考虑多元环境要素的电力计量装置性能检定误差分析方法制造方法及图纸

本发明专利技术适用于电力计量检定技术领域，提供了考虑多元环境要素的电力计量装置性能检定误差分析方法，首先，分析对电力计量装置的计量精度具有扰动的环境要素，并采用互信息关联分析方法，筛选影响电力计量装置测量精度的环境扰动要素；然后，基于引入注意力机制的长短期记忆网络构建电力计量装置性能校正模型，深度拟合环境扰动要素、电力计量装置测量值和真实值的隐含关系，实现电力计量装置测量性能的校正；最后通过真实数据验证了所提方法的可行性。本发明专利技术所提方法优于其他模型，具有较好的电力计量装置性能校正表现，能够有效地校正电力计量装置的检定误差。力计量装置的检定误差。力计量装置的检定误差。

【技术实现步骤摘要】
考虑多元环境要素的电力计量装置性能检定误差分析方法


[0001]本专利技术涉及电力计量检定
，具体是涉及一种考虑多元环境要素的电力计量装置性能检定误差分析方法。

技术介绍

[0002]作为电力系统中专用的计量设备，电力计量装置的数据真实性与可靠性对电力交易具有重要影响，也将直接关系到电力多方主体的公平合理性。近年来，已有大量专家学者针对电力计量装置的测量误差问题展开分析和研究，针对电能计量装置的接线错误，通过电压、电流等测量参数，基于公式推导实现接线错误的分析和校正；通过聚类分析获取用户的用电特征，并以其用电特征向量为依据，实现电力计量装置异常数据的监测和诊断。近几年来，随着数据分析技术的发展，机器学习在电力计量装置误差校正领域得到了广泛应用，现有技术提出了一种面向故障区间的电量追补方法，首先基于用户历史数据确定可疑故障区间，然后通过随机森林方法对故障区域的用电量进行滚动预测。上述方法取得了较好的误差矫正效果，然而，电力计量装置的计量误差除了受其自身内部机构和测量原理的影响，还受外部环境等不确定因素扰动，而上述方法忽略了环境因素对于电力计量装置精度的影响，在不同环境工况下可能不具备鲁棒性。因此，需要提供一种考虑多元环境要素的电力计量装置性能检定误差分析方法，旨在解决上述问题。

技术实现思路

[0003]针对现有技术存在的不足，本专利技术的目的在于提供一种考虑多元环境要素的电力计量装置性能检定误差分析方法，以解决上述
技术介绍
中存在的问题。
[0004]本专利技术是这样实现的，一种考虑多元环境要素的电力计量装置性能检定误差分析方法，所述方法包括以下步骤：
[0005]确定若干个环境因素，基于互信息对环境因素进行筛选；
[0006]基于Attention
‑
LSTM模型构建电力计量装置性能校正模型；
[0007]对电力计量装置性能校正模型进行评价，分析电力计量装置的检定误差。
[0008]作为本专利技术进一步的方案：所述基于互信息对环境因素进行筛选的步骤，具体包括：
[0009]构建计量偏差指标公式：式中r
’
为电力计量装置计量偏差指标，R及r分别为电力计量的真实值和误差值；
[0010]数据归一化处理，归一化公式：式中x
’
为经归一化处理后的数值，x为变量归一化的数值，x
max
及x
min
分别为变量的最大值及最小值，归一化处理后，变量的数值区间变为[
‑
1,1]；
[0011]互信息计算，基于电力计量装置的历史数据，分别度量各种环境因素与计量偏差
指标之间的互信息值，互信息值的数值区间为[0,1]；
[0012]环境因素筛选，确定筛选阈值，当某环境因素与电力计量装置计量偏差指标之间的互信息值小于该阈值时，剔除该环境因素，大于该阈值时，在电力计量装置性能校正模型中纳入该因素。
[0013]作为本专利技术进一步的方案：进行互信息计算时，使用离散随机变量X和Y两者之间的互信息I(X,Y)公式：式中p(x,y)表示变量X和Y之间的联合概率分布函数，p(x)和p(y)分别为各自的边缘概率分布函数。
[0014]作为本专利技术进一步的方案：所述基于Attention
‑
LSTM模型构建电力计量装置性能校正模型的步骤，具体包括：将注意力机制与LSTM相结合，通过映射加权和学习参数矩阵赋予LSTM隐含层不同权重系数，用以克服LSTM随数据序列增长而性能下降和训练效率低下的问题。
[0015]作为本专利技术进一步的方案：所述对电力计量装置性能校正模型进行评价的步骤，具体包括：采用平均绝对百分比误差、均方根误差与平均绝对误差作为模型的误差评价指标，其计算公式为：式中m为样本数量，和y
i
分别为性能校正模型的修正值和计量数据的真实值。
[0016]作为本专利技术进一步的方案：所述分析电力计量装置的检定误差的步骤，具体包括：选择3台单相电能表和2台三相电能表作为分析依据，依据检定规定，采用标准电能表法对电能表计量误差进行检定时，按公式计算被检电能表的检定误差γ，式中W1为被检电能表示值，W2为标准电能表示值。
[0017]与现有技术相比，本专利技术的有益效果是：
[0018]本专利技术考虑了环境因素对电力计量装置精度的不确定扰动，采用互信息方法定量描述其影响程度大小，并作为判别依据实现环境扰动因素的筛选；采用引入注意力机制的长短期记忆网络(Attention
‑
LSTM)，基于电力计量装置历史测量数据的训练，深度拟合环境扰动要素、电力计量装置测量值和真实值的隐含关系，形成数据驱动的电力计量装置性能校正模型。本专利技术的电力计量装置性能校正模型优于其他模型，具有更佳的电力计量装置性能校正表现，能够有效地校正电力计量装置的检定误差。
附图说明
[0019]图1为一种考虑多元环境要素的电力计量装置性能检定误差分析方法的流程图。
[0020]图2为一种考虑多元环境要素的电力计量装置性能检定误差分析方法中LSTM的单元结构图。
[0021]图3为一种考虑多元环境要素的电力计量装置性能检定误差分析方法中注意力机制结构图。
[0022]图4为一种考虑多元环境要素的电力计量装置性能检定误差分析方法中电力计量装置性能校正模型图。
[0023]图5为一种考虑多元环境要素的电力计量装置性能检定误差分析方法中算法整体流程图。
[0024]图6为多环境因素互信息热力图。
[0025]图7为不同方法校正结果对比图。
[0026]图8为单相电能表1检定误差对比图。
[0027]图9为三相电能表1检定误差对比图。
具体实施方式
[0028]为了使本专利技术的目的、技术方案及优点更加清晰，以下结合附图及具体实施例，对本专利技术进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本专利技术，并不用于限定本专利技术。
[0029]以下结合具体实施例对本专利技术的具体实现进行详细描述。
[0030]如图1所示，本专利技术实施例提供了一种考虑多元环境要素的电力计量装置性能检定误差分析方法，所述方法包括以下步骤：
[0031]S100，确定若干个环境因素，基于互信息对环境因素进行筛选；
[0032]S200，基于Attention
‑
LSTM模型构建电力计量装置性能校正模型；
[0033]S300，对电力计量装置性能校正模型进行评价，分析电力计量装置的检定误差。
[0034]需要说明的是，互信息是源于信息论中的一个重要概念，最早提出的目的是用于衡量两个信号之间的关联程度，用来表示一个变量发送或者收到某些信息后给某些变量所带来的信息。现如今被扩展到用于度量两个变量之间的相互依赖性，用于刻画一个随机变量包含另一个随机变量的信息量的多少。我国幅员辽阔，地理气候环境复杂，而电力计量装置所处的地理、气候环境会对其计量本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.考虑多元环境要素的电力计量装置性能检定误差分析方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：确定若干个环境因素，基于互信息对环境因素进行筛选；基于Attention
‑
LSTM模型构建电力计量装置性能校正模型；对电力计量装置性能校正模型进行评价，分析电力计量装置的检定误差。2.根据权利要求1所述的考虑多元环境要素的电力计量装置性能检定误差分析方法，其特征在于，所述基于互信息对环境因素进行筛选的步骤，具体包括：构建计量偏差指标公式：式中r
’
为电力计量装置计量偏差指标，R及r分别为电力计量的真实值和误差值；数据归一化处理，归一化公式：式中x
’
为经归一化处理后的数值，x为变量归一化的数值，x
max
及x
min
分别为变量的最大值及最小值，归一化处理后，变量的数值区间变为[
‑
1,1]；互信息计算，基于电力计量装置的历史数据，分别度量各种环境因素与计量偏差指标之间的互信息值，互信息值的数值区间为[0,1]；环境因素筛选，确定筛选阈值，当某环境因素与电力计量装置计量偏差指标之间的互信息值小于该阈值时，剔除该环境因素，大于该阈值时，在电力计量装置性能校正模型中纳入该因素。3.根据权利要求2所述的考虑多元环境要素的电力计量装置性能检定误差分析方法，其特征...

【专利技术属性】
技术研发人员：夏信，何传亮，王帅，甄国龙，康薇，张金霞，王进，马威振，
申请(专利权)人：北京电科智芯科技有限公司，
类型：发明
国别省市：