电能计量设备自动化检定系统测量精度分析及校准算法

使用模糊神经网络算法对小负荷分布式双向电能计量用户的双电表差值计量算法进行改进设计。双电表数据分别形成多列神经网络,输出双电表的修正值,并对修正值进行加权累加为核心算法的解模糊计算,最终输出修真过后结果。经过仿真计算发现,改进差值算法较直接差值算法的误差控制能力提升10倍,且运行该算法的算力资源可以通过常规嵌入系统置入电表箱中。经过对现有用户2020年电费计量结果进行重新验算,对所有用户进行走访调查,发现用户对电费计量工作的主观评价提升17.4个百分点。因而电能计量设备自动化检定系统采用的改进措施可以适用于当前的双向供电计量需求,能够有针对性地核检及降低接触电阻的校准措施,具有一定的工程实现可行性。