一种低压台区智能电能表运行误差计算方法及其系统技术方案

本发明专利技术涉及一种低压台区智能电能表运行误差计算方法，具体包括以下步骤：(1)数据预处理，对用采系统采集到的原始用电数据进行分析，将脏数据梳理分类，并按照分类进行预处理；(2)数据预处理完成后，通过时间窗口循环选取重新构建的数据；(3)使用选取的数据构建模型方程组，并求解模型方程组，得到计算结果；(4)基于循环计算的结果，通过离群点检测算法，标识异常电能表。本发明专利技术通过对脏数据进行梳理分类，处理原始数据中缺失、异常部分；通过正则化方法，处理方程组病态性；通过离群点检测算法，标识异常对象，从而为电能表检定工作提供新的手段。

A Calculating Method and System for Operation Error of Intelligent Electric Energy Meter in Low Voltage Station Area

【技术实现步骤摘要】
一种低压台区智能电能表运行误差计算方法及其系统
本专利技术属于电力计量领域，涉及低压台区智能电能表运行误差计算技术，具体是一种低压台区智能电能表运行误差计算方法及其系统。
技术介绍
随着智能电能表的深化应用，电网结构的复杂化，用户用电性质的多样化，以及用户对供电服务质量的高标准化要求，传统的电能表现场检测的服务方式已无法满足目前低压台区运行的管理要求，存在工作量大、校验时间长、校验效率较低等缺点。与此同时，2009年以来，国家电网公司大力建设用电信息采集系统，目前已实现全域4.5亿只电表运行。系统经过多年运营，积累了海量的用电数据。大量的数据蕴含着丰富的用电信息，有待通过合适的方法开发。目前尚缺少基于低压台区居民用户的用电数据，准确分析计算出电能表的运行误差的有效方法。
技术实现思路
本专利技术的目的在于克服现有技术的不足之处，提供一种低压台区智能电能表运行误差计算方法及其系统，基于低压台区居民用户的用电数据，分析计算出电能表的运行误差，从而有效化解传统计量检定方式面对的种种难题，提高工作效率。本专利技术解决其技术问题是采取以下技术方案实现的：一种低压台区智能电能表运行误差计算方法，其特征在于：具体包括以下步骤：(1)对用采系统采集到的原始用电数据进行分析，将脏数据梳理分类，并按照分类进行预处理；(2)数据预处理完成后，通过时间窗口循环选取重新构建的数据；(3)使用选取的数据构建模型方程组，并求解模型方程组，得到计算结果；(4)基于循环计算的结果，并根据计算结果最终标识出发生运行误差的异常电能表。而且，所述步骤(1)中对于分类后的数据的预处理方法，具体如下：①缺失的负荷数据当缺失数据数量不影响计算时，直接剔除存在缺失值的日期；当缺失的数据数量影响计算时，采用线性插值的方法补全；②缺失的互感器变比剔除该类用户数据；③长期未用电的用户数据剔除该类用户数据；④异常的负荷数据按照离群点检测算法计算出每一天的线损率后，利用基于相对密度的离群点检测算法，判别出线损率明显异常的日期，并将异常数据全部剔除，从而过滤数据中的异常值。而且，所述线性插值的方法补全，具体步骤为：若用户第t天的负荷数据缺失，则计算该用户第t-1天和第t+1天用电数据的平均值，作为缺失数据的近似值。而且，所述步骤(3)中构建模型方程组求解方法为：设A＝(aij)∈Cm×n(m≥n)，且σ1≥σ2≥…≥σr＞0，则存在m阶和n阶的矩阵U与V，使得：A＝UDVT其中D＝diag(σ1,σ2,…,σr,0,…,0)m×n，上式称为矩阵A的奇异值分解，而σ1,σ2,…,σr,0,…,0(共n个)称为A的奇异值，若A可逆，则方程组AX＝b的解可表示为：X＝A-1b将上式代入式A＝UDVT：X＝VD-1UTb展开得：截断奇异值方法去掉较小的奇异值对应的成分，只保留前k个奇异值。而且，所述步骤(4)具体是经过步骤(3)循环计算后，每块电能表都获得了若干个的测量误差值，利用基于相对密度的离群点检测算法来标识出运行误差的智能电能表。而且，所述离群点检测算法的具体步骤如下：⑴建立以下基础数据模型：①对于正整数k，对象p的k最近邻距离k_distance(p)定义为：1)除p外，至少有k个对象o满足distance(p,o)≤k_distance(p)；2)除p外，至多有k-1个对象o满足distance(p,o)＜k_distance(p)；②在此基础上，定义对象的局部邻域密度为：③相对密度定义为：其中，N(x,k)是不包含x的k-最近邻的集合，|N(x,k)|是该集合的大小；⑵在建立基础数据模型的基础上，进行基于相对密度的离群点检测算法的以下计算步骤：①对于每一对象x，确定x的k-最近邻集合N(x,k)和密度density(x,k)；②对于每一对象x，计算其相对密度realtivedensity(x,k)；③将各对象的相对密度降序排列，确定相对密度大的，明显偏离的若干对象为离群点。一种低压台区智能电能表运行误差计算系统，其特征在于：包括数据预处理模块、数据选取模块、模型求解模块以及异常标识模块，所述数据预处理模块、数据选取模块、模型求解模块以及异常标识模块依次顺序连接，其中模块求解模块一个输出端返回数据选取模块循环计算；数据预处理模块用于对用采系统采集到的原始用电数据进行分析，将脏数据梳理分类，并按照分类进行预处理；数据选取模块用于数据预处理完成后，通过时间窗口循环选取重新构建的数据；模型求解模块用于使用选取的数据构建模型方程组，并求解模型方程组，得到计算结果；异常标识模块用于基于循环计算的结果，并根据计算结果最终标识出发生运行误差的异常电能表。而且，所述数据预处理模块的预处理功能包括：剔除不影响计算的缺失的负荷数据或利用插值法补全影响计算的缺失的负荷数据、剔除缺失的互感器变比数据、剔除长期未用电的用户数据以及剔除异常的负荷数据。而且，所述异常标识模块经过模型求解模块循环计算后，每块电能表都获得了若干个的测量误差值，利用异常标识模块内的相对密度的离群点检测模块来标识出运行误差的智能电能表。而且，所述相对密度的离群点检测模块的功能包括建立以下基础数据模型，以及在建立基础数据模型的基础上，进行基于相对密度的离群点检测算法。本专利技术的优点和积极效果是：1、本专利技术通过对脏数据进行梳理分类，处理原始数据中缺失、异常部分；通过正则化方法，处理方程组病态性；通过离群点检测算法，标识异常对象，从而为电能表检定工作提供新的手段。2、本专利技术通过低压台区智能电能表运行误差远程分析框架的构建，既可以充分挖掘海量用电数据的潜力，也可以大大的减轻计量检定工作的工作量，提高效率。附图说明图1为低压台区智能电能表运行误差的远程分析方法流程图；图2为L曲线法标识异常电能表示意图。具体实施方式下面结合附图并通过具体实施例对本专利技术作进一步详述，以下实施例只是描述性的，不是限定性的，不能以此限定本专利技术的保护范围。一种低压台区智能电能表运行误差计算方法，针对用采系统采集到的原始用电数据中，普遍存在着缺失，异常，轻载等现象，以及模型方程组的病态性严重，求解困难的问题，针对性的提出了解决措施。参见附图1所示，具体包括以下步骤：(1)数据预处理：根据用电数据的特点和数据分析的需要，将“脏数据”的类型梳理分类，并针对每一小类脏数据，分别提出针对性的处理措施，具体如下；①缺失的负荷数据有时因为用采系统数据采集失败，会出现负荷数据缺失的情况。当缺失数据较少时，可以直接剔除存在缺失值的日期。当缺失的数据较多时，以至于无法通过直接剔除的方式来处理时，采用线性插值的方法补全，若用户第t天的负荷数据缺失，则计算该用户第t-1天和第t+1天用电数据的平均值，作为缺失数据的近似值。②缺失的互感器变比极少数情况下，会出现缺失互感器变比数据的情况。此时，因为无从得知用户的真实用电量，故无法进行该台区的电能表运行误差分析。③长期未用电的用户数据考虑实际中，存在着部分用户长时间不用电的情况。此时其电表测量的用电量虽然不为空，但始终为0。由于项目研究基于用电数据进行分析，如果用电量始终为0，研究分析电表的误差也就无从谈起。这类长时间未产生用电数据的电能表，是数据分析的“盲区”。考虑研究需要，将该类用户相关的数据剔除。④异常的负荷数据(跳大数本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种低压台区智能电能表运行误差计算方法，其特征在于：具体包括以下步骤：(1)对用采系统采集到的原始用电数据进行分析，将脏数据梳理分类，并按照分类进行预处理；(2)数据预处理完成后，通过时间窗口循环选取重新构建的数据；(3)使用选取的数据构建模型方程组，并求解模型方程组，得到计算结果；(4)基于循环计算的结果，并根据计算结果最终标识出发生运行误差的异常电能表。

【技术特征摘要】
1.一种低压台区智能电能表运行误差计算方法，其特征在于：具体包括以下步骤：(1)对用采系统采集到的原始用电数据进行分析，将脏数据梳理分类，并按照分类进行预处理；(2)数据预处理完成后，通过时间窗口循环选取重新构建的数据；(3)使用选取的数据构建模型方程组，并求解模型方程组，得到计算结果；(4)基于循环计算的结果，并根据计算结果最终标识出发生运行误差的异常电能表。2.根据权利要求1所述的低压台区智能电能表运行误差计算方法，其特征在于：所述步骤(1)中对于分类后的数据的预处理方法，具体如下：①缺失的负荷数据当缺失数据数量不影响计算时，直接剔除存在缺失值的日期；当缺失的数据数量影响计算时，采用线性插值的方法补全；②缺失的互感器变比数据剔除该类用户数据；③长期未用电的用户数据剔除该类用户数据；④异常的负荷数据按照离群点检测算法计算出每一天的线损率后，利用基于相对密度的离群点检测算法，判别出线损率明显异常的日期，并将异常数据全部剔除，从而过滤数据中的异常值。3.根据权利要求2所述的低压台区智能电能表运行误差计算方法，其特征在于：所述线性插值的方法具体步骤为：若用户第t天的负荷数据缺失，则计算该用户第t-1天和第t+1天用电数据的平均值，作为缺失数据的近似值。4.根据权利要求1所述的低压台区智能电能表运行误差计算方法，其特征在于：所述步骤(3)中构建模型方程组求解方法为：设A＝(aij)∈Cm×n(m≥n)，且σ1≥σ2≥…≥σr＞0，则存在m阶和n阶的矩阵U与V，使得：A＝UDVT其中D＝diag(σ1,σ2,…,σr,0,…,0)m×n，上式称为矩阵A的奇异值分解，而σ1,σ2,…,σr,0,…,0(共n个)称为A的奇异值，若A可逆，则方程组AX＝b的解可表示为：X＝A-1b将上式代入式A＝UDVT：X＝VD-1UTb展开得：截断奇异值方法去掉较小的奇异值对应的成分，只保留前k个奇异值。5.根据权利要求1所述的低压台区智能电能表运行误差计算方法，其特征在于：所述步骤(4)具体是经过步骤(3)循环计算后，每块电能表都获得了若干个的测量误差值，利用基于相对密度的离群点检测算法来标识出运行误差的智能电能表。6.根据权利要求5所述的低压台区智能电能表运行误差计算方法，其特征在于：所述离群点检测算法的具体步骤如下：⑴建立以下基础数据模型：①对...

【专利技术属性】
技术研发人员：李野，赵宝国，乔亚男，李刚，吕伟嘉，刘浩宇，张兆杰，翟术然，卢静雅，许迪，杨光，董得龙，赵紫敬，赵勇，季浩，何泽昊，顾强，马凤云，
申请(专利权)人：国网天津市电力公司电力科学研究院，国网天津市电力公司，国家电网有限公司，
类型：发明
国别省市：天津,12