一种电能计量装置误差状态预测方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术提供了一种电能计量装置误差状态预测方法及装置，对非平稳时间序列进行差分理得到平稳时间序列；通过主成分分析法对历史误差序列进行分析得到历史误差序列的残差序列，对所述平稳时间序列分别进行刚性预测和柔性预测，对历史误差序列的残差序列进行非线性预测，对预测结果进行加权融合处理，得到电能计量装置误差状态的预测值，对平稳时间序列和历史误差序列的残差序列分别进行预测，得到不同的预测结果，将预测结果进行了数据融合，能够兼顾误差序列中的线性和非线性特征，增强了预测结果对样本数据的适应性，提高预测结果的精度，增强电能计量装置的计量准确性，保证电力系统安全稳定运行，有效实现了巨额电量的公平贸易结算。贸易结算。贸易结算。

【技术实现步骤摘要】
一种电能计量装置误差状态预测方法及装置


[0001]本专利技术涉及电能计量领域，具体为一种电能计量装置误差状态预测方法及装置。

技术介绍

[0002]电能计量装置作为电能贸易结算的执行实体，其计量准确性是电能贸易公平公正的绝对基础。随着电力行业市场化改革的深入进行，如何确保电能计量装置的准确性，维护电力市场公平有序的运转是电力市场的重点研究课题。随着电网规模的不断发展，其主设备日益增多，且健壮、智能的大电网也日趋完善。
[0003]电能计量装置是发电公司、电网公司、售电公司及电力用户之间进行准确计量、精准贸易结算、公平公正交易及电力系统内部经济技术指标考核的重要工具，其运行的准确性和稳定性直接关系到贸易双方的经济利益，与此同时，贸易双方对电能计量装置的准确性和可靠性有了更高的要求。
[0004]但电能计量装置的计量准确性受环境温湿度、二次负载、电磁场、设备老化等因素的影响，暴露出若干严重问题，这些问题会直接导致电能计量装置的计量准确性下降，严重时将出现电能计量失准的现象。失准电能计量装置的继续运行，将给发供用三方的计量贸易结算带来巨大损失，这不仅会使电能计量的准确性与公平性受到质疑，而且极容易产生贸易结算问题甚至法律纠纷，同时也可能导致系统误动作，影响电力系统的稳定运行。
[0005]电能计量装置的误差水平由电能表、电压和电流互感器、二次回路4个部分的误差综合而成，由于各部分误差来源的因素多样性和内在关联性，使得电能计量误差时间序列呈现显著的非平稳变化特征，使得电能计量装置运行趋势预测困难。<br/>[0006]因此，电能计量装置运行趋势预测困难，产生的误差预测结果准确度低、难度大，而准确度低的误差预测值将会影响电能计量装置的计量准确性，极容易产生贸易结算问题。

技术实现思路

[0007]本专利技术提出了一种电能计量装置误差状态预测方法及装置，该方法可以精准预测电能计量装置的误差状态，提升了对误差状态预测的准确度，增强电能计量装置的计量准确性，保证电力系统安全稳定运行，有效实现了巨额电量的公平贸易结算。
[0008]为了实现上述目的，本专利技术采用了如下技术方案：
[0009]本专利技术提出一种电能计量装置误差状态预测方法，包括，
[0010]获取电能计量装置的历史误差序列；
[0011]通过预设的处理模型，判断所述历史误差序列是否为平稳时间序列，当为非平稳时间序列时，对非平稳时间序列进行差分处理，得到平稳时间序列；
[0012]通过预设的分析模型，所述预设的分析模型通过主成分分析法对历史误差序列进行分析，得到历史误差序列的残差序列；
[0013]通过预设的刚性预测模型，对所述平稳时间序列进行刚性预测，得到第一预测结
果，通过预设的柔性预测模型，对所述平稳时间序列进行柔性预测，得到第二预测结果；通过预设的残差预测模型，对所述历史误差序列的残差序列进行非线性预测，得到第三预测结果；
[0014]通过预设的融合模型，对所述第一预测结果、第二预测结果和第三预测结果进行加权融合处理，得到电能计量装置误差状态的预测值。
[0015]优选的，所述通过预设的处理模型，判断所述历史误差序列是否为平稳时间序列具体包括通过PP检验法来对所述历史误差序列进行平稳性校验。
[0016]优选的，所述通过预设的刚性预测模型，对所述平稳时间序列进行刚性预测，得到第一预测结果具体包括，
[0017]在平稳时间序列上，截取时间间隔为Δt的数据来构造m组数据，将每组数据分为刚性历史窗口Δt1和刚性未来窗口Δt2，其中，Δt＝Δt1+t2；
[0018]分别给每组数据构建刚性预测特征和刚性预测Target，所述刚性预测特征包括刚性历史特征A和刚性未来特征B；合并m组数据的刚性预测特征作为刚性训练集特征；合并m组数据的刚性预测Target作为刚性训练集Target；
[0019]使用刚性训练集特征和刚性训练集对平稳时间序列进行训练，得到刚性预测模型，利用刚性预测模型得到第一预测结果。
[0020]优选的，所述通过预设的柔性预测模型，对所述平稳时间序列进行柔性预测，得到第二预测结果，
[0021]在平稳时间序列上，截取时间间隔为Δt
′
的数据来构造n组数据，将每组数据分为柔性历史窗口Δt1′
和柔性未来窗口Δt2′
，其中，Δt
′
＝t1′
+t2′
；
[0022]分别给每组数据构建柔性预测特征和柔性预测Target，所述柔性预测特征包括柔性历史特征C和柔性未来特征D；合并n组数据的柔性预测特征作为柔性训练集特征；合并n组数据的柔性预测Target作为柔性训练集Target；
[0023]使用柔性训练集特征和柔性训练集对平稳时间序列进行训练，得到柔性预测模型，利用柔性预测模型得到第二预测结果。
[0024]优选的，所述通过预设的分析模型，所述预设的分析模型通过主成分分析法对历史误差序列进行分析，得到历史误差序列的残差序列具体包括，
[0025]所述历史误差序列的残差序列的表达式为：
[0026][0027]式中，E为表征误差变化信息的历史误差序列的残差序列，为历史误差序列的标准化矩阵，I为单位矩阵，P
A
为负载矩阵，为负载矩阵的转置矩阵。
[0028]优选的，所述通过预设的残差预测模型，对所述历史误差序列的残差序列进行非线性预测，得到第三预测结果具体包括，
[0029]使用基于多维泰勒网的时间序列预测模型对所述历史误差序列的残差序列进行预测；
[0030]所述第三预测结果的表达式为：
[0031][0032]式中，W
ii
为展开式中乘积项的总项数，λ
1，q
为第q个乘积项之前的权值，e
j
为乘积项中的变量，σ
q，j
为第q个乘积项中变量e
j
的幂次。
[0033]优选的，所述通过预设的融合模型，对所述第一预测结果、第二预测结果和第三预测结果进行加权融合处理，得到电能计量装置误差状态的预测值，具体包括，
[0034]利用自适应加权数据融合算法对第一预测结果、第二预测结果和第三预测结果进行融合，得到电能计量装置误差状态的预测值；
[0035]所述电能计量装置误差状态的预测值的表达式为：
[0036]Y4＝ω1Y1+ω2Y2+ω3Y3；
[0037]ω1+ω2+ω3＝1；
[0038]式中，Y1为第一预测结果，Y2为第二预测结果，Y3为第三预测结果，Y4为电能计量装置误差状态的预测值，ω1为第一预测结果的权重，ω2为第二预测结果的权重，ω3为第三预测结果的权重。
[0039]本专利技术提出一种电能计量装置误差状态预测装置，包括，
[0040]采集模块，获取电能计量装置的历史误差序列；
[0041]预处理模块，通过预设的处理模型，判断所述历史误本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种电能计量装置误差状态预测方法，其特征在于，包括，获取电能计量装置的历史误差序列；通过预设的处理模型，判断所述历史误差序列是否为平稳时间序列，当为非平稳时间序列时，对非平稳时间序列进行差分处理，得到平稳时间序列；通过预设的分析模型，所述预设的分析模型通过主成分分析法对历史误差序列进行分析，得到历史误差序列的残差序列；通过预设的刚性预测模型，对所述平稳时间序列进行刚性预测，得到第一预测结果，通过预设的柔性预测模型，对所述平稳时间序列进行柔性预测，得到第二预测结果；通过预设的残差预测模型，对所述历史误差序列的残差序列进行非线性预测，得到第三预测结果；通过预设的融合模型，对所述第一预测结果、第二预测结果和第三预测结果进行加权融合处理，得到电能计量装置误差状态的预测值。2.根据权利要求1所述的一种电能计量装置误差状态预测方法，其特征在于，所述通过预设的处理模型，判断所述历史误差序列是否为平稳时间序列具体包括通过PP检验法来对所述历史误差序列进行平稳性校验。3.根据权利要求1所述的一种电能计量装置误差状态预测方法，其特征在于，所述通过预设的刚性预测模型，对所述平稳时间序列进行刚性预测，得到第一预测结果具体包括，在平稳时间序列上，截取时间间隔为Δt的数据来构造m组数据，将每组数据分为刚性历史窗口Δt1和刚性未来窗口Δt2，其中，Δt＝Δt1+t2；分别给每组数据构建刚性预测特征和刚性预测Target，所述刚性预测特征包括刚性历史特征A和刚性未来特征B；合并m组数据的刚性预测特征作为刚性训练集特征；合并m组数据的刚性预测Target作为刚性训练集Target；使用刚性训练集特征和刚性训练集对平稳时间序列进行训练，得到刚性预测模型，利用刚性预测模型得到第一预测结果。4.根据权利要求1所述的一种电能计量装置误差状态预测方法，其特征在于，所述通过预设的柔性预测模型，对所述平稳时间序列进行柔性预测，得到第二预测结果，在平稳时间序列上，截取时间间隔为Δt
′
的数据来构造n组数据，将每组数据分为柔性历史窗口Δt1′
和柔性未来窗口Δt2′
，其中，Δt
′
＝t1′
+t2′
；分别给每组数据构建柔性预测特征和柔性预测Target，所述柔性预测特征包括柔性历史特征C和柔性未来特征D；合并n组数据的柔性预测特征作为柔性训练集特征；合并n组数据的柔性预测Target作为柔性训练集Target；使用柔性训练集特征和柔性训练集对平稳时间序列进行训练，得到柔性预测模型，利用柔性预测模型得到第二预测结果。5.根据权利要求1所述的一种电能计量装置误差状态预测方法，其特征在于，所述通过预设的分析模型，所述预设的分析模型通过主成分分析法对历史误差序列进行分析，得到历史误差序列的残差序列具体包括，所述历...

【专利技术属性】
技术研发人员：李娜，杨广华，刘月骁，李蕊，孙健，陆翔宇，丁宁，朱锦山，李乾，袁铭敏，姚鹏，史鹏博，李铭凯，张缘，易欣，王梓丞，李欣，曽纬和，王芳，李秀芳，吴小林，李文颖，钟宏伟，张迎，
申请(专利权)人：国家电网有限公司，
类型：发明
国别省市：