一种电能计量装置通信故障数据检测模型制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种电能计量装置通信故障数据检测模型，解决现有技术中存在的无法精准、快速对电能计量装置的RS485、RS232等通信故障进行提取精炼的问题；包括以下步骤：接收电能计量装置发出的通信信号；从RS485、RS232等通信联络线的通信数据来源中，提取出数据中的故障类超集的信息，然后将这些信息合并找寻目标RS485、RS232通信故障数据中新的模式和内在关系；可以提高故障检测的精度，缩短检测的耗时，降低检测的误检率低。降低检测的误检率低。

【技术实现步骤摘要】
一种电能计量装置通信故障数据检测模型


[0001]本专利技术涉及电能计量装置通信故障检测
，具体涉及一种电能计量装置RS485、RS232通信故障检测函数的构建方式。

技术介绍

[0002]目前，电力市场主体间电价的实时信息与预测信息，是通过电能计量装置来完成传递的，因此，可以认为电能计量装置的稳定性决定了电力市场的运行的稳定性；电能计量装置是用于测量、记录发电量、供(互供)电量、厂用电量、线损电量和用户用电量的计量器具，电能计量装置常用的通信方式包括RS232和RS485两种方式；由于人为安装受损、日常使用受损，以及自然老化等情形的发生，电能计量装置通信时经常发生故障；当电能计量装置通信出现故障时，需要派出人员，对采集故障进行及时处理，减少故障时间，确保电力现货交易市场的稳定性；但在现场处理故障时，容易出现以下情形：一、由于现场通信采集故障种类多，形式广，现场工作人员针对故障排查的环节也多；二、在现场多故障同时出现时，容易导致同一故障重复排查，以及故障诊断做不透的情况发生；三、当判断RS485出现故障，现场多个电能表并接在一条RS485线路上，理论上最多可并接64个，工作人员需对该条RS485上并接的所有电能表挨个进行检查，需要拆封印，做记录，拆表盖，工作繁杂，排查工作及其容易出现错误；因此，需要高效且准确的电能计量装置通信故障数据检测模型，提取RS485、RS232通信故障数据和各变量之间的相互关系，精炼故障数据，以尽快对通信故障做出有效诊断。

技术实现思路

[0003]本专利技术提供了一种电能计量装置通信故障数据检测模型，解决现有技术中存在的无法精准、快速对电能计量装置的RS485、RS232等通信故障进行提取精炼的技术问题。
[0004]本专利技术是通过以下技术方案解决以上技术问题的：一种电能计量装置通信故障数据检测模型，其特征在于以下步骤：接收电能计量装置发出的通信信号；从RS485或RS232通信联络线的通信数据来源中，提取出数据中的故障类超集的信息，对RS485或RS232通信故障数据的特征，使用减法聚类算法进行聚类处理，包括：将RS485或RS232等通信故障数据样本划分聚类中心；构建每个RS485或RS232通信故障数据特征的密度指标并进行修正；将RS485或RS232通信故障数据的特征聚类。
[0005]用粒子群算法对已得的RS485、RS232等通信故障数据的特征进行提取，包括：获取RS485、RS232等通信故障数据特征粒子的全局最优位置；实现RS485、RS232等通信故障数据特征属性选择。
[0006]对RS485、RS232等通信故障数据进行分析和智能检测；根据样本方差S2、平方差V和熵H这三个指标搭建检测的目标函数，将所有组合下可确定的最大偏差确定RS485、RS232等通信故障数据的检测函数，公式为：Z（x
i
(t)）=∑n 1(αS2(x
i
(t))+βV(x
i
(t))+λ(x
i
(t)))；
公式中x
i
(t)代表t时刻RS485、RS232等通信故障数据特征中第i个样本属性的值，α+β+λ=1；且α≥0，β≥0，λ≥0。
[0007]可结合群智能算法、灰色模型等类型算法，对RS485、RS232等通信故障目标数据的检测函数的结果进行最优求解。
[0008]本专利技术加入熵值H作为本次构建目标检测函数过程中的不确定数据的衡量指标，解决了RS485、RS232等通信故障数据在通常情况下具有随机性的特点，提高检测模型的准确性。本检测模型将RS485、RS232等通信故障数据进行了提取精炼的量化处理，使其具有较强的实时性。根据本模型进行最优解求解，可以提高故障检测的精度，缩短检测的耗时，降低检测的误检率低。
具体实施方式
[0009]下面对本专利技术进行详细说明：一种电能计量装置通信故障数据检测模型，其特征在于以下步骤：接收电能计量装置发出的通信信号；从RS485或RS232通信联络线的通信数据来源中，提取出数据中的故障类超集的信息，对RS485或RS232通信故障数据的特征，使用减法聚类算法进行聚类处理，包括：将RS485或RS232等通信故障数据样本划分聚类中心；构建每个RS485或RS232通信故障数据特征的密度指标并进行修正；将RS485或RS232通信故障数据的特征聚类。
[0010]用粒子群算法对已得的RS485、RS232等通信故障数据的特征进行提取，包括：获取RS485、RS232等通信故障数据特征粒子的全局最优位置；实现RS485、RS232等通信故障数据特征属性选择。
[0011]对RS485、RS232等通信故障数据进行分析和智能检测；根据样本方差S2、平方差V和熵H这三个指标搭建检测的目标函数，将所有组合下可确定的最大偏差确定RS485、RS232等通信故障数据的检测函数，公式为：Z（x
i
(t)）=∑n 1(αS2(x
i
(t))+βV(x
i
(t))+λ(x
i
(t)))；公式中x
i
(t)代表t时刻RS485、RS232等通信故障数据特征中第i个样本属性的值，α+β+λ=1；且α≥0，β≥0，λ≥0。
[0012]在提取通信故障数据特征方面，通过减法聚类算法，假设有n个通信故障数据，数据的权值表示为q
j
(t)，j= 1，2，
…
，N; RS485、RS232等通信故障数据聚类权值表示为p
j
(t
‑
1) ，i= 1，2，C。将N
t
个RS485、RS232通信故障数据分为C个聚类中心，其中RS485、RS232通信故障数据的聚类中心为：P
i
(1)=∑Nt j = 1 u
ij
q
j
(t)+∑C i=1u
ij
p
j
(0)
ꢀꢀꢀ
(1);u
ij
表示RS485、RS232通信故障数据x
j
(1)属于聚类中心的模糊隶属度，且 1≤i≤C，1≤j≤N
t
。设X= (x1，x2，
…
，x
n
) 表示有n个d维的RS485、RS232等通信故障数据特征集，对于RS485、RS232等通信故障数据特征集X里的每个RS485、RS232等通信故障数据特征x
i
，其密度指标D
i
的计算公式如下:D
i
=∑Nt j=1exp(
‑║
x
i
‑
x
j
║
/ (r
a
/2)2)
ꢀꢀꢀꢀ
(2) ；r
a
表示RS485、RS232等通信故障数特征x
i
的邻域半径，R本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种电能计量装置通信故障数据检测模型，其特征在于以下步骤：接收电能计量装置发出的通信信号；从RS485或RS232通信联络线的通信数据来源中，提取出数据中的故障类超集的信息，对RS485或RS232通信故障数据的特征，使用减法聚类算法进行聚类处理，包括：将RS485或RS232等通信故障数据样本划分聚类中心；构建每个RS485或RS232通信故障数据特征的密度指标并进行修正；将RS485或RS232通信故障数据的特征聚类。2.根据权利要求1所述的一种电能计量装置通信故障数据检测模型，其特征在于，用粒子群算法对已得的RS485、RS232等通信故障数据的特征进行提取，包括：获取RS485、RS232等通信故障数据特征粒子的全局最优位置；实现RS485、RS232等通信...

【专利技术属性】
技术研发人员：张海洲，臧芸萱，聂晓龙，宋秉睿，赵汀，沈强，赵明，李俊，王晓敏，籍宁，
申请(专利权)人：国网山西省电力公司长治供电公司，
类型：发明
国别省市：