【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及物联网电能表，具体而言涉及一种带漏电保护功能的物联网费控电能表。
技术介绍
1、目前市场上存在一些物联网费控电能表，这些电能表通常具有计量和费控跳闸等功能，但无法实现漏电跳闸的保护功能。传统的漏电保护器主要由漏电检测装置和断路器两部分组成，利用差动电流保护原理实现漏电跳闸。传统漏电保护器需要在电路中同时安装断路器以进行跳闸操作。
2、申请号为cn202121917913.1的技术中公开了一种带漏电保护和导线温度检测的物联网电能表，包括外壳及设置在外壳内部的mcu控制模块，在mcu控制模块上电连接有：电源模块、磁保持继电器、显示模块、计量模块、数据存储模块、温度检测模块、漏电流采样模块、rs485有线通信模块、4g无线传输模块；其中电源模块为mcu控制模块提供电能，计量模块用于电力数据的计量，漏电流采样模块用于漏电流的检测，温度检测模块用于导线温度的检测，磁保持继电器用于电能表输入端、输出端的导通与断开，数据存储模块用于暂存电力数据、漏电楼数据和温度数据，显示模块用于实时显示电力数据、漏电流数据和温度数据，mcu控制模块通过4g无线传输模块或rs485有线通信模块连接至终端服务器。
3、然而，上述现有技术并未涉及到具体的漏电保护方法。
技术实现思路
1、针对现有技术的不足，本专利技术的目的在于提供一种带漏电保护功能的物联网费控电能表，旨在解决现有技术中物联网费控电能表无法实现漏电跳闸保护的问题。
2、本专利技术解决技术问题所采用的技术
3、微处理模块，所述微处理模块为电能表的核心部件，负责控制、处理和管理各个功能模块的协作和数据流动；
4、计量采样模块，所述计量采样模块用于测量火线和零线的电流值，并将电流值传输至所述微处理模块；
5、显示模块，所述显示模块由液晶显示屏和相关的控制电路组成；所述微处理模块接收到电流值后通过内部算法和逻辑判断，将漏电流数值转换为可供显示的格式，并将其发送到显示模块进行显示；
6、漏电测试按键模块，包括漏电测试按键，所述漏电测试按键用于进行跳闸测试功能；
7、费控跳闸模块，所述费控跳闸模块用于实现切断漏电回路的功能；
8、物联网通信模块，所述物联网通信模块通过网络连接，将电能表与远程服务器或管理系统进行数据交互和通信，实现远程监控、管理和控制功能；
9、外壳，所述外壳用于保护上述各个模块。
10、所述微处理模块通过实时监测和计算火线和零线之间的差动电流值，判断是否存在漏电现象，并进行相应的处理。一种常见的计算差动电流的方法是通过取绝对值或平方根来处理差值，以下是示例算法：
11、采集火线电流值(i_h)和零线电流值(i_z)。
12、计算差动电流值(i_diff)：将火线电流值与零线电流值相减，即i_diff＝|i_h-i_z|或i_diff＝√((i_h-i_z)^2)。
13、这样得到的差动电流值可以用于判断是否存在漏电。如果差动电流值超过设定的阈值，可以触发漏电保护功能，进行跳闸操作。
14、与传统漏电保护器相比，该设计的创新点在于采用高性能的计量芯片作为计量采样模块，具有更高的采样精度和响应速度。这样可以确保准确且快速地测量火线和零线电流值，并通过差动电流的计算来实现漏电检测功能。相比传统的差动电流互感器，采用计量芯片可以提供更精确的测量结果，并且可能具有更小的尺寸和更低的功耗。
15、进一步地，所述微处理模块在计算差动电流时，引入了卡尔曼滤波算法，在动态系统中实时计算差动电流值；来消除测量噪声、减小测量误差，并提高计算结果的准确性。该算法基于状态估计和观测模型，通过融合过去的测量结果和当前的测量值，以及对系统动态特性的建模，得到更准确的差动电流计算结果。
16、卡尔曼滤波算法具体步骤如下：
17、火线电流和零线电流的采集：通过计量采样模块采集火线电流和零线电流的数据。
18、预测：使用系统的动态模型和当前的状态估计值，进行差动电流的预测；这里的状态估计值可以是上一时刻的差动电流值或其他相关状态的估计。
19、更新：通过测量数据对差动电流进行更新；将当前时刻采集到的火线电流和零线电流数据代入差动电流的计算公式中，得到差动电流的估计值。
20、卡尔曼增益计算：根据预测值和测量值的协方差矩阵，计算卡尔曼增益；卡尔曼增益用于衡量预测值和测量值的权重，以决定最终差动电流的更新幅度。
21、差动电流更新：使用卡尔曼增益将预测值与测量值进行融合，得到新的差动电流估计值。同时，更新状态估计的协方差矩阵，用于下一时刻的预测。
22、通过不断的预测和更新步骤，卡尔曼滤波算法可以在动态系统中实时计算差动电流值，并考虑到测量噪声和系统模型的不确定性，提高差动电流计算的准确性和稳定性。
23、这种方式的新颖点在于将卡尔曼滤波算法应用于差动电流的计算，通过动态模型的建模和状态估计的迭代，结合测量数据进行实时的差动电流估计。这样可以更准确地判断是否存在漏电现象，并提供可靠的漏电保护功能。相比传统的差动电流计算方法，引入卡尔曼滤波算法可以更好地消除测量噪声，减小误差，并提高计算结果的准确性和稳定性。
24、微处理模块还能够根据计量采样模块提供的数据，判断漏电是否超过设定的阈值。如果检测到漏电现象，微处理模块会触发费控跳闸模块，切断漏电回路，防止漏电对人身安全和设备造成损害。同时，微处理模块还能够发送漏电报警信号到物联网通信模块，以便及时通知远程服务器或管理系统，供运营人员或用户采取必要的安全措施。此外，微处理模块还负责将采集到的漏电数据和其他相关数据进行存储和传输，以便通过物联网通信模块将数据发送到远程服务器或管理系统。
25、进一步地，所述微处理模块在计算差动电流时，通过优化采样算法提高漏电电流的采样速率和准确性；采用增加采样频率或采用更快的采样技术，提供更多的数据点，使系统更容易检测到漏电电流的存在；同时采用重采样算法通过对采样数据进行插值或抽样，生成更多的采样点，从而提高采样率和信号的准确性。
26、进一步地，所述插值技术包括且不限于线性插值、样条插值；采用插值技术与卡尔曼滤波算法结合的计算方法，将插值后的数据输入到卡尔曼滤波算法中进行处理；通过融合过去的测量结果和当前的测量值，以及对系统动态特性的建模，得到更准确的差动电流计算结果。
27、将插值技术与卡尔曼滤波算法结合可以进一步提高漏电电流的采样准确性。插值技术可以增加采样点，使得信号的采样更加细致，而卡尔曼滤波算法可以消除测量噪声，减小测量误差，提高计算结果的准确性。
28、下面是将插值技术与卡尔曼滤波算法结合的步骤：
29、采集原始的火线和零线电流数据。
30、使用插值技术(如线性插值、样条插值等)对原始数据进本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种带漏电保护功能的物联网费控电能表，其特征在于，所述电能表包括：
2.如权利要求1所述的一种带漏电保护功能的物联网费控电能表，其特征在于：所述微处理模块在计算差动电流时，引入了卡尔曼滤波算法，在动态系统中实时计算差动电流值。
3.如权利要求1或2所述的一种带漏电保护功能的物联网费控电能表，其特征在于：所述微处理模块在计算差动电流时，通过优化采样算法提高漏电电流的采样速率和准确性；采用增加采样频率或采用更快的采样技术，提供更多的数据点，使系统更容易检测到漏电电流的存在；同时采用重采样算法通过对采样数据进行插值或抽样，生成更多的采样点。
4.如权利要求3所述的一种带漏电保护功能的物联网费控电能表，其特征在于：所述插值技术包括且不限于线性插值、样条插值；采用插值技术与卡尔曼滤波算法结合的计算方法，将插值后的数据输入到卡尔曼滤波算法中进行处理；通过融合过去的测量结果和当前的测量值，以及对系统动态特性的建模，得到更准确的差动电流计算结果。
5.如权利要求1所述的一种带漏电保护功能的物联网费控电能表，其特征在于：所述漏电测试按键模块中，当
6.如权利要求1所述的一种带漏电保护功能的物联网费控电能表，其特征在于：所述费控跳闸模块通过直接控制磁保持继电器的状态来实现跳闸操作，所述磁保持继电器是一种电磁开关，具有保持磁力的特性，在断开控制信号后仍然保持断开状态。
7.如权利要求1所述的一种带漏电保护功能的物联网费控电能表，其特征在于：所述物联网通信模块负责将电能表采集到的各项数据，包括计量数据、漏电检测数据、跳闸记录，通过网络传输到远程服务器或管理系统；远程服务器可以随时远程监测电能表的状态和数据，包括漏电检测结果和漏电保护的运行情况。
...【技术特征摘要】
1.一种带漏电保护功能的物联网费控电能表，其特征在于，所述电能表包括：
2.如权利要求1所述的一种带漏电保护功能的物联网费控电能表，其特征在于：所述微处理模块在计算差动电流时，引入了卡尔曼滤波算法，在动态系统中实时计算差动电流值。
3.如权利要求1或2所述的一种带漏电保护功能的物联网费控电能表，其特征在于：所述微处理模块在计算差动电流时，通过优化采样算法提高漏电电流的采样速率和准确性；采用增加采样频率或采用更快的采样技术，提供更多的数据点，使系统更容易检测到漏电电流的存在；同时采用重采样算法通过对采样数据进行插值或抽样，生成更多的采样点。
4.如权利要求3所述的一种带漏电保护功能的物联网费控电能表，其特征在于：所述插值技术包括且不限于线性插值、样条插值；采用插值技术与卡尔曼滤波算法结合的计算方法，将插值后的数据输入到卡尔曼滤波算法中进行处理；通过融合过去的测量结果和当前的测量值，以及对系统动...
【专利技术属性】
技术研发人员：王珈，洪晨力，张建启，余武军，王勤龙，鲁燕飞，张福才，许呈现，谢东丰，王晖，刘欢，施政祥，
申请(专利权)人：浙江恒业电子股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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