CN114167198A - 一种同期线损数据的测量方法及测量平台 - Google Patents

Abstract

本发明提供了一种同期线损数据的测量方法及测量平台，测量方法包括对电信号进行采样，计算监测点的电能，统计目标区域范围下供电部门在任一月份输出的供电量和售电量，并获取当前月份的同期供电量和售电量；对计算的所述电能进行评分，基于评分结果确定最终的电能值，基于所述最终的电能值，修正任一月份的同期供电量和该月份的同期售电量，计算该月份的同期线损和同期线损率。本发明通过采样电信号，计算电能值，并对电能值进行进一步评分，来修正计算的电能值，具有可靠性、安全性、稳定性、精确性高等优点，可以深一步的减少一些因用电设备的故障而引起的电能计量误差所带来的经济损失。

Description

一种同期线损数据的测量方法及测量平台

技术领域

本发明涉及电量测量统计技术领域，尤其是一种同期线损数据的测量方法及测量平台。

背景技术

电量和线损率对电网企业的收入和成本有着重要的影响。线损率作为一项综合反映电网运行中各环节损耗的指标，集中体现了生产、调度、营销等各项核心业务的管理水平。

在当今用电市场化主流情况下，供电企业需要及时的对所管辖区域的电能使用量进行实时的跟踪，掌握正确的使用数据，按照自身的实际情况对公司的产能做出一定的规划，保证运行的稳定性，为此需要在相关运行部位安装可靠性、安全性、稳定性、精确性高的用电检测设备即用电仪表来进行控制。从而可以深一步的减少一些因用电设备的故障而引起的电能计量误差所带来的经济损失，一套智能型高的管理监控仪表是很重要的。

综上所述可以看出，如何实时并准确的监测用电量和线损情况是对于企业来说至关重要的问题，以使电网企业能够准确地掌握实际线损情况是目前亟待解决的问题。

发明内容

本发明提供了一种同期线损数据的测量方法及测量平台，用于解决现有使电网企业能够准确地掌握实际线损情况的问题。

为实现上述目的，本发明采用下述技术方案：

本发明第一方面提供了一种同期线损数据的测量方法，所述方法包括以下步骤：

对电信号进行采样，计算监测点的电能，统计目标区域范围下供电部门在任一月份输出的供电量和售电量，并获取当前月份的同期供电量和售电量；

对计算的所述电能进行评分，基于评分结果确定最终的电能值，基于所述最终的电能值，修正任一月份的同期供电量和该月份的同期售电量，计算该月份的同期线损和同期线损率。

进一步地，所述对电信号进行采样的具体过程为：

接收电信号采集装置输出给模拟量装换电路的参考电压U_ref，利用模拟量输入输出接口输入模拟信号；

通过电信号选择电路将所述模拟信号转换为电压信号U_i1；

对所述电压信号进行补偿和稳定处理，输出电压信号U_i2；

根据转换公式Data＝(U_i2/U_ref)*2^x，将U_i2转换为数字量Data，其中x为模拟量转换芯片的转换位数。

进一步地，所述计算检测点的电能具体为：

对电压、电流信号分别施加Kaiser窗函数，并进行FFT变换得到Kaiser窗函数的频谱信号，所述频谱信号包括电压频谱值和电流频谱值；

通过所述电压频谱值以及FFT变换的频移性，得到基波的谱质心和基波频率；

通过峰值检测，基于所述基波频率，分别检测出被测电压信号的基波、谐波，被测电流信号的基波、谐波，以及间谐波峰值点两侧最大谱线、次最大谱线的幅值；

根据单峰谱线幅值确定基波谐波幅值修正系数，并计算得到被测电压电流的基波、谐波幅值和相位，得到监测点的电能。

进一步地，所述谱质心的计算具体为：

式中

且

为向下取整函数，f_min为信号基波频率的最小值，f_max为信号基波频率的最大值，Δf＝fs/N，fs为模数转换的采样频率，N为FFT算法的分析点数，B为常数，Y(k)为频谱信号；

所述基波频率的计算具体为：f₀＝k_sc1Δf。

进一步地，所述对计算的电能进行评分具体为：

获取历史评分数据，利用所述历史评分数据和损失方程，通过随机梯度下降法计算所述损失方程中的参数，获取计算的电能值，结合评分方程，得到当前电能的预测评分；

计算每个电量装置在电流电压上的熵集合，基于所述熵集合及电电流或电压的不确定性，得到电流或电压的临界点；

根据所述临界点、预测评分和电流不确定性临界点，对所述预测评分进行修正，得到最终对电能的评分结果。

进一步地，所述方法还包括对采样电信号的处理，具体过程为：

加载监测数据的数据库，在数据库中批量选择需要的检测点；

根据所述检测点加载数据质量校验策略，生成数据质量校验规则库文件；

从实时数据库中所述检测点的每日数据开始，进行数据质量检测，将检测点数据质量记录存入关系数据库中；

对所述数据质量进行审计，根据选择的数据源和时间参数调用关系数据库中的数据质量审计报告并查看数据质量情况。

进一步地，所述数据质量校验策略包括数据漏点检测方式、数据为空检测方式、数据跳跃检测方式、数据毛刺检测方式和数据重复筛选方式。

进一步地，所述对数据质量进行审计的具体过程为：

对采样获取到的原始数据进行数据加工，获得符合处理条件的数据交换格式数据；

根据预设的采样周期，发送采样请求，当请求结果数据返回后，对所述结果数据进行规则解析，判断是否存在数据质量问题。

本发明第二方面提供了一种同期线损数据的测量平台，所述平台包括：

现场控制模块，用于对电信号进行采样，计算监测点的电能，统计目标区域范围下供电部门在任一月份输出的供电量和售电量，并获取当前月份的同期供电量和售电量；

数据处理模块，用于对计算的所述电能进行评分，基于评分结果确定最终的电能值，基于所述最终的电能值，修正任一月份的同期供电量和该月份的同期售电量，计算该月份的同期线损和同期线损率。

进一步地，所述平台还包括：

运行维护模块，用于对平台内的各运行部位进行监控管理，包括实行远距离的实时监控，对运行设备进行数据监测以及性能指数的测试。

本发明第二方面的所述同期线损数据的测量平台能够实现第一方面及第一方面的各实现方式中的方法，并取得相同的效果。

发明内容中提供的效果仅仅是实施例的效果，而不是发明所有的全部效果，上述技术方案中的一个技术方案具有如下优点或有益效果：

1、本发明通过采样电信号，计算电能值，并对电能值进行进一步评分，来修正计算的电能值，具有可靠性、安全性、稳定性、精确性高等优点，可以深一步的减少一些因用电设备的故障而引起的电能计量误差所带来的经济损失。

2、本发明实施例中采用FFT分析计算电能值，省去了复杂的窗谱运算，计算和分析得到的频率精度大大提高，而且程序实现简单，实时性好；利用Kaiser窗函数形状参数的灵活性，实现动态信号的高精度谐波参量的插值修正，具有较高的电能计量计算准确度。

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，对于本领域普通技术人员而言，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是本发明所述测量方法实施例的流程示意图；

图2是本发明所述测量方法实施例中电量计算过程的流程示意图；

图3是本发明所述测量方法实施例中电信号采集过程的流程示意图；

图4是本发明所述测量方法实施例中对电信号进行处理的流程示意图；

图5是本发明所述测量方法实施例中对数据质量进行审计的流程示意图；

图6是本发明所述测量平台实施例的结构示意图。

具体实施方式

为能清楚说明本方案的技术特点，下面通过具体实施方式，并结合其附图，对本发明进行详细阐述。下文的公开提供了许多不同的实施例或例子用来实现本发明的不同结构。为了简化本发明的公开，下文中对特定例子的部件和设置进行描述。此外，本发明可以在不同例子中重复参考数字和/或字母。这种重复是为了简化和清楚的目的，其本身不指示所讨论各种实施例和/或设置之间的关系。应当注意，在附图中所图示的部件不一定按比例绘制。本发明省略了对公知组件和处理技术及工艺的描述以避免不必要地限制本发明。

如图1所示，本发明实施例提供的一种同期线损数据的测量方法，包括以下步骤：

S1,对电信号进行采样，计算监测点的电能，统计目标区域范围下供电部门在任一月份输出的供电量和售电量，并获取当前月份的同期供电量和售电量；

S2,对计算的所述电能进行评分，基于评分结果确定最终的电能值，基于所述最终的电能值，修正任一月份的同期供电量和该月份的同期售电量，计算该月份的同期线损和同期线损率。

如图2所示，所述对电信号进行采样的具体过程为：

S101，将电压和电流信号通过采样转换为数字量，对电压、电流信号分别施加Kaiser窗函数，并进行FFT变换以得到Kaiser窗函数的频谱信号；所述频谱信号包括电压频谱值和电流频谱值；

S102，根据得到的电压频谱值以及FFT(fast Fourier transform，快速傅里叶变换)的频移性，采用谱质心公式计算得到基波的谱质心k_sc1和基波频率f₀；

S103，采用得到的基波频率f₀利用峰值检测技术，分别检测出被测电压、电流信号的基波、谐波以及间谐波峰值点左、右两侧最大谱线和次最大谱线的幅值；

S104，根据单峰谱线幅值确定基波谐波幅值修正系数g，并计算得到被测电压、电流的基波、谐波幅值和相位；

S105，根据得到的被测电压、电流的基波、谐波幅值和相位计算基波和谐波的电参数，从而完成电能的计量。

所述谱质心公式为：

式中

且

为向下取整函数，f_min为信号基波频率的最小值，f_max为信号基波频率的最大值，Δf＝f_s/N，f_s为模数转换的采样频率，N为FFT算法的分析点数，B为常数，Y(k)为频谱信号。

基波频率f₀的计算公式为：f₀＝k_sc1*Δf。

如图3所示，电信号的采集过程为：

S201，接收电压/电流信号采集装置输出给模拟量转换电路的参考电压U_ref，利用模拟量输入接口输入模拟信号；

S202，利用电压/电流信号选择电路将模拟信号转变为电压信号U_i1；

S203，利用前端信号处理电路对电压信号U_i1进行补偿和稳定，输出电压信号U_i2；

S204，利用模拟量转换电路根据转换公式Data＝(U_i2/U_ref)*2^x将所述U_i2转换为数字量Data，其中x为模拟量转换芯片的转换位数。

如图4所示，步骤S2中还包括以下步骤：

S301，加载电量装置的监测数据的数据库，在数据库中批量选中需要检测的测点；

S302，根据选中测点加载数据质量校验策略生成数据质量校验规则库文件；

S303，从实时数据库中相关测点每日数据开始进行数据质量检测，将相关测点数据质量记录存入关系数据库中；

S304，对数据质量进行审计，根据选择的数据源和时间参数调用关系数据库中的数据质量审计报告并查看相关数据质量情况。

步骤S302中所述数据质量校验策略包括数据漏点检测方式、数据为空检测方式、数据跳跃检测方式、数据毛刺检测方式和数据重复筛选方式。

如图5所示，步骤S304中所述对数据质量进行审计的具体过程为：

S401，对原始数据进行数据加工，获得符合处理条件的数据交换格式数据；

S402，根据设置的采集周期，按时间周期发送采集请求，当请求结果数据返回后，对结果数据进行基本判断；

S403，对采集的数据值进行规则解析，判断是否存在数据质量问题；

S404，若数据异常，则将告警数据写入告警消息队列，非告警数据写入非告警数据队列中。

步骤S2中，所述对计算的电能进行评分具体为：获取历史评分数据，利用所述历史评分数据和损失方程，通过随机梯度下降法计算所述损失方程中的参数，获取计算的电能值，结合评分方程，得到当前电能的预测评分；计算每个电量装置在电流电压上的熵集合，基于所述熵集合及电电流或电压的不确定性，得到电流或电压的临界点；根据所述临界点、预测评分和电流不确定性临界点，对所述预测评分进行修正，得到最终对电能的评分结果。

上述对计算的电能进行评分的其一实现方式为：

对电量装置数据进行预处理，已知电量装置集合U＝{u₁，u₂，u₃}，电流集合I＝{i₁，i₂，i₃，i₄}，电压的集合C＝{C1，C2，C3，C4}；计算所有电流的平均分μ，并且计算每个电流的平均分a_i以及电流在评分范围[1，2，3，4，5]上的概率分布，对于没有评分记录的电流使用μ填充，得μ＝3.78，a_i＝{3.67，3.67，4，4}，概率分布为{P1＝{0，0.33，0，0.33，0.33}，P2＝{0，0.33，0，0.33，0.33}，P3＝{0，0，0，1，0}，P4＝{0，0，0.5，0，0.5}}；

在给定维度f、学习速率和迭代次数后，利用电量装置历史评分数据和损失方程

通过随机梯度下降方法计算各参数b_u，b_i，p_u，q_i的值；步骤如下，在给定参数b_u，b_i，p_u，q_i的情况下首先对损失方程求各个参数的偏导，如b_u←b_u+α*(r-rui-λ*b_u)，其中r为电量装置u对i打分的真实分数，α为学习速率，λ为正则化参数；利用偏导数更新各个参数，并最终得到SVD模型R＝a_i+b_u+b_i+q_iTp_u；

利用信息熵公式

计算每个电量装置在各个电流电压{C1，C2，C3，C4}上的熵集合；包括：电量装置u₁，目标变量的取值范围是{-1，0，1}，其中-1表示评分小于等于2且小于电流平均分，即不喜欢；0表示评分等于3的情况，即一般；1表示评分大于3的情况，即喜欢；由此，得到E(Cu)＝{0，1.43，0.60，0}，通过E(Cu)以及电流的不确定性计算公式

得到电流的不确定性临界点eu为电量装置u的电流评分子集合

中所有电流不确定性的最小值，即0.68；得到所有电量装置的临界值。

预测u₁对i₃的评分情况，首先通过训练好后的奇异值分解模型得到初步预测评分，然后得到电流i₃在电量装置u₁时的电流不确定性为0＜eu，则需要经过分类器；如果初步预测评分为3.21，得到i₃评分的向上取整为4，向下取整为3，计算评分为3时的概率P(3)＝(4-3.21)*0＝0，计算评分为4时的概率P(4)＝(3.21-3)*1＝0.21；P(4)＞P(3)，将预测评分归类为4，最后u₁对i₃的评分为4，并将推荐给电量装置，N＝1。

如图6所示，本发明实施例还提供了一种同期线损数据的测量平台，所述平台包括现场控制模块、数据处理模块和运行维护模块。

现场控制模块用于对电信号进行采样，计算监测点的电能，统计目标区域范围下供电部门在任一月份输出的供电量和售电量，并获取当前月份的同期供电量和售电量。

数据处理模块用于对计算的所述电能进行评分，基于评分结果确定最终的电能值，基于所述最终的电能值，修正任一月份的同期供电量和该月份的同期售电量，计算该月份的同期线损和同期线损率。

运行维护模块用于对平台内的各运行部位进行监控管理，包括实行远距离的实时监控，对运行设备进行数据监测以及性能指数的测试。

现场控制模块包括数据采集与检测单元、数据传输单元和数据管理单元。数据采集与监测单元用于对使用环节的各个电表装置进行具体的在线控制，问题的诊断、及仪器的指数的更新，远程可控性的进行实时监测电能仪器仪表的误差，表面具有有无误差的判断显示功能。

数据传输单元用于保障遥测系统的通信稳定及高效，进行数据交互通信，该模块采用以太网无线传输进行数据交互传输，达到效率高、可靠性强的效果。

数据管理单元是系统远程控制的主体环节，用于运行部位的实时信息监控和相关性能指数的测评及距离的整体管理，还具有为整体平台进行信息的数据发布功能，可以进一步的提供信息资源的共享搭建平台。可通过Internet远程访问，实现数据共享。

上述虽然结合附图对本发明的具体实施方式进行了描述，但并非对本发明保护范围的限制，所属领域技术人员应该明白，在本发明的技术方案的基础上，本领域技术人员不需要付出创造性劳动即可做出的各种修改或变形仍在本发明的保护范围以内。

Claims (10)

1.一种同期线损数据的测量方法，其特征是，所述方法包括以下步骤：

对电信号进行采样，计算监测点的电能，统计目标区域范围下供电部门在任一月份输出的供电量和售电量，并获取当前月份的同期供电量和售电量；

对计算的所述电能进行评分，基于评分结果确定最终的电能值，基于所述最终的电能值，修正任一月份的同期供电量和该月份的同期售电量，计算该月份的同期线损和同期线损率。

2.根据权利要求1所述同期线损数据的测量方法，其特征是，所述对电信号进行采样的具体过程为：

接收电信号采集装置输出给模拟量装换电路的参考电压U_ref，利用模拟量输入输出接口输入模拟信号；

通过电信号选择电路将所述模拟信号转换为电压信号U_i1；

对所述电压信号进行补偿和稳定处理，输出电压信号U_i2；

根据转换公式Data＝(U_i2/U_ref)*2^x，将U_i2转换为数字量Data，其中x为模拟量转换芯片的转换位数。

3.根据权利要求1所述同期线损数据的测量方法，其特征是，所述计算检测点的电能具体为：

对电压、电流信号分别施加Kaiser窗函数，并进行FFT变换得到Kaiser窗函数的频谱信号，所述频谱信号包括电压频谱值和电流频谱值；

通过所述电压频谱值以及FFT变换的频移性，得到基波的谱质心和基波频率；

通过峰值检测，基于所述基波频率，分别检测出被测电压信号的基波、谐波，被测电流信号的基波、谐波，以及间谐波峰值点两侧最大谱线、次最大谱线的幅值；

根据单峰谱线幅值确定基波谐波幅值修正系数，并计算得到被测电压电流的基波、谐波幅值和相位，得到监测点的电能。

4.根据权利要求3所述同期线损数据的测量方法，其特征是，所述谱质心的计算具体为：

式中

且

为向下取整函数，f_min为信号基波频率的最小值，f_max为信号基波频率的最大值，Δf＝fs/N，fs为模数转换的采样频率，N为FFT算法的分析点数，B为常数，Y(k)为频谱信号；

所述基波频率的计算具体为：f₀＝k_sc1Δf。

5.根据权利要求1所述同期线损数据的测量方法，其特征是，所述对计算的电能进行评分具体为：

获取历史评分数据，利用所述历史评分数据和损失方程，通过随机梯度下降法计算所述损失方程中的参数，获取计算的电能值，结合评分方程，得到当前电能的预测评分；

计算每个电量装置在电流电压上的熵集合，基于所述熵集合及电电流或电压的不确定性，得到电流或电压的临界点；

根据所述临界点、预测评分和电流不确定性临界点，对所述预测评分进行修正，得到最终对电能的评分结果。

6.根据权利要求1-5任一项所述同期线损数据的测量方法，其特征是，所述方法还包括对采样电信号的处理，具体过程为：

加载监测数据的数据库，在数据库中批量选择需要的检测点；

根据所述检测点加载数据质量校验策略，生成数据质量校验规则库文件；

从实时数据库中所述检测点的每日数据开始，进行数据质量检测，将检测点数据质量记录存入关系数据库中；

对所述数据质量进行审计，根据选择的数据源和时间参数调用关系数据库中的数据质量审计报告并查看数据质量情况。

7.根据权利要求6所述同期线损数据的测量方法，其特征是，所述数据质量校验策略包括数据漏点检测方式、数据为空检测方式、数据跳跃检测方式、数据毛刺检测方式和数据重复筛选方式。

8.根据权利要求6所述同期线损数据的测量方法，其特征是，所述对所述数据质量进行审计的具体过程为：

对采样获取到的原始数据进行数据加工，获得符合处理条件的数据交换格式数据；

根据预设的采样周期，发送采样请求，当请求结果数据返回后，对所述结果数据进行规则解析，判断是否存在数据质量问题。

9.一种同期线损数据的测量平台，其特征是，所述平台包括：

现场控制模块，用于对电信号进行采样，计算监测点的电能，统计目标区域范围下供电部门在任一月份输出的供电量和售电量，并获取当前月份的同期供电量和售电量；

数据处理模块，用于对计算的所述电能进行评分，基于评分结果确定最终的电能值，基于所述最终的电能值，修正任一月份的同期供电量和该月份的同期售电量，计算该月份的同期线损和同期线损率。

10.根据权利要求9所述同期线损数据的测量平台，其特征是，所述平台还包括：

运行维护模块，用于对平台内的各运行部位进行监控管理，包括实行远距离的实时监控，对运行设备进行数据监测以及性能指数的测试。

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