000 description 1
- 230000007246 mechanism Effects 0.000 description 1
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 1
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 1
- 230000003068 static effect Effects 0.000 description 1
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q10/00—Administration; Management
- G06Q10/06—Resources, workflows, human or project management; Enterprise or organisation planning; Enterprise or organisation modelling
- G06Q10/063—Operations research, analysis or management
- G06Q10/0639—Performance analysis of employees; Performance analysis of enterprise or organisation operations
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q50/00—Information and communication technology [ICT] specially adapted for implementation of business processes of specific business sectors, e.g. utilities or tourism
- G06Q50/06—Energy or water supply
-
- Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
- Y04—INFORMATION OR COMMUNICATION TECHNOLOGIES HAVING AN IMPACT ON OTHER TECHNOLOGY AREAS
- Y04S—SYSTEMS INTEGRATING TECHNOLOGIES RELATED TO POWER NETWORK OPERATION, COMMUNICATION OR INFORMATION TECHNOLOGIES FOR IMPROVING THE ELECTRICAL POWER GENERATION, TRANSMISSION, DISTRIBUTION, MANAGEMENT OR USAGE, i.e. SMART GRIDS
- Y04S10/00—Systems supporting electrical power generation, transmission or distribution
- Y04S10/50—Systems or methods supporting the power network operation or management, involving a certain degree of interaction with the load-side end user applications
Landscapes
- Business, Economics & Management (AREA)
- Human Resources & Organizations (AREA)
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Economics (AREA)
- Strategic Management (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Entrepreneurship & Innovation (AREA)
- Educational Administration (AREA)
- Marketing (AREA)
- Development Economics (AREA)
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Tourism & Hospitality (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Business, Economics & Management (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Public Health (AREA)
- Primary Health Care (AREA)
- Water Supply & Treatment (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- Game Theory and Decision Science (AREA)
- Operations Research (AREA)
- Quality & Reliability (AREA)
- Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)
Abstract
本发明公开了一种在线监测电表失准率的计算方法、设备及介质，其包括步骤：步骤S1，在线获取台区内每个电表的用户电表的时点电量数据；步骤S2，验证获取的电表的电量数据是否为0，电表的电量数据为0则判定电表未使用或总表故障,电表的电量数据不为0则进行进一步计算；步骤S3，根据在线获取的数据运用简化的模型通过流量守恒公式计算用户的电表失准率。实施本发明，在线监测所有智能电表数据更加准确，基于数据模型的计算获得台区下每一个电表的失准率，根据失准率进行电表状态评价，完成精准换表。
Description
技术领域
本发明属于信息技术领域，涉及在线监测电表失准率的计算方法、设备及介质。
背景技术
随着智能电表的进一步普及，电网数据从数量、时效等层面进一步丰富和拓展，尤其设备在线监测数据进一步丰富，为计量资产状态的在线监测提供了数据支撑。计量设备其全生命周期涵盖了从采购到货管理、设备验收管理、检定检测管理、仓储配送管理、设备安装管理、设备运行管理、设备拆除管理到最终资产报废管理的各个阶段。其中电网在智能电表运行管理过程中主要包括如下流程：首次强制检定，运行过程中第1、3、5、7、8年进行运行抽检，8年使用期满进行到期轮换俗称“换表”，进入报废流程。然而电能表实际运行寿命普遍能够达到10到15年，而且电能表在网运行质量水平已能够有效监测，所以“一刀切”式到期轮换机制不合理，检定合格并提前报废的电能表数量巨大,不利于节能环保且浪费社会资源，同时换表引发旧拆卸处理、新购置安装等工作产生巨大的人力物力的浪费。
近年市场监管总局转变管理思路逐渐由“积极探索破解合理确定轮换周期”转变为“不断完善电能表实时运行监测功能，及时评估电能表的运行情况，为全国相关工作提供借鉴”。为最大限度地保护用户和供电企业之的公平利益，有必要基于电网丰富的在线运行数据信息，借助大数据技术，运用科学的数理分析对电能表运行误差计算和分析，开展电表及电能表异常工单的管理、支撑运行电能表失准更换策略。
发明内容
本发明实施例所要解决的技术问题在于，提供在线监测电表失准率的计算方法、设备及介质，在线监测所有智能电表数据更加准确，基于数据模型的计算获得台区下每一个电表的失准率，根据失准率进行电表状态评价，完成精准换表。
本发明的一方面，提供在线监测电表失准率的计算方法，其包括如下步骤：
步骤S1，在线获取台区内每个电表的用户电表的时点电量数据；
步骤S2，验证获取的电表的电量数据是否为0，电表的电量数据为0则判定电表未使用或总表故障,电表的电量数据不为0则进行进一步计算；
步骤S3，根据在线获取的数据运用简化的模型通过流量守恒公式计算用户的电表失准率。
优选地，
所述步骤S3进一步包括：
步骤S31,根据误差率、台区线损率、台区固定损耗在一段时间内不失一般性，简化流量守恒公式；
步骤S32,建立联立方程组计算模型，计算电表失准率；
步骤S33,运用线性回归方式,对计算结果进行进一步精确计算。
具体的，
所述步骤S31进一步包括：流量守恒公式为，
其中,P代表台区用户数；i代表台区第i个周期；j：代表台区第j块表；y(i)代表台区第i个周期供电量；φj(i)代表每个电表的计量值；εj(i)代表每个电表误差率；εy(i)代表台区线损率；ε0(i)代表台区其它固定损耗,
对流量守恒公式进行简化得到,
其中,P代表台区内用户数量；i代表台区的第i个周期；j代表台区内的第j块电表；y(i)代表台区内第i个周期的供电量；φj(i)代表每个电表的计量值；εj代表电表的误差率；εy代表台区内的线损率；ε0代表台区内的其它固定损耗。
更具体的，
所述步骤S32进一步包括：联立方程组计算模型为:
当N>P+2时，通过取平均值来保证方程数等于未知数,即:
M＝N-P-1
其中,
代表从第i个周期开始的M个周期内台区的平均供电量:
代表从第i个周期开始的M个周期内电表的平均计量值:
代表从第i个周期开始的M周期内的线损平均值:
进一步,x＝A-1y,其中,矩阵A是方阵(P+2)×(P+2)的方阵；x代表电表失准率。
具体的,
所述步骤S33进一步包括:
当N>P+2时，不建立方程组，直接利用；
当M＝1时，则联立方程组计算模型为：
其中,
Δy(i)代表台区的总损失电量；y(i)代表台区的供电量；代表台区的输出电量。
进一步在一个具体实施例中,
所述步骤S33进一步包括:运用最小二乘法对电表失准率进行精准计算,
即,运用如下公式对上述结果进行求解:
x＝(ATA)-1ATY。
进一步在另一个具体实施例中,
所述步骤S33进一步包括:运用梯度下降法对电表失准率进行精准计算,
即,设终止条件为ε，步长为α，计算公式如下
while(|αAT(Ax-y)|<ε)
相应地，本发明的另一方面，还提供一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现任一项所述方法的步骤。
相应地，本发明的另一方面，还提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现任一项所述的方法的步骤。
实施本发明实施例，具有如下有益效果：
本发明实施例提供在线监测电表失准率的计算方法、设备及介质，减少人工数据的干预,完全基于在线监测数据，所使用数据均为在线监测数据，减少了人工数据准确性低的干扰，从而提高结果的准确性和可信度。由于人工运维过程中有很多不确定的情况存在，导致在人工录入数据的过程中，录入结果主观性比较强，确定性比较低，同时存在错误录入和随意录入的情况，为了尽量减少人工数据的干扰，全部以在线监测数据为主；
在本发明的实施例中，应用数学计算模型,在线监测设备的状态，很大程度上依靠客户投诉、现场用电检查、国家鉴定单位的抽查及定期的抽检和批次轮换，而且很大程度上以专家经验为前提，本方法主要基于数据模型的计算获得台区下每一个电表的失准率，根据失准率进行电表状态评价，完成精准换表。
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一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，根据这些附图获得其他的附图仍属于本发明的范畴。
图1为本发明提供的在线监测电表失准率的计算方法的一个实施例的主流程示意图。
具体实施方式
为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图对本发明作进一步地详细描述。
如图1所示，示出了本发明提供的在线监测电表失准率的计算方法的一个实施例的主流程示意图，在本实施例中，所述方法包括如下步骤：
步骤S1，在线获取台区内每个电表的用户电表的时点电量数据；
步骤S2，验证获取的电表的电量数据是否为0，电表的电量数据为0则判定电表未使用或总表故障,电表的电量数据不为0则进行进一步计算；
步骤S3，根据在线获取的数据运用简化的模型通过流量守恒公式计算用户的电表失准率。
优选地，
所述步骤S3进一步包括：
步骤S31,根据误差率、台区线损率、台区固定损耗在一段时间内不失一般性，简化流量守恒公式；
步骤S32,建立联立方程组计算模型，计算电表失准率；
步骤S33,运用线性回归方式,对计算结果进行进一步精确计算。
具体的，根据电量在台区的供入和输出电量关系，即：供电量等于输出电量减误差电量加损失电量，
所述步骤S31进一步包括：流量守恒公式为，
其中,P代表台区用户数；i代表台区第i个周期；j：代表台区第j块表；y(i)代表台区第i个周期供电量；φj(i)代表每个电表的计量值；εj(i)代表每个电表误差率；εy(i)代表台区线损率；ε0(i)代表台区其它固定损耗,
对流量守恒公式进行简化得到,
其中,P代表台区内用户数量；i代表台区的第i个周期；j代表台区内的第j块电表；y(i)代表台区内第i个周期的供电量；φj(i)代表每个电表的计量值；εj代表电表的误差率；εy代表台区内的线损率；ε0代表台区内的其它固定损耗。
更具体的，
所述步骤S32进一步包括：联立方程组计算模型为:
当N>P+2时，方程组的方程数大于未知数，方程组无法求解，因此通过取平均值来保证方程数等于未知数,即:
M＝N-P-1
其中,
代表从第i个周期开始的M个周期内台区的平均供电量:
代表从第i个周期开始的M个周期内电表的平均计量值:
代表从第i个周期开始的M周期内的线损平均值:
进一步,x＝A-1y,其中,矩阵A是方阵(P+2)×(P+2)的方阵；x代表电表失准率。
有可能会造成r(A)<P+2，使方程解不唯一；方程组建立时，各时刻数据在方程组中占有的权重不同，不能有效计算：
具体的,
所述步骤S33进一步包括:
当N>P+2时，不建立方程组，直接利用；
当M＝1时，则联立方程组计算模型为：
其中,
Δy(i)代表台区的总损失电量；y(i)代表台区的供电量；代表台区的输出电量。
进一步在一个具体实施例中,
所述步骤S33进一步包括:运用最小二乘法对电表失准率进行精准计算,
即,运用如下公式对上述结果进行求解:
x＝(ATA)-1ATY。
进一步在另一个具体实施例中,
所述步骤S33进一步包括:运用梯度下降法对电表失准率进行精准计算,
即,设终止条件为ε，步长为α，计算公式如下
while(|αAT(Ax-y)|<ε)
采用梯度下降法采用迭代逼近的方式求取的数值解，计算量相对较小，在精度上更具有优势，更适合生产环境。
更多的细节，可以参照并结合前述对附图的描述，在此不进行详述。
相应地，本发明的再一方面，还提供一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现任一项所述方法的步骤。
相应地，本发明的另一方面，还提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现任一项所述的方法的步骤。
其中，本申请所提供的各实施例中所使用的对存储器、存储、数据库或其它介质的任何引用，均可包括非易失性和/或易失性存储器。非易失性存储器可包括只读存储器(ROM)、可编程ROM(PROM)、电可编程ROM(EPROM)、电可擦除可编程ROM(EEPROM)或闪存。易失性存储器可包括随机存取存储器(RAM)或者外部高速缓冲存储器。作为说明而非局限，RAM以多种形式可得，诸如静态RAM(SRAM)、动态RAM(DRAM)、同步DRAM(SDRAM)、双数据率SDRAM(DDRSDRAM)、增强型SDRAM(ESDRAM)、同步链路(Synchlink)DRAM(SLDRAM)、存储器总线(Rambus)直接RAM(RDRAM)、直接存储器总线动态RAM(DRDRAM)、以及存储器总线动态RAM(RDRAM)等。
实施本发明实施例，具有如下有益效果：
本发明实施例提供在线监测电表失准率的计算方法、设备及介质；
在本发明的实施例中，提供在线监测电表失准率的计算方法、设备及介质，
减少人工数据的干预,完全基于在线监测数据，所使用数据均为在线监测数据，减少了人工数据准确性低的干扰，从而提高结果的准确性和可信度。由于人工运维过程中有很多不确定的情况存在，导致在人工录入数据的过程中，录入结果主观性比较强，确定性比较低，同时存在错误录入和随意录入的情况，为了尽量减少人工数据的干扰，全部以在线监测数据为主；
在本发明的实施例中，应用数学计算模型,在线监测设备的状态，很大程度上依靠客户投诉、现场用电检查、国家鉴定单位的抽查及定期的抽检和批次轮换，而且很大程度上以专家经验为前提，本方法主要基于数据模型的计算获得台区下每一个电表的失准率，根据失准率进行电表状态评价，完成精准换表。
以上所揭露的仅为本发明一种较佳实施例而已，当然不能以此来限定本发明之权利范围，因此依本发明权利要求所作的等同变化，仍属本发明所涵盖的范围。
Claims (9)
1.一种在线监测电表失准率的计算方法，其特征在于，包括如下步骤：
步骤S1，在线获取台区内每个电表的用户电表时点电量数据；
步骤S2，验证获取的电表的电量数据是否为0，电表的电量数据为0则判定电表未使用或故障,电表的电量数据不为0则进行进一步计算；
步骤S3，根据在线获取的数据运用简化的模型通过流量守恒公式计算用户的电表失准率。
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤S3进一步包括：
步骤S31,根据误差率、台区线损率、台区固定损耗在一段时间内不失一般性的情况，简化流量守恒公式；
步骤S32,建立联立方程组计算模型，计算电表失准率；
步骤S33,运用线性回归方式,对计算结果进行进一步精确计算。
3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述步骤S31进一步包括：流量守恒公式为，
其中,P代表台区用户数；i代表台区第i个周期；j：代表台区第j块表；y(i)代表台区第i个周期供电量；φj(i)代表每个电表的计量值；εj(i)代表每个电表误差率；εy(i)代表台区线损率；ε0(i)代表台区其它固定损耗,
对流量守恒公式进行简化得到,
其中,P代表台区内用户数量；i代表台区的第i个周期；j代表台区内的第j块电表；y(i)代表台区内第i个周期的供电量；φj(i)代表每个电表的计量值；εj代表电表的误差率；εy代表台区内的线损率；ε0代表台区内的其它固定损耗。
4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述步骤S32进一步包括：联立方程组计算模型为:
当N>P+2时，通过取平均值来保证方程数等于未知数,即:
M＝N-P-1
其中,
代表从第i个周期开始的M个周期内台区的平均供电量:
代表从第i个周期开始的M个周期内电表的平均计量值:
代表从第i个周期开始的M周期内的线损平均值:
进一步,x＝A-1y,其中,矩阵A是方阵(P+2)×(P+2)的方阵；x代表电表失准率。
5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，所述步骤S33进一步包括:
当N>P+2时，不建立方程组，直接利用；
当M＝1时，则联立方程组计算模型为：
其中,
Δy(i)代表台区的总损失电量；y(i)代表台区的供电量；代表台区的输出电量。
6.如权利要求5所述的方法，其特征在于，所述步骤S33进一步包括:运用最小二乘法对电表失准率进行精准计算,
即,运用如下公式对上述结果进行求解:
x＝(ATA)-1ATY。
7.如权利要求5所述的方法，其特征在于，所述步骤S33进一步包括:运用梯度下降法对电表失准率进行精准计算,
即,设终止条件为ε，步长为α，计算公式如下
while(|αAT(Ax-y)|<ε)
8.一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至7中任一项所述方法的步骤。
9.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至7中任一项所述的方法的步骤。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN201910723914.3A CN110533299B (zh) | 2019-08-07 | 2019-08-07 | 一种在线监测电表失准率的计算方法、设备及介质 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN201910723914.3A CN110533299B (zh) | 2019-08-07 | 2019-08-07 | 一种在线监测电表失准率的计算方法、设备及介质 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN110533299A true CN110533299A (zh) | 2019-12-03 |
| CN110533299B CN110533299B (zh) | 2023-08-22 |
Family
ID=68660551
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN201910723914.3A Active CN110533299B (zh) | 2019-08-07 | 2019-08-07 | 一种在线监测电表失准率的计算方法、设备及介质 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN110533299B (zh) |
Cited By (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN113010998A (zh) * | 2021-02-08 | 2021-06-22 | 武汉数澎科技有限公司 | 基于随动线损及遗忘因子最小二乘法的电表误差估计方法 |
| CN113406558A (zh) * | 2021-07-29 | 2021-09-17 | 天目数据(福建)科技有限公司 | 基于线性回归的电表失准检测方法、装置及电子设备 |
| WO2022110558A1 (zh) * | 2020-11-25 | 2022-06-02 | 国网湖南省电力有限公司 | 一种智能电能表故障预警方法及装置 |
| CN115169613A (zh) * | 2022-07-27 | 2022-10-11 | 云南电网有限责任公司 | 一种电表维护方案确定方法、装置、电子设备及存储介质 |
| CN115267644A (zh) * | 2022-07-19 | 2022-11-01 | 广州伟宏智能科技有限公司 | 电能表失准检测方法以及装置 |
Citations (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US20120022700A1 (en) * | 2009-06-22 | 2012-01-26 | Johnson Controls Technology Company | Automated fault detection and diagnostics in a building management system |
| US20160076909A1 (en) * | 2009-08-11 | 2016-03-17 | Michael Edward Klicpera | Water Use Monitoring Apparatus |
| CN107561481A (zh) * | 2017-09-05 | 2018-01-09 | 天津市电力科技发展有限公司 | 一种基于全样本数据思维的在线运行智能电能表误差控制方法 |
| CN108072858A (zh) * | 2017-12-25 | 2018-05-25 | 深圳市航天泰瑞捷电子有限公司 | 电能表质量管理方法、系统及终端设备 |
-
2019
- 2019-08-07 CN CN201910723914.3A patent/CN110533299B/zh active Active
Patent Citations (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US20120022700A1 (en) * | 2009-06-22 | 2012-01-26 | Johnson Controls Technology Company | Automated fault detection and diagnostics in a building management system |
| US20160076909A1 (en) * | 2009-08-11 | 2016-03-17 | Michael Edward Klicpera | Water Use Monitoring Apparatus |
| CN107561481A (zh) * | 2017-09-05 | 2018-01-09 | 天津市电力科技发展有限公司 | 一种基于全样本数据思维的在线运行智能电能表误差控制方法 |
| CN108072858A (zh) * | 2017-12-25 | 2018-05-25 | 深圳市航天泰瑞捷电子有限公司 | 电能表质量管理方法、系统及终端设备 |
Cited By (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| WO2022110558A1 (zh) * | 2020-11-25 | 2022-06-02 | 国网湖南省电力有限公司 | 一种智能电能表故障预警方法及装置 |
| CN113010998A (zh) * | 2021-02-08 | 2021-06-22 | 武汉数澎科技有限公司 | 基于随动线损及遗忘因子最小二乘法的电表误差估计方法 |
| CN113406558A (zh) * | 2021-07-29 | 2021-09-17 | 天目数据(福建)科技有限公司 | 基于线性回归的电表失准检测方法、装置及电子设备 |
| CN113406558B (zh) * | 2021-07-29 | 2024-04-09 | 天目数据(福建)科技有限公司 | 基于线性回归的电表失准检测方法、装置及电子设备 |
| CN115267644A (zh) * | 2022-07-19 | 2022-11-01 | 广州伟宏智能科技有限公司 | 电能表失准检测方法以及装置 |
| CN115169613A (zh) * | 2022-07-27 | 2022-10-11 | 云南电网有限责任公司 | 一种电表维护方案确定方法、装置、电子设备及存储介质 |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| CN110533299B (zh) | 2023-08-22 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| CN110531304B (zh) | 一种在线监测台区失准率的计算方法、设备及介质 | |
| CN110533299A (zh) | 一种在线监测电表失准率的计算方法、设备及介质 | |
| CN107123982B (zh) | 一种基于设备异动的配电网可靠性经济效益分析方法 | |
| CN110532505B (zh) | 一种电表失准率的计算方法 | |
| CN111080072A (zh) | 配电变压器健康指数评估方法、装置及系统 | |
| CN106940678A (zh) | 一种系统实时健康度评估分析方法及装置 | |
| CN115882456B (zh) | 一种基于大规模电网潮流的电力控制方法及系统 | |
| CN110866691A (zh) | 一种孤立批智能电能表的分阶段与分层抽样方法 | |
| CN115358437A (zh) | 基于卷积神经网络的供电负荷预测方法 | |
| Fan et al. | Human factors’ complexity measurement of human‐based station of assembly line | |
| CN117764422B (zh) | 智慧节能运维管理云平台 | |
| CN114862229A (zh) | 电能质量评估方法、装置、计算机设备和存储介质 | |
| CN114330773A (zh) | 一种电力电缆时变故障概率的评估方法和系统 | |
| CN114254916A (zh) | 具有电网业务特色的多维度供应商风险实时预警方法 | |
| CN108830434A (zh) | 一种变电设备消缺物资的需求预测方法 | |
| CN116819427A (zh) | 一种智能电表的质量确定及剩余寿命检测方法及系统 | |
| CN112070307A (zh) | 一种区域内能源负荷量的预测方法及装置 | |
| Zhao et al. | Evaluation of operating state for smart electricity meters based on transformer–encoder–BiLSTM | |
| CN115374646A (zh) | 在运电表寿命预测方法及在运电表寿命预测装置 | |
| CN107862476A (zh) | 一种基于数据分析的计量用表需求计算方法 | |
| CN110851792A (zh) | 一种运行智能电能表的分阶段与分层抽样方法 | |
| CN114254806A (zh) | 配电网重过载预警方法、装置、计算机设备和存储介质 | |
| CN112766722A (zh) | 区域终端替代系统的状态评估方法、装置、设备和介质 | |
| CN111222246A (zh) | 一种基于高可信度系统动力学的绿证分析方法 | |
| CN114089257B (zh) | 一种电能表烧表在线监测方法、系统及介质 |
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 |