【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及电能表计量，尤其涉及一种电能表误差补偿方法、设备和介质。
技术介绍
1、智能物联电能表在现代电力系统中扮演着至关重要的角色，其计量准确性是衡量电能表性能的重要指标。然而，电能表在运行过程中，由于自热效应和环境因素变化，会对计量准确性产生显著影响。
2、目前针对电能表的误差补偿主要有两种方案。方案一是基于采样元件监测的误差补偿，通过计量芯片与采样元件的交互，监控采样元件输出信号值的变化进而进行误差补偿。此方案要求电能表配备具备误差自监测功能的计量芯片，且由于计量芯片发出的恒定电信号容易受环境因素影响，可能导致补偿误差较大。方案二是基于温度的误差补偿，通过监测电能表内部温度与有功脉冲误差的关系，实时调整功率增益。此方案虽然解决了部分温度变化带来的误差，但无法消除负载电流差异引起的误差，温度与误差关系的非线性增加了拟合曲线复杂度，对单片机的计算负担较大，可能影响其正常运行。
3、因此，如何高效可靠地提高电能表的计量准确性依然是亟需解决的问题。
技术实现思路
1、本专利技术提供一种电能表误差补偿方法、设备和介质，用以解决相关技术中电能表计量不准确的缺陷。
2、本专利技术提供一种电能表误差补偿方法，应用于电能表，所述电能表误差补偿方法包括：
3、确定所述电能表的基础参数；
4、将所述基础参数输入至部署在所述电能表本地的误差估计模型，得到所述误差估计模型输出的本地估计误差，所述误差估计模型的参数由数据主站远程更新，所述数
5、基于所述本地估计误差，对所述电能表的计量结果进行误差补偿。
6、根据本专利技术提供的一种电能表误差补偿方法，所述基础参数包括所述电能表的负载电流、单片机温度和端子座温度；
7、所述将所述基础参数输入至部署在所述电能表本地的误差估计模型，得到所述误差估计模型输出的本地估计误差，包括：
8、将所述电能表的负载电流、单片机温度和端子座温度输入至部署在所述电能表本地的误差估计模型，得到所述误差估计模型输出的本地估计误差。
9、根据本专利技术提供的一种电能表误差补偿方法，所述模型误差为所述本地估计误差和主站估计误差之间的差值；
10、所述主站估计误差是所述数据主站基于主站估计模型对所述电能表进行误差估计得到的，所述主站估计模型部署在所述数据主站，所述主站估计模型的规模大于等于所述误差估计模型的规模。
11、根据本专利技术提供的一种电能表误差补偿方法，所述主站估计模型的输入参数包括所述基础参数和所述电能表的运行时长、功率因数和电网频率。
12、根据本专利技术提供的一种电能表误差补偿方法，所述功率因数包括功率因数瞬时值和功率因数平均值；
13、所述电网频率包括电网频率瞬时值和电网频率平均值。
14、根据本专利技术提供的一种电能表误差补偿方法，所述误差估计模型为反向传播神经网络。
15、本专利技术还提供一种误差估计模型的参数更新方法，应用于数据主站，所述误差估计模型的参数更新方法包括：
16、获取误差估计模型的模型误差，所述误差估计模型部署在电能表本地，所述误差估计模型用于基于电能表的基础参数输出本地估计误差，所述本地估计误差用于对所述电能表的计量结果进行误差补偿；
17、在所述模型误差大于预设阈值的情况下，对所述误差估计模型进行参数更新，并将更新后的参数配置到所述电能表本地。
18、本专利技术还提供一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现如上述任一种所述的电能表误差补偿方法或误差估计模型的参数更新方法。
19、本专利技术还提供一种非暂态计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现如上述任一种所述的电能表误差补偿方法或误差估计模型的参数更新方法。
20、本专利技术还提供一种计算机程序产品，包括计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如上述任一种所述的电能表误差补偿方法或误差估计模型的参数更新方法。
21、本专利技术提供的电能表误差补偿方法、设备和介质，首先采用误差估计模型对电能表进行误差补偿，能够有效保证误差估计的可靠性。并且在此基础上，在误差估计模型的模型误差大于预设阈值的情况下通过数据主站远程更新模型参数，即，应用现场的电能表进行误差估计、应用远程的数据主站进行参数更新，通过现场运算与主站运算相结合的方式，在电能表本身的算力资源有限的前提下，进一步保证了误差补偿的可靠性和准确性。
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1.一种电能表误差补偿方法，其特征在于，应用于电能表，所述电能表误差补偿方法包括：
2.根据权利要求1所述的电能表误差补偿方法，其特征在于，所述基础参数包括所述电能表的负载电流、单片机温度和端子座温度；
3.根据权利要求1或2所述的电能表误差补偿方法，其特征在于，所述模型误差为所述本地估计误差和主站估计误差之间的差值；
4.根据权利要求3所述的电能表误差补偿方法，其特征在于，所述主站估计模型的输入参数包括所述基础参数和所述电能表的运行时长、功率因数和电网频率。
5.根据权利要求4所述的电能表误差补偿方法，其特征在于，所述功率因数包括功率因数瞬时值和功率因数平均值；
6.根据权利要求1或2所述的电能表误差补偿方法，其特征在于，所述误差估计模型为反向传播神经网络。
7.一种误差估计模型的参数更新方法，其特征在于，应用于数据主站，所述误差估计模型的参数更新方法包括：
8.一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述程序时实现如权利
9.一种非暂态计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至6任一项所述的电能表误差补偿方法，或实现如权利要求7所述的误差估计模型的参数更新方法。
10.一种计算机程序产品，包括计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至6任一项所述的电能表误差补偿方法，或实现如权利要求7所述的误差估计模型的参数更新方法。
...【技术特征摘要】
1.一种电能表误差补偿方法，其特征在于，应用于电能表，所述电能表误差补偿方法包括：
2.根据权利要求1所述的电能表误差补偿方法，其特征在于，所述基础参数包括所述电能表的负载电流、单片机温度和端子座温度；
3.根据权利要求1或2所述的电能表误差补偿方法，其特征在于，所述模型误差为所述本地估计误差和主站估计误差之间的差值；
4.根据权利要求3所述的电能表误差补偿方法，其特征在于，所述主站估计模型的输入参数包括所述基础参数和所述电能表的运行时长、功率因数和电网频率。
5.根据权利要求4所述的电能表误差补偿方法，其特征在于，所述功率因数包括功率因数瞬时值和功率因数平均值；
6.根据权利要求1或2所述的电能表误差补偿方法，其特征在于，所述误差估计模型为反向传播神经网络。
7.一种误...
【专利技术属性】
技术研发人员：王栋，王乐，刘露，田婵，孙濛，周冬娣，黄曾，
申请(专利权)人：武汉盛帆电子股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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