CN111999692A - 一种多表误差的校准方法和装置 - Google Patents

一种多表误差的校准方法和装置 Download PDF

Info

Publication number
CN111999692A
CN111999692A CN201910446072.1A CN201910446072A CN111999692A CN 111999692 A CN111999692 A CN 111999692A CN 201910446072 A CN201910446072 A CN 201910446072A CN 111999692 A CN111999692 A CN 111999692A
Authority
CN
China
Prior art keywords
metering
error
electric energy
metering device
data
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
Application number
CN201910446072.1A
Other languages
English (en)
Other versions
CN111999692B (zh
Inventor
侯铁信
汪毅
金鹏
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Shenzhen Dianant Data Technology Co ltd
Original Assignee
Wuhan National Survey Data Technology Co ltd
Priority date (The priority date 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 date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Wuhan National Survey Data Technology Co ltd filed Critical Wuhan National Survey Data Technology Co ltd
Priority to CN201910446072.1A priority Critical patent/CN111999692B/zh
Publication of CN111999692A publication Critical patent/CN111999692A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN111999692B publication Critical patent/CN111999692B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Classifications

    • GPHYSICS
    • G01MEASURING; TESTING
    • G01RMEASURING ELECTRIC VARIABLES; MEASURING MAGNETIC VARIABLES
    • G01R35/00Testing or calibrating of apparatus covered by the other groups of this subclass
    • G01R35/04Testing or calibrating of apparatus covered by the other groups of this subclass of instruments for measuring time integral of power or current
    • GPHYSICS
    • G01MEASURING; TESTING
    • G01RMEASURING ELECTRIC VARIABLES; MEASURING MAGNETIC VARIABLES
    • G01R35/00Testing or calibrating of apparatus covered by the other groups of this subclass
    • G01R35/005Calibrating; Standards or reference devices, e.g. voltage or resistance standards, "golden" references
    • GPHYSICS
    • G01MEASURING; TESTING
    • G01RMEASURING ELECTRIC VARIABLES; MEASURING MAGNETIC VARIABLES
    • G01R35/00Testing or calibrating of apparatus covered by the other groups of this subclass
    • G01R35/005Calibrating; Standards or reference devices, e.g. voltage or resistance standards, "golden" references
    • G01R35/007Standards or reference devices, e.g. voltage or resistance standards, "golden references"

Abstract

本发明涉及智能表计量技术领域,提供了一种多表误差的校准方法和装置。其中方法包括从所述待校准区域中逐次的选择计量装置,设定被选择计量装置的计量误差为指定值,并计算得到其他各计量装置的计量误差值;根据各计量装置在多次计算后得到的计量误差值,分析出各计量装置的故障概率。本发明提出了一种可用于分析出区域范围内总表和分表出现故障概率,所述故障概率可以供校验人员参考使用,从而能够在有限的人力情况下,在有限的时间内完成区域范围内的校表过程。

Description

一种多表误差的校准方法和装置
【技术领域】
本发明涉及智能表计量技术领域,特别是涉及一种多表误差的校准方法和装置。
【背景技术】
现有技术中,计量装置的定期校对是被纳入行业规定的,但是,因为现有的计量装置的类型纷繁复杂,有些计量装置的误差校对过程是很繁琐和复杂的,例如电能计量装置的校表过程。
在此过程中也会投入大量的人力和物力,然而,真正被校对出确定问题的反而是其中的小部分。这样就更会凸显出常规的派遣工作人员逐一检查计量装置带来的资源浪费,以及效率的不足。
常规方法中,除了上述逐一检查的方式外,还有通过抽检的方式进行排查的,但是,这种方式存在较大的随机性和不确定性,并且,可能因为抽检效果的不好带来片区内大量精准度还在允许范围内的“好的计量装置”被更替,造成计量装置使用上的成本提高和资源的浪费。
鉴于此,克服该现有技术所存在的缺陷是本技术领域亟待解决的问题。
【发明内容】
本发明要解决的技术问题是如何解决多表环境下的,对于误差超出标准区间的计量装置的确认问题,并且,解决现有确认方法中资源浪费严重,效率较低的问题。
本发明进一步要解决的技术问题是如何为上述多表环境下,相应区域范围内计量装置拓扑关系的确认,提供有效的实现手段。
本发明采用如下技术方案:
第一方面,本发明提供了一种多表误差的校准方法,待校准区域由一个或者多个分表和总表构成,其中,通过总表的计量对象分别被所述一个或者多个分表所监测的主体所使用,所述分表和总表统称为计量装置,校准方法包括:
从所述待校准区域中逐次的选择计量装置,设定被选择计量装置的计量误差为指定值,并计算得到其他各计量装置的计量误差值;
根据各计量装置在多次计算后得到的计量误差值,分析出各计量装置的故障概率。
优选的,所述计算得到其他各计量装置的计量误差值,具体包括:
将所述总表和分表的计量值,带入由所述总表计量变量加权总表计量误差变量等于各分表计量变量加权各分表计量误差变量关系,建立的方程后求解得到其他各计量装置的计量误差值。
优选的,所述根据各计量装置在多次计算后得到的计量误差值,分析出各计量装置的故障概率,具体包括:
对于每一个计量装置,统计多次计算得到的自身计量误差值,超出标准误差范围的次数与总的计算次数比值,得到相应计量装置的故障概率。
优选的,在进行所述统计多次计算得到的自身计量误差值,超出标准误差范围的次数与总的计算次数比值之前,所述方法还包括:
统计每一次计算结果中,计量误差值超过标准误差范围的计量装置的数量占比;
确定所述数量占比的分布情况,并去除数量占比波动较大的一次或者多次计算结果;
其中,完成去除操作后剩余的计算结果被用于进行所述统计多次计算得到的自身计量误差值,超出标准误差范围的次数与总的计算次数比值。
优选的,所述选择计量装置具体包括:
一次计算过程中,所选择的被赋予指定值的计量装置包括1个、2个或者n个,其中n小于计量装置总数。
优选的,所述被赋予指定值的计量装置数量具体根据待校准区域中包含的计量装置总数、预估的出现故障计量装置数量和计算能力中的一项或者多项决定。
优选的,所述指定值具体从标准误差区间中选取。
优选的,所述计量装置为电能表、气表或者水表。
优选的,在执行所述校准方法之前,还包括:
确定潜在会发生用计量络拓扑关系归属错误的一个或者多个区域;
获取对应所述一个或者多个区域内所包含的各计量装置的计量数据;
根据所述计量数据,确认所述一个或者多个区域中,处于用计量络拓扑关系归属错误状态的一个或者多个计量装置。
优选的,所述确认所述一个或者多个区域中,处于用计量络拓扑关系归属错误状态的一个或者多个计量装置,具体包括:
计算出所述一个或者多个区域中,发生用计量络拓扑关系归属错误概率超过预设阈值的一个或者多个计量装置。
优选的,所述方法还包括:
实地考察的工作人员根据所述一个或者多个计量装置的设备标识信息,验证实际的用计量络拓扑关系归属情况。
优选的,所述实地考察的工作人员根据所述一个或者多个计量装置的设备标识信息,验证实际的用计量络拓扑关系归属情况后,还包括:
获取所述实地考察的工作人员返回的,针对所述一个或者多个计量装置的用计量络拓扑关系归属是否正确的验证结果;
将所述验证结果迭代到用计量络拓扑关系归属计算过程中,得到更新后的用计量络拓扑关系归属错误概率超过预设阈值的一个或者多个计量装置。
优选的,所述计算出所述一个或者多个区域中,发生用计量络拓扑关系归属错误概率超过预设阈值的一个或者多个计量装置,具体包括:
计算各区域中计量装置总表的计量数据和当前记录中与各区域建立有用计量络拓扑关系归属的一个或者多个计量装置的计量数据的相关性;
根据所述相关性,确定发生用计量络拓扑关系归属错误概率超过预设阈值的一个或者多个计量装置。
优选的,所述计算各区域中计量装置总表的计量数据和当前记录中与各区域建立有用计量络拓扑关系归属的一个或者多个计量装置的计量数据的相关性,具体包括:
穷举所述一个或者多个区域中,各计量装置所能构成各区域中计量装置总表和对应区域内包含的计量装置分表之间的组合;
依据计量装置总表电能Zi,以及相应组合中对应区域内包含的计量装置分表电能之和Fi,计算Zi和Fi两者的差值和/或两者差值的方差;其中,i表明是第i个组合;
比较各组合计算得到的Zi和Fi两者的差值和/或两者差值的方差,得到各组合为用计量络拓扑关系归属正确的概率。
优选的,所述计算各区域中计量装置总表的计量数据和当前记录中与各区域建立有用计量络拓扑关系归属的一个或者多个计量装置的计量数据的方差的变化关系,具体包括:
在除去或者增加待判定的用户电能表时,计算所述的Zi和Fi两者的差值和/或两者的方差的变化;
穷举计算所有的待判定的用户电能表或者它们的组合,在加入或者退出Fi时,使得Zi和Fi两者的差值和/或两者的方差向最小化变化,从而判定所述的待判定的用户电能表或者它们的组合为用计量络拓扑关系归属正确的概率。
优选的,所述计算各区域中计量装置总表的计量数据和当前记录中与各区域建立有用计量络拓扑关系归属的一个或者多个计量装置的计量数据的相关性,具体包括:
穷举所述一个或者多个区域中,各计量装置所能构成各区域中计量装置总表和对应区域内包含的计量装置分表之间的组合;
依据计量装置总表电能Z构成的阵列(Zk1,Zk2,…,Zkj),以及相应组合中对应区域内包含的计量装置分表电能之和F构成的阵列(Fk1,Fk2,…,Fkj),计算两者相似度;其中,k为相应的计算相似度的数据组序号,j为每一组数据所包含的数据个数;
根据实际获取的用计量络拓扑关系归属关系和得到的各组合为用计量络拓扑关系归属正确的概率。
优选的,在穷举所述一个或者多个区域中,各计量装置所能构成各区域中计量装置总表和对应区域内包含的计量装置分表之间的组合前,还包括:
根据数据管理平台侧的用电线路检修记录和/或超过预设阈值的计量装置反馈计量数据异常值,以及各计量装置原本归属的区域信息,完成各计量装置与归属的区域的验证;
将上述验证结果作为穷举组合中的已知固定属性,而对于未得到验证的计量装置进行穷举组合相关操作。
优选的,各计量装置的计量数据是按照计量数据和负荷电流对应关系存储,则相应计量数据被作为所述计算用时,还包括:
对于同一轮计算过程所涉及的不同计量装置各自的计量数据,提取各自负荷电流处于相同或者相邻能级的计量数据作为参数值进行计算。
优选的,在确定潜在会发生用计量络拓扑关系归属错误的一个或者多个区域之前,所述方法还包括:
分别计算各台区的计量装置总表的计量数据与台区内各计量装置分表的计量数据总合之间的关系,确认出存在用计量络拓扑关系归属错误的一个或者多个目标区域;
则所述确定潜在会发生用计量络拓扑关系归属错误的一个或者多个子区域,具体实现为:根据所述一个或者多个目标区域,确定潜在的会与所述一个或者多个目标区域发生用计量络拓扑关系归属错误的一个或者多个区域。
第二方面,本发明还提供了一种多表误差的校准方法和装置,用于实现第一方面所述的多表误差的校准方法,所述装置包括:
至少一个处理器;以及,与所述至少一个处理器通信连接的存储器;其中,所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令,所述指令被程序设置为执行第一方面所述的多表误差的校准方法。
第三方面,本发明还提供了一种非易失性计算机存储介质,所述计算机存储介质存储有计算机可执行指令,该计算机可执行指令被一个或多个处理器执行,用于完成第一方面所述的多表误差的校准方法。
本发明实施例提出了一种可用于分析出区域范围内总表和分表出现故障概率,所述故障概率可以供校验人员参考使用,从而能够在有限的人力情况下,在有限的时间内完成区域范围内的校表过程。另外,本发明实施例所提出的方法,能够凭借分析方法自身的逻辑关联性,提供较高可信度的概率分析,从而保证潜在存在故障的计量装置,被上述校表过程有效覆盖。
进一步,在本发明优选的方案中,还提出了专门针对电能计量装置的负荷电流分段计算的优化改进思路。该方式对于拥有较为充足的计算能力的服务器场合中,能够起到进一步提高最终计算得到的故障概率准确性的效果。
进一步,在本发明优选方案中,还提出了一种预先完成网络拓扑关系校验的方法,能够保证在进行本发明所提出的多表误差的校准方法时,能够拥有一个确定无误的网络拓扑关系,避免造成在网络拓扑关系有错误的区域内,无效的计算带来的资源的浪费。
【附图说明】
为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案,下面将对本发明实施例中所需要使用的附图作简单地介绍。显而易见地,下面所描述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的前提下,还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1是本发明实施例提供的一种多表误差的校准方法的流程示意图;
图2是本发明实施例提供的一种优化后的多表误差的校准方法的流程示意图;
图3是本发明实施例提供的一种用电领域的多表误差的校准方法过程流程图;
图4是本发明实施例提供的一种用电领域的总表和分表关系示意图;
图5是本发明实施例提供的一种用电领域的计量误差的计算方法流程图;
图6是本发明实施例提供的一种区域用电网络拓扑关系确认方法流程示意图;
图7是本发明实施例提供的一种区域中电能计量装置总表和分表的分配效果示意图;
图8是本发明实施例提供的一种区域中电能计量装置总表和分表的分配效果示意图;
图9是本发明实施例提供的一种相似度计算方法流程示意图;
图10是本发明实施例提供的另一种相似度计算方法流程示意图;
图11是本发明实施例提供的还一种相似度计算方法流程示意图;
图12是本发明实施例提供的一种带实地验证反馈的区域用电网络拓扑关系确认方法流程示意图;
图13是本发明实施例提供的一种区域用电网络拓扑关系确认系统的架构示意图;
图14是本发明实施例提供的一种电能数据存储格式示意图;
图15是本发明实施例提供的另一种电能数据存储格式示意图;
图16是本发明实施例提供的一种多表误差的校准装置的结构示意图。
【具体实施方式】
为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白,以下结合附图及实施例,对本发明进行进一步详细说明。应当理解,此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明,并不用于限定本发明。
在本发明的描述中,术语“内”、“外”、“纵向”、“横向”、“上”、“下”、“顶”、“底”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系,仅是为了便于描述本发明而不是要求本发明必须以特定的方位构造和操作,因此不应当理解为对本发明的限制。
此外,下面所描述的本发明各个实施方式中所涉及到的技术特征只要彼此之间未构成冲突就可以相互组合。
在本发明各实施例中,所述计量装置为电能表、气表或者水表;除此以外,适用于本发明提出的方法的领域,还包括类似的存在总表和分表各自计量的,且符合计量对象进出拓扑关系明确的领域。
实施例1:
本发明实施例1提供了一种多表误差的校准方法,待校准区域由一个或者多个分表和总表构成,其中,通过总表的计量对象分别被所述一个或者多个分表所监测的主体所使用,所述分表和总表统称为计量装置;如图1所示,校准方法包括:
在步骤201中,从所述待校准区域中逐次的选择计量装置,设定被选择计量装置的计量误差为指定值,并计算得到其他各计量装置的计量误差值。
其中,所述选择计量装置具体包括:一次计算过程中,所选择的被赋予指定值的计量装置包括1个、2个或者n个,其中n小于计量装置总数。所述被赋予指定值的计量装置数量具体根据待校准区域中包含的计量装置总数、预估的出现故障计量装置数量和计算能力中的一项或者多项决定。优选的,所述指定值具体从标准误差区间中选取。
在步骤202中,根据各计量装置在多次计算后得到的计量误差值,分析出各计量装置的故障概率。
本发明实施例提出了一种可用于分析出区域范围内总表和分表出现故障概率,所述故障概率可以供校验人员参考使用,从而能够在有限的人力情况下,在有限的时间内完成区域范围内的校表过程。另外,本发明实施例所提出的方法,能够凭借分析方法自身的逻辑关联性,提供较高可信度的概率分析,从而保证潜在存在故障的计量装置,被上述校表过程有效覆盖。
在本发明实施例中,对于步骤201中所涉及的,所述计算得到其他各计量装置的计量误差值,还提供了一种具体的实现方式,如下:
将所述总表和分表的计量值,带入由所述总表计量变量加权总表计量误差变量等于各分表计量变量加权各分表计量误差变量关系,建立的方程后求解得到其他各计量装置的计量误差值。相应的方程的建立过程和计算过程将通过本发明实施例2中的实例内容展开阐述。
在本发明实施例中,对于步骤202中所涉及的,所述根据各计量装置在多次计算后得到的计量误差值,分析出各计量装置的故障概率,提供了一种具体实现方式,如下:
对于每一个计量装置,统计多次计算得到的自身计量误差值,超出标准误差范围的次数与总的计算次数比值,得到相应计量装置的故障概率。
在本发明实施例中,对于上述的在进行所述统计多次计算得到的自身计量误差值,超出标准误差范围的次数与总的计算次数比值之前,如图2所示,所述方法还包括:
在步骤301中,统计每一次计算结果中,计量误差值超过标准误差范围的计量装置的数量占比。
在步骤302中,确定所述数量占比的分布情况,并去除数量占比波动较大的一次或者多次计算结果。
在步骤303中,完成去除操作后剩余的计算结果被用于进行所述统计多次计算得到的自身计量误差值,超出标准误差范围的次数与总的计算次数比值。
实施例2:
本发明实施例提供了一种电能计量领域,在完成一次选择计量装置,设定被选择计量装置的计量误差为指定值,并计算得到其他各计量装置的计量误差值的实现过程。在本发明实施例中,所述计量装置具体被描述为电能计量装置。在本发明实施例中为了提高计算的准确度,还可以一线损的参数变量,但是,为了描述的间接性考虑,在下面的具体描述过程中并不引入所述线损的参数变量。如图3所示,所述方法包括以下步骤:
在步骤401中,各电能计量装置和被指定计量误差值的第一电能计量装置按照预设方式,测量并记录各自的电能数据,并上报给误差计算器。
其中,所述“第一”的限定仅仅是为了描述过程中方便与其他各电能计量装置区分开来,并不具备特殊的限定意义。
其中,所述各电能计量装置包括总表和分表,电能通过所述总表计量,并传递给所述分表计量,由所述总表计量的流入电能总量和由所述分表计量的流出电能的总量相等(此处为了计算的简便,未引入线损变量,在优选的方案中为了提高计算的精准度可以进一步在上述等式关系中位于分表计量侧引入线损变量)。例如,图4所示M0即为总表,而M1,M2,…,Mn-1则为分表,其中,MΕ为在步骤401中接入的一个被指定计量误差值的第一电能计量装置。所述电能数据包括电流数据值,电压数据值,和/或由所述电流数据值和电压数据值计算得到的能量值。
在步骤402中,所述误差计算器根据接收的电能数据计算各电能计量装置的计量误差。
其中,误差计算器,可以是各个电能计量装置自身、指定的一个或多个电能计量装置、集中抄表器、信息采集器、待测系统内外的第三方装置、设备或者系统。
其中,根据所述待测系统中总表和分表记录的电能数据满足相对而言的电能守恒原则,将指定时间内由所述总表记录的电能数据和由所述分表记录的电能数据,构造能量平衡方程式,读N次待测系统的电能数据可以形成N个方程并构成方程组。此时,求解得到的,对于电能计量装置M1来说,其计量误差表述为εx1,其含义是在电能计量装置Mx被选择为指定计量误差值情况下,得到的电能计量装置M1的计量误差值。其他的电能计量装置的,在在电能计量装置Mx被选择为指定计量误差值情况下,得到的计量误差值相应的被表述为εx2x3,…,εx(n-1)
实施例3:
在实施例2中,已经给出了一种根据关系式方程组求解各电能计量装置的方法,进一步,在本发明实施例中还将引入负荷电流分段的特性,进一步提高本发明实施例所提出计算方法求解得到的各电能计量装置所拥有的计量误差的精准度,从而能够进一步提高后续求解得到的故障概率的准确度。如图5所示,由所述待测系统中总表和分表记录的电能数据符合相对而言的电能守恒原则,执行步骤如下:
在步骤501中,将指定时间内由所述总表记录的电能数据和由所述分表记录的电能数据,结合各自在所述负荷电流分段下的误差值变量,构造能量平衡方程组;所述能量平衡方程组包括各电能计量装置在各负荷电流分段中的误差值变量。
如图4所示系统,假设测量时段Ti内流过第i个电能计量装置的电能读数为Wij(i=1,2,…,n-1为电能计量装置序号;j=1,2,…,m为第j负荷电流分段),εij为第i个电能计量装置在第j个电流段的计量误差,则根据能量守恒定律有下式成立:
Figure BDA0002073672700000081
其中,εxj是电能计量装置Mx被选择为指定计量误差值后,并且在第j电流段的误差值,是一个已知的指定值。
在步骤502中,所述误差计算器获取存储的各电能计量装置在相应负荷电流分段中电能数据Wij。待测系统的电能计量装置每测试一次电能数据,就得到一个批次的数据组,代入式(1)就可以形成一个方程,当批次数等于k*m时,方程组的方程个数就等于电能计量装置分段后的计量误差个数,方程组会有唯一解。各个电能计量装置的每一电流段的计量误差数据就都可以测得。而误差计算器在存储所述数据时,可以获取在指定的指定时间内各电能计量装置在相应负荷电流分段中存储的电能数据,并且该电能符合公式(1)所述的等式关系。
在步骤503中,将所述电能数据依据其对应的负荷电流分段,代入能量平衡方程组中作为相应误差值变量的系数,求解所述能量平衡方程组,得到各电能计量装置在各负荷电流分段中的误差值。
结合本发明实施例,假设在本实施例中负荷电流分段包括1、2和3个等级,即m=3,则误差值εx,i,j也将表现为三个值(其中,下表x表示电能计量装置Mx被选择为指定计量误差值情况下,对应第i个电能计量装置在分段j中的计量误差):
Figure BDA0002073672700000082
其中,εx,i,1为Mi在第1负荷电流分段下的误差值变量;εx,i,2和εx,i,3分别为Mi在第2负荷电流分段和第3负荷电流分段下的误差值变量。由于,各电能计量装置在同一时间上报的电能数据,可能包括上述3个负荷电流分段中的一个或者多个。之所以会产生这种情况跟各电能计量装置记录自身的电能数据频率和各电能计量装置上报电能数据给误差计算器的频率有关,例如:各电能计量装置记录电能数据频率为每10分钟一次,而其上报电能数据的频率为每30分钟一次,则误差计算器在接收到一个电能计量装置一次上报的电能数据时,所述电能数据包含了3次记录的电能数值,而所述3次记录的电能数值很可能就对应着不止一个负荷电流分段。
因此,误差计算器在将存储的电能数据应用到公式(1)和(2)之前还需要做一轮塞选。所述塞选具体包括,分析当前根据各电能计量装置上报,并存储的电能数据中包含的记录次数p;确定由各电能计量装置误差值变量所构成的方程组的变量个数n,将所述记录次数为p等分成3*n组参数值,其中每组参数值包含p/(3*n)次记录值;将各组中p/(3*n)次记录值对应其所归属的负荷电流分段完成累加,并将累加完的参数值代入方程组中,得到如下方程组
根据所述塞选出的电能数据构建k组参数值,其中每组参数值包含对应三个负荷电流分段的参数值,例如[(z0,1,1,z0,2,1,z0,3,1),(z0,1,2,z0,2,2,z0,3,2),…,(z0,1,k-1,z0,2,k-1,z0,3,k-1)]为属于k组参数值中的一组。代入1阶k维方程组后,如下:
Figure BDA0002073672700000091
其中,z0,1,1、z0,2,1和z0,3,1分别电能计量表M1的电能上报的电能数据中,每p/(3*n)次记录的能量数据中,处于第1负荷电流分段中的电能数据的累加和、处于第2负荷电流分段中的电能数据的累加和,以及在第3负荷电流分段中的电能数据的累加和。
需要强调的是,在本发明各实施例中,对于指定的不同计量装置的计量误差为指定值时,用于计算的参数可以是同一批次记录下来的数据。简单理解即相应的计算用参数值是可以在选择不同计量装置,设定被选择计量装置的计量误差为指定值,并计算得到其他各计量装置的计量误差值的过程中被复用的。
实施例4:
本发明实施例4提供了一种区域网络拓扑关系确认方法,对于本发明来说,所述区域(在电能计量领域通常被描述为台区)可以是只要是涉及总表和分表之间具有计量关系的,都可以划分成为一个区域概念,如图1所示,本发明实施例的方法包括:
在步骤601中,确定潜在会发生网络拓扑关系归属错误的一个或者多个区域。
这里的确定方法,可以是简单的通过数据库服务器中记录的信息进行划分,以用电为例:数据库服务器记录有各台区总表和各小区各楼栋的表分之间的映射关系(在本发明实施例中被描述为网络拓扑关系)。即可以根据划分的地理位置的片区特性进行潜在会发生网络拓扑关系归属错误的一个或者多个区域的标定。
除了上述简单的根据划分的地理位置的片区进行潜在区域标定以外,在本发明实施例实现过程中,优选的还可以结合具体安装环境,建立电表(包括总表和/或分表)与各安装设备(例如变电箱)之间的映射关系来辅助确定,具体的,相关操作人员会将设置在同一变电箱内的多块总表的对应设置信息上报给所述数据库服务器,相应的,所述同一变电箱或者同一变电站内的多个总表便可以成为所述潜在会发生网络拓扑关系归属错误的一个或者多个区域的对象之一。以图7为例,区域1和区域2中的两块电能计量装置总表若被设置同一变电箱中,则可以认为区域1和区域2为所述潜在会发生网络拓扑关系归属错误的一个或者多个区域。具体的,由于电能计量装置总表M0和电能计量装置总表N0被设置同一变电箱中,因此,其区域内的分表可能会发生实际线路连接和如图7所示的数据库服务器记录网络拓扑关系不一致,例如:所述电能计量装置分表M1和电能计量装置分表N1的线路被交叉连接了,即电能计量装置分表M1的线路被连接到了电能计量装置总表N0中,而电能计量装置分表N1的线路被连接到了电能计量装置总表M0中,此时,数据库服务器记录的网络拓扑关系如图7所示,而实际的线路连接关系却如图8所示。
在上述优选的实现方式,通过进一步结合了安装环境的相关信息(建立的电表与各安装设备之间的映射关系),比上述的单纯依据数据库服务器中记录的,根据地理位置划分的总表和分表映射关系的数据,进行潜在会发生网络拓扑关系归属错误的一个或者多个区域划分更有效和精准。另一方面,该优选方式某种意义上可以放大分析的环境,提高通过计算最后识别出网络拓扑关系归属错误的有效性。例如:因为后续施工原因,在已有的变电站中新增总表,而相应的操作若仅以总表与分表的对应关系记录在数据库中,则缺失了实际可能发生网络拓扑关系归属错误的可能判断。因为,仅按照用电类型分类或者划分的地理位置的片区来分类,可能便会漏掉两者之间在同一变电站内的实际环境考虑。
还有一方面,在实际情况中,对于数据库服务器中记录的台区总表和各小区各楼栋的电能表分表之间的映射关系,除了可能存在的个别楼栋内电能表分表与总表的映射关系错误外,还可能发生直接登记的总表之间位置错误的可能,此时,通过上述优选的实现方式便可以更为有效的拓宽潜在会发生网络拓扑关系归属错误的一个或者多个区域的分析范围。仍然以图7为例,其中,由于电能计量装置总表M0和电能计量装置总表N0被设置同一变电箱中,因此,可能发生数据库中录入的电能计量装置总表MO和电能计量装置N0之间的位置就发生错误情况。这种情况同样会被考虑在本发明实施例后续的步骤203的确认过程中去。
在步骤602中,获取对应所述一个或者多个区域内所包含的各计量装置的计量数据。
仍然以电能计量场景为例,此时的计量装置表现为电能计量装置,而相应的计量数据表现为电能数据。
其中,获取电能数据的源端在本发明实施例中被描述为数据库服务器,所述数据库服务器在实际环境中通常表现为电力公司的数据管理平台,即拥有对区域范围内各电能计量装置总表和电能计量装置分表进行电能数据搜集、存储能力的主体。相应主体的实现方式,不局限于单机形式的服务器,还可以是云平台,或者交由第三方数据库管理平台来完成管理,在此不做特殊的限定。
在本发明实施例后续展开的具体计算方法中,对于所述电能数据的使用,涉及连续时间意义上的电能数据、不同时段上的电能数据、特殊场景下电能数据等等。甚至于,对于有些电能数据的使用上是现有的类似电力公司的数据管理平台无法直接提供的,则会需要本发明实施例所提出的相应方法来加工对应电能数据,具体如何加工将会在本发明实施例后续展开描述内容中具体介绍。
在步骤603中,根据所述计量数据,确认所述一个或者多个区域中,处于网络拓扑关系归属错误状态的一个或者多个计量装置。
本发明实施例提出了一种确定潜在会发生网络拓扑关系归属错误的一个或者多个区域,并通过电能数据确定出所述一个或者多个区域中,处于网络拓扑关系归属错误状态的一个或者多个计量装置的概率,从而为实地考察的工作人员提供更为有效的排查依据,相比较现有技术中需要实地考察的工作人员逐一电能计量装置排查的方式,不仅极大程度上节约了人力成本,还提高了排查的效率。本发明实施例的效果优势,对于应用规模越大的场景,其优势体现的尤为突出。
这样选择电能数据的方法,配合其他台区的用电网络拓扑关系计算,可以把不属于本台区的电能数据(在本发明具体实施例中将被简称“外来户”)“还回”给它理应所在的台区,可以把被“错误统计到其他台区”的电能数据(在本发明具体实施例中将被简称“逃逸户”)还原回到本台区来。从而可以得出本台区(和“相邻台区”)的真实台区用电网络拓扑关系。
在本发明实施例后续内容中展开描述的过程中,为了便于与实例场景结合阐述,主体以电能应用场景展开阐述,相应的计量装置被表述为电能计量装置,相应的计量数据被表述为电能数据。本领域技术人员也可知,相应的实现内容同样可以被转用到用气、用水领域,后续不再赘述。
本发明实施例所提出的一种或者多种计算方式中,多以概率进行电能计量装置的网络拓扑关系归属错误状态进行描述,这主要是考虑到实际中涉及本发明所提出方法的应用场景通常会包含上百块甚至上千块电能计量装置(以一个小区为例就能达到千户左右级别的住户,而通常每一住户均会配备一块电能计量装置分表),而对于一个地区、省市来说,涉及的电能计量装置的数量会更大,而具体计算环境也会更为复杂,尤其是一些涉及长距离传输,而传输过程中存在分流的可能,并且是被非正规通过数据库服务器登记的情况下分流的;另外,电能计量装置自身存在的误差和传输线路上的线损,也会将计算环境复杂化。因此,现实场景中给予计算的环境就是一个非理想的环境,相应的结果自然无法达到100%精准的计算结果,于是,本发明实施例提出了一种利用概率来描述各电能计量装置分表与其电能计量装置总表在网络拓扑关系归属错误上的可能性。所述概率可以是网络拓扑关系计算服务器计算出来给高级管理人员看的,对于实地考察的工作人员来说,可以是仅仅获取到一个要求去验证所述一个或者多个电能计量装置网络拓扑关系归属的指派任务即可。也就是说,通过本发明实施例方法,完成所述处于网络拓扑关系归属错误状态的一个或者多个电能计量装置的展示方式可以是多样的,在本发明实施例中并不做特殊的限定。
通过上述分析,在本发明实施例的步骤203中描述的所述确认所述一个或者多个区域中,处于网络拓扑关系归属错误状态的一个或者多个电能计量装置,存在一种具体的表现方式为:计算出所述一个或者多个区域中,发生网络拓扑关系归属错误概率超过预设阈值的一个或者多个电能计量装置。所述预设阈值可以由操作人员设定,例如:第一维度:根据实地考察的工作人员在依据本发明实施例所计算出来的处于网络拓扑关系归属错误状态的一个或者多个电能计量装置进行排查,反馈排查结果得到相应计算准确率后,动态的设定(通常准确率越低,相应的预设阈值可以设置相应高一些)。除此以外,还可以考虑第二维度:每经过一轮实地考察的工作人员排查后,根据更新后的网络拓扑关系计算得到的处于网络拓扑关系归属错误状态的一个或者多个电能计量装置数量的多少来动态的设定(通常该重新计算得到数量大,则相应的预设阈值可以设置相应低一些)。优选的是,综合考虑上述两个维度,并进一步加入第三个维度:实地考察的工作人员每次出勤允许排查的电能计量装置数量;由上述三个维度确定出来的预设阈值能够最大限度的在最短时间内完成存在错误概率的电能计量装置的排查。
在本发明实施例中,对于计算各区域中电能计量装置总表的电能数据和当前记录中与各区域建立有网络拓扑关系归属的一个或者多个电能计量装置的电能数据的相关性,提供了至少以下三种具体方式。
方式一,如图9所示:
在步骤701中,穷举所述一个或者多个区域中,各电能计量装置所能构成各区域中电能计量装置总表和对应区域内包含的电能计量装置分表之间的组合。
此处,虽然描述的是穷举,但是实际操作中会比步骤701中描述的更为多变和复杂,例如:对于历史上已经验证过网络拓扑关系的区域电能计量装置总表和相应区域内的电能计量装置分表,则可以作为已知量,以一种固定形式存在于各组合中,即上述已经验证过的网络拓扑关系(认为是正确的)不再加入所述步骤701中的穷举过程,从而简化整个方式一的计算过程。
但是,在具体操作过程中,处于严谨的考虑,优选的是,在初期的几轮计算过程中,可以将历史验证的网络拓扑关系作为正确的已知量来使用,而在经过几轮论证后,仍然存在较大的相似度偏差的话,则需要在经过本发明实施例所提出的方法验证过的网络拓扑关系的电能计量装置的基础上,对上述历史上验证过的网络拓扑关系,也需要当做待验证对象加入到本发明实施例步骤301中的穷举对象中去。
在步骤702中,依据电能计量装置总表电能Zi,以及相应组合中对应区域内包含的电能计量装置分表电能之和Fi,计算Zi和Fi两者的差值和/或两者差值的方差。
其中,i表明是第i个组合。而对于总表电能Zi而言,其可以采用一指定时长内的电能数据作为相应Zi参数值,也可以选择某一时间段内的电能数据作为相应Zi参数值,还可以采用分时段内的电能数据的组合作为相应Zi参数值。在此不做特殊的限定,而其中优选的参数值选配方式,将在本发明实施例对应数据分析部分具体展开阐述。
在步骤703中,比较各组合计算得到的Zi和Fi两者的差值和/或两者差值的方差,得到各组合为网络拓扑关系归属正确的概率。
其中,步骤702和步骤703中描述了一轮的Zi和Fi两者的比较,而在具体操作中,比较的数量可以是多组,而对于多组比较过程,相应的电能数据也需要配置多组。简单结论是,通常比较的次数越多,对于用电拓扑数据计算服务器的计算资源的占用越多,相应的计算时间也会越长,但是,相应的计算结果的准确度也会得到一定的提高,最终如何取舍还是要看实际计算环境和实际的实地考察的工作人员数量来调整,在此不再赘述。
在步骤704中,根据实际获取的网络拓扑关系归属关系和得到的各组合为网络拓扑关系归属正确的概率,标定发生网络拓扑关系归属错误概率超过预设阈值的一个或者多个电能计量装置。
在本发明实施例中,所述网络拓扑关系归属正确的概率仅为一种数据表现上的描述,也是一种直观表现上的称呼;而在学术中,则更多的会被描述为简单皮尔逊相关系数,而所述皮尔逊简单相关系数的表达式具体如下:
Figure BDA0002073672700000131
其中,cov(Zi,Fi)为上述Zi和Fi两者之间的协方差,
Figure BDA0002073672700000132
为Zi的标准差,ρF为Fi的标准差,表达式
Figure BDA0002073672700000133
为两者的标准差的乘积。皮尔逊简单相关系数
Figure BDA0002073672700000134
的取值总是在-1.0到1.0之间,接近0的变量被成为无相关性,接近1或者-1被称为具有强相关性,在本发明实施例中也被描述为概率。为了比较上的方便,通常在本发明实施例的优选实现方式中,可以给所述皮尔逊简单相关系数
Figure BDA0002073672700000135
取绝对值或者求平方后,在进行比较。
在具体操作过程中,所述被标定发生网络拓扑关系归属错误概率超过预设阈值的一个或者多个电能计量装置,可以直接通过本发明后续系统实施例中提出的配备给实地考察的工作人员的智能终端,将所述待验证的电能计量装置的相关信息发送给所述实地考察的工作人员的智能终端中,而由所述实地考察的工作人员去现场完成排查工作。
方式二,如图10所示:
在步骤801中,穷举所述一个或者多个区域中,各电能计量装置所能构成各区域中电能计量装置总表和对应区域内包含的电能计量装置分表之间的组合。
此处,虽然描述的是穷举,但是实际操作中会比步骤801中描述的更为多变和复杂,例如:对于历史上已经验证过网络拓扑关系的区域电能计量装置总表和相应区域内的电能计量装置分表,则可以作为已知量,以一种固定形式存在于各组合中,即上述已经验证过的网络拓扑关系(认为是正确的)不再加入所述步骤801中的穷举过程,从而简化整个方式二的计算过程。
但是,在具体操作过程中,处于严谨的考虑,优选的是,在初期的几轮计算过程中,可以将历史验证的网络拓扑关系作为正确的已知量来使用,而在经过几轮论证后,仍然存在较大的相似度偏差的话,则需要在经过本发明实施例所提出的方法验证过的网络拓扑关系的电能计量装置的基础上,对上述历史上验证过的网络拓扑关系,也需要当做待验证对象加入到本发明实施例步骤801中的穷举对象中去。
在步骤802中,依据电能计量装置总表电能Z构成的阵列(Zk1,Zk2,…,Zkj),以及相应组合中对应区域内包含的电能计量装置分表电能之和F构成的阵列(Fk1,Fk2,…,Fkj),计算两者相似度。
其中,k为相应的计算相似度的数据组序号,j为每一组数据所包含的数据个数,上述数据具体为电能计量装置所上报的电能数据。在本发明实施例中,为了计算所述相似度,除了可采用上述方式外,还可以采用业内公知的复相关系数、偏相关系数和/或皮尔逊简单相关系数(类似可参考步骤304中展开描述的皮尔逊简单相关系数,类似的还有斯皮尔曼等级spearman相关系数和肯德尔kendall相关系数,在此不在赘述)相关系数来实现,在此不再一一赘述。
为了测定变量F(Fk1,Fk2,…,Fkj)与其他多个变量(Zk1,Zk2,…,Zkj)之间的相关系数,可以考虑构造一个关于(Zk1,Zk2,…,Zkj)的线性组合,通过计算该线性组合与F(Fk1,Fk2,…,Fkj)之间的简单相关系数作为变量F与(Zk1,Zk2,…,Zkj)之间的复相关系数R。
Figure BDA0002073672700000141
Figure BDA0002073672700000142
在步骤803中,根据实际获取的网络拓扑关系归属关系和得到的各组合为网络拓扑关系归属正确的概率,标定发生网络拓扑关系归属错误概率超过预设阈值的一个或者多个电能计量装置。
在具体操作过程中,所述被标定发生网络拓扑关系归属错误概率超过预设阈值的一个或者多个电能计量装置,可以直接通过本发明后续系统实施例中提出的配备给实地考察的工作人员的智能终端,将所述待验证的电能计量装置的相关信息发送给所述实地考察的工作人员的智能终端中,而由所述实地考察的工作人员去现场完成排查工作。相比较方式一而言,方式二具有更高的精准度,属于方式一中的一种优选实现方式的具体展开形式。
方式三,如图11所示:
在步骤901中,在除去或者增加待判定的用户电能表时,计算所述的Zi和Fi两者的差值和/或两者的方差的变化。
其中,所述除去待判定的用户电能表和增加待判定的用户电能表,实际上对应着本发明介绍的“外来户”和“逃逸户”概念。因此,所述方式三相比较方式一和方式二而言,将原本通过各种组合的相似度来求解具体电能计量装置网络拓扑关系正确概率的手段,转化为将“外来户”和“逃逸户”概念引入到计算过程中,在一个初始组合基础上,对各电能计量装置的网络拓扑关系正确概率进行计算,并且对于其错误类型也进行判断。
在步骤902中,穷举计算所有的待判定的用户电能表或者它们的组合,在加入或者退出Fi时,使得Zi和Fi两者的差值和/或两者的方差向最小化变化,从而判定所述的待判定的用户电能表或者它们的组合为网络拓扑关系归属正确的概率。
相比较而言,方式三比方式一和方式二能够更有效的得到计算结果,但是,相对而言,方式三更适合于历史上已经确认出一部分电能计量装置的网络拓扑关系后,需要对于剩余的电能计量装置的网络拓扑关系进行确认的场景。因为,此时初始的组合中所包含的有效电能计量装置(即网络拓扑关系正确的电能计量装置)的数量更大,对于最终计算结果的准确率有更好的保证。
需要强调的是,本发明实施例所提供的计算各种相关系数的方法(包括步骤704中的计算方法),已经提供的具体计算公式(例如上述计算复相关系数R的公式)均为适用于本发明实施例的诸多相关系数计算方法中的一种或者几种,本领域技术人员在本发明实施例所公开的技术思想基础上,可以无需创造性劳动将其他相似度计算方法应用到本发明具体实施方式中,且均属于本发明实施例的保护范围内。
在上述方式一、方式二和方式三中,都介绍了对于历史验证过的电能计量装置的网络拓扑关系,可以在初始几轮计算过程中,当成是已知的正确信息使用。相应操作已经可以很大程度上改善或者提高计算效率了,然而,基于本发明实施例所提出的区域网络拓扑关系确认方式,还存在一些优选的技术手段,可以进一步简化方式一、方式二和方式三中穷举的组合数量。具体阐述如下:
网络拓扑关系计算服务器,可以根据数据管理平台侧的用电线路检修记录和各电能计量装置原本归属的区域信息,完成各电能计量装置与归属的区域的验证;和/或,
网络拓扑关系计算服务器,可以根据超过预设阈值的电能计量装置反馈计量数据异常值和各电能计量装置原本归属的区域信息,完成各电能计量装置与归属的区域的验证;
将上述验证结果作为穷举组合中的已知固定属性,而对于未得到验证的电能计量装置进行穷举组合相关操作。其中,所述已知固定属性含义就是当做不变量,作为固有属性排除在穷举范围以外,直接加入到组合中作为组合包含的内容。
上述方案提供了一种优选的技术手段,能够将历史上发生的用电线路检修和计量数据异常结合起来,利用排除法等对于预先可以完成网络拓扑关系归属验证的各电能计量装置作为固定属性,排除在步骤701或者801的穷举范围之外,从而进一步降低计算量,提高本发明实施例所提出的区域网络拓扑关系确认方法的计算效率。
其中,用电线路检修可以是针对楼栋的用电检修、也可以是针对小区的用电检修、还可以针对地区的用电检修,相应用电检修会带来短暂的用电真空期,从而为个别区域的网络拓扑关系验证提供了可能。例如因为用电检修,对于一个小区内的用电采取停电措施,然而,实际上则是该小区的1栋电能计量装置仍然在工作,则可以通过上述分析确定该小区的1栋与对应小区的区域的电能计量装置总表之间的网络拓扑关系归属是明确错误的验证信息,所述验证信息被使用到步骤701或者步骤801中的穷举时,便可以减少将所述小区的1栋与对应小区的区域的电能计量装置总表做组合的可能。而所述异常数据,则可以是因为突发情况造成的用电不正常,例如施工造成的片区断电、自然灾害造成的片区断电等等,从侧面来说其对于本发明实施例来说效果和上述电线路检修差不多,只是可靠性更低一些。
在本发明实施例中,对于委派实地考察的工作人员进行实地排查的操作方式来说,对于其排查结果同样可以反馈到所述网络拓扑关系计算服务器,实现一种反馈式的迭代计算。因此,结合本发明实施例,还存在一种优选的扩展方案,如图12所示,所述方法还包括:
在步骤1001中,获取所述实地考察的工作人员返回的,针对所述一个或者多个电能计量装置的网络拓扑关系归属是否正确的验证结果。
其中,由于本发明实施例计算出来的,针对网络拓扑关系中的各电能计量装置出现网络拓扑关系归属错误的是概率结果,并非严格意义上的绝对结果。并且,实际触发各实地考察的工作人员去验证的任务中携带的电能计量装置的相关信息,还是根据步骤704或者步骤803中确定出的预设阈值筛选后的电能计量装置,因此,存在着被实地考察的工作人员验证后,相应网络拓扑关系归属为正确的或者错误的可能。
在步骤1002中,将所述验证结果迭代到网络拓扑关系归属计算过程中,得到更新后的网络拓扑关系归属错误概率超过预设阈值的一个或者多个电能计量装置。
其中,结合上述方式一、方式二和方式三来阐述,所述步骤1002中涉及的所述将所述验证结果迭代到网络拓扑关系归属计算过程中,具体为将步骤1001返回的验证结果作为新增固定属性,重新执行步骤701-步骤704和/或步骤801-步骤803。通过上述描述可知,上述方式一、方式二和方式三在本发明实施例中是可以二选一使用,也可以将两个方式并行在本发明实施例中使用,在此不再赘述。
结合本发明实施例,还存在一种优选的实现方案,其中,在执行步骤601之前,通常是在发现某一区域内的电能计量装置总表的电能和电能计量装置分表总电能和相差超过第二预设阈值,才会进行步骤601-步骤603的方法过程,否则,便会判断相应的区域的网络拓扑关系是正常的,而无需进行步骤601-步骤603的方法过程。因此,在该优选的实现方案中,通常在确定潜在会发生网络拓扑关系归属错误的一个或者多个区域之前,所述方法还包括:
分别计算各台区的电能计量装置总表的电能数据与台区内各电能计量装置分表的电能数据总合之间的关系,确认出存在网络拓扑关系归属错误的一个或者多个目标区域;
则所述确定潜在会发生网络拓扑关系归属错误的一个或者多个子区域,具体实现为:根据所述一个或者多个目标区域,确定潜在的会与所述一个或者多个目标区域发生网络拓扑关系归属错误的一个或者多个区域。
实施例5:
在本发明实施例4提供了一种区域网络拓扑关系确认方法基础上,本发明实施例还提供了一种区域网络拓扑关系确认系统,可用于完成如实施例4所述的相应方法,因此,在本发明实施例中展开描述的相应技术内容同样可以适用于实施例4中方法实现。
如图13所示,包括数据库服务器、网络拓扑关系计算服务器和一个或者多个智能终端,在本发明实施例中,考虑到具体运用场景的数据量的规模的可能性,所述网络拓扑关系计算服务器可以采用单一主机形式,也可以采用云平台实现形式,在此不做特殊限定。所述系统具体包括:
所述数据库服务器用于存储各区域和区域内所包含的电能计量装置的初始归属关系,还用于存储各电能计量装置所上报的电能数据,并且,为所述网络拓扑关系计算服务器提供数据访问接口;
所述网络拓扑关系计算服务器,用于执行以下过程内容:
确定潜在会发生网络拓扑关系归属错误的一个或者多个区域;获取对应所述一个或者多个区域内所包含的各电能计量装置的电能数据;根据所述电能数据,计算出所述一个或者多个区域中,发生网络拓扑关系归属错误概率超过预设阈值的一个或者多个电能计量装置;
所述一个或者多个智能终端接入所述网络拓扑关系计算服务器,用于根据所述一个或者多个电能计量装置的设备标识信息确定实际的拓扑归属,并反馈给所述网络拓扑关系计算服务器。
在本发明实施例中,所述智能终端可以是专业型的检测设备,附带有网络拓扑关系计算服务器数据交互能力;或者,所述智能终端就是一般意义上的智能手机,而相应的拓扑归属的确定可以是交由专业的检测设备来完成,并由实地考察的工作人员通过所述智能终端将验证结果数据传输给所述网络拓扑关系计算服务器,具体实现形式并不局限于上述的两种,由此衍生出的类似的验证方式和反馈方式均属于本发明实施例的保护范围内。
本发明实施例提出了一种确定潜在会发生网络拓扑关系归属错误的一个或者多个区域,并通过电能数据确定出所述一个或者多个区域中,处于网络拓扑关系归属错误状态的一个或者多个电能计量装置的概率,从而为实地考察的工作人员提供更为有效的排查依据,相比较现有技术中需要实地考察的工作人员逐一电能计量装置排查的方式,不仅极大程度上节约了人力成本,还提高了排查的效率。本发明实施例的效果优势,对于应用规模越大的场景,其优势体现的尤为突出。
在本发明实施例中,所述电能计量装置具体对应着一个台区下的各楼栋里的住户;或者,所述电能计量装置具体对应着一个台区下的村庄里的各住户;或者,所述电能计量装置具体对应着一个台区下的各商铺;或者,所述电能计量装置具体对应着一个台区下的各厂房。
由于台区网络拓扑关系混乱程度不同,不同的台区的电能数据也有很大的差异。对于不同的台区电能数据,可以构建不同的、适用的数学模型,选用不同的算法,可以更高效率的计算台区网络拓扑关系。而相应的模型和算法则是被预先的存储在所述网络拓扑关系计算服务器中。接下来将具体展开阐述几种典型的模型:
模型1、总表与分表和残差(及残差方差)最小化模型(所述模型1对应着实施例1中的方式一)
模型:min{残差}=总表-分表和 (3)
min{σ残差}=σ总表-分表和 (4)
物理学上看,模型1成立的机理是:
利用式(3),固定台区总表,一一穷举分表和的组合,计算出能够使得残差为最小值的台区总表和台区分表和的组合,该组合可以构成真实台区网络拓扑关系是一个大概率事件。
利用式(4),固定台区总表,一一穷举分表和的组合,计算出能够使得残差的方差值为最小值的台区总表和台区分表和的组合,该组合可以构成真实台区网络拓扑关系是一个大概率事件。
在忽略电能表误差的情况下,若式(3)的“分表和”中的分表全部都是台区内的用户电能表,式(3)中的残差=0,考虑电能表误差情况下,残差=电能表误差和,是一个很小的电量,构成残差最小的分表和,刚好是台区内全部电能表的事件是一个大概率事件。即使如此,构成残差最小的判据,只能作为一个“台区网络拓扑关系正确”的必要条件,不是充要条件。反之,当分表和中有台区外电能表时,残差有变大的趋势。
式(4)的意义在于,即使考虑电能表误差因素,当分表和刚好是台区内全部电能表时,理论上,残差的方差=0成立(残差=0,是“台区网络拓扑关系正确”的充要条件)。实际中,残差的方差不为0,是一个非常接近0的数值。当分表和中有算法:穷举用户分表构成分表和,同时满足式(3)、式(4)的分表和就是该总表下的真实网络拓扑关系。反之,当分表和中有台区外电能表时,残差方差值有变大的趋势。
鉴于可以使用式(3)和式(4)有甄别台区内和台区外电能表,本发明将它们联立作为一套计算台区网络拓扑关系的数学模型之一。
模型2、计算分表与总表相关系数的模型(所述模型2对应着实施例1中的方式二)
Figure BDA0002073672700000181
其中,w0i是台区总表第i次读取的数据,wki是台区第k块分表第i次读取的数据,模型2需要多次读取台区电能数据,计读取次数为m次。
模型2成立的机理是:
利用式(5),固定台区总表w0i,在可选择的(台区内用户电能表潜在嫌疑方=本台区用户电能表+相邻台区用户电能表)电能数据集合(用户数最大可以到N)中,选择分表、构造
Figure BDA0002073672700000182
(其中,n=1,2,……N)的分表和量,可以得到一个不同n值的
Figure BDA0002073672700000183
分表和量的全组合,在全组合中选取每一个
Figure BDA0002073672700000184
一一穷举计算w0i
Figure BDA0002073672700000185
之间的相关系数,通过计算找出全组合中相关系数最大(相关系数接近于1)的
Figure BDA0002073672700000186
分表和量,这个
Figure BDA0002073672700000187
分表和与上述台区总表一起可以构成真实的台区网络拓扑关系是一个大概率事件。可以使用模型2作为台区网络拓扑关系梳理计算的数学模型。
在忽略电能表误差影响的情况下,式(5)中的w0i
Figure BDA0002073672700000188
之间的相关系数应该等于整数1,考虑电能表误差情况下,式(5)中的w0i
Figure BDA0002073672700000189
之间的相关系数应该等于一个非常接近1的正常数。
即使如此,由于电能表误差影响不可预知,以式(5)作判据计算得出的台区网络拓扑关系,也只是一个大概率事件,不可作为100%确定的台区网络拓扑关系使用。
鉴于可以使用式(5)可以甄别台区内电能表,本发明将它们联立作为一套独立计算台区网络拓扑关系的数学模型之一使用。
模型3、计算分表与总表相关系数的导出关系的模型(所述模型3对应着实施例1中利用用电线路检修记录或者数据异常值,改进的方式一或者方式二;以及对应步骤901-步骤902过程)
Figure BDA0002073672700000191
其中,w0i是台区总表第i次读取的数据,wki是台区第k块分表第i次读取的数据,
Figure BDA0002073672700000192
是已经可以确定为台区内的分表和,
Figure BDA0002073672700000193
是尚待确认为台区内分表和的电量,式(6)给出的模型3需要多次读取台区电能数据,计读取次数为m次。
模型3成立的机理是:
利用式(6),固定台区总表w0i
Figure BDA0002073672700000194
除却
Figure BDA0002073672700000195
在可选择的(台区内用户电能表潜在嫌疑人=本台区用户电能表+相邻台区用户电能表)电能数据集合(用户数最大可以到N)中,选择分表、构造
Figure BDA0002073672700000196
(其中,n=1,2,……N)的分表和量,可以得到一个不同n值的
Figure BDA0002073672700000197
分表和量的(n-n1)的组合,在这(n-n1)个的组合中选取每一个
Figure BDA0002073672700000198
一一穷举计算
Figure BDA0002073672700000199
Figure BDA00020736727000001910
之间的相关系数,通过计算找出这(n-n1)个的组合中相关系数最大(相关系数接近于1)的
Figure BDA00020736727000001911
分表和量,这个“
Figure BDA00020736727000001912
分表和与上述
Figure BDA00020736727000001913
量一起可以构成真实的台区网络拓扑关系”是一个大概率的事件。可以使用模型3作为台区网络拓扑关系梳理计算的数学模型之一。
在忽略电能表误差影响的情况下,式(6)中的
Figure BDA00020736727000001914
Figure BDA00020736727000001915
之间的相关系数应该等于整数1,考虑电能表误差情况下,式(6)中的
Figure BDA00020736727000001916
Figure BDA00020736727000001917
之间的相关系数应该等于一个非常接近1的正常数。
即使如此,由于电能表误差影响不可预知,以式(6)作判据计算得出的台区网络拓扑关系,也只是一个大概率事件,不可作为100%确定的台区网络拓扑关系使用。
鉴于可以使用式(6)可以甄别台区内电能表,本发明将它们联立作为一套独立计算台区网络拓扑关系的数学模型之一使用。
前述的本发明的计算结果的不完全确定性的特质,对于各个数学模型都适用。或者说,没有一种数学模型有能力无差别地计算出台区的真实网络拓扑关系。
计算的目标是为了获得最大或然率(概率值)的台区网络拓扑关系,对于同一种数学模型,不同的台区电能数据也不同,因此,需要选用不同的计算方法。
例如,对于模型2,通过比较和计算分表和与总表的相关系数的大小,来判定某些电能表属于台区内,还是属于台区外。在选择相关系数的类型时,可以选择复相关系数、偏相关系数、皮尔逊简单相关系数等等。
同理,对于模型3,也可以选择复相关系数、偏相关系数、皮尔逊简单相关系数等。
对于模型1可以使用各种回归算法、各种训练数学模型的机器学习算法等等。
本领域技术人员在无需创造性劳动下,基于本发明已经公开的模型,得到其他类似的可实施模型所构成的技术方案也将归属于本发明的保护范围内。
需要选用哪一种算法,也可以通过计算机在计算过程中“自我学习”。本发明实施例可以使用机器学习中的集成方法的算法,对所述的不同的数学模型和电能数据,分别选用不同的算法,分别算出真实、正确的台区网络拓扑关系的计算结果。然后,赋予不同模型和算法以不同的权重,得出一个综合的计算结论。具体可以在本实施例中的网络拓扑关系计算服务器中完成。
实施例6:
无论是在实施例4阐述的方法步骤过程,还是在实施例5中阐述的各种模型,其计算出归属错误状态的一个或者多个电能计量装置的概率(包括至少外来户的概率和逃逸户的概率两种,还可以包括总表登记错误概率等等),均需要使用到数据库服务器中记录的各电能计量装置上报的电能数据。然而,在我们进一步考虑到电能计量装置自身存在的误差情况下,以及对应各电能计量装置其误差在不同的负荷电流下的误差是呈现分段式的,因此,在本发明实施例中进一步提出了对于作为上述实施例4和实施例5中计算网络拓扑关系归属错误状态的一个或者多个电能计量装置概率时的输入参数做了进一步的优化处理。
如图14所示,为数据库服务器中存储的一典型的电能计量装置上报的数据形式,其中,对于不同电能计量装置除了可以通过上述电压—负荷电流成对形式存储外(如图14所示),还可以采用电能—负荷电流成对形式存储(如图15所示),两种方式是等同的;但是,两种方式在本发明实施例中共同特性是:都将所述负荷电流做了记录。那么,在具体取参数值时,便考虑考虑对于同一轮计算过程所涉及的不同电能计量装置自身的电能数据,尽量提取负荷电流处于相同或者相邻能级的,从而保证对于同一个电能计量装置自身来说,计算过程中大跨度负荷电流的电能数据会对其误差偏差带来较大的波动,从而影响最后计算结果的准确度。此处所描述的尽量,可以是按照设定一个百分比参考值来操作,从而在电能数据本身很丰富的情况下,通过上述参与计算的电能数据的筛选机制,提高计算的准确度。本发明实施例6尤其适用于网络拓扑关系计算服务器本身的计算能力就很富裕的情况下。
实施例7:
如图16所示,是本发明实施例的多表误差的校准装置的架构示意图。本实施例的多表误差的校准装置包括一个或多个处理器21以及存储器22。其中,图16中以一个处理器21为例。
处理器21和存储器22可以通过总线或者其他方式连接,图16中以通过总线连接为例。
存储器22作为一种多表误差的校准方法和装置非易失性计算机可读存储介质,可用于存储非易失性软件程序和非易失性计算机可执行程序,如实施例1和实施例2中的多表误差的校准方法,以及实施例3和实施例4中的区域网络拓扑关系确认方法。处理器21通过运行存储在存储器22中的非易失性软件程序和指令,从而执行多表误差的校准方法和/或区域网络拓扑关系确认方法。
存储器22可以包括高速随机存取存储器,还可以包括非易失性存储器,例如至少一个磁盘存储器件、闪存器件、或其他非易失性固态存储器件。在一些实施例中,存储器22可选包括相对于处理器21远程设置的存储器,这些远程存储器可以通过网络连接至处理器21。上述网络的实例包括但不限于互联网、企业内部网、局域网、移动通信网及其组合。
值得说明的是,上述装置和系统内的模块、单元之间的信息交互、执行过程等内容,由于与本发明的处理方法实施例基于同一构思,具体内容可参见本发明方法实施例中的叙述,此处不再赘述。
本领域普通技术人员可以理解实施例的各种方法中的全部或部分步骤是可以通过程序来指令相关的硬件来完成,该程序可以存储于一计算机可读存储介质中,存储介质可以包括:只读存储器(ROM,Read Only Memory)、随机存取存储器(RAM,Random AccessMemory)、磁盘或光盘等。
以上所述仅为本发明的较佳实施例而已,并不用以限制本发明,凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等,均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (20)

1.一种多表误差的校准方法,其特征在于,待校准区域由一个或者多个分表和总表构成,其中,通过总表的计量对象分别被所述一个或者多个分表所监测的主体所使用,所述分表和总表统称为计量装置,校准方法包括:
从所述待校准区域中逐次的选择计量装置,设定被选择计量装置的计量误差为指定值,并计算得到其他各计量装置的计量误差值;
根据各计量装置在多次计算后得到的计量误差值,分析出各计量装置的故障概率。
2.根据权利要求1所述的多表误差的校准方法,其特征在于,所述计算得到其他各计量装置的计量误差值,具体包括:
将所述总表和分表的计量值,带入由所述总表计量变量加权总表计量误差变量等于各分表计量变量加权各分表计量误差变量关系,建立的方程后求解得到其他各计量装置的计量误差值。
3.根据权利要求1所述的多表误差的校准方法,其特征在于,所述根据各计量装置在多次计算后得到的计量误差值,分析出各计量装置的故障概率,具体包括:
对于每一个计量装置,统计多次计算得到的自身计量误差值,超出标准误差范围的次数与总的计算次数比值,得到相应计量装置的故障概率。
4.根据权利要求3所述的多表误差的校准方法,其特征在于,在进行所述统计多次计算得到的自身计量误差值,超出标准误差范围的次数与总的计算次数比值之前,所述方法还包括:
统计每一次计算结果中,计量误差值超过标准误差范围的计量装置的数量占比;
确定所述数量占比的分布情况,并去除数量占比波动较大的一次或者多次计算结果;
其中,完成去除操作后剩余的计算结果被用于进行所述统计多次计算得到的自身计量误差值,超出标准误差范围的次数与总的计算次数比值。
5.根据权利要求1所述的多表误差的校准方法,其特征在于,所述选择计量装置具体包括:
一次计算过程中,所选择的被赋予指定值的计量装置包括1个、2个或者n个,其中n小于计量装置总数。
6.根据权利要求5所述的多表误差的校准方法,其特征在于,所述被赋予指定值的计量装置数量具体根据待校准区域中包含的计量装置总数、预估的出现故障计量装置数量和计算能力中的一项或者多项决定。
7.根据权利要求5所述的多表误差的校准方法,其特征在于,所述指定值具体从标准误差区间中选取。
8.根据权利要求1-7任一所述的多表误差的校准方法,其特征在于,所述计量装置为电能表、气表或者水表。
9.根据权利要求1所述的多表误差的校准方法,其特征在于,在执行所述校准方法之前,还包括:
确定潜在会发生用计量络拓扑关系归属错误的一个或者多个区域;
获取对应所述一个或者多个区域内所包含的各计量装置的计量数据;
根据所述计量数据,确认所述一个或者多个区域中,处于用计量络拓扑关系归属错误状态的一个或者多个计量装置。
10.根据权利要求9所述的多表误差的校准方法,其特征在于,所述确认所述一个或者多个区域中,处于用计量络拓扑关系归属错误状态的一个或者多个计量装置,具体包括:
计算出所述一个或者多个区域中,发生用计量络拓扑关系归属错误概率超过预设阈值的一个或者多个计量装置。
11.根据权利要求10所述的多表误差的校准方法,其特征在于,所述方法还包括:
实地考察的工作人员根据所述一个或者多个计量装置的设备标识信息,验证实际的用计量络拓扑关系归属情况。
12.根据权利要求11所述的多表误差的校准方法,其特征在于,所述实地考察的工作人员根据所述一个或者多个计量装置的设备标识信息,验证实际的用计量络拓扑关系归属情况后,还包括:
获取所述实地考察的工作人员返回的,针对所述一个或者多个计量装置的用计量络拓扑关系归属是否正确的验证结果;
将所述验证结果迭代到用计量络拓扑关系归属计算过程中,得到更新后的用计量络拓扑关系归属错误概率超过预设阈值的一个或者多个计量装置。
13.根据权利要求10所述的多表误差的校准方法,其特征在于,所述计算出所述一个或者多个区域中,发生用计量络拓扑关系归属错误概率超过预设阈值的一个或者多个计量装置,具体包括:
计算各区域中计量装置总表的计量数据和当前记录中与各区域建立有用计量络拓扑关系归属的一个或者多个计量装置的计量数据的相关性;
根据所述相关性,确定发生用计量络拓扑关系归属错误概率超过预设阈值的一个或者多个计量装置。
14.根据权利要求13所述的多表误差的校准方法,其特征在于,所述计算各区域中计量装置总表的计量数据和当前记录中与各区域建立有用计量络拓扑关系归属的一个或者多个计量装置的计量数据的相关性,具体包括:
穷举所述一个或者多个区域中,各计量装置所能构成各区域中计量装置总表和对应区域内包含的计量装置分表之间的组合;
依据计量装置总表电能Zi,以及相应组合中对应区域内包含的计量装置分表电能之和Fi,计算Zi和Fi两者的差值和/或两者差值的方差;其中,i表明是第i个组合;
比较各组合计算得到的Zi和Fi两者的差值和/或两者差值的方差,得到各组合为用计量络拓扑关系归属正确的概率。
15.根据权利要求13所述的多表误差的校准方法,其特征在于,所述计算各区域中计量装置总表的计量数据和当前记录中与各区域建立有用计量络拓扑关系归属的一个或者多个计量装置的计量数据的方差的变化关系,具体包括:
在除去或者增加待判定的用户电能表时,计算所述的Zi和Fi两者的差值和/或两者的方差的变化;
穷举计算所有的待判定的用户电能表或者它们的组合,在加入或者退出Fi时,使得Zi和Fi两者的差值和/或两者的方差向最小化变化,从而判定所述的待判定的用户电能表或者它们的组合为用计量络拓扑关系归属正确的概率。
16.根据权利要求14所述的多表误差的校准方法,其特征在于,所述计算各区域中计量装置总表的计量数据和当前记录中与各区域建立有用计量络拓扑关系归属的一个或者多个计量装置的计量数据的相关性,具体包括:
穷举所述一个或者多个区域中,各计量装置所能构成各区域中计量装置总表和对应区域内包含的计量装置分表之间的组合;
依据计量装置总表电能Z构成的阵列(Zk1,Zk2,…,Zkj),以及相应组合中对应区域内包含的计量装置分表电能之和F构成的阵列(Fk1,Fk2,…,Fkj),计算两者相似度;其中,k为相应的计算相似度的数据组序号,j为每一组数据所包含的数据个数;
根据实际获取的用计量络拓扑关系归属关系和得到的各组合为用计量络拓扑关系归属正确的概率。
17.根据权利要求14-16任一所述的多表误差的校准方法,其特征在于,在穷举所述一个或者多个区域中,各计量装置所能构成各区域中计量装置总表和对应区域内包含的计量装置分表之间的组合前,还包括:
根据数据管理平台侧的用电线路检修记录和/或超过预设阈值的计量装置反馈计量数据异常值,以及各计量装置原本归属的区域信息,完成各计量装置与归属的区域的验证;
将上述验证结果作为穷举组合中的已知固定属性,而对于未得到验证的计量装置进行穷举组合相关操作。
18.根据权利要求10-16任一所述的多表误差的校准方法,其特征在于,各计量装置的计量数据是按照计量数据和负荷电流对应关系存储,则相应计量数据被作为所述计算用时,还包括:
对于同一轮计算过程所涉及的不同计量装置各自的计量数据,提取各自负荷电流处于相同或者相邻能级的计量数据作为参数值进行计算。
19.根据权利要求9所述的多表误差的校准方法,其特征在于,在确定潜在会发生用计量络拓扑关系归属错误的一个或者多个区域之前,所述方法还包括:
分别计算各台区的计量装置总表的计量数据与台区内各计量装置分表的计量数据总合之间的关系,确认出存在用计量络拓扑关系归属错误的一个或者多个目标区域;
则所述确定潜在会发生用计量络拓扑关系归属错误的一个或者多个子区域,具体实现为:根据所述一个或者多个目标区域,确定潜在的会与所述一个或者多个目标区域发生用计量络拓扑关系归属错误的一个或者多个区域。
20.一种多表误差的校准装置,其特征在于,所述装置包括:
至少一个处理器;以及,与所述至少一个处理器通信连接的存储器;其中,所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令,所述指令被程序设置为执行权利要求1-19任一所述的多表误差的校准方法。
CN201910446072.1A 2019-05-27 2019-05-27 一种多表误差的校准方法和装置 Active CN111999692B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201910446072.1A CN111999692B (zh) 2019-05-27 2019-05-27 一种多表误差的校准方法和装置

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201910446072.1A CN111999692B (zh) 2019-05-27 2019-05-27 一种多表误差的校准方法和装置

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN111999692A true CN111999692A (zh) 2020-11-27
CN111999692B CN111999692B (zh) 2023-03-14

Family

ID=73461421

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201910446072.1A Active CN111999692B (zh) 2019-05-27 2019-05-27 一种多表误差的校准方法和装置

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN111999692B (zh)

Cited By (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN113253189A (zh) * 2021-04-21 2021-08-13 北京市腾河智慧能源科技有限公司 对台区计量设备进行误差分析的方法及系统、设备、介质
CN113484819A (zh) * 2021-07-14 2021-10-08 国网四川省电力公司营销服务中心 基于高频电流采样的有限范围内电能表计量故障诊断方法
CN114355274A (zh) * 2022-03-14 2022-04-15 浙江万胜智能科技股份有限公司 一种用电信息数据的定期校准方法及系统
CN116754830A (zh) * 2023-06-13 2023-09-15 武汉阿迪克电子股份有限公司 一种电能表的计量方法、装置及储存介质

Citations (19)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
EP2400310A2 (en) * 2010-06-22 2011-12-28 General Electric Company Method and system for indicating faults in an electricity meter
CN102621516A (zh) * 2012-02-21 2012-08-01 福建开普科技有限公司 基于大规模数据应用背景下的电能表运行异常的判断方法
WO2012174693A1 (zh) * 2011-06-20 2012-12-27 辽宁省电力有限公司丹东供电公司 电能表在线检测方法
CN103792506A (zh) * 2012-10-30 2014-05-14 苏州工业园区新宏博通讯科技有限公司 交流多路电能表的校验方法
CN103939749A (zh) * 2014-04-28 2014-07-23 东北大学 基于大数据的输油管网泄漏智能自适应监控系统及方法
CN104317844A (zh) * 2014-10-11 2015-01-28 讯腾数码科技(北京)有限公司 一种基于城市燃气管网拓扑分析的应急处理方法
CN104360303A (zh) * 2014-11-04 2015-02-18 江阴长仪集团有限公司 一种基于智能电能表的随电压波动自校准误差效验方法
CN105548946A (zh) * 2015-12-09 2016-05-04 北京市计量检测科学研究院 针对智能电能表的计量误差的多准则筛查方法和装置
CN106154209A (zh) * 2016-07-29 2016-11-23 国电南瑞科技股份有限公司 基于决策树算法的电能表故障预测方法
CN106338705A (zh) * 2015-07-10 2017-01-18 侯飞 一种用于三相电能计量装置的校验误差的方法和装置
CN106338706A (zh) * 2015-07-10 2017-01-18 侯飞 一种电能计量装置整体误差检测的方法、装置和系统
CN106546944A (zh) * 2015-09-18 2017-03-29 侯飞 一种在有线损系统中校验电能计量装置误差的方法
CN107370147A (zh) * 2017-07-18 2017-11-21 国网天津市电力公司 一种基于ami数据分析的配电网拓扑修正方法
CN107436420A (zh) * 2016-05-27 2017-12-05 山东大学 一种电能计量远程校验监测系统及其工作方法
CN107590561A (zh) * 2017-09-05 2018-01-16 天津市电力科技发展有限公司 一种基于电网线路运行误差远程校准的电能表有序换装方法
CN107589391A (zh) * 2017-07-27 2018-01-16 武汉尤瑞卡节能科技有限公司 一种检测电能计量装置整体误差的方法、装置和系统
JP6356927B1 (ja) * 2017-06-08 2018-07-11 三菱電機株式会社 系統状態推定装置および系統状態推定方法
CN109003436A (zh) * 2018-08-01 2018-12-14 武汉尤瑞卡节能科技有限公司 一种多表合一抄收系统中的误差计算的方法和系统
CN109597014A (zh) * 2018-11-30 2019-04-09 国网上海市电力公司 一种基于人工智能技术的电能表误差诊断方法

Patent Citations (19)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
EP2400310A2 (en) * 2010-06-22 2011-12-28 General Electric Company Method and system for indicating faults in an electricity meter
WO2012174693A1 (zh) * 2011-06-20 2012-12-27 辽宁省电力有限公司丹东供电公司 电能表在线检测方法
CN102621516A (zh) * 2012-02-21 2012-08-01 福建开普科技有限公司 基于大规模数据应用背景下的电能表运行异常的判断方法
CN103792506A (zh) * 2012-10-30 2014-05-14 苏州工业园区新宏博通讯科技有限公司 交流多路电能表的校验方法
CN103939749A (zh) * 2014-04-28 2014-07-23 东北大学 基于大数据的输油管网泄漏智能自适应监控系统及方法
CN104317844A (zh) * 2014-10-11 2015-01-28 讯腾数码科技(北京)有限公司 一种基于城市燃气管网拓扑分析的应急处理方法
CN104360303A (zh) * 2014-11-04 2015-02-18 江阴长仪集团有限公司 一种基于智能电能表的随电压波动自校准误差效验方法
CN106338705A (zh) * 2015-07-10 2017-01-18 侯飞 一种用于三相电能计量装置的校验误差的方法和装置
CN106338706A (zh) * 2015-07-10 2017-01-18 侯飞 一种电能计量装置整体误差检测的方法、装置和系统
CN106546944A (zh) * 2015-09-18 2017-03-29 侯飞 一种在有线损系统中校验电能计量装置误差的方法
CN105548946A (zh) * 2015-12-09 2016-05-04 北京市计量检测科学研究院 针对智能电能表的计量误差的多准则筛查方法和装置
CN107436420A (zh) * 2016-05-27 2017-12-05 山东大学 一种电能计量远程校验监测系统及其工作方法
CN106154209A (zh) * 2016-07-29 2016-11-23 国电南瑞科技股份有限公司 基于决策树算法的电能表故障预测方法
JP6356927B1 (ja) * 2017-06-08 2018-07-11 三菱電機株式会社 系統状態推定装置および系統状態推定方法
CN107370147A (zh) * 2017-07-18 2017-11-21 国网天津市电力公司 一种基于ami数据分析的配电网拓扑修正方法
CN107589391A (zh) * 2017-07-27 2018-01-16 武汉尤瑞卡节能科技有限公司 一种检测电能计量装置整体误差的方法、装置和系统
CN107590561A (zh) * 2017-09-05 2018-01-16 天津市电力科技发展有限公司 一种基于电网线路运行误差远程校准的电能表有序换装方法
CN109003436A (zh) * 2018-08-01 2018-12-14 武汉尤瑞卡节能科技有限公司 一种多表合一抄收系统中的误差计算的方法和系统
CN109597014A (zh) * 2018-11-30 2019-04-09 国网上海市电力公司 一种基于人工智能技术的电能表误差诊断方法

Non-Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
耿俊成 等: "基于离群点检测的低压配电网拓扑结构校验", 《电力信息与通信技术》 *
阿辽沙·叶 等: "基于数据时空相关性的智能台区识别技术", 《现代电子技术》 *
马静 等: "一种新型电网拓扑错误辨识方法", 《电力自动化设备》 *

Cited By (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN113253189A (zh) * 2021-04-21 2021-08-13 北京市腾河智慧能源科技有限公司 对台区计量设备进行误差分析的方法及系统、设备、介质
CN113484819A (zh) * 2021-07-14 2021-10-08 国网四川省电力公司营销服务中心 基于高频电流采样的有限范围内电能表计量故障诊断方法
CN113484819B (zh) * 2021-07-14 2024-02-13 国网四川省电力公司营销服务中心 基于高频电流采样的有限范围内电能表计量故障诊断方法
CN114355274A (zh) * 2022-03-14 2022-04-15 浙江万胜智能科技股份有限公司 一种用电信息数据的定期校准方法及系统
CN114355274B (zh) * 2022-03-14 2022-07-12 浙江万胜智能科技股份有限公司 一种用电信息数据的定期校准方法及系统
CN116754830A (zh) * 2023-06-13 2023-09-15 武汉阿迪克电子股份有限公司 一种电能表的计量方法、装置及储存介质
CN116754830B (zh) * 2023-06-13 2024-01-09 武汉阿迪克电子股份有限公司 一种电能表的计量方法、装置及储存介质

Also Published As

Publication number Publication date
CN111999692B (zh) 2023-03-14

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN111999692B (zh) 一种多表误差的校准方法和装置
CN105069535B (zh) 一种基于arima模型的配电网运行可靠性的预测方法
CN104794206B (zh) 一种变电站数据质量评价系统及方法
CN104200288B (zh) 一种基于因素与事件间相关关系识别的设备故障预测方法
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
CN106651169A (zh) 基于模糊综合评价的配电自动化终端状态评价方法及系统
Yuan et al. Outage detection in partially observable distribution systems using smart meters and generative adversarial networks
CN106505557B (zh) 一种遥测错误辨识方法及装置
CN108199891B (zh) 一种基于人工神经网络多角度综合决策的cps网络攻击辨识方法
CN111625991A (zh) 一种低压配电网拓扑校验方法
CN111999691A (zh) 一种计量传感器装置的误差校准方法和误差校准装置
CN111881124A (zh) 一种基于改进算法的状态估计的数据处理方法及系统
CN113189451A (zh) 配电网故障定位研判方法、系统、计算机设备和存储介质
CN110046797A (zh) 基于critic和理想点法的计量设备运行质量评估方法
CN112035544B (zh) 一种配电网数据异常监测和诊断方法
CN111313399B (zh) 一种区域用电网络拓扑关系确认方法、装置和系统
CN113721182B (zh) 一种电力互感器性能在线监测结果可靠度评估方法及系统
CN114089262A (zh) 一种小电量智能电能表智能误差分析模型构建方法
CN110807014B (zh) 一种基于交叉验证的台区数据异常甄别方法和装置
CN112184072A (zh) 机房设备管理方法及装置
CN112581306B (zh) 一种基于穷举的区域网络拓扑关系确认方法、装置和系统
Li et al. A genetic algorithm based calibration approach on validating cascading failure analysis
CN111226254A (zh) 网络地图的可靠性
Luya et al. Detecting and estimating amount of energy theft in the distribution network using linear regression
CN111626460B (zh) 一种区域用水网络拓扑关系确认方法、装置和系统

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
TA01 Transfer of patent application right

Effective date of registration: 20210719

Address after: 570000 1508, Hisense Huating, No.8, Jinxing Road, Longhua District, Haikou City, Hainan Province

Applicant after: Hainan Guoshi Data Technology Co.,Ltd.

Address before: 430023 room 05, 5 / F, building 3, space science and technology headquarters, No.38, Tangxun Hubei Road, Donghu New Technology Development Zone, Wuhan City, Hubei Province

Applicant before: Wuhan National Survey Data Technology Co.,Ltd.

TA01 Transfer of patent application right
TA01 Transfer of patent application right

Effective date of registration: 20210802

Address after: 518000 b1005, mingshige building, 4068 Jiefang Road, laowei community, Guiyuan street, Luohu District, Shenzhen, Guangdong

Applicant after: Shenzhen dianant Data Technology Co.,Ltd.

Address before: 570000 1508, Hisense Huating, No.8, Jinxing Road, Longhua District, Haikou City, Hainan Province

Applicant before: Hainan Guoshi Data Technology Co.,Ltd.

TA01 Transfer of patent application right
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant