[发明专利]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在审
申请号: | 202110793925.6 | 申请日: | 2021-07-14 |
公开(公告)号: | CN113484819A | 公开(公告)日: | 2021-10-08 |
发明(设计)人: | 曾荣;黎小军;程志炯;陈奕瑾;向景睿;陈俊锜;何培东;刘丽娜;何实;张妮 | 申请(专利权)人: | 国网四川省电力公司营销服务中心 |
主分类号: | G01R35/04 | 分类号: | G01R35/04 |
代理公司: | 成都行之专利代理事务所(普通合伙) 51220 | 代理人: | 林菲菲 |
地址: | 610000 四川省成都*** | 国省代码: | 四川;51 |
权利要求书: | 查看更多 | 说明书: | 查看更多 |
摘要: | |||
搜索关键词: | 基于 高频 电流 采样 有限 范围内 电能表 计量 故障诊断 方法 | ||
本发明公开了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,涉及电能计量技术领域,解决了现有技术中电能表误差估计精度或命中率严重受限于损耗估计精度的问题,其技术方案要点是:采集总表和分表的电流瞬时值,多次采集后得到总体样本空间;建立系数矩阵、增广矩阵,以及判断系数矩阵和增广矩阵的秩是否相等;若采集数据无效,则重新采集至少一组数据、且丢弃相同组数的数据后得到新的总体样本空间,直至系数矩阵和增广矩阵的秩相等;建立误差计算模型,并求解误差计算模型后与电能表的精度等级阈值对比后得到故障诊断结果。本发明可实现在运电能表误差的准确计算,可有效提高电能表误差估计精度和命中率,可有效排除人为因素干扰。
技术领域
本发明涉及电能计量技术领域,更具体地说,它涉及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。
背景技术
随着全球能源转型进程的不断推进,尤其是碳中和、碳达峰的提出,高效的能源技术将是未来很长一段时间内的重要发展方向,作为客户和电力公司贸易结算的重要设备,电能表将扮演更加重要的角色。因此,如何保证电能表的质量始终处于良好的状态就成为摆在电力公司及质量管理部门面前亟需解决的问题。
有鉴于此,有人提出基于能量守恒原理,通过采集台区总表以及各分表的电能量信息,并引入误差系数的方式,构建总电量等于分表电量和的方程组,最终通过计算方程组,求解各个电能表的误差。上述方法在较大程度上取得了较好的成果。但在实际情况中,由于线路存在损耗,且在一般情况下损耗远远高于家庭用户的用电量,从而导致各个电能表的误差估计存在较大偏差或无法有效命中误差超差电能表。在这里需要特别说明的是,所谓误差超差电能表,特指电能表的误差超过国家或行业规定的阈值,该值一般不超过电能表的准确度等级。例如2级单相电能表的误差,不应该超过2%。
因此,如何研究设计一种能够解决上述问题的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是我们目前急需解决的问题。
发明内容
为解决现有技术中电能表误差估计精度或命中率严重受限于损耗估计精度的问题,本发明的目的是提供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,计算模型和实际应用常见高度吻合,不存在线路损耗问题,可有效提高电能表误差估计精度和命中率。
本发明的上述技术目的是通过以下技术方案得以实现的: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,包括以下步骤:
采集有限范围内总表和各个分表同一时刻的电流瞬时值,多次采集后得到多组数据组成的总体样本空间;
根据总体样本空间中各个分表的采集数据建立系数矩阵,并根据总体样本空间中的所有数据建立增广矩阵,以及判断系数矩阵和增广矩阵的秩是否相等;若相等,则采集数据有效;若不相等,则采集数据无效;
若采集数据无效,则执行补采操作重新采集至少一组数据、且从原来的总体样本空间中丢弃相同组数的数据后得到新的总体样本空间,直至系数矩阵和增广矩阵的秩相等后得到最终的总体样本空间;
根据最终的总体样本空间建立误差计算模型,并求解误差计算模型后得到电能表误差数据,并将电能表误差数据与电能表的精度等级阈值对比后得到故障诊断结果。
进一步的,所述有限范围包括台区、表箱以及挂在到同一变压器下的若干只表计所组成的集合。
进一步的,所述总表的安装位置具体为:
台区的总表安装在变压器的低压侧;
或,台区的总表安装在高压侧或台区的总表采集的是高压侧的电流数据时,通过采取补偿措施将高压侧的电流折算成准确的低压侧电流。
进一步的,所述多组数据的采集过程具体为:
确定有限范围内总表的数量和各个分表的数量;
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息,商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于国网四川省电力公司营销服务中心,未经国网四川省电力公司营销服务中心许可,擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作,请联系【客服】
本文链接:http://www.vipzhuanli.com/pat/books/202110793925.6/2.html,转载请声明来源钻瓜专利网。