CN112596017A - 一种基于大数据的单相电能表智能校表方法 - Google Patents

一种基于大数据的单相电能表智能校表方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种基于大数据的单相电能表智能校表方法。解决现有技术中表计校表方法时间长，导致表计生产效率低且成本高的问题。方法包括正常校表，根据电表校正数据建立校表数据库；开始校表，从数据库获取最优相位值、小信号值和启动阀值，写入被校表寄存器；通过误差检测后，结合数据库数据计算相位值、小信号值和启动阀值的平均值，存入数据库；重复步骤开始校表步骤，进行后续的校表。本发明利用了正常校表的大数据，简化了校表流程，缩短了校表时间，提高了生产效率，同时生产的表计越多，精度越高。

Description

一种基于大数据的单相电能表智能校表方法
技术领域
本发明涉及表计生产技术领域，尤其是涉及一种基于大数据的单相电能表智能校表方法。
背景技术
单相表生产过程中要对表计进行校验，目前常规的单相表校表流程一般包括四步，1.基本点校正；2.相位校正；3.小信号校正；4.启动阀值校正；在校表过程中需要切换四次台体，且校表时间较长，其中基本点校正需要一分钟，相位校正需要一分钟，小信号校正需要三分钟，启动阀值校正需要一分钟，总计五分钟，费时费力，对于国网客户的大批量订单，表计生产效率低且成本高。
发明内容
本发明主要是解决现有技术中表计校表方法时间长，导致表计生产效率低且成本高的问题，提供了一种基于大数据的单相电能表智能校表方法。
本发明的上述技术问题主要是通过下述技术方案得以解决的：一种基于大数据的单相电能表智能校表方法，包括以下步骤：
S1.正常校表，根据电表校正数据建立校表数据库；
S2.开始校表，从数据库获取最优相位值、小信号值和启动阀值，写入被校表寄存器；
S3.通过误差检测后，结合数据库数据计算相位值、小信号值和启动阀值的平均值，存入数据库；
S4.重复步骤S2-S4，进行后续的校表。
本发明利用了正常校表的大数据，简化了校表流程，提高了生产效率，同时生产的表计越多，精度越高。原有校表方案要经过基本点校正、相位校正、小信号校正、启动阀值校正，所需时间要五分钟，现在通过大数据写入校正值，时间在一分钟以内，提高了80%的效率。
作为一种优选方案，步骤S1的具体过程包括：
S11.设定正常校表数量N；
S12.上位机控制校表台同时给被校表和标准表提供100%额定电压Un和100%标定电流Ib，且功率因素PF=1.0，完成初始化、参数设置、功率增益、有效值校正；
S13.上位机控制校表台同时给被校表和标准表提供100%额定电压Un和100%标定电流Ib，且功率因素PF=0.5，校正相位误差；
S14.上位机控制校表台同时给被校表和标准表提供100%额定电压Un和5%Ib小信号电流，且功率因素PF=1.0，校正小信号误差；
S15. 上位机控制校表台同时给被校表和标准表提供100%额定电压Un和0.3%Ib小信号电流，且功率因素PF=1.0，校正启动阀值误差；
S16.将校正的相位值、小信号值、启动阀值保存至数据库；
S17.进行一检误差、二检误差，若误差检测不通过，则被校表为不合格表计，保存校表数据、一检二检误差数据至校表数据库，若误差检测通过，则被校表为合格表计，分别将一检、二检误差数据保存至校表数据库，读取校表数据库中各相位值、小信号值、启动阀值，分别计算相位值平均值、小信号值平均值、启动阀值平均值，将计算后的各平均值存入校表数据库。经过一检误差、二检误差后，获得每个检测值的误差值，检测值即相位值、小信号值、启动阀值。预先设定有各个检测值误差范围，检测值都落入在误差范围内则为误差检测通过，若有检测值不落入误差范围，则误差检测不通过，被校表的校表数据存储到校表数据库，作为后续研究数据使用。校表数据库包括各误差校验通过的表计相位值、小信号值、启动阀值，还包括每次计算的相位值平均值、小信号值平均值、启动阀值平均值。读取的校表数据包括合格表计的校表数据，以及计算的各检测值平均值。
S18.重复步骤S12-S17，直至检测完N台表，建立校表数据库。
通过采用现有正常校表方法生产N台表，N数目根据需求设定，在正常生产一定数量的表计以后，将误差校验通过的表计检测值存入构成校表数据库。
作为一种优选方案，步骤S2的过程包括：
S21.上位机控制校表台同时给被校表和标准表提供100%额定电压Un和100%标定电流Ib，且功率因素PF=1.0，完成初始化、参数设置、功率增益、有效值校正；
S22.从校表数据库内获取出现概率最多的相位值、小信号值和启动阀值，写入被校表寄存器，并存入校表数据库。本方案中出现概率最多即检测值的值相同最多，获取该相位值、小信号值和启动阀值作为本次校表的校正值。利用了校表大数据，代替了原先相位、小信号、启动阀值校正的步骤，节约了时间，降低了成本。
作为一种优选方案，步骤S3的过程包括：
S31.进行一检误差、二检误差，若误差检测不通过，则被校表为不合格表计；该被校表的校表数据、一检二检误差数据存储到校表数据库，作为后续研究数据使用。
S32.若误差检测通过，被校表为合格表计，读取校表数据库各相位值、小信号值、启动阀值，分别计算相位值平均值、小信号值平均值、启动阀值平均值，将计算后的各平均值存入校表数据库。本方案中将每次校表获得的检测值再返回到校表数据库，并再进行相位值平均值、小信号值平均值、启动阀值平均值的计算，对校表数据库数据信息更新，生成表越多，校表数据越多，精度越高。读取的校表数据包括合格表计的校表数据，以及计算的各检测值平均值。
作为一种优选方案，在误差检测后，根据每个检测值的误差值的大小分别分配对应的权重值；即使通过误差检测，各个检测点的误差值存在高低，采用对应权重值，误差值越大，分配权重值越小，误差值越小，分配权重值越大。通过权重值来反映误差值区别。
当步骤S22中出现概率最多相位值、小信号值或启动阈值存在多个时，选取其中权重值最高的检测值作为最优检测值。
或者步骤S22中出现概率最多相位值、小信号值或启动阈值的权重值低于设定权重阈值，则计算该检测值的平均值，将平均值作为该检测值的最优检测值。
本方案为了处理出现概率相同或是最优检测点权重值太低的情况，通过选择权重值更大的检测点或是计算检测值的平均值以代替原来的检测值，都是进一步提高了精度。
因此，本发明的优点是：利用了正常校表的大数据，简化了校表流程，缩短了校表时间，提高了生产效率，同时生产的表计越多，精度越高。
附图说明
图1是本发明的一种流程示意图。
具体实施方式
下面通过实施例，并结合附图，对本发明的技术方案作进一步具体的说明。
实施例：
本实施例一种基于大数据的单相电能表智能校表方法，如图1所示，包括以下步骤：
S1.正常校表，根据电表校正数据建立校表数据库；具体过程包括：
S11.设定正常校表数量N；比如可以设定数量为1000台，该数量N根据需求设定。
S12.上位机控制校表台同时给被校表和标准表提供100%额定电压Un和100%标定电流Ib，且功率因素PF=1.0，完成初始化、参数设置、功率增益、有效值校正；
S13.上位机控制校表台同时给被校表和标准表提供100%额定电压Un和100%标定电流Ib，且功率因素PF=0.5，校正相位误差；
S14.上位机控制校表台同时给被校表和标准表提供100%额定电压Un和5%Ib小信号电流，且功率因素PF=1.0，校正小信号误差；
S15. 上位机控制校表台同时给被校表和标准表提供100%额定电压Un和0.3%Ib小信号电流，且功率因素PF=1.0，校正启动阀值误差；
S16.将校正的相位值、小信号值、启动阀值保存至校表数据库；
S17.进行一检误差、二检误差，若误差检测不通过，则被校表为不合格表计，若误差检测通过，则被校表为合格表计，则分别将一检、二检误差数据保存至校表数据库，读取校表数据库中各相位值、小信号值、启动阀值，分别计算相位值平均值、小信号值平均值、启动阀值平均值，将计算后的各平均值存入校表数据库。
S18.重复步骤S12-S17，直至检测完N台表，建立校表数据库。
S2.开始校表，从数据库获取最优相位值、小信号值和启动阀值，写入被校表寄存器；具体过程包括：
S21.上位机控制校表台同时给被校表和标准表提供100%额定电压Un和100%标定电流Ib，且功率因素PF=1.0，完成初始化、参数设置、功率增益、有效值校正；
S22.从校表数据库内获取出现概率最多的相位值、小信号值和启动阀值，写入被校表寄存器，并存入校表数据库。出现概率最多即检测值的值相同最多，获取该相位值、小信号值和启动阀值作为本次校表的校正值。
S3.通过误差检测后，结合数据库数据计算相位值、小信号值和启动阀值的平均值，存入数据库；具体过程包括：
S31.进行一检误差、二检误差，若误差检测不通过，则被校表为不合格表计；
S32.若误差检测通过，被校表为合格表计，读取校表数据库各相位值、小信号值、启动阀值，分别计算相位值平均值、小信号值平均值、启动阀值平均值，将计算后的各平均值存入校表数据库。
S4.重复步骤S2-S4，进行后续的校表。
在正常校表和开始校表过程中，在一检、二检的误差检测后，根据每个检测值的误差值的大小分别分配对应的权重值；各个检测点的误差值存在高低，采用对应权重值，误差值越大，分配权重值越小，误差值越小，分配权重值越大。
当步骤S22中出现概率最多相位值、小信号值或启动阈值存在多个时，选取其中权重值最高的检测值作为最优检测值。
或者步骤S22中出现概率最多相位值、小信号值或启动阈值的权重值低于设定权重阈值，则计算该检测值的平均值，将平均值作为该检测值的最优检测值。
本文中所描述的具体实施例仅仅是对本发明精神作举例说明。本发明所属技术领域的技术人员可以对所描述的具体实施例做各种各样的修改或补充或采用类似的方式替代，但并不会偏离本发明的精神或者超越所附权利要求书所定义的范围。

Claims (5)

1.一种基于大数据的单相电能表智能校表方法，其特征在于：包括以下步骤：
S1.正常校表，根据电表校正数据建立校表数据库；
S2.开始校表，从数据库获取最优相位值、小信号值和启动阀值，写入被校表寄存器；
S3.通过误差检测后，结合数据库数据计算相位值、小信号值和启动阀值的平均值，存入数据库；
S4.重复步骤S2-S4，进行后续的校表。
2.根据权利要求1所述的一种基于大数据的单相电能表智能校表方法，其特征是步骤S1的具体过程包括：
S11.设定正常校表数量N；
S12.上位机控制校表台同时给被校表和标准表提供100%额定电压Un和100%标定电流Ib，且功率因素PF=1.0，完成初始化、参数设置、功率增益、有效值校正；
S13.上位机控制校表台同时给被校表和标准表提供100%额定电压Un和100%标定电流Ib，且功率因素PF=0.5，校正相位误差；
S14.上位机控制校表台同时给被校表和标准表提供100%额定电压Un和5%Ib小信号电流，且功率因素PF=1.0，校正小信号误差；
S15. 上位机控制校表台同时给被校表和标准表提供100%额定电压Un和0.3%Ib小信号电流，且功率因素PF=1.0，校正启动阀值误差；
S16.将校正的相位值、小信号值、启动阀值保存至校表数据库；
S17.进行一检误差、二检误差，若误差检测不通过，则被校表为不合格表计，若误差检测通过，则被校表为合格表计，分别将一检、二检误差数据保存至校表数据库，读取校表数据库中各相位值、小信号值、启动阀值，分别计算相位值平均值、小信号值平均值、启动阀值平均值，将计算后的各平均值存入校表数据库；
S18.重复步骤S12-S17，直至检测完N台表，建立校表数据库。
3.根据权利要求1所述的一种基于大数据的单相电能表智能校表方法，其特征是步骤S2的具体过程包括：
S21.上位机控制校表台同时给被校表和标准表提供100%额定电压Un和100%标定电流Ib，且功率因素PF=1.0，完成初始化、参数设置、功率增益、有效值校正；
S22.从校表数据库内获取出现概率最多的相位值、小信号值和启动阀值，写入被校表寄存器，并存入校表数据库。
4.根据权利要求3所述的一种基于大数据的单相电能表智能校表方法，其特征是步骤S3的过程包括：
S31.进行一检误差、二检误差，若误差检测不通过，则被校表为不合格表计；
S32.若误差检测通过，被校表为合格表计，读取校表数据库各相位值、小信号值、启动阀值，分别计算相位值平均值、小信号值平均值、启动阀值平均值，将计算后的各平均值存入校表数据库。
5.根据权利要求4任一项所述的一种基于大数据的单相电能表智能校表方法，其特征是在误差检测后，根据每个检测值的误差值的大小分别分配对应的权重值；
当步骤S22中出现概率最多相位值、小信号值或启动阈值存在多个时，选取其中权重值最高的检测值作为最优检测值。
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