一种电能计量装置状态评估方法制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种电能计量装置状态评估方法，该方法包括：对目标用户计量数据进行预处理，形成样本集；样本集包括自变量X和因变量Y；对因变量Y建立偏最小二乘回归模型；将偏最小二乘回归模型与因变量理论计算方程进行比对，得到状态监测结果。该方法实现对电能计量装置运行状态进行快速识别与简易评估。

State evaluation method of electric energy metering device

The invention discloses a method for evaluation of electric energy metering device, the method includes: measuring the target user data preprocessing, form data sets; sample set including dependent X and Y variables on the dependent variable; Y of partial least square regression model; partial least square regression model and calculation equation of dependent variable by comparison, the result of state monitoring. The method realizes quick identification and simple evaluation of the operation state of the electric energy metering device.

【技术实现步骤摘要】
一种电能计量装置状态评估方法
本专利技术涉及智能电网设备在线状态监测
，特别是涉及一种电能计量装置状态评估方法。
技术介绍
目前，电能计量工作是电力企业一项非常重要的工作，也是电力企业和用户建立信任关系的关键。电力市场的快速发展要求电能计量工作必须提高管理水平，保证计量的准确、可靠，而这一切都是必须要依靠科技的进步和发展才能实现的。当前，各种数据库技术和计算机操作系统飞速发展，特别是因特网网络技术广泛的应用，促使我们在计量管理上采用新的技术手段来进行管理具有更宽的选择空间。电能计量装置管理包括计量方案的确定、计量器具的选用、订货验收、检定、检修、保管、安装、竣工验收、运行维护、现场检验、周期检定(轮换)、抽检、故障处理和报废的全过程管理，以及与电能计量有关的远方集中抄表系统、负荷控制系统等相关内容的管理。抓好计量装置管理，应制定相关控制措施，强化监督力度、促进电力营销服务创新、管理创新和技术创新。在以上电能计量装置管理的内容中，电能计量装置的运行维护、现场检验、周期检定(轮换)、抽检等工作不仅任务繁重，工作量大，而且根据历史经验，现场校验的检查项目较少，一般较难发现问题，迫切需要用新的技术、新的手段解决电能计量装置在实际运行中存在的现实问题和困难。申请号201410413185.9的专利技术公开了一种电能计量装置整体计量误差的在线评估方法和系统，实现方案为：本专利技术公开一种电能计量装置整体计量误差的在线评估方法和系统，该方法步骤为：1)在线获取多组电能量数据，计算对应的母线电量不平衡率并建立映射模型；2)取任意两条线路构成线路对，每次设定当前线路对的虚拟电能量值、其余线路为0，根据映射模型计算得到虚拟母线电量不平衡率并作为当前线路对的电能计量装置的整体计量相对误差，最终得到所有线路对的整体计量相对误差；3)将整体计量相对误差分别与预设的误差条件进行比较判定误差状态；该系统包括映射模型建立模块、相对误差计算模块以及误差状态评估模块。传统的电能计量装置状态评估方法为：现场检验、周期检定(轮换)、抽检等，工作不仅任务繁重，工作量大，盲目性强。现有技术方法需要选取目标装置存在电气拓扑关系的多个相邻设备的电气参数，数据采集容易受到数据完整性或采集通道是否完好等方面的制约。现有技术方法主要以计量误差这一方面作为落脚点，实现复杂，需要的相关电参量数据较多。因此，如何简化状态评估流程，对电能计量装置运行状态实现快速识别与简易评估为亟待解决的问题。
技术实现思路
本专利技术的目的是提供一种电能计量装置状态评估方法，以实现对电能计量装置运行状态进行快速识别与简易评估。为解决上述技术问题，本专利技术提供一种电能计量装置状态评估方法，该方法包括：对目标用户计量数据进行预处理，形成样本集；样本集包括自变量X和因变量Y；对因变量Y建立偏最小二乘回归模型；将偏最小二乘回归模型与因变量理论计算方程进行比对，得到状态监测结果。优选的，目标用户计量数据为负荷数据。优选的，自变量X包括峰行度x1、谷行度x2和平行度x3，因变量Y为负荷行度总额y。优选的，所述对因变量Y建立偏最小二乘回归模型之前，还包括：计算自变量X和因变量Y之间的相关系数，依据相关系数判定自变量X和因变量Y之间存在多重相关性。优选的，所述最小二乘回归模型为最小二乘回归方程；最小二乘回归方程为：y＝C+β1x1+β2x2+β3x3，C为常数项，β1、β2和β3为系数项。优选的，所述对因变量Y建立偏最小二乘回归模型，包括：根据偏最小二乘回归算法获取第一成分t1，轴向量w1及回归系数p1，进行交叉性检验，继而判断是否提取下一个成分，最后形成最小二乘回归模型。优选的，所述将偏最小二乘回归模型与因变量理论计算方程进行比对，得到状态监测结果，包括：将偏最小二乘回归方程y＝C+β1x1+β2x2+β3x3与因变量理论计算方程y＝x1+x2+x3作系数对比分析，反映电能计量装置的运行状态渐变过程，得到状态监测结果。本专利技术所提供的一种电能计量装置状态评估方法，对目标用户计量数据进行预处理，形成样本集；样本集包括自变量X和因变量Y；对因变量Y建立偏最小二乘回归模型；将偏最小二乘回归模型与因变量理论计算方程进行比对，得到状态监测结果。可见，该方法在目标用户电气量测数据基础上，采用偏最小二乘回归方法对目标用户后台监测数据即用电行度进行数据回归剖析，以回归方程中系数观测值与真实值作对比作为间接反映设备运行状态的参数，如此，采集更容易获取的电能量信息即用户行度信息，简化状态评估流程，对目标用户电能计量装置运行状态实现快速识别与简易评估。附图说明为了更清楚地说明本专利技术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，下面描述中的附图仅仅是本专利技术的实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据提供的附图获得其他的附图。图1为本专利技术所提供的一种电能计量装置状态评估方法的流程图。具体实施方式本专利技术的核心是提供一种电能计量装置状态评估方法，以实现对电能计量装置运行状态进行快速识别与简易评估。为了使本
的人员更好地理解本专利技术方案，下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域普通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，都属于本专利技术保护的范围。请参考图1，图1为本专利技术所提供的一种电能计量装置状态评估方法的流程图，该方法包括：S11：对目标用户计量数据进行预处理，形成样本集；其中，样本集包括自变量X和因变量Y；S12：对因变量Y建立偏最小二乘回归模型；S13：将偏最小二乘回归模型与因变量理论计算方程进行比对，得到状态监测结果。可见，该方法在目标用户电气量测数据基础上，采用偏最小二乘回归方法对目标用户后台监测数据即用电行度进行数据回归剖析，以回归方程中系数观测值与真实值作对比作为间接反映设备运行状态的参数，如此，采集更容易获取的电能量信息即用户行度信息，简化状态评估流程，对目标用户电能计量装置运行状态实现快速识别与简易评估。基于上述方法，具体的，目标用户计量数据为负荷数据。其中，自变量X包括峰行度x1、谷行度x2和平行度x3，因变量Y为负荷行度总额y。进一步的，步骤S12之前还包括：计算自变量X和因变量Y之间的相关系数，依据相关系数判定自变量X和因变量Y之间存在多重相关性。其中，所述最小二乘回归模型为最小二乘回归方程；最小二乘回归方程为：y＝C+β1x1+β2x2+β3x3，C为常数项，β1、β2和β3为系数项。进一步的，步骤S12的过程具体包括：根据偏最小二乘回归算法获取第一成分t1，轴向量w1及回归系数p1，进行交叉性检验，继而判断是否提取下一个成分，最后形成最小二乘回归模型。进一步的，步骤S13的过程具体包括：将偏最小二乘回归方程y＝C+β1x1+β2x2+β3x3与因变量理论计算方程y＝x1+x2+x3作系数对比分析，反映电能计量装置的运行状态渐变过程，得到状态监测结果。详细的，最小二乘(PLS)的回归算法是不直接根据样本信息进行分析评判，而是利用PLS将变量的主成分分析、变量间的典本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种电能计量装置状态评估方法，其特征在于，包括：对目标用户计量数据进行预处理，形成样本集；样本集包括自变量X和因变量Y；对因变量Y建立偏最小二乘回归模型；将偏最小二乘回归模型与因变量理论计算方程进行比对，得到状态监测结果。

【技术特征摘要】
1.一种电能计量装置状态评估方法，其特征在于，包括：对目标用户计量数据进行预处理，形成样本集；样本集包括自变量X和因变量Y；对因变量Y建立偏最小二乘回归模型；将偏最小二乘回归模型与因变量理论计算方程进行比对，得到状态监测结果。2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，目标用户计量数据为负荷数据。3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，自变量X包括峰行度x1、谷行度x2和平行度x3，因变量Y为负荷行度总额y。4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对因变量Y建立偏最小二乘回归模型之前，还包括：计算自变量X和因变量Y之间的相关系数，依据相关系数判定自变量X和因变量Y之间存在多重相关性。5.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述...

【专利技术属性】
技术研发人员：聂一雄，卢健豪，陈灿昌，
申请(专利权)人：广东工业大学，
类型：发明
国别省市：广东,44