【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及统计过程控制领域，具体涉及一种用于互感器自校准数据的过程管控方法及装置。
技术介绍
1、电力系统具有电能生产消纳动态平衡,暂态过程复杂多变的特点。为确保在电力系统各状态下电能计量的准确性,减少国民经济损失,需周期性对计量设备工作状态进行确认。由于电力系统计量设备众多,对计量器具工作状态确认过程数据量巨大,在我国提出了电力系统计量技术数字化转型的背景下，需强化计量数据的溯源性、可信度和安全性。对于电力计量设备,这一趋势体现在对计量数据进行更完备的统计、分析和利用。
2、然而现有手段主要聚焦于对计量数据的利用,并未有效对获得数据进行有效的统计处理以及判断获得数据的准确性和有效性。利用失准计量设备数据将导致错误判断设备工作状态,这将导致人民蒙受经济损失甚至引发系统运行事故。统计过程控制广泛应用于过程数据的分析,可发现和预防由于异常因素引起的设备质量问题,达到提升设备工作可靠性的目的。现阶段利用电力系统计量设备数据判断设备工作中状态仍处于讨论阶段,如何通过过程数据客观评价设备状态,是保障电力系统稳定运行,人民财产免受损失的关键问题之一。
技术实现思路
1、为解决现有技术存在的问题，本专利技术提供一种用于互感器自校准数据的过程管控方法及装置，从利用电力系统计量设备数据的角度出发,基于互感器自校准模块测量数据,并结合获得不同测量数据下的环境影响因素,形成适用于多复杂环境不同过程的数据统计过程控制图,直观监测同一互感器在多种工况下连续工作的计量误差,有针对性的消除了外部
2、获取互感器的第一自校准数据，以及影响所述互感器准确度的外部影响因素数据；
3、根据所述第一自校准数据和外部影响因素数据，构建用于消除系统性偏差的线性多元回归模型；通过所述线性多元回归模型，剔除所述第一自校准数据中因外部影响因素导致的系统偏差性数据，获取互感器的第二自校准数据；
4、根据所述第二自校准数据，构建互感器自校准数据的统计过程控制图；
5、通过所述统计过程控制图，对待过程管控的互感器的自校准数据进行监控，获取待过程管控的互感器自校准装置的工作状态。
6、进一步的，所述影响所述互感器准确度的外部影响因素数据，包括：环境的温度和湿度数据、设备振动数据、海拔高度数据。
7、进一步的，根据所述第一自校准数据和外部影响因素数据，构建用于消除系统性偏差的线性多元回归模型，通过所述线性多元回归模型，剔除所述第一自校准数据中因外部影响因素导致的系统偏差性数据，获取互感器的第二自校准数据，包括：
8、建立第一自校准数据与环境温度、湿度、设备振动及海拔高度的线性多元回归模型；
9、f＝a1*(t-t0)+b1*(rh-rh0)+c1*h+d1*q+f0
10、δ＝a2*(t-t0)+b2*(rh-rh0)+c2*h+d2*q+δ0
11、其中，f为修正后的自校准比差数据，δ为修正后的自校准角差数据，t为数据采集的环境温度，rh为数据采集的环境湿度，q为运输途中数据采集的振动强度，h为海拔高度，t0为规定标准温度，rh0为规定标准湿度，f0为规定标准温湿度、无振动及零海拔高度下的自校准比差数据，δ0为规定标准温湿度、无振动及零海拔高度下的自校准角差数据；a1、a2、b1、b2、c1、c2、d1、d2为相关变量回归系数；
12、利用最小二乘法计算相关变量回归系数，构建比差、角差的离差平方和函数：
13、
14、
15、对离差和函数各变量求偏导后计算a1、a2、b1、b2、c1、c2、d1、d2的值，得到各环境影响因素对误差的影响因子；
16、利用所述线性多元回归模型，反推剔除不同环境因素影响下的比差、角差。
17、进一步的，根据所述第二自校准数据，构建互感器自校准数据的统计过程控制图，所述统计过程控制图包括：比差均值控制图、角差均值控制图、比差标准偏差控制图和角差标准偏差控制图，其中，
18、比差均值控制图的中心线clf1、上控制限uclf1和下控制限lclf1分别为：
19、
20、clf＝μf
21、
22、角差均值控制图的中心线clδ1、上控制限uclδ1和下控制限lclδ1分别为：
23、
24、clδ＝μδ
25、
26、比差标准偏差控制图的中心线clf2、上控制限uclf2和下控制限lclf2分别为：
27、
28、
29、
30、角差标准偏差控制图的中心线clδ2、上控制限uclδ2和下控制限lclδ2分别为：
31、
32、
33、
34、进一步的，通过所述统计过程控制图，对待过程管控的互感器的自校准数据进行监控，获取待过程管控的互感器自校准装置的工作状态，包括：
35、实时获取待过程管控的互感器的自校准数据，并剔除自校准数据中因外部影响因素导致的系统偏差性数据，获取剔除系统偏差性数据后互感器的比差f0i和角差δ0i，
36、f0i＝fi-[a1*(ti-t0)+b1*(rhi-rh0)+c1*hi+d1*qi]
37、δ0i＝δi-[a2*(ti-t0)+b2*(rhi-rh0)+c2*hi+d2*qi]
38、将比差均值控制图的中心线clf1、上控制限uclf1和下控制限lclf1与待过程管控的互感器的比差f0i比较，
39、将角差均值控制图的中心线clδ1、上控制限uclδ1和下控制限lclδ1与δ0i比较，
40、将比差标准偏差控制图的中心线clf2、上控制限uclf2和下控制限lclf2与比差数据的标准差σfi比较，
41、将角差标准偏差控制图的中心线clδ2、上控制限uclδ2和下控制限lclδ2与角差数据的标准差σδi比较，
42、若比较结果满足如下任一项判断规则，则待过程管控的互感器自校准装置的工作状态为异常，具体的判断标准为：
43、(1)f0i、δ0i、σfi、σδi值大于上控制限或小于下控制限；
44、(2)f0i、δ0i、σfi、σδi连续9个值均同时大于中心线值或同时小于中心线值；
45、(3)f0i、δ0i、σfi、σδi连续6个值递增或递减；
46、(4)f0i、δ0i、σfi、σδi连续14个值中相邻值交替递增和递减；
47、(5)f0i、δ0i、σfi、σδi连续3个值中有2个与中心线差值的绝对值，大于控制上下限与中心线差值绝对值的2/3倍；
48、(6)f0i、δ0i、σfi、σδi连续5个值中有4个与中心线差值的绝对值，大于控制上下限与中心线差值绝对值的1/3倍；本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种用于互感器自校准数据的过程管控方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述影响所述互感器准确度的外部影响因素数据，包括：环境的温度和湿度数据、设备振动数据、海拔高度数据。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述第一自校准数据和外部影响因素数据，构建用于消除系统性偏差的线性多元回归模型，通过所述线性多元回归模型，剔除所述第一自校准数据中因外部影响因素导致的系统偏差性数据，获取互感器的第二自校准数据，包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述第二自校准数据，构建互感器自校准数据的统计过程控制图，所述统计过程控制图包括：比差均值控制图、角差均值控制图、比差标准偏差控制图和角差标准偏差控制图，其中，
5.根据权利要求1或4所述的方法，其特征在于，通过所述统计过程控制图，对待过程管控的互感器的自校准数据进行监控，获取待过程管控的互感器自校准装置的工作状态，包括：
6.一种用于互感器自校准数据的过程管控装置，其特征在于，包括：
7.根据权利要求6所述的装置，
8.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，系统偏差剔除单元，包括：
9.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，控制图构建单元，包括：分别构建比差均值控制图、角差均值控制图、比差标准偏差控制图和角差标准偏差控制图，其中，
10.根据权利要求6或9所述的装置，其特征在于，工作状态判断单元，包括：
...【技术特征摘要】
1.一种用于互感器自校准数据的过程管控方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述影响所述互感器准确度的外部影响因素数据，包括：环境的温度和湿度数据、设备振动数据、海拔高度数据。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述第一自校准数据和外部影响因素数据，构建用于消除系统性偏差的线性多元回归模型，通过所述线性多元回归模型，剔除所述第一自校准数据中因外部影响因素导致的系统偏差性数据，获取互感器的第二自校准数据，包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述第二自校准数据，构建互感器自校准数据的统计过程控制图，所述统计过程控制图包括：比差均值控制图、角差均值控制图、比差标准偏差控制图和角差标准偏差控制图，其中，
5.根...
【专利技术属性】
技术研发人员：赵乾丞，汪泉，张军，周峰，殷小东，雷民，王斌武，祁欣，陈卓，
申请(专利权)人：中国电力科学研究院有限公司，
类型：发明
国别省市：
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