基于数据相关性的智能电能表内部结构局部异常点检测方法

为提高智能电能表异常检测的准确性,规范智能化设备在电力单位中的应用与管理,开展内部结构局部异常点检测方法的设计研究。提取采样数据之间的关联因子,将样本数据进行缩放处理,使其呈现为相同尺度的数据,根据电能表记录数据,计算不同时刻下的电流/电压变化率,设定电能表内部结构中的每个数据点存在一个局部可达密度和一个局部异常因子,通过对局部异常点的聚类,实现检测。对比实验证明:设计的方法在智能电能表内部结构局部异常点检测方面表现出了更高的准确性和可靠性。

智能电能表生产全流程质量数据采集方法研究

当前智能电能表生产企业和电力公司之间缺乏有效的共享机制,缺少对智能电能表从设计制造到运行报废全生命周期各环节质量控制点的全面掌控,导致智能电能表在运行过程中存在批量故障,运维成本和舆情压力较大。针对以上问题,文章对智能电能表生产全流程质量数据采集方法进行研究,设计质量数据采集架构、质量数据模型和质量数据的接入方法,与电力公司侧的计量生产调度平台共同实现对智能电能表的全链条质量数据的采集。试验结果表明,这项采集技术使得数据采集效率提升到原来的8倍,数据准确性也得到提升,为智能电能表的质量管控以及典型应用场景的开发奠定了基础。

智能电能表数据安全隐患多层次分析与系统设计

智能电能表数据在智能电网中占有重要地位,传统智能电能表数据安全问题较为严重。为提高智能电能表数据安全等级,提出一种安全隐患多层次分析与系统设计方案。所设计系统包含功能有:用户获取用电信息,自主识别用电高峰;采用安全文件传输协议(SFTP)将用电数据从智能电能表传递至电力企业服务器,提高数据传输安全性;系统增加加密技术,通过磁盘加密确保用户数据的完整性和机密性,通过传输层安全(TLS)/加密套接字协议层(SSL)来保护用户与Web门户之间的通信。结果表明所设计智能电能表数据系统与同类系统相比,安全等级得到提高。

高干热现场环境下智能电能表可靠性验证方法

智能电能表通用技术规范要求电能表可靠寿命不低于16年,如何验证智能电能表可靠性不仅是行业亟需解决的现实问题,也是学术界面临的难点问题。文章在Weibull分布场合下给出了针对可靠寿命、平均寿命和失效率三项指标的可靠性验证抽样特性函数。结合高干热环境的加速效应,借助加速因子构建基于加速试验的电能表抽样特性函数,进而针对智能电能表的工程背景确定二参数抽样方案。在实验验证与分析中给出了高干热环境下智能电能表可靠性验证方案,在不同使用方风险、可接受的故障数条件下计算了试验样本容量与试验时间的组合,给出了表格和绘图,方便工程应用。对电力行业量测设备在高干热环境下开展可靠性验证具有示范作用。

基于碳化硅电源的双芯智能电能表的可靠性测试研究

基于碳化硅电源的双芯智能电能表是新技术在工程领域特别是电力行业的重要尝试。针对其缺少可靠性检测标准的问题,文中根据现有智能电能表运行环境,同时结合碳化硅开关电源和双芯智能电能表特点,通过对电能表各项应力分析,提出了其可靠性检测方案及相应具体方法。提出的检测方案对于确定基于碳化硅开关电源的双芯智能电能表整机的可靠性指标具有十分重要的指导意义,从而实现提升智能电网技术水平,保障电网安全稳定运行的目的。

基于voting集成的智能电能表故障多分类方法

为提升智能电能表故障准确分类能力,助力维护人员迅速排除故障,提出基于投票法voting集成的智能电能表故障多分类方法。针对实际智能电能表故障数据进行编码预处理,基于皮尔逊系数法筛选智能电能表故障分类关键影响因素,结合合成少数类过采样技术(synthetic minority oversampling technique, SMOTE)算法解决数据类别不平衡问题,由此建立模型所需数据集,再通过投票法进行模型融合,结合粒子群PSO(particle swarm optimization)确定各基模型的权重,据此构建基于极限梯度提升树(extreme gradient boosting trees, XGBT)、K近邻(k-nearest neighbor, KNN)和朴素贝叶斯(naive bayes, NB)模型的智能电能表故障多分类方法。实测实验结果表明:所提出方法能有效实现智能电能表的故障快速准确分类,与现有方法相比,在智能电能表的故障分类精确率、召回率及F1-Score均有明显提升。

基于混合威布尔模型的智能电能表可靠性评价方法

针对当前智能电能表故障类型多样、可靠性评价单一的问题,提出基于混合威布尔模型的可靠性评价方法。论文基于智能电能表各单元串联关系和故障事件进行故障类型分类,利用最小二乘法推算各单元故障类型的尺度与形状参数,结合中位秩与平均秩次计算智能电能表累计失效概率提高模型准确度,并通过熵权法计算各故障类型对整表可靠度影响的权重系数,据此建立基于混合威布尔模型的智能电能表可靠性评价方法。实例结果表明,提出的方法在各类故障类型下均能准确得到智能电能表可靠度评估,并能准确获得智能电能表单元模块的可靠度,与现有方法相比,文中方法不需大量先验知识,且实现简单、准确度更高。

智能电能表电磁场监测研究

为了实时检测智能电能表所处的电磁环境、达到智能电能表在受到大功率电磁攻击时能够对攻击事件进行取证固证的目标,设计了一款电磁场监测模块。该模块由包络检波器、迟滞比较器和电压稳压器构成。包络检波器用于将高频电磁波转换为直流电压输出。迟滞比较器用于更好地控制信号。电压稳压器用于为包络检波器和迟滞比较器提供稳定的输入电压。模块测试结果表明,模块输出电压随着外界电磁场发射强度的增大而增大。模块嵌入到智能电能表中,可以评估智能电能表所处环境的电磁场强度。该研究可为智能电能表防外界强电磁场窃电提供理论基础和技术支撑。

基于超级电容的智能电能表长寿命后备电源设计

智能电能表的进一步发展要求在外部供电电源中断后具有一定时间的远程通信能力,以便电能表数据的备份与停电等重要事件上报。作为常规后备电源的电池与电解电容都存在弊端,前者使用寿命较低,后者容量太小。文章首先用超级电容寿命估计理论论述了满足新一代电能表16年设计寿命的可行性,给出了满足寿命要求的超级电容备用电源充电电路设计,并解决了储能电容的待机能力,最后针对微功耗电路难以用常规仪器测量的现实,使用Spice模拟电路仿真工具分析了电路功能,并进行了实际电路试验,验证了电路方案的可行性。文章对市电供电的智能互联仪表设备的备用电源设计具有一定的借鉴意义。

基于随机矩阵的海量智能电能表异常个体定位方法

智能电能表是电力计量计费的核心装置,关系业主、电网等多方经济利益,具有数量庞大、运行环境复杂等特点。为有效精准发现海量智能电能表的异常个体,提出了一种基于随机矩阵的海量智能电能表异常个体定位方法。提出了智能电能表健康状态的多个参数表征方法,包括比差、角差、温度、湿度、震动等非电气量参数和一次电压、磁场等电气参数。为了更加准确全面地对智能电能表的状态进行评估,将智能电能表的实时数据、仿真数据和历史运行数据等作为数据源,选取智能电能表健康状态时的参数构建高维随机矩阵进行分析,实现了智能电能表异常个体的定位。结合南网新一代智能电能表实际数据验证了文章所提方法的有效性,以期为我国智能电能表发展高效低成本的计量装置检验提供技术借鉴。

基于最大似然法和决策树的智能电能表计量误差检测方法

电能计量设备校验不及时可能会出现一些误差,研究计量误差检测方法具有重要意义,为此设计基于最大似然法和决策树的智能电能表计量误差检测方法。对智能电能表计量原始数据实施数据清洗与降维;基于最大似然法,计算清洗与降维后异常特征数据项的可分离性,当计算获得的可分离性越高,说明该数据项对于异常有着越明显的分类效果,选择可分离性较高的数据项,输入至基于XGBoost算法构建精准研判函数中,通过网格搜索法实施超参数搜索,结合算法自适应能力与自学习能力,确认计量误差,提升对于电能表计量误差的精准研判能力,实现智能电能表计量误差检测。测试结果表明,该方法在多种子区中都取得了较高的检测准确率,整体具有较好的稳定性和泛化能力。

基于边缘计算的智能电能表校时方法研究

随着电力物联网的发展和智能电能表的不断普及,解决电能表时钟异常问题、对时钟超差电能表进行校时已经成为电力公司一项越来越重要的工作。对于时钟偏差超过5分钟的费控电能表,目前主流做法是通过点对点密文校时的方法来进行矫正,但这种超差电表数量增多之后,会给主站系统校时工作带来较大负荷。针对这一问题,借鉴边缘计算思想,即将整体工作拆分后部分分配至边缘节点,分布式完成整体工作,提出了一种基于边缘计算的批量电能表校时方法,通过主站批量任务下发、边缘节点转加密等技术,实现对时钟超差电能表的批量校时,减轻主站系统的业务压力,提高主站系统的工作效率。

基于改进支持向量机的智能电能表故障多分类方法

智能电能表故障多分类对于制定合理及时的智能电能表检修计划具有重要意义。针对智能电能表故障多分类问题,采用支持向量机构建多分类模型,所建立的模型提取智能电能表的输出电压、输出电流、输出功率、功率因数误差等数据作为分类依据构建多维空间,考虑包括误差超差、直流电流开路、直流电压短路、控制回路短线在内的智能电能表模式识别故障分类。通过所建立的模型依据有限的样本信息在复杂性和学习性之间寻求平衡,对智能电能表多维度运行信息在超平面之间进行最佳分类从而进行故障分类,通过引入一类对多类的最优分类平面集进行改进从而适用于多分类模型。采用混沌粒子群算法针对所建立的基于改进支持向量机的智能电能表故障多分类方法进行求解流程设计。再通过对某配电台区智能电能表故障分类问题采用所建立的模型进行仿真,验证了模型的合理性。

基于BP-AdaBoost的智能电能表计量故障检测技术

现行技术在智能电能表计量故障检测中应用存在错检、漏检问题,本文提出基于BP-AdaBoost的智能电能表计量故障检测技术。利用工业相机感知电能表计量图像数据,采用加权平均值法实现电能表图像的灰度化,应用频域滤波技术对图像进行强化处理,利用BP-AdaBoost技术集成多个弱分类器并构建强分类器函数,将计量图像分类为故障类与非故障类,检测基于BP-AdaBoost的智能电能表计量故障。试验证明,本文技术错检比例与漏检比例均不超过1%,可以对故障进行精准检测。

基于Peck 温-湿模型的智能电能表可靠性与寿命测评

现有智能电能表可靠性寿命试验周期长,且尚未形成较为系统完善的方案。利用Peck温-湿模型和可靠性理论技术,针对现有智能电能表可靠性寿命试验周期长且缺乏系统完善的问题,进行了分析和设计。从应力选择、参数模型、试验时间等多个方面入手,完成试验方案的设计。统计记录试验失效数据,基于可靠性理论与Peck温-湿模型计算得出平均无故障工作时间(MTTF),进而得到智能电能表的寿命数据。通过试验发现了电能表可靠性设计方案、元器件等方面存在的缺陷,进一步验证智能电能表的可靠性是否满足要求。

智能电能表中RS-485可靠性设计方法研究

RS-485作为智能电能表中应用最广泛的通信总线,其设计已趋于标准化,但在实际的使用中,由于芯片工艺的波动等因素的干扰,仍然会出现通信不稳定的情况。结合实际案例,深入分析了RS-485芯片因工艺波动导致的可靠性问题,提出了一种利用软件延迟进行准确判断的方法。实验结果表明,该方法有效提升了智能电能表RS-485的通信可靠性。

智能电能表软件功能的复合评测方法研究

文中旨在研究提升智能电能表型式试验中软件功能评测质量的方法,基于智能电能表的软件功能及评测现状,参照电能表型评大纲以及R46标准等对软件功能测试的要求,分析了软件功能的评测项目、功能特点和技术要求。基于直观查验和模拟测试的结合应用,设计了文档静态分析查验和技术特性动态测试交叉验证的复合式软件功能评测方法,并详细介绍复合评测策略的原理和流程。该项目的研究有益于提高智能电能表的软件功能评价质量和测试水平,对智能电能表软件功能开发领域的深入研究具有重要现实意义。

智能电能表检测工作故障特征及处理技术

智能电能表不仅能实时的监测电能的使用情况,还能运用无线通信将数据传输到远程管理中心,大大提升了电力管理的效率及准确性。实践中,智能电能表也不免会出现各种故障,影响电力数据的准确性与系统整体运行的稳定性。譬如,传感器会因环境而失效,或电路板会因长时间使用而出现故障,在软件方面,固件的漏洞或数据处理算法的错误也会造成测量的不准确。传统的检测方法已不能完全满足现代电能表的需求,越来越多的智能诊断技术被应用于电能表的维护中,提高了故障检测的准确性及响应的速度。总之,深入研究故障的特征及其处理技术,能提升电能表的稳定性,还能进一步优化电力管理系统的整体效能,推动了相关技术的发展。

智能电能表在电气火灾调查中的应用

智能电能表是现代电网智能化的一种体现,同时在电气火灾调查工作中起着十分关键的作用。现针对智能电能表在电气火灾事故调查中的有效应用进行探讨,以使其在未来电气火灾事故调查中使用更为规范可靠。

新时期智能电能表的数据采集技术研究

随着科技的飞速发展,智能电能表作为电力系统的重要组成部分,在新时期扮演着至关重要的角色。文章介绍了智能电能表的工作原理及其特点,深入探讨了新时期智能电能表的数据采集内容与应用技术,包括RFID技术、嵌入式安全访问模块ESAM、SVG与Ajax技术以及远程监测与控制技术,进一步强调了保护用户数据安全的重要性,旨在为智能电能表的数据采集技术提供创新思路,推动电力系统的智能化发展。