CN111103565A - 一种基于智能电能表计量误差分析的数据变换方法及系统 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及一种基于智能电能表计量误差分析的数据变换方法，通过多种数据变换算法，引入计量相对误差加权平均值的概念，而后通过置信区间分析方法，进行智能电能表计量区间分析，实现台区边缘电能表的误差结果优化，异常关联分析、计量误差高阶分析逼近等实现误差结果评价与优化。通过建立智能电能表计量误差分析的标准算法知识库，实现电能表的相对误差精准计算，有效对电能表的维护、服役年限等做出准确指导。
Description
技术领域
本发明属于电能表计量误差分析领域，特别是一种基于智能电能表计量误差分析的数据变换方法及系统。
背景技术
2009年以来，国家电网有限公司大力建设用电信息采集系统，目前已实现全域4.5亿只电表运行。系统经过多年运营，积累了海量的用电数据。通过数据分析，挖掘出有效的用电信息，如电能表运行误差，用户的用电行为模式等，既可以开发出海量数据的潜力，又可以大幅降低运营成本，为电网公司提供决策支持。
然而，用电信息采集系统所采集的海量数据中，是从现实世界中采集到的大量的各种各样的数据，原始数据质量受到多样性、不确定性和复杂性的影响，使得采集到的实际数据比较凌乱，存在着缺失、异常等现象，很多情况下不符合数据挖掘工具进行知识获取的规范要求。所以需要对数据进行预处理，以提供干净、简介、准确的数据，使挖掘过程更有效、更容易，提高挖掘效率和准确性。
发明内容
本发明的目的在于克服现有技术的不足，提供一种基于智能电能表计量误差分析的数据变换方法。
本发明解决其技术问题是采取以下技术方案实现的：
一种基于智能电能表计量误差分析的数据变换方法，包括如下步骤：
(1)首先通过引入计量误差加权平均值的数据变换算法，消除电能表随机误差的影响；
(2)通过置信区间分析模块，进行智能电能表计量区间分析，实现台区边缘电能表的误差结果优化；
(3)基于异常关联分析，对智能电能表计量误差分析结果进行评价；
(4)基于评价结果，利用误差高阶分析逼近模块对智能电能表进行计量误差高阶分析逼近，实现误差分析结果进一步优化；
(5)最后结合误差分析快速迭代算法，建立误差分析快速迭代算法库，形成智能电能表计量误差分析的标准算法知识库。
而且，所述的计量误差加权平均值的数据变换算法为：
其中，x为电能表计量数据的相对误差，f为电能表计量数据的权重，M为电能表计量数据量。
而且，置信区间分析模块包括总表不确定度传递对置信区间的影响分析和优化、线性拟合不确定度对置信区间的影响分析和优化、用电行为对置信区间的影响分析和优化、用电量对置信区间的影响分析和优化、功率因数对置信区间的影响分析和优化、针对轻载台区的置信区间分析和优化、针对大用户数台区的置信区间分析和优化和针对台区边缘电能表的置信区间分析和优化。
而且，所述的智能电能表计量误差分析结果进行评价包括台区可监测率评价、台区下智能电能表可监测率评价、智能电能表变差超差结果分析和评价、用电量对误差分析结果的影响和评价、功率因数对误差分析结果的影响和评价、针对三相不平衡用户的误差分析结果评价、针对轻载台区的误差分析结果评价、针对重载台区的误差分析结果评价、针对新建台区的误差分析结果评价、针对大用户数台区的误差分析结果评价、针对台区边缘电能表的误差分析结果评价、误差分析结果的拟合收敛速率评价和误差分析结果的拟合优度评价。
而且，所述的误差高阶分析逼近模块包括高阶拟合基础算法、高阶拟合结果的不确定分析、高阶拟合算法的有效性评估、高阶拟合算法收敛速率优化、高阶拟合算法的拟合优度评价、高阶拟合算法的误差结果分析与优化、针对不同用电行为的模块优化、针对不同用电量的模块优化、针对不同功率因数的模块优化、针对轻载、重载、新建、大用户数和台区边缘电能表的模块优化和适配。
而且，所述的误差分析快速迭代算法库包括基于拟牛顿法的快速迭代算法、小电量到大电量跳变处理算法、基于总体最小二乘法的迭代算法、基于优化初值的递归最小二乘法算法、结合拟牛顿法和最小二乘法的优化算法、针对小用电量用户的优化算法、引入首检误差的初值优化算法、引入现场校验误差的优化算法、引入不同权重值的最小二乘法优化算法、进行方程等价变换的优化算法和针对欠定方程组求解的优化算法。
重载：是配变负载率大于70％为重载，配变负载率＝视在功率/变压器额定容量*100％；
轻载：是配变负载率大于30％小于等于70％为轻载。
本发明的优点和积极效果是：
本基于智能电能表计量误差分析的数据变换方法，通过多种数据变换算法，引入计量相对误差加权平均值的概念，而后通过置信区间分析方法，进行智能电能表计量区间分析，实现台区边缘电能表的误差结果优化，异常关联分析、计量误差高阶分析逼近等实现误差结果评价与优化。通过建立智能电能表计量误差分析的标准算法知识库，实现电能表的相对误差精准计算，有效对电能表的维护、服役年限等做出准确指导。
附图说明
图1是本发明的方法流程图。
具体实施方式
以下结合附图对本发明的实施例做进一步详述：
一种基于智能电能表计量误差分析的数据变换方法，其创新之处在于：包括如下步骤：
(1)首先通过引入计量误差加权平均值的数据变换算法，消除电能表随机误差的影响；
(2)通过置信区间分析模块，进行智能电能表计量区间分析，实现台区边缘电能表的误差结果优化；
(3)基于异常关联分析，对智能电能表计量误差分析结果进行评价；
(4)基于评价结果，利用误差高阶分析逼近模块对智能电能表进行计量误差高阶分析逼近，实现误差分析结果进一步优化；
(5)最后结合误差分析快速迭代算法，建立误差分析快速迭代算法库，形成智能电能表计量误差分析的标准算法知识库。
所述的计量误差加权平均值的数据变换算法为：
其中，x为电能表计量数据的相对误差，f为电能表计量数据的权重，M为电能表计量数据量。
置信区间分析模块包括总表不确定度传递对置信区间的影响分析和优化、线性拟合不确定度对置信区间的影响分析和优化、用电行为对置信区间的影响分析和优化、用电量对置信区间的影响分析和优化、功率因数对置信区间的影响分析和优化、针对轻载台区的置信区间分析和优化、针对大用户数台区的置信区间分析和优化和针对台区边缘电能表的置信区间分析和优化。
所述的智能电能表计量误差分析结果进行评价包括台区可监测率评价、台区下智能电能表可监测率评价、智能电能表变差超差结果分析和评价、用电量对误差分析结果的影响和评价、功率因数对误差分析结果的影响和评价、针对三相不平衡用户的误差分析结果评价、针对轻载台区的误差分析结果评价、针对重载台区的误差分析结果评价、针对新建台区的误差分析结果评价、针对大用户数台区的误差分析结果评价、针对台区边缘电能表的误差分析结果评价、误差分析结果的拟合收敛速率评价和误差分析结果的拟合优度评价。
所述的误差高阶分析逼近模块包括高阶拟合基础算法、高阶拟合结果的不确定分析、高阶拟合算法的有效性评估、高阶拟合算法收敛速率优化、高阶拟合算法的拟合优度评价、高阶拟合算法的误差结果分析与优化、针对不同用电行为的模块优化、针对不同用电量的模块优化、针对不同功率因数的模块优化、针对轻载、重载、新建、大用户数和台区边缘电能表的模块优化和适配。
所述的误差分析快速迭代算法库包括基于拟牛顿法的快速迭代算法、小电量到大电量跳变处理算法、基于总体最小二乘法的迭代算法、基于优化初值的递归最小二乘法算法、结合拟牛顿法和最小二乘法的优化算法、针对小用电量用户的优化算法、引入首检误差的初值优化算法、引入现场校验误差的优化算法、引入不同权重值的最小二乘法优化算法、进行方程等价变换的优化算法和针对欠定方程组求解的优化算法。
本领域内的技术人员应明白，本申请的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本申请可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本申请可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
本申请是参照根据本申请实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
最后应当说明的是：以上实施例仅用以说明本发明的技术方案而非对其限制，尽管参照上述实施例对本发明进行了详细的说明，所属领域的普通技术人员应当理解：依然可以对本发明的具体实施方式进行修改或者等同替换，而未脱离本发明精神和范围的任何修改或者等同替换，其均应涵盖在本发明的权利要求保护范围之内。
Claims (10)
1.一种基于智能电能表计量误差分析的数据变换方法，其特征在于：包括如下步骤：
(1)采用计量误差加权平均值的数据变换算法对电能表计量数据进行计算，输出智能电能表计量误差范围；
(2)根据得到的智能电能表计量误差范围，进行智能电能表计量区间分析，获得置信度得到优化的误差范围；
(3)基于异常关联分析，对置信度大于目标值的误差进行评价；
(4)基于评价结果，对智能电能表进行计量误差高阶分析逼近；
(5)最后结合误差分析快速迭代算法，对智能电能表计量误差分析的数据进行变换。
2.根据权利要求1所述的一种基于智能电能表计量误差分析的数据变换方法，其特征在于：所述的计量误差加权平均值的数据变换算法为：
其中，x为电能表计量数据的相对误差，f为电能表计量数据的权重，M为电能表计量数据量。
3.根据权利要求1所述的一种基于智能电能表计量误差分析的数据变换方法，其特征在于：所述的目标值为0.95。
4.根据权利要求1所述的一种基于智能电能表计量误差分析的数据变换方法，其特征在于：所述的智能电能表计量误差分析结果进行评价包括台区可监测率评价、台区下智能电能表可监测率评价、智能电能表变差超差结果分析和评价、用电量对误差分析结果的影响和评价、功率因数对误差分析结果的影响和评价、针对三相不平衡用户的误差分析结果评价、针对轻载台区的误差分析结果评价、针对重载台区的误差分析结果评价、针对新建台区的误差分析结果评价、针对大用户数台区的误差分析结果评价、针对台区边缘电能表的误差分析结果评价、误差分析结果的拟合收敛速率评价和误差分析结果的拟合优度评价。
5.根据权利要求1所述的一种基于智能电能表计量误差分析的数据变换方法，其特征在于：所述的误差分析快速迭代算法库包括基于拟牛顿法的快速迭代算法、小电量到大电量跳变处理算法、基于总体最小二乘法的迭代算法、基于优化初值的递归最小二乘法算法、结合拟牛顿法和最小二乘法的优化算法、针对小用电量用户的优化算法、引入首检误差的初值优化算法、引入现场校验误差的优化算法、引入不同权重值的最小二乘法优化算法、进行方程等价变换的优化算法和针对欠定方程组求解的优化算法。
6.一种基于智能电能表计量误差分析的数据变换系统，其特征在于：包括
计量数据计算模块，用于采用计量误差加权平均值的数据变换算法对电能表计量数据进行计算，输出智能电能表计量误差范围，该算法的特点为有效消除电能表随机误差的影响；
置信区间分析模块，用于进行智能电能表计量区间分析，得到置信度大于0.95误差；
异常关联分析模块，用于对置信度大于目标值的误差进行评价；
误差高阶分析逼近模块，用于对智能电能表进行计量误差高阶分析逼近；
误差分析快速迭代模块，用于形成智能电能表计量误差分析的标准算法。
7.根据权利要求6所述的一种基于智能电能表计量误差分析的数据变换系统，其特征在于：所述的计量误差加权平均值的数据变换算法为：
其中，x为电能表计量数据的相对误差，f为电能表计量数据的权重，M为电能表计量数据量。
8.根据权利要求6所述的一种基于智能电能表计量误差分析的数据变换系统，其特征在于：所述的目标值为0.95。
9.根据权利要求6所述的一种基于智能电能表计量误差分析的数据变换系统，其特征在于：置信区间分析模块能够实现总表不确定度传递对置信区间的影响分析和优化、线性拟合不确定度对置信区间的影响分析和优化、用电行为对置信区间的影响分析和优化、用电量对置信区间的影响分析和优化、功率因数对置信区间的影响分析和优化、针对轻载台区的置信区间分析和优化、针对大用户数台区的置信区间分析和优化和针对台区边缘电能表的置信区间分析和优化。
10.根据权利要求6所述的一种基于智能电能表计量误差分析的数据变换系统，其特征在于：所述的误差高阶分析逼近模块能够实现高阶拟合基础算法、高阶拟合结果的不确定分析、高阶拟合算法的有效性评估、高阶拟合算法收敛速率优化、高阶拟合算法的拟合优度评价、高阶拟合算法的误差结果分析与优化、针对不同用电行为的模块优化、针对不同用电量的模块优化、针对不同功率因数的模块优化、针对轻载、重载、新建、大用户数和台区边缘电能表的模块优化和适配。
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Legal Events
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| PB01 | Publication | ||
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| GR01 | Patent grant | ||
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