CN113156359B - 一种用于确定电容式电压互感器计量误差的方法及系统 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种用于确定电容式电压互感器计量误差的方法及系统，属于电网计量互感器技术领域。本发明方法，包括：采集电容式电压互感器的多维运行监测数据，将监测数据划分为常规运行参量数据和扰动影响参量数据；针对常规运行参量数据，确定电容式电压互感器计量误差的一阶段数值；针对扰动影响参量数据，确定扰动量；针对扰动量，确定扰动量的扰动因子；根据扰动因子，对一阶段数值进行计算，获取电容式电压互感器的计量误差。本发明相较于组合回归算法，能捕捉到数值差相对较小的环境参量和电气参量，能提升计算电力互感器计量误差的精度。
Description
技术领域
本发明涉及电网计量互感器技术领域，并且更具体地，涉及一种用于确定电容式电压互感器计量误差的方法及系统。
背景技术
随着电力体制改革的进一步深入和电力现货交易市场的逐步建立，电网供电的可靠性与电能计量装置的准确性、稳定性受到电网等各方的极大关注，互感器作为广泛应用的关键电气计量器具，直接关系到电量交易结算的公平公正和电网运行的安全稳定运行。
然而110kV～500kV电压式电容互感器(CVT)在实际运行中，易受到环境温度、二次负载、电磁场等影响，这会直接导致电力互感器的测量准确度下降，产生两种计量误差：角差和比差。
目前，主流传统的计算CVT计量差的方式是通过搭建CVT的等效电路，利用仿真建模，以模拟CVT电气参量和环境参量对CVT计量误差的影响。同样的，电气参量对CVT的计量误差影响更加直接。
随着电力互感器设备检定和运行环境在线监测相关数据的逐步积累，基于数据挖掘分析的电力互感器性能评价方法有机会得以应用。目前国内外一些学者对电力互感器计量误差特性的各影响量包括系统频率、二次负荷、温度、湿度、污秽、环境电场等分别进行了单一研究。
但是由于电力互感器所处环境相对复杂，影响参量较多且交叉作用，单一因素的影响难以精准量化，难以建立完善、精确的状态评估物理模型。仿真等效电路并不能准确模拟实际运行的电容式电压互感器的计量误差。
仅仅依靠机理建模无法准确判定电容式电压互感器的计量误差，随着近些年机器学习热度的攀升，状态检测多维影响参量数据中的客观规律得到更方便的挖掘。多元线性回归算法、岭回归算法能捕捉自变量数据与回归数据的线性关系。经过核函数特征空间映射的核函数随机森林算法、核函数支持向量机能迭代拟合出自变量数据与回归数据的非线性关系。因此采用线性回归和非线性回归的组合回归算法能得到更准确的计量误差。
但是，机器学习具有黑箱属性，对结果的可解释孱弱，并且，在回归计算中更依赖变量数值间的增减幅度，会忽视较为稳定的环境参量和电气参量对计量误差的影响作用，因此只采用回归算法并不能充分运用互感器领域的先验知识和采集到的多维参量数据。
发明内容
针对上述问题，本发明一种用于确定电容式电压互感器计量误差的方法，包括：
采集电容式电压互感器的多维运行监测数据，将监测数据划分为电容式电压互感器的常规运行参量数据和扰动影响参量数据；
根据常规运行参量数据，确定电容式电压互感器计量误差的一阶段数值；
针对扰动影响参量数据，确定扰动量；
针对扰动量，确定扰动量的扰动因子；
根据扰动因子，对一阶段数值进行计算，获取电容式电压互感器的计量误差。
可选的，确定电容式电压互感器计量误差的一阶段数值，使用机器学习算法确定，具体包括：
针对常规运行参量数据，使用非线性核函数对常规运行参量数据进行数据特征空间映射，使用支持向量机算法对特征空间内的常规运行参量数据进行回归计算，获取线性和非线性回归模型，通过线性和非线性回归模型确定电容式电压互感器计量误差的一阶段数值。
可选的，扰动影响参量数据，包括：环境参量数据和外部电气参量数据；针对扰动影响参量数据，确定的扰动量，包括：温度参量，环境污秽参量与湿度参量和二次负载参量。可选的，温度参量参量，包括：对电容式电压互感器角差Δft和比差Δδt，计算公式为：
其中，C1，S为环境温度20℃下的高压电容值、C2，S为环境温度20℃下的中压电容值，TC1为高压电容的温度系数，TC2为中压电容的温度系数，ΔT为环境温度变化率，tan δ1为电容式电压互感器等效电路中高压电容的介损因数和tan δ2为电容式电压互感器等效电路中低压电容的介损因数。
可选的，环境污秽与湿度参量，包括：对电容式电压互感器角差Δfh和比差Δδh，计算公式为：
其中，a，b为与电容式电压互感器瓷套表面等效直流电阻相关的系数，ρ为盐密，RH为相对湿度，r为电容式电压互感器瓷套的半径、L为电容式电压互感器瓷套的高度，f0为环境温度20℃下角差的值、δ0为环境温度20℃下比差的值，其余符号均代表电容式互感器等效电路内的等效元器件。
可选的，二次负载参量，包括：对电容式电压互感器角差Δfs和比差Δδs，计算公式为：
其中，R0与L0是中间变压器输入阻抗、Lk是变压器等效阻抗，其余符号均代表电容式互感器等效电路内的等效元器件。
本发明还提出了一种用于确定电容式电压互感器计量误差的系统，包括：
采集单元，采集电容式电压互感器的多维运行监测数据，将监测数据划分为电容式电压互感器的常规运行参量数据和扰动影响参量数据；
计算单元，根据常规运行参量数据，确定电容式电压互感器计量误差的一阶段数值；
扰动量确定单元，针对扰动影响参量数据，确定扰动量；
扰动因子确定单元，针对扰动量，确定扰动量的扰动因子；
误差计算单元，根据扰动因子，对一阶段数值进行计算，获取电容式电压互感器的计量误差。
可选的，确定电容式电压互感器计量误差的一阶段数值，使用机器学习算法确定，具体包括：
针对常规运行参量数据，使用非线性核函数对常规运行参量数据进行数据特征空间映射，使用支持向量机算法对特征空间内的常规运行参量数据进行回归计算，获取线性和非线性回归模型，通过线性和非线性回归模型确定电容式电压互感器计量误差的一阶段数值。
可选的，扰动影响参量数据，包括：环境参量数据和外部电气参量数据；针对扰动影响参量数据，确定的扰动量，包括：温度参量，环境污秽参量与湿度参量和二次负载参量。可选的，温度参量，包括：对电容式电压互感器角差Δft和比差Δδt，计算公式为：
其中，C1，S为环境温度20℃下的高压电容值、C2，S为环境温度20℃下的中压电容值，TC1为高压电容的温度系数，TC2为中压电容的温度系数，ΔT为环境温度变化率，tan δ1为电容式电压互感器等效电路中高压电容的介损因数和tan δ2为电容式电压互感器等效电路中低压电容的介损因数。
可选的，环境污秽与湿度参量，包括：对电容式电压互感器角差Δfh和比差Δδh，计算公式为：
其中，a，b为与电容式电压互感器瓷套表面等效直流电阻相关的系数，ρ为盐密，RH为相对湿度，r为电容式电压互感器瓷套的半径、L为电容式电压互感器瓷套的高度，f0为环境温度20℃下角差的值、δ0为环境温度20℃下比差的值，其余符号均代表电容式互感器等效电路内的等效元器件。
可选的，二次负载参量，包括：对电容式电压互感器角差Δfs和比差Δδs，计算公式为：
其中，R0与L0是中间变压器输入阻抗、Lk是变压器等效阻抗，其余符号均代表电容式互感器等效电路内的等效元器件。
本发明相较于组合回归算法，能捕捉到数值差相对较小的扰动影响参量数据，能提升计算电力互感器计量误差的精度，相比于三种影响因子矩阵计算算法：等值法、信息熵法和多元回归法，本发明能实现最高精度的计量误差计算。
附图说明
图1为本发明方法的流程图；
图2为本发明系统的结构图。
具体实施方式
现在参考附图介绍本发明的示例性实施方式，然而，本发明可以用许多不同的形式来实施，并且不局限于此处描述的实施例，提供这些实施例是为了详尽地且完全地公开本发明，并且向所属技术领域的技术人员充分传达本发明的范围。对于表示在附图中的示例性实施方式中的术语并不是对本发明的限定。在附图中，相同的单元/元件使用相同的附图标记。
除非另有说明，此处使用的术语(包括科技术语)对所属技术领域的技术人员具有通常的理解含义。另外，可以理解的是，以通常使用的词典限定的术语，应当被理解为与其相关领域的语境具有一致的含义，而不应该被理解为理想化的或过于正式的意义。
本发明一种用于确定电容式电压互感器计量误差的方法，如图1所示，包括：
采集电容式电压互感器的多维运行监测数据，将监测数据划分为电容式电压互感器的常规运行参量数据和扰动影响参量数据；
根据常规运行参量数据，确定电容式电压互感器计量误差的一阶段数值；
针对扰动影响参量数据，确定扰动量；
针对扰动量，确定扰动量的扰动因子；
根据扰动因子，对一阶段数值进行计算，获取电容式电压互感器的计量误差。
其中，确定电容式电压互感器计量误差的一阶段数值，使用机器学习算法确定，具体包括：
针对常规运行参量数据，使用非线性核函数对常规运行参量数据进行数据特征空间映射，使用支持向量机算法对特征空间内的常规运行参量数据进行回归计算，获取线性和非线性回归模型，通过线性和非线性回归模型确定电容式电压互感器计量误差的一阶段数值。
其中，扰动影响参量数据，包括：环境参量数据和外部电气参量数据；
环境参量数据，确定的扰动量包括：温度参量数据，环境污秽与湿度参量数据；
外部电气参量数据，确定的扰动量，包括：二次负载参量数据。
其中，温度参量参量，包括：对电容式电压互感器角差Δft和比差Δδt，计算公式为：
其中，C1，S为环境温度20℃下的高压电容值、C2，S为环境温度20℃下的中压电容值，TC1为高压电容的温度系数，TC2为中压电容的温度系数，ΔT为环境温度变化率，tan δ1为电容式电压互感器等效电路中高压电容的介损因数和tan δ2为电容式电压互感器等效电路中低压电容的介损因数。
其中，环境污秽与湿度参量，包括：对电容式电压互感器角差Δfh和比差Δδh，计算公式为：
其中，a，b为与电容式电压互感器瓷套表面等效直流电阻相关的系数，ρ为盐密，RH为相对湿度，r为电容式电压互感器瓷套的半径、L为电容式电压互感器瓷套的高度，f0为环境温度20℃下角差的值、δ0为环境温度20℃下比差的值，其余符号均代表电容式互感器等效电路内的等效元器件。
其中，二次负载参量，包括：对电容式电压互感器角差Δfs和比差Δδs，计算公式为：
其中，R0与L0是中间变压器输入阻抗、Lk是变压器等效阻抗，其余符号均代表电容式互感器等效电路内的等效元器件。
计算环境参量数据和外部电气参量数据扰动量的扰动因子，采用粒子群优化算法，通过逐次迭代计算，确定最优扰动因子矩阵，具体步骤如下：
(1)初始化所有的个体信息。首先初始化每个粒子i的位置(影响因子矩阵)Li＝(Li1，Li2，Li3，Li4)和速度信息vi＝(vi1，vi2，vi3，Lvi4)。然后将个体的历史最优位置Pi设为当前位置，群体中的当前历史最优个体则设为Pg；
(2)计算每个粒子的适应度；
(3)对于每个粒子来说，若该粒子当前的适应度比其历史最优值好，那么就用当前影响因子矩阵取代其个体历史最优影响因子矩阵，成为新的Pi；
(4)同时，对每个粒子来说，若该粒子的当前适应度比全局最优还要好，那么用当前粒子的影响因子矩阵取代全局最优影响因子矩阵，成为新的Pg
(5)根据下式更新粒子速度：
vid(t+1)＝ωvid(t)+c1r1(Pid(t)-lid(t))+c2r2(Pgd(t)-lid(t))
其中下标i代表第i个粒子，d代表粒子的第d维，t代表第t次迭代，ω是惯性权重，c1和c2是加速因子；
(6)根据lid(t+1)＝lid(t)+vid(t+1)τid(t+h)更新影响因子矩阵。
(7)迭代代数加1，如果未达到最大迭代代数，那么转到(2)继续迭代，否则输出全局最优影响因子矩阵并结束。
本发明实例中，首先，需要确定添加环境参量和电气参量数据的扰动能否提高互感器误差计算的精度，得到如表1所示的实验误差：
表1
相较于未加扰动的组合回归算法，本发明提出的扰动补偿算法能捕捉到数值差相对较小的环境参量和电气参量，能提升计算电力互感器计量误差的精度
本发明实施例中，采用粒子群算法确定扰动因子，不同扰动因子确定算法的测试评估，其结果如表2所示：
表2
本发明算法设计的粒子群算法确定环境参量和电气参量影响因子矩阵的算法能达到最高准确度，计算结果优于等值法、信息熵法和多元回归法。
本发明还提出了一种用于确定电容式电压互感器计量误差的系统200，如图2所示，包括：
采集单元201，采集电容式电压互感器的多维运行监测数据，将监测数据划分为电容式电压互感器的常规运行参量数据和扰动影响参量数据；
计算单元202，根据常规运行参量数据，确定电容式电压互感器计量误差的一阶段数值；
扰动量确定单元203，针对扰动影响参量数据，确定扰动量；
扰动因子确定单元204，针对扰动量，确定扰动量的扰动因子；
误差计算单元205，根据扰动因子，对一阶段数值进行计算，获取电容式电压互感器的计量误差。
其中，确定电容式电压互感器计量误差的一阶段数值，使用机器学习算法确定，具体包括：
针对常规运行参量数据，使用非线性核函数对常规运行参量数据进行数据特征空间映射，使用支持向量机算法对特征空间内的常规运行参量数据进行回归计算，获取线性和非线性回归模型，通过线性和非线性回归模型确定电容式电压互感器计量误差的一阶段数值。
其中，扰动影响参量数据，包括：环境参量数据和外部电气参量数据；
环境参量数据，确定的扰动量包括：温度参量数据，环境污秽与湿度参量数据；
外部电气参量数据，确定的扰动量，包括：二次负载参量数据。
其中，温度参量，包括：对电容式电压互感器角差Δft和比差Δδt，计算公式为：
其中，C1，S为环境温度20℃下的高压电容值、C2，S为环境温度20℃下的中压电容值，TC1为高压电容的温度系数，TC2为中压电容的温度系数，ΔT为环境温度变化率，tan δ1为电容式电压互感器等效电路中高压电容的介损因数和tan δ2为电容式电压互感器等效电路中低压电容的介损因数。
其中，环境污秽与湿度参量，包括：对电容式电压互感器角差Δfh和比差Δδh，计算公式为：
其中，a，b为与电容式电压互感器瓷套表面等效直流电阻相关的系数，ρ为盐密，RH为相对湿度，r为电容式电压互感器瓷套的半径、L为电容式电压互感器瓷套的高度，f0为环境温度20℃下角差的值、δ0为环境温度20℃下比差的值，其余符号均代表电容式互感器等效电路内的等效元器件。
其中，二次负载参量，包括：对电容式电压互感器角差Δfs和比差Δδs，计算公式为：
其中，R0与L0是中间变压器输入阻抗、Lk是变压器等效阻抗，其余符号均代表电容式互感器等效电路内的等效元器件。
本发明相较于组合回归算法，能捕捉到数值差相对较小的环境参量和电气参量，能提升计算电力互感器计量误差的精度，相比于三种影响因子矩阵计算算法：等值法、信息熵法和多元回归法，本发明能实现最高精度的计量误差计算。
本领域内的技术人员应明白，本发明的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本发明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，本发明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。本发明实施例中的方案可以采用各种计算机语言实现，例如，面向对象的程序设计语言Java和直译式脚本语言JavaScript等。
本发明是参照根据本发明实施例的方法、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。
尽管已描述了本发明的优选实施例，但本领域内的技术人员一旦得知了基本创造性概念，则可对这些实施例作出另外的变更和修改。所以，所附权利要求意欲解释为包括优选实施例以及落入本发明范围的所有变更和修改。
显然，本领域的技术人员可以对本发明进行各种改动和变型而不脱离本发明的精神和范围。这样，倘若本发明的这些修改和变型属于本发明权利要求及其等同技术的范围之内，则本发明也意图包含这些改动和变型在内。
Claims (2)
1.一种用于确定电容式电压互感器计量误差的方法，所述方法包括：
采集电容式电压互感器的多维运行监测数据，将监测数据划分为电容式电压互感器的常规运行参量数据和扰动影响参量数据；
根据常规运行参量数据，确定电容式电压互感器计量误差的一阶段数值；
针对扰动影响参量数据，确定扰动量；
针对扰动量，确定扰动量的扰动因子；
根据扰动因子，对一阶段数值进行计算，获取电容式电压互感器的计量误差；
所述确定电容式电压互感器计量误差的一阶段数值，使用机器学习算法确定，具体包括：
针对常规运行参量数据，使用非线性核函数对常规运行参量数据进行数据特征空间映射，使用支持向量机算法对特征空间内的常规运行参量数据进行回归计算，获取线性和非线性回归模型，通过线性和非线性回归模型确定电容式电压互感器计量误差的一阶段数值；
所述扰动影响参量数据，包括：环境参量数据和外部电气参量数据；针对扰动影响参量数据，确定的扰动量，包括：温度参量，环境污秽参量与湿度参量和二次负载参量；
所述温度参量，包括：对电容式电压互感器角差Δft和比差Δδt，计算公式为：
其中，C1,S为环境温度20℃下的高压电容值、C2,S为环境温度20℃下的中压电容值，TC1为高压电容的温度系数，TC2为中压电容的温度系数，ΔT为环境温度变化率，tanδ1为电容式电压互感器等效电路中高压电容的介损因数和tanδ2为电容式电压互感器等效电路中低压电容的介损因数；
所述环境污秽参量与湿度参量，包括：对电容式电压互感器角差Δfh和比差Δδh，计算公式为：
其中，K，a，b为与电容式电压互感器瓷套表面等效直流电阻相关的系数，ρ为盐密，RH为相对湿度，r为电容式电压互感器瓷套的半径、L为电容式电压互感器瓷套的高度，f0为环境温度20℃下角差的值、δ0为环境温度20℃下比差的值，X是感抗，S为负荷的容量，N为中间变压器的变比，U2N为二次侧输出的额定电压，是负荷功率因数、/>是负荷功率因数的正弦形式；
所述二次负载参量，包括：对电容式电压互感器角差Δfs和比差Δδs，计算公式为：
其中，C1是高压电容，C2是低压电容，w是角频率，R0与L0是中间变压器输入阻抗、Lk是变压器等效阻抗。
2.一种用于确定电容式电压互感器计量误差的系统，所述系统包括：
采集单元，采集电容式电压互感器的多维运行监测数据，将监测数据划分为电容式电压互感器的常规运行参量数据和扰动影响参量数据；
计算单元，根据常规运行参量数据，确定电容式电压互感器计量误差的一阶段数值；
扰动量确定单元，针对扰动影响参量数据，确定扰动量；
扰动因子确定单元，针对扰动量，确定扰动量的扰动因子；
误差计算单元，根据扰动因子，对一阶段数值进行计算，获取电容式电压互感器的计量误差；
所述确定电容式电压互感器计量误差的一阶段数值，使用机器学习算法确定，具体包括：
针对常规运行参量数据，使用非线性核函数对常规运行参量数据进行数据特征空间映射，使用支持向量机算法对特征空间内的常规运行参量数据进行回归计算，获取线性和非线性回归模型，通过线性和非线性回归模型确定电容式电压互感器计量误差的一阶段数值；
所述扰动影响参量数据，包括：环境参量数据和外部电气参量数据；针对扰动影响参量数据，确定的扰动量，包括：温度参量，环境污秽参量与湿度参量和二次负载参量；
所述温度参量，包括：对电容式电压互感器角差Δft和比差Δδt，计算公式为：
其中，C1,S为环境温度20℃下的高压电容值、C2,S为环境温度20℃下的中压电容值，TC1为高压电容的温度系数，TC2为中压电容的温度系数，ΔT为环境温度变化率，tanδ1为电容式电压互感器等效电路中高压电容的介损因数和tanδ2为电容式电压互感器等效电路中低压电容的介损因数；
所述环境污秽参量与湿度参量，包括：对电容式电压互感器角差Δfh和比差Δδh，计算公式为：
其中，a，b为与电容式电压互感器瓷套表面等效直流电阻相关的系数，ρ为盐密，RH为相对湿度，r为电容式电压互感器瓷套的半径、L为电容式电压互感器瓷套的高度，f0为环境温度20℃下角差的值、δ0为环境温度20℃下比差的值，X是感抗，S为负荷的容量，N为中间变压器的变比，U2N为二次侧输出的额定电压，是负荷功率因数、/>是负荷功率因数的正弦形式；
所述二次负载参量，包括：对电容式电压互感器角差Δfs和比差Δδs，计算公式为：
其中，C1是高压电容，C2是低压电容，w是角频率，R0与L0是中间变压器输入阻抗、Lk是变压器等效阻抗，其余符号均代表电容式互感器等效电路内的等效元器件。
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Citations (9)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN101339234A (zh) * | 2008-07-31 | 2009-01-07 | 武汉华瑞测控科技有限公司 | 便携式cvt误差测量方法及装置 |
| CN201477203U (zh) * | 2009-08-07 | 2010-05-19 | 华东电力试验研究院有限公司 | 电容式电压互感器准确度校验装置 |
| CN103616652A (zh) * | 2013-11-23 | 2014-03-05 | 华中科技大学 | 一种电容分压器的误差测量方法、系统及应用 |
| WO2017101530A1 (zh) * | 2015-12-14 | 2017-06-22 | 全球能源互联网研究院 | 一种电容式电压互感器 |
| CN110082698A (zh) * | 2019-04-16 | 2019-08-02 | 贵州电网有限责任公司 | 一种电容式电压互感器综合运行状态评估仿真系统 |
| CN110095744A (zh) * | 2019-04-04 | 2019-08-06 | 国网江苏省电力有限公司电力科学研究院 | 一种电子式互感器误差预测方法 |
| CN110261809A (zh) * | 2019-06-27 | 2019-09-20 | 中国电力科学研究院有限公司 | 一种用于确定电容式电压互感器的运行状态的系统及方法 |
| CN110275129A (zh) * | 2019-06-18 | 2019-09-24 | 中国电力科学研究院有限公司 | 一种确定高压电能计量装置合成误差的方法和系统 |
| CN111814390A (zh) * | 2020-06-18 | 2020-10-23 | 三峡大学 | 基于传递熵和小波神经网络的电压互感器误差预测方法 |
Family Cites Families (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US7567881B2 (en) * | 2007-03-30 | 2009-07-28 | General Electric Company | Self-adjusting voltage filtering technique compensating for dynamic errors of capacitive voltage transformers |
-
2021
- 2021-04-16 CN CN202110422893.9A patent/CN113156359B/zh active Active
Patent Citations (9)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN101339234A (zh) * | 2008-07-31 | 2009-01-07 | 武汉华瑞测控科技有限公司 | 便携式cvt误差测量方法及装置 |
| CN201477203U (zh) * | 2009-08-07 | 2010-05-19 | 华东电力试验研究院有限公司 | 电容式电压互感器准确度校验装置 |
| CN103616652A (zh) * | 2013-11-23 | 2014-03-05 | 华中科技大学 | 一种电容分压器的误差测量方法、系统及应用 |
| WO2017101530A1 (zh) * | 2015-12-14 | 2017-06-22 | 全球能源互联网研究院 | 一种电容式电压互感器 |
| CN110095744A (zh) * | 2019-04-04 | 2019-08-06 | 国网江苏省电力有限公司电力科学研究院 | 一种电子式互感器误差预测方法 |
| CN110082698A (zh) * | 2019-04-16 | 2019-08-02 | 贵州电网有限责任公司 | 一种电容式电压互感器综合运行状态评估仿真系统 |
| CN110275129A (zh) * | 2019-06-18 | 2019-09-24 | 中国电力科学研究院有限公司 | 一种确定高压电能计量装置合成误差的方法和系统 |
| CN110261809A (zh) * | 2019-06-27 | 2019-09-20 | 中国电力科学研究院有限公司 | 一种用于确定电容式电压互感器的运行状态的系统及方法 |
| CN111814390A (zh) * | 2020-06-18 | 2020-10-23 | 三峡大学 | 基于传递熵和小波神经网络的电压互感器误差预测方法 |
Non-Patent Citations (4)
| Title |
|---|
| 内绝缘参量对电容式电压互感器计量精度的影响分析;杜林;陈斌;陈贤顺;张福州;李永森;冉鹂蔓;;电网技术;第40卷(第12期);第3958-3965页 * |
| 环境温度对CVT计量误差的影响;杜林;李永森;贺鹏;陈斌;;电力自动化设备;第40卷(第06期);第204-209页 * |
| 电容式电压互感器误差在线监测系统的研制;张福州;刘;黄嘉鹏;李涛;;电测与仪表;第53卷(第15A期);第53-57，62页 * |
| 绝缘在线监测中电容式电压互感器的误差校正;孙建涛;文习山;王晓琪;李;段玉祥;;电力系统自动化;第32卷(第16期);第61-65页 * |
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