考虑多源量测数据融合的电能计量失准评估方法及系统技术方案

技术编号:43444990 阅读:15 留言:0更新日期:2024-11-27 12:49
本公开提供了考虑多源量测数据融合的电能计量失准评估方法及系统,涉及电力计量评估技术领域,包括:获取多源电能计量数据,进行预处理后作为初始样本集;基于初始样本集提取样本特征数据,基于样本特征数据构建样本特征分布表示学习模型;设定分组相似度阈值,对样本特征数据进行分组,并计算分组类别均值样本特征数据;构建互补距离度量函数;基于样本特征分布表示学习模型得到正常样本特征数据;将正常样本特征数据输入面向区域的均值分组类别特征提取器获取样本特征;基于互补距离度量函数计算互补距离度量值,输入softmax函数输出识别样本类别;将识别样本类别与实际用户样本类别进行比较,判断电能计量数据是否失准。

【技术实现步骤摘要】

本公开涉及电力计量评估,具体涉及考虑多源量测数据融合的电能计量失准评估方法及系统


技术介绍

1、本部分的陈述仅仅是提供了与本公开相关的
技术介绍
信息,不必然构成在先技术。

2、随着新型电力系统建设,高比例新能源接入及大规模电力电子装备应用,对量测装置快速响应、传变误差、准确标定、失准判定及可信采集提出了更高要求,电力系统测量准确性直接关系电力市场交易的公平性。尤其在新能源间歇性和波动性出力、电力电子装备高速切换的工作模态下,会产生持续性基波动态、宽范围变化、谐波无功以及宽频域等复杂信息,当前计量装置对信号的响应与抗扰能力不足,导致海量多源电力量测数据质量劣化,进而导致上层数据融合应用工作难以开展。

3、如现有的基于海量新能源并网量测数据制定分布式光伏并网调峰控制策略,该策略针对配电网负荷变化引起的电力峰谷问题,提出分段运行模式保障电网稳定运行,但该策略可实施的前提是电能计量采集数据的准确,而文中并未涉及电能计量采集数据失准数据处理的问题。同时,基于传统的监督学习的异常数据识别模型中,模型通常需要大量的标注数据来进行训练,这不仅费时费本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.考虑多源量测数据融合的电能计量失准评估方法,其特征在于,包括:

2.如权利要求1所述的考虑多源量测数据融合的电能计量失准评估方法,其特征在于,所述获取多源电能计量数据为多源分布式光伏电能计量数据,所述多源分布式光伏电能计量数据类别包括:分布式光伏运营模式、光伏业务用户类型、电能计量以及环境因素。

3.如权利要求1所述的考虑多源量测数据融合的电能计量失准评估方法,其特征在于,所述基于所述初始样本集提取样本特征数据,包括:

4.如权利要求1所述的考虑多源量测数据融合的电能计量失准评估方法,其特征在于,基于样本特征数据,采用相似性函数分别计算样本特征数据...

【技术特征摘要】

1.考虑多源量测数据融合的电能计量失准评估方法,其特征在于,包括:

2.如权利要求1所述的考虑多源量测数据融合的电能计量失准评估方法,其特征在于,所述获取多源电能计量数据为多源分布式光伏电能计量数据,所述多源分布式光伏电能计量数据类别包括:分布式光伏运营模式、光伏业务用户类型、电能计量以及环境因素。

3.如权利要求1所述的考虑多源量测数据融合的电能计量失准评估方法,其特征在于,所述基于所述初始样本集提取样本特征数据,包括:

4.如权利要求1所述的考虑多源量测数据融合的电能计量失准评估方法,其特征在于,基于样本特征数据,采用相似性函数分别计算样本特征数据距离度量值,获取对比学习损失函数,从而构建样本特征分布表示学习模型,包括:

5.如权利要求1所述的考虑多源量测数据融合的电能计量失准评估方法,其特征在于,基于分组类别均值样本特征数据和样本特征数据,构建互补距离度量函数,包括:基于分组类别均值样本特征数据和样本特征数据,采用余弦相似度计算度量系数...

【专利技术属性】
技术研发人员:马俊杨剑张淞珲李琮琮王清荆臻杜艳陈祉如朱红霞王平欣赵曦
申请(专利权)人:国网山东省电力公司营销服务中心计量中心
类型:发明
国别省市:

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