开云优惠体育网页版入口

专利名称：一种电能表运行误差监测方法及系统

专利类型：发明专利

专利申请号：CN202411074087.7

专利申请（专利权）人：保定市兆微软件开云优惠体育网页版入口有限公司
权利人地址：河北省保定市满城区方顺桥镇电力园区

专利发明（设计）人：孙小程

专利摘要：本发明涉及电能表监测领域，更具体地，本发明涉及一种电能表运行误差监测方法及系统。所述方法包括：根据预设采样间隔获取电流数据序列，将以目标数据为中心、预设长度为尺寸构建的窗口作为目标数据的辐射范围；随机选取预设参考数量的电流数据作为参考电流数据，获取每个参考电流数据的辐射范围，其中，参考电流数据不包含目标数据；计算目标数据的疑似噪声可能性；基于疑似噪声可能性对电流数据序列分段；对每个分段进行去噪，以完成运行误差监测。通过本发明的技术方案，能够提高噪声识别的精度和可靠性，降低电能表运行误差的监测成本，提高监测效率。

主权利要求：
1.一种电能表运行误差监测方法，其特征在于，包括：根据预设采样间隔获取电流数据序列，将任意一个电流数据作为目标数据，将以目标数据为中心、预设长度为尺寸构建的窗口作为目标数据的辐射范围；
随机选取预设参考数量的电流数据作为参考电流数据，获取每个参考电流数据的辐射范围，其中，参考电流数据不包含目标数据，并且参考电流数据的辐射范围的窗口尺寸与目标数据的辐射范围的窗口尺寸一致；
计算目标数据的疑似噪声可能性，所述疑似噪声可能性满足关系式：，其中， 表示第 个电流数据的疑似噪声
可能性， 表示参考电流数据的总数，表示第 个电流数据的辐射范围，表示第 个参考电流数据的辐射范围， 表示相似度， 表示指数函数，在疑似噪声可能性关系式中，第个电流数据即为目标数据；
基于疑似噪声可能性对电流数据序列分段，包括：
以电流数据序列的左侧端点或者右侧端点为起点，以预设数量的电流数据作为分段长度，获得第一个分段；
以分段内电流数据的最小值为分组阈值，将分段内的电流数据分为两类，包括：将分段中小于等于分组阈值的电流数据作为一类电流数据，将分段中大于分组阈值的电流数据作为另一类电流数据；
计算分段的优选程度，满足关系式：
，其中， 表示分段长度为 时第 次分组的优选程度， 和分别表示分段长度为 时第 次分组获得的两类电流数据的疑似噪声可能性的均值，和 分别表示分段长度为 时第 次分组获得的两类电流数据的疑似噪声可能性的方差；
将分组阈值从最小值到最大值进行遍历，获得每次分组的优选程度，将优选程度最大值作为当前分段长度的实际优选程度；
按照预设步长迭代分段长度，计算第一个分段在每个分段长度的实际优选程度，当第一个分段的分段长度在迭代过程中，实际优选程度连续两次下降，将下降前的分段长度作为第一个分段的最终分段长度；
对每个分段进行去噪，以完成运行误差监测。
2.根据权利要求1所述的一种电能表运行误差监测方法，其特征在于，所述参考电流数据的辐射范围的窗口尺寸与目标数据的辐射范围的窗口尺寸一致。
3.根据权利要求1所述的一种电能表运行误差监测方法，其特征在于，所述疑似噪声可能性还包括：将目标数据的辐射范围中电流值的标准差与均值的比值作为无关性；
疑似噪声可能性满足关系式：
，其中， 表示第 个电流数据的疑似
噪声可能性， 表示第 个电流数据的无关性，表示参考电流数据的总数，表示第 个电流数据的辐射范围，表示第 个参考电流数据的辐射范围， 表示相似度， 表示指数函数，在疑似噪声可能性关系式中，第个电流数据即为目标数据。
4.根据权利要求1所述的一种电能表运行误差监测方法，其特征在于，所述对每个分段进行去噪，以完成运行误差监测包括：利用迭代阈值分割算法对每个分段进行分割，完成对每个分段中的噪点识别，利用三次样条插值对噪点处的电流数据进行重新赋值，完成去噪；
去噪后根据电能表的电压数据计算出准确的电能表功率，计算运行误差；
比较运行误差和预设误差阈值，响应于运行误差大于等于预设误差阈值，生成并发送报警信号。
5.一种电能表运行误差监测系统，其特征在于，包括：处理器；以及存储器，所述存储器存储有计算机指令，当所述计算机指令由处理器运行时，使得系统执行根据权利要求1?4的任意一项所述的一种电能表运行误差监测方法。 说明书 : 一种电能表运行误差监测方法及系统技术领域[0001] 本发明涉及电能表监测领域。更具体地，本发明涉及一种电能表运行误差监测方法及系统。背景技术[0002] 电能表作为电力系统中不可或缺的组成部分，其主要功能是测量和记录电能消耗，为电力交易和能源管理提供准确数据。随着智能电网技术的发展和智能计量设备的广泛应用，电能表的作用愈发凸显，其精确度和可靠性直接关系到电力系统的经济性和稳定性。在电能表的长期运行过程中，由于设备自身的老化、机械磨损、电子元件的退化，以及外部环境变化如温度波动、湿度变化、供电电压不稳定等因素，都可能导致电能表出现计量误差。这些误差如果不及时检测和校正，会逐渐累积，影响电能计量的准确性，进而影响用户和电力公司的经济利益，因此，电能表运行误差监测变得尤为重要。[0003] 现有公开号为CN116859321A的中国专利申请文件公开了基于能源控制器的电能表计量误差监测方法。该方法通过对户表数据矩阵进行奇异值分解，能够在数据点数少于用户数的情况下进行计算并改善了由于用户间相关性导致判断失准的问题，并通过迭代过程降低数据中噪点信息的影响，最终获得相对稳定的最小二乘解析解。[0004] 但是，由于电能表的周围环境中的噪点源不同，不同时间噪点的强度也不同，在电流数据序列中不同数据点受到的噪点影响不同，直接对整体数据进行去噪会存在一些与正常数据相近的噪点被忽略的情况，导致去噪效果不好，影响监测结果的准确性。发明内容[0005] 为解决去噪效果差的问题，本发明提出一种电能表运行误差监测方法及系统。[0006] 第一方面，本发明公开一种电能表运行误差监测方法，包括：根据预设采样间隔获取电流数据序列，将任意一个电流数据作为目标数据，将以目标数据为中心、预设长度为尺寸构建的窗口作为目标数据的辐射范围；随机选取预设参考数量的电流数据作为参考电流数据，获取每个参考电流数据的辐射范围，其中，参考电流数据不包含目标数据；计算目标数据的疑似噪声可能性，所述疑似噪声可能性满足关系式：[0007] ，其中， 表示第 个电流数据的疑似噪声可能性， 表示参考电流数据的总数，表示第 个电流数据的辐射范围，表示第 个参考电流数据的辐射范围， 表示相似度， 表示指数函数，在疑似噪声可能性关系式中，第个电流数据即为目标数据。[0008] 基于疑似噪声可能性对电流数据序列分段；对每个分段进行去噪，以完成运行误差监测。[0009] 通过设定目标数据及其辐射范围，并与随机选取的参考电流数据进行比较，能够量化目标数据的疑似噪声可能性，通过计算疑似噪声可能性，能够对电流数据序列进行智能分段，识别出可能含有噪声的数据区间，不仅提高了数据监测的针对性和效率，还为去噪处理提供了依据，对每个分段进行去噪后，能够去除电流数据中的随机波动和噪声，从而提升了数据的质量和可靠性。[0010] 优选的，所述参考电流数据的辐射范围的窗口尺寸与目标数据的辐射范围的窗口尺寸一致。[0011] 优选的，所述疑似噪声可能性还包括：将目标数据的辐射范围中电流值的标准差与均值的比值作为无关性；疑似噪声可能性满足关系式：[0012] ，其中， 表示第 个电流数据的疑似噪声可能性， 表示第 个电流数据的无关性， 表示参考电流数据的总数，表示第个电流数据的辐射范围，表示第 个参考电流数据的辐射范围， 表示相似度， 表示指数函数，在疑似噪声可能性关系式中，第个电流数据即为目标数据。[0013] 通过引入无关性的概念，采用电流数据在其辐射范围内的标准差与均值的比值来量化数据的波动性和离散程度，从而评估每个电流数据点的稳定性，这种量化手段不仅捕捉了数据的内在变异性，还通过与均值的比较，增强了对数据一致性的度量。[0014] 优选的，所述对电流数据序列分段包括：以电流数据序列的左侧端点或者右侧端点为起点，以预设数量的电流数据作为分段长度，获得第一个分段；以分段内电流数据的最小值为分组阈值，将分段内的电流数据分为两类，计算分段的优选程度，将分组阈值从最小值到最大值进行遍历，获得每次分组的优选程度，将优选程度最大值作为当前分段长度的实际优选程度；按照预设步长迭代分段长度，计算第一个分段在每个分段长度的实际优选程度，当第一个分段的分段长度在迭代过程中，实际优选程度连续两次下降，将下降前的分段长度作为第一个分段的最终分段长度。[0015] 以电流数据序列的端点为起点，通过预设长度进行分段，确保了分析的有序性和全面性，然后，通过设定分段内电流数据的最小值为分组阈值，将数据分为两类，并通过计算优选程度来评估分段的有效性。通过遍历所有可能的分组阈值，能够找到最优的分组点，从而最大化分段的区分度。通过引入迭代机制，调整分段长度并计算对应的优选程度，能够识别出最合适的分段长度。[0016] 优选的，所述优选程度满足关系式：[0017] ，其中， 表示分段长度为 时第 次分组的优选程度，和 分别表示分段长度为 时第 次分组获得的两类电流数据的疑似噪声可能性的均值， 和 分别表示分段长度为 时第 次分组获得的两类电流数据的疑似噪声可能性的方差。[0018] 通过对分组后两个类别的电流数据之间的类内差异和类间差异，衡量每类电流数据的离散程度，确保分组不仅在均值上有显著差异，而且在方差上也具有稳定性，提高了分段和分组过程的自动化和精确度，通过优化分组阈值，增强了对电流数据序列中异常值的识别能力，有助于实现更有效的数据去噪和质量控制。[0019] 优选的，所述将分段内的电流数据分为两类包括：将分段中小于等于分组阈值的电流数据作为一类电流数据，将分段中大于分组阈值的电流数据作为另一类电流数据。[0020] 优选的，所述对每个分段进行去噪，以完成运行误差监测包括：利用迭代阈值分割算法对每个分段进行分割，完成对每个分段中的噪点识别，利用三次样条插值对噪点处的电流数据进行重新赋值，完成去噪；去噪后根据电能表的电压数据计算出准确的电能表功率，计算运行误差；比较运行误差和预设误差阈值，响应于运行误差大于等于预设误差阈值，生成并发送报警信号。[0021] 通过三次样条插值技术，对噪点进行平滑处理和重新赋值，恢复了数据的连续性，保持了曲线的平滑度和物理特性，利用去噪后的电流数据和电能表的电压数据，评估电能表的运行误差，实现了对电能表性能的实时监控。[0022] 第二方面，本发明公开一种电能表运行误差监测系统，包括：处理器；以及存储器，所述存储器存储有计算机指令，当所述计算机指令由处理器运行时，使得系统执行上述的一种电能表运行误差监测方法。[0023] 本发明的有益效果：[0024] 1、本发明通过将电流数据序列分割成多个部分，并针对每个分段独立进行噪点识别，实现了一种高度灵活且精确的监测方法，这种方法的核心优势在于，它允许每个分段根据自身的数据特性独立确定最优的阈值，从而适应数据的局部变化和波动，显著提高了噪声识别的精度和可靠性。通过利用迭代阈值分割算法，能够自适应地调整阈值，以应对不同分布或不同噪声级别的数据，确保了在各种条件下都能有效地识别和处理噪声。[0025] 2、通过实时计算电能表的运行误差，并与预设的误差阈值进行比较，实现了一种高效的监控机制。当检测到运行误差超出预设阈值时能够及时生成并发送报警信号，为电能表的运行维护提供了实时监控和快速响应机制。这种及时的反馈机制不仅有助于快速识别和解决潜在的故障或异常，还能够减少因误差导致的能源损耗和经济损失，保障了电力系统的经济性和可靠性。[0026] 3、引入的三次样条插值技术，为去噪处理提供了一种平滑且连续的解决方案。这种方法不仅能够有效地去除噪声，还能够保持数据的物理特性和连续性，确保了去噪后的数据仍然能够准确反映电能表的实际运行状态。附图说明[0027] 通过参考附图阅读下文的详细描述，本发明示例性实施方式的上述以及其他目的、特征和优点将变得易于理解。在附图中，以示例性而非限制性的方式示出了本发明的若干实施方式，并且相同或对应的标号表示相同或对应的部分，其中：[0028] 图1是本发明实施例一种电能表运行误差监测方法的流程图。具体实施方式[0029] 下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。[0030] 应当理解，当本发明的权利要求、说明书及附图使用术语“第一”、“第二”等时，其仅是用于区别不同对象，而不是用于描述特定顺序。本发明的说明书和权利要求书中使用的术语“包括”和“包含”指示所描述特征、整体、步骤、操作、元素和/或组件的存在，但并不排除一个或多个其它特征、整体、步骤、操作、元素、组件和/或其集合的存在或添加。[0031] 本发明提供了一种电能表运行误差监测方法。如图1所示，一种电能表运行误差监测方法包括步骤S1?步骤S4，以下具体说明。[0032] S1，根据预设采样间隔获取电流数据序列。[0033] 需要说明的是，单相电能表是电力系统中用于测量和记录单相交流电能消耗的关键设备，广泛应用于家庭、商业和工业领域。通过内置的电流互感器，电能表能够准确测量电路中的电流数据，这是电能计量的基础。电流互感器是一种将大电流转换为小电流的设备，便于电能表的测量和处理。[0034] 在一个实施例中，通过电流互感器采集电流数据，示例性的，采样间隔设置为5秒。[0035] S2，计算目标数据的疑似噪声可能性。[0036] 在一个实施例中，将任意一个电流数据作为目标数据，将以目标数据为中心、预设长度为尺寸构建的窗口作为目标数据的辐射范围，示例性的，辐射范围的尺寸设置为7。[0037] 随机选取预设参考数量的电流数据作为参考电流数据，获取每个参考电流数据的辐射范围，其中，参考电流数据不包含目标数据，并且参考电流数据的辐射范围的窗口尺寸与目标数据的辐射范围的窗口尺寸一致。示例性的，预设参考数量设置为20，具体可由本领域技术人员设置。[0038] 目标数据的辐射范围不满足预设长度时，保留窗口所包含的数据，示例性的，目标数据为第三个电流数据，窗口尺寸为6，目标数据左侧有两个电流数据，右侧有三个电流数据，此时参考电流数据的辐射范围的窗口尺寸也为6，并且保证任意一个参考电流数据左侧有两个电流数据，右侧有三个电流数据。[0039] 计算目标数据的疑似噪声可能性，疑似噪声可能性满足关系式：[0040] ，其中， 表示第 个电流数据的疑似噪声可能性， 表示参考电流数据的总数，表示第 个电流数据的辐射范围，表示第 个参考电流数据的辐射范围， 表示相似度， 表示指数函数，在疑似噪声可能性关系式中，第个电流数据即为目标数据。[0041] 需要说明的是，在电流数据序列中噪点往往是随机的没有固定的模式或位置，并且在噪点的一段范围内往往表现的与周围数据点不相关，那么如果一个数据点在一段范围内表现的与其他数据点越不相关，则这个数据点是噪点的可能性就越大。在海量的电流数据中，如果一个数据点附近的数据变化是正常的数据变化，则必定在其他时间段内会出现相似的数据变化。[0042] 在一个实施例中，疑似噪声可能性计算还包括：将目标数据的辐射范围中电流值的标准差与均值的比值作为无关性。[0043] 疑似噪声可能性满足关系式：[0044] ，其中， 表示第 个电流数据的疑似噪声可能性， 表示第 个电流数据的无关性， 表示参考电流数据的总数，表示第个电流数据的辐射范围，表示第 个参考电流数据的辐射范围， 表示相似度， 表示指数函数，在疑似噪声可能性关系式中，第个电流数据即为目标数据。[0045] S3，基于疑似噪声可能性对电流数据序列分段。[0046] 在一个实施例中，以电流数据序列的左侧端点或者右侧端点为起点，以预设数量的电流数据作为分段长度，获得第一个分段，以分段内电流数据的最小值为分组阈值，将分段内的电流数据分为两类，计算分段的优选程度，优选程度满足关系式：[0047] ，其中， 表示分段长度为 时第 次分组的优选程度，和 分别表示分段长度为 时第 次分组获得的两类电流数据的疑似噪声可能性的均值， 和 分别表示分段长度为 时第 次分组获得的两类电流数据的疑似噪声可能性的方差。[0048] 能够表示类间差距，而 和 表示的是类内差距。[0049] 将分组阈值从最小值到最大值进行遍历，获得每次分组的优选程度，将优选程度最大值作为当前分段长度的实际优选程度。[0050] 按照预设步长迭代分段长度，计算第一个分段在每个分段长度的实际优选程度，示例性的，迭代步长设置为3，即分段内电流数据每次添加3个电流数据。当第一个分段的分段长度在迭代过程中，实际优选程度连续两次下降，将下降前的分段长度作为第一个分段的最终分段长度。[0051] 示例性的，电流数据序列的长度为100，将电流数据序列的左侧端点作为起点，沿着时间顺序的15个电流数据作为第一个分段，则分组阈值从15个电流数据中最小值到最大值开始遍历，将分段中小于等于分组阈值的电流数据作为一类电流数据，将分段中大于分组阈值的电流数据作为另一类电流数据，并计算每次分组后的优选程度，选择优选程度的最大值作为分段长度为15时第一个分段的实际优选程度。接着将分段程度按照预设迭代步长更新，即将分段长度变为18，获得分段长度为18时，第一个分段的实际优选程度，在计算分段长度为21时，第一个分段的实际优选程度，若实际优选程度连续降低，则第一个分段的最终分段长度为15，以第16个数据为起点构建第二个分段。[0052] 至此，能够将电流数据序列完成分段。[0053] 在一个实施例中，使用费希尔最优求解法对电流数据序列进行分段。[0054] S4，对每个分段进行去噪，以完成运行误差监测。[0055] 在一个实施例中，根据步骤S3的分段结果，利用迭代阈值分割算法对每个分段进行分割，完成对每个分段中的噪点识别，利用三次样条插值对噪点处的电流数据进行重新赋值，从而达到去噪的目的。[0056] 去噪后根据电能表的电压数据能够计算出准确的电能表功率，接着计算电能表的运行误差，运行误差满足关系式：[0057] ，其中，表示运行误差，表示额定功率， 表示实际功率。[0058] 比较运行误差和预设误差阈值，当运行误差大于等于预设误差阈值，说明当前电能表运行误差过大，生成并发送报警信号，完成运行误差监测。[0059] 本发明实施例还公开一种电能表运行误差监测系统，包括处理器和存储器，存储器存储有计算机程序指令，当计算机程序指令被处理器执行时实现根据本发明的一种电能表运行误差监测方法。[0060] 上述系统还包括通信总线和通信接口等本领域技术人员熟知的其他组件，其设置和功能为本领域中已知，因此在此不再赘述。[0061] 在本发明中，前述的存储器可以是任何包含或存储程序的有形介质，该程序可以被指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用。例如，计算机可读存储介质可以是任何适当的磁存储介质或者磁光存储介质，比如，阻变式存储器RRAM（ResistiveRandomAccessMemory）、动态随机存取存储器DRAM（DynamicRandomAccessMemory）、静态随机存取存储器SRAM（StaticRandom?AccessMemory)、增强动态随机存取存储器EDRAM（EnhancedDynamicRandomAccessMemory）、高带宽内存HBM（High?BandwidthMemory）、混合存储立方HMC（HybridMemoryCube）等，或者可以用于存储所需信息并且可以由应用程序、模块或两者访问的任何其他介质。任何这样的计算机存储介质可以是设备的一部分或可访问或可连接到设备。[0062] 虽然本说明书已经示出和描述了本发明的多个实施例，但对于本领域技术人员显而易见的是，这样的实施例只是以示例的方式提供的。本领域技术人员会在不偏离本发明思想和精神的情况下想到许多更改、改变和替代的方式。应当理解的是在实践本发明的过程中，可以采用本文所描述的本发明实施例的各种替代方案。[0063] 以上均为本发明的较佳实施例，并非依此限制本发明的保护范围，故：凡依本发明的结构、形状、原理所做的等效变化，均应涵盖于本发明的保护范围之内。

专利地区：河北

专利申请日期：2024-08-07

专利公开日期：2024-11-29

专利公告号：CN118604717B