面向多目标优化主动运维的电能表远程在线评价系统设计

针对传统电能表远程在线评价系统中存在的系统建造成本耗费较大、评价结构过于繁琐等问题,从评价系统的构建和评价算法两方面开展研究。在评价系统的设计方面,加入反馈,使得该评价系统不仅可以整合各项评价指标进行规律化的采集,还可以对评价指标进行实时反馈,提高了评价的效率和评价信息传输的效率。在评价算法方面,基于解耦评价算法对电能表的运行状态和采集数据进行评价,对数据信息进行归纳处理,并根据大量的数据样本进行条理化分析评价。通过仿真实验可知,硬件反馈线路的数据传输效率高达98.6%,具有很好的传输能力。

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。

基于集对分析和证据理论的电能表运行状态评估

为及时准确地评估电能表的运行状态,提出一种基于集对分析和证据理论的电能表运行状态评估方法。首先根据电能表自身基础、在线监测及现场检测信息,建立电能表运行状态评估指标体系。然后运用模糊层次分析法和熵权法分别确定各指标的主客观权重,运用博弈论和变权理论确定各指标的组合权重与变权重。之后运用集对分析法确定各指标与各状态等级间的联系度,采用证据理论对各指标的联系度进行合成。最后利用最大隶属度原则与信度准则共同判定电能表的运行状态等级。实例分析结果表明,该方法与电能表的实际运行情况相符,且评估结果准确直观,与模糊综合评价法和集对分析法相比,该方法在状态等级区分度上达到了0.5256,明显高于模糊综合评价法的0.3024及集对分析法的0.1483,具有较好的区分度,为电能表的状态评估提供了一种新的思路。

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。

基于三相动态谐波分析的电能表误差检测方法

在检测电能表误差时,原始信号中谐波的干扰会导致检测结果与实际情况存在较大偏差。为此,提出基于三相动态谐波分析的电能表误差检测方法。在谐波分析阶段,考虑到谐波的动态属性会导致三相信号的采样执行效果难以达到同步,构建了余弦组合窗——旁瓣最低与最速下降窗,利用其对电能表离散信号进行截取,以此避免信号能量向临近谱线泄漏,再利用离散傅里叶变换对信号进行处理,实现对谐波的提取。在误差检测阶段,以离散随机信号的概率密度函数为导向,采用最优直方图曲线拟合法对其加以分析,并结合标准情况下电能表信号的分布状态,实现对误差的计算。在测试结果中,电能表误差检测结果的偏差始终稳定在3.0%以内。

新型电力系统技术与应用平台YC-NTPS01智能电能表通信异常故障处理

智能电能表作为电力系统的关键组成部分,其数据采集功能对于实现电力系统的智能化、自动化管理至关重要。本文研究了新型电力系统技术与应用平台YC-NTPS01中DTZ1621型三相四线智能电表因通信故障导致数据采集失败的问题,从通信系统硬件层面与软件层面对可能出现的故障问题进行了逐一排查,最终确定通信故障原因为智能电能表通信地址/表号发生变化。在电力监控系统软件中修改电能表通信地址后可正确采集DTZ1621型三相四线智能电表信息。

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。

基于台区电能量分层级解耦的电能表远程在线校准

针对电能表元件稳定性较差的问题,提出基于台区电能量分层级解耦的电能表远程在线校准方法。根据台区电能量分层级精准解耦原则,设置典型分层端口结构,求解微分解耦数据方程,实现对电能系数的计量处理。分别从AD转换器量化误差、数值求积截断误差、同步误差三个角度着手,分析校准参量的取值结果,完成远程在线校准设计。实验结果表明:采用所提方法的总线电能表示数、支线电能表示数与理想示数之间的差值水平均能得到较好控制,与三轴同步校准方法相比,更符合维持电能表示数稳定性的实际应用需求。

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。

基于改进模糊层次分析法的智能电能表运行质量评估策略

文章将传统模糊层次分析法进行改进并应用于配电网电能表运行质量评价。模型将电能表运行质量采用准确率指标、故障率指标、可靠率指标,事件记录可靠性四类宏观指标进行评估并分别制定方案层指标。在数据的预处理工作之后通过专家打分法形成两两之间的成对比较矩阵,并基于反馈过程对主观性较强的评分权重进行调节;针对成对比较矩阵计算其最大特征值以及相应的最大特征向量,将该向量进行归一化处理得到各指标的评价权重,并基于最大特征值构建相关并进行一致性检验。最后采用所建立的模型对某地区配电网内电能表运行质量进行改进模糊层次评估,针对实际电能表的评估结果表明所建立的模型能够有效评价电能表的运行状态。

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。

数据与知识融合的电能表故障关联模型研究

当前各地积累了大量因故障拆回的电能表,但拆回表的价值尚未充分发掘。文中利用拆回表信息构建从“电能表故障现象”到“元器件故障”的关联模型给出了建立该模型的完整流程。首先对拆回表进行开盖检视,记录初步结果并进行数据筛分、清洗,获得故障现象与元器件故障之间的直接与间接关系;其次对于直接关系采用统计方法建模,对于间接关系则以层次分析法为桥梁进行建模,最终获得完整关联模型。文中还给出了该模型的应用实例与数据更新方法。通过实验证明了该方法有效性,所提方法可用于指导电能表的维护检修及生产流程改进。

基于季节性指数平滑法的电能表需求预测分析

随着智能电能表大规模普及应用,电能表需求数量日益庞大,采用经验人工估计容易造成电能表临时短缺和库存积压等问题。基于计量系统中的电能表历史安装数据,采用简单季节性模型、Winters加法模型和Winters乘法模型,并结合LSTM模型对结果进行对比分析,比较不同模型的优劣,确定电能表需求预测最优方法。实证结果表明:Winters乘法模型预测效果最好,预测值平均误差为2.46%,预测趋势符合实际情况。Winters乘法指数平滑法能够对电能表需求变化趋势进行科学合理预测,可以协助供电公司更加高效开展电能表运营管理,提高计量资产利用效率。

电能计量中异常电能表智能精准定位方法

为了提高异常电能表智能精准定位的准确性和召回率,本文设计了一种在电能计量中异常电能表智能精准定位的方法。该方法采用指数平滑法对电能计量中电能表的数据进行降噪处理,并采用归一化处理算法进一步优化数据,完成电能表数据预处理。通过匹配度算法初步筛选异常电能表,引入神经网络算法,并通过注意力机制和分类器优化该算法,构建异常电能表智能精准定位方法,完成电能计量中异常电能表智能精准定位。试验结果表明,该方法的定位准确率可达99.6%,定位召回率达99.8%,有效提高了电能计量中异常电能表定位的准确性。

电能表信息采集终端通信链路拥塞安全自动控制

电能表信息采集终端通信数据量较大,使得通信链路拥塞情况发生概率不断上升,为实现通信链路负载均衡以及数据传输安全,研究电能表信息采集终端通信链路拥塞安全自动控制方法。以链路瓶颈带宽、链路信息传输时延不超过限值,网络资源占有率与链路使用率方差最少构建链路拥塞自动控制目标函数,利用入侵杂草算法求解该模型,输出链路拥塞自动控制方案。在此基础上,引入条件随机场模型实现电能表信息加密式安全传输,完成链路拥塞安全自动控制。实验结果表明,所提方法应用下链路瓶颈带宽、链路信息传输时延均小于限值,网络资源占有率与链路使用率方差均有所下降,能够隐藏电能表信息原始数据特征,保证通信链路负载均衡和数据传输安全。

基于迁移学习的电能表运行状态评估方法

针对智能电能表运行状态评估维度单一、现场状态数据不平衡的问题,构建了一种基于迁移学习的电能表运行状态评估方法。首先,通过实验仿真获取不同运行状态下的电能表运行数据、环境数据以及属性数据,采用Adaboost算法构建运行特征、环境特征、属性特征与运行状态之间的关联模型;其次,通过迁移学习将实验室建立的Adaboost评估模型进行适应性调整,以适用于评估电能表现场实际运行状态。结果表明,所提方法在智能电能表状态识别的查准率、查全率以及调和分数等指标上均具有较好的识别性能。

电磁兼容检测用电能表检验装置的研制

针对电能表电磁兼容检测过程中辅助设备导致的测量重复率较低问题,基于场理论和电路原理,研制出性能优异的电磁兼容检测用电能表检验装置。本文研究了电能表电磁抗扰度实验过程产生电磁干扰的传输路径,分析了电能表检验装置承受的传导和辐射电磁干扰特性;结合干扰耦合方式、干扰频段和干扰强度,优化了装置电源驱动能力、干扰去耦能力、外壳电磁屏蔽效能和内部线缆布局;并提出合理的试验方案,验证了受干扰时装置的性能。最后,制订了电力行业标准DL/T 2556.2-2022《电力行业电磁兼容检测辅助设备第2部分:电磁兼容检测用电能表检验装置》,总结了电磁兼容检测辅助设备的技术要求和验证方法。

一种不须停电且无电量损失的电能表更换方法

现有电能表更换技术普遍存在若干问题,实用性较差。为此,文章提出一种实用性很强的电能表更换方法,该方法基本步骤是通过换表线先行并入新表,然后拆离旧表,最后装上新表。该方法具有不须用户停电、不存在电量损失、电量交接简单、绝缘防护完善等优点。

基于云技术的电能表校验装置远程计量

通过应用数字化技术实现电能表校验装置的远程计量。该方法使用软件控制被测设备与标准表,利用云技术使计量技术机构实验室与客户实验室之间数据互通,保障数据的可靠性与安全性。该方法与传统电能表校验装置计量相比,创新服务方式、提高服务效率,为其他计量领域实现远程计量提供借鉴参考。