[发明专利]一种分布式电能计量箱多传感器数据采集和抗干扰处理方法

说明书

本发明涉及一种分布式电能计量箱多传感器数据采集和抗干扰处理方法，包括：S1:采集电能计量箱相关传感器数据；步骤S2:采用卡尔曼滤波算法对采集的相关传感器数据进行滤波处理；S3:根据人工神经网络的训练需求提取相关传感器的训练样本数据；S4:计算不同磁场环境下，相关传感器磁场干扰前后误差数据集合；S5:将磁场样本数据和相关传感器误差数据集合通过训练样本数据进行训练；S6:采集电能计量箱现场实时工况的磁场传感器数据，并输入到人工神经网络误差模型，得到相关传感器获取数据与真实环境的误差ə；S7:对相关传感器数据进行修正，得到修正后的相关传感器实时监测数据量。本申请能够得到稳定、准确的电能计量箱监测数据。

技术领域

本发明涉及电能计量箱领域，具体涉及一种分布式电能计量箱多传感器数据采集和抗干扰处理方法。

背景技术

电能计量箱是电力公司最直接的形象窗口,是电能计量设备的第一层保障和防护线，其能否安全、稳定和可靠运行直接关系到电力交易的公平公正、电网运行的安全可靠和用电服务的优质高效。因此，电能计量箱本身运行状态的监测以实时准确的获取其工作异常情况信息，从而实现对其有效的防护。电能计量箱的监测数据主要有温湿度、磁场强度、关键节点温升、门锁开闭状态、电能表位置信息等多个关键特征量。由于电能计量箱内部设备多、环境复杂，容易受到来自空间辐射、系统外引入线、电源等多方面的干扰的问题，特别是电磁干扰对现场信号采集传输过程的影响使采集的状态数据噪声和误差都较大。目前，现有的电能计量箱产品和研发中主要以电能计量箱的装置、通信方式、用电信息采集等为主，而针对计量箱本身传感器低干扰的数据采集的方法较少。

发明内容

有鉴于此，本发明的目的在于提供一种分布式电能计量箱多传感器数据采集和抗干扰处理方法，通过分布式硬件数据采集和处理方式，并借助软件降噪和智能误差补偿方法实现对电能计量箱多种状态监测传感器数据的实时准确采集，降低电能计量箱内部复杂环境的干扰从而获取稳定、准确的状态监测数据。

为实现上述目的，本发明采用如下技术方案：

一种分布式电能计量箱多传感器数据采集和抗干扰处理方法，包括以下步骤：

步骤S1:采集电能计量箱相关传感器数据；

步骤S2:采用卡尔曼滤波算法对采集的相关传感器数据进行滤波处理，除去异常特征数据，得到平滑稳定的相关传感器数据；

步骤S3:根据人工神经网络的训练需求提取相关传感器的训练样本数据；

步骤S4:将电能计量箱设置与不同磁场下，计算不同磁场环境下，相关传感器磁场干扰前后误差数据集合ɛ；

步骤S5:将磁场样本数据和相关传感器误差数据集合通过训练样本数据进行训练，得到人工神经网络误差模型；

步骤S6:采集电能计量箱现场实时工况的磁场传感器数据，并输入到人工神经网络误差模型，得到相关传感器获取数据与真实环境的误差ə；

步骤S7:根据y_t=x_t+ə_t，对各传感器数据进行修正，其中x_t为相关传感器经过卡尔曼滤波后获得的当前时刻的测量数据，ə_t为相关传感器在相应的磁场强度下的误差量，y_t为经过修正后的相关传感器实时监测数据量。

进一步的，所述相关传感器数据包括温度传感器数据、湿度传感器数据和振动传感器数据。