一种考虑多因素的智能电能表计量精度优化方法及系统技术方案

本发明专利技术涉及一种考虑多因素的智能电能表计量精度优化方法及系统，包括：开展元器件参数的不确定性量化，量化确定元器件参数的总体分布；根据环境变量和元器件参数，构建多元参数联合概率分布函数；以多元参数联合分布函数为输入变量，以智能电能表的计量精度为输出变量，建立多元变量高斯过程回归模型；构建与多元变量高斯过程回归模型对应的代理模型，并根据所述代理模型进行影响计量精度的相关因素敏感性分析，量化环境变量和元器件参数对计量精度不确定性的贡献；根据不确定性的贡献，在多元参数取值域内寻找最优补偿参数组合，并利用最优补偿参数组合对所述多元变量高斯过程回归模型进行参数补偿和修正，以对智能电能表的计量精度进行优化。的计量精度进行优化。的计量精度进行优化。

【技术实现步骤摘要】
一种考虑多因素的智能电能表计量精度优化方法及系统


[0001]本专利技术涉及智能电能表计量
，并且更具体地，涉及一种考虑多因素的智能电能表计量精度优化方法及系统。

技术介绍

[0002]智能电能表是智能电网正常运行的基础，具有双向多费率电能计量、双向数据通信以及防窃电等多种功能，其中电能的高精度计量是基本功能要求。我国幅员辽阔、南北气候差异明显，智能电能表在应用地域范围内具有显著的宽温度工作区间特点，对其全地域宽温度区间下的高精度计量提出严峻挑战。智能电能表的计量部分是决定电能表计量精度的关键部件，主要由锰铜分流电路、分压电阻及计量芯片等元件构成。上述元器件在制造过程中的参数波动，叠加温度、湿度等环境参数对元器件参数的耦合作用，是影响计量精度的主要原因。
[0003]现有智能电能表计量精度优化补偿方法，多考虑单一影响因素，主要为温度，对计量精度的影响，通过构建工作区间内计量误差与单一影响因素的函数关系，建立响应的补偿系数，从而提高计量精度。但现有优化补偿方法没有综合考虑多因素对计量精度的耦合影响过程，难以量化分析不同因素对计量精度本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种考虑多因素的智能电能表计量精度优化方法，其特征在于，所述方法包括：采用基于信息扩散理论的改进自助法开展元器件参数的不确定性量化，量化确定元器件参数的总体分布；根据环境变量和元器件参数，构建多元参数联合概率分布函数；以多元参数联合分布函数为输入变量，以智能电能表的计量精度为输出变量，建立多元变量高斯过程回归模型；构建与所述多元变量高斯过程回归模型对应的代理模型，并根据所述代理模型进行影响计量精度的相关因素敏感性分析，量化环境变量和元器件参数对计量精度不确定性的贡献；根据环境变量和元器件参数对计量精度不确定性的贡献，在多元参数取值域内寻找最优补偿参数组合，并利用最优补偿参数组合对所述多元变量高斯过程回归模型进行参数补偿和修正，以对智能电能表的计量精度进行优化。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述采用基于信息扩散理论的改进自助法开展元器件参数的不确定性量化，量化确定元器件参数的总体分布，包括：根据不同智能电能表的元器件参数，构造每种元器件参数的经验分布函数F
n
(x)；对于任一种元器件参数，从该任一种元器件参数对应的经验分布函数F
n
(x)中抽取Bootstrap子样本X
*
，并根据概率密度函数f(x
*
)生成改进Bootstrap子样本，计算改进Bootstrap子样本的统计量R
*
，统计估计总体分布F的未知参数θ的分布及特征值，量化确定该任一种元器件参数的总体分布。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据环境变量和元器件参数，构建多元参数联合概率分布函数，包括：开展环境变量Y在变化区间内元器件参数变量X的动态波动试验，获取不同环境变量下不同元器件参数的参数试验值；根据赤池信息量准则AIC确定Copula函数，根据不同环境变量下不同元器件参数的参数试验值，以相关性函数为基础，构建构建多元参数联合概率分布函数G(X，Y)。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述构建与所述多元变量高斯过程回归模型对应的代理模型，并根据所述代理模型进行影响计量精度的相关因素敏感性分析，量化环境变量和元器件参数对计量精度不确定性的贡献，包括：根据所述多元变量高斯过程回归模型GP(X，Y；α，β，λ，
…
)，采用非侵入式多项式混沌方法，对随机变量GP(X，Y；α，β，λ，
…
)构建代理模型，将系统的随机特性分析转化为多项式系数(a1，a2，
…
,a
n
)的分析问题；采用Sobol Indice方法开展影响计量精度的相关因素敏感性分析，量化环境变量Y和元器件参数变量X对计量精度不确定性的贡献(b1，b2，
…
,b
m
)。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据环境变量和元器件参数对计量精度不确定性的贡献，在多元参数取值域内寻找最优补偿参数组合，包括：根据环境变量Y和元器件参数变量X对计量精度不确定性的贡献(b1，b2，
…
,b
m
)，确定一组变量补偿参数数组(c1，c2，
…
,c
m
)，在其中随机抽取一定数量样本，作为遗传算法中的初始种群；将该种群带入所述多元变量高斯过程回归模型，对模型参数进行修正补偿，获取该种
群参数对应的计量精度数据；将上述计量精度数据作为适应值返回至遗传算法中，筛选进化后得到第二代种群个体后再次作为模型修正补偿参数带入高斯过程回归模型，反复迭代直至满足遗传算法的终止条件，最终确定多元变量的最优补偿参数组合。6.一种考虑多因素的智能电能表计量精度优化系统，其特征在于，所述系统包括：总体分布量化单元，用于采用基于信息扩散理论的改...

【专利技术属性】
技术研发人员：李求洋，熊素琴，赵兵，林繁涛，邹和平，成达，张保亮，李扬，陈思禹，郭建宁，王雅涛，赵立涛，许佳佳，
申请(专利权)人：国网福建省电力有限公司电力科学研究院，
类型：发明
国别省市：