基于概率分布特征库与贝叶斯推断的负荷识别方法

目的:为解决在家庭用电环境中,由于存在负荷数量多、工况复杂且未知情况,导致负荷识别准确率低的问题。方法:提出三点改进方法:(1)一是基于稳态判定缓冲区的CUSUM窗口算法,可解决对运行波动趋势复杂的开事件错检问题;(2)二是基于概率分布特征库与贝叶斯决策的负荷识别方法,在负荷工况未知前提下构建特征库并应用于负荷辨识,添加负荷频次特征使用贝叶斯分类器解决模糊样本的识别问题,可用于负荷数量多的用电环境;(3)三是暂态尖峰向量提取方法,并将该特征有效解决特征相似负荷识别问题,增加分类维度。结果:经REDD数据集中12个功率大于80 W电器验证,平均F1分数93.72%。结论:这三种方法可以有效提高负荷识别精度,更适用于家庭用电场景。

静止式电能表脉冲群试验抗干扰能力提升

针对静止式电能表电快速瞬变脉冲群试验不合格率较高的情况,选取一款典型的单相静止式电能表进行分析,发现该表控制单元电源部分的地参考网络不完整,导致电快速瞬变脉冲群抗扰度试验不合格。优化PCB板布局后,该表符合GB/T 17215.211-2006和GB/T 17215.321-2008的电快速瞬变脉冲群抗扰度试验要求。

基于图像处理的电能表数字识别方法

针对电能表检测试验中,由于人工读数产生的效率低下和长期工作容易出错的问题,提出了一种基于数字图像识别的电能表数字识别方法。该方法首先对初始的电能表图像采用高斯滤波,二值化进行图像预处理,然后用连通域分割的方法进行数字字符分割,最后采用BP神经网络进行数字识别。试验结果表明,该方法识别准确率高,行之有效。

国际法制计量OIML证书企业质量信用现状研究

国际法制计量组织(OIML)证书制度是在经济全球化发展背景下建立的法制计量管理计量器具国际互认制度。OIML证书企业的质量信用不仅关乎用户和企业的切身利益,更关系到贸易、安全、健康与环境等领域的公共利益。通过调查、数据收集和统计分析相结合的方式,对我国OIML证书企业的质量信用开展调查、分析和研究。结果显示,我国OIML证书企业质量履约能力和履约行为总体较好,影响企业履约能力和企业质量信用水平的因素,除了企业质量信用评价指标国家标准规定的基本要求外,还有原材料质量、设备状态、环境条件、管理措施、社会责任履约情况和外部评价信息等。该文提出影响企业质量信用状况的两大类影响因素和基于信用风险的OIML获证企业质量信用风险监管模型。

电能表OIML-CS国际认证体系中我国特殊要求(ANR)技术分析

上海市计量测试技术研究院与浙江省计量科学研究院于2020年10月顺利通过新的A类电能表实验室的国际同行评审。中国发证机构——中国计量科学研究院正在向CIML的管理委员会(Management Committee,MC)申请增加能力,成为可颁发有功电能表A类OIML证书的发证机构。