Ad采样中去坏点方法和系统的制作方法
【技术领域】
[0001] 本发明涉及数据处理技术领域，特别是涉及一种AD采样中去坏点方法和系统。
【背景技术】
[0002] 电力系统中常常用到AD采样，如一体化环网柜，需要对电流数据进行AD采样，为 了解决采样过程中出现某一时刻采样值转换出错而导致后续计算出现偏差的问题，需要对 采样值进行去坏点处理。
[0003]目前，AD采样值的去坏点技术方案，传统的技术一般是采用与前一周期比较的方 式进行坏点判断，并且用前一个周期的相应采样值替代坏点位置的采样值。上述技术需要 较为简单，但是缺点在于无法判断多个坏点的情况，如果前一个周期也存在坏点或判断失 误的情况，后续的处理就会跟着出现误判，由此，也就无法判断该周期内对应位置出现较多 不在相应位置的采样值是否是坏点。
[0004] 由此可见，传统的技术对坏点的处理的效果和准确度较低，难以保证采样的可靠 性和准确性。
【发明内容】
[0005] 基于此，有必要针对坏点的处理的效果和准确度较低的问题，提供一种AD采样中 去坏点方法和系统。
[0006] -种AD采样中去坏点方法，包括如下步骤：
[0007] 获取采样数据的当前周期的当前采样值及其之前多个周期对应位置的n个前周 期采样值，n= 1，2, 3，…；
[0008] 根据所述当前周期的当前采样值和n个前周期采样值计算所述采样数据所产生 的变化值；
[0009] 根据所述变化值和设定门槛值确定采样数据中的坏点判据，包括高门槛值和低门 槛值；
[0010] 若所述变化值大于所述高门槛值或低于所述低门槛值，则判定对应位置的采样值 为坏点，并根据多个周期对应位置的采样值计算替换值，并用替换所述坏点的采样值。
[0011] -种AD采样中去坏点系统，包括：
[0012] 数据采样模块，用于获取采样数据的当前周期的当前采样值及其之前多个周期对 应位置的n个前周期采样值，n=l，2, 3,…；
[0013] 变化值计算模块，用于根据所述当前周期的当前采样值和n个前周期采样值计算 所述采样数据所产生的变化值；
[0014]门槛值设置模块，用于根据所述变化值和设定门槛值确定采样数据中的坏点判 据，包括高门槛值和低门槛值；
[0015] 坏点去除模块，用于若所述变化值大于所述高门槛值或低于所述低门槛值，则判 定对应位置的采样值为坏点，并根据多个周期对应位置的采样值计算替换值，并用替换所 述坏点的采样值。
[0016] 上述AD采样中去坏点方法和系统，利用前多个周期对应位置的采样值与本周期 的对应位置的采样值进行判断分析，分析该位置点的采样值是否在设置的高门槛和低门槛 值的范围内，从而判断出该周期的坏点，对坏点的处理的效果和准确度好，可以保证采样的 可靠性和准确性。
【附图说明】
[0017] 图1为一个实施例AD米样中去坏点方法流程图；
[0018] 图2为一个实施例AD采样中去坏点系统结构示意图。
【具体实施方式】
[0019] 下面结合附图对本发明的AD采样中去坏点方法和系统的【具体实施方式】作详细描 述。
[0020] 参考图1所示，图1为一个实施例AD采样中去坏点方法流程图，包括如下步骤：
[0021]S10,获取采样数据的当前周期的当前采样值及其之前多个周期对应位置的n个 前周期采样值，n= 1，2, 3，…；
[0022] 此步骤中，所获取的采样数据包括当前周期的采样值，还有当前周期之前多个周 期对应位置的n个采样值。
[0023]S20,根据所述当前周期的当前采样值和n个前周期采样值计算所述采样数据所 产生的变化值；
[0024] 在此步骤中，利用前面步骤获取的采样值计算所述采样数据所产生的变化值，用 于计算门槛值。
[0025] 在一个实施例中，计算变化值的步骤，可以包括如下：
[0026] |f(0)-f(-T) |-|f(-T)-f(-2T)|-……f(-(n-1)T)-f(-nT)
[0027] 其中，f(0)表示当前采样值，f(-nT)表示前n周期采样值，T表示周期。本实施例 的计算方法，可以较好地避免共模干扰。
[0028] S30,根据所述变化值和设定门槛值确定采样数据中的坏点判据，包括高门槛值和 低门槛值；
[0029] 在此步骤中，主要是根据采样数据的变化值和设定门槛值来计算坏点判据，这里 通过高门槛值和低门槛值构成的判断范围来作为坏点判据。
[0030] 在一个实施例中，计算高门槛值和低门槛值步骤，可以包括如下：
[0031] H=aXAX+q
[0032] L= 0XH
[0033] 其中，H表示高门槛值，L表示低门槛值，n表示设定门槛值，AX表示变化值，a 表示设定变化系数，0表示比例值。
[0034]S40,若所述变化值大于所述高门槛值或低于所述低门槛值，则判定对应位置的采 样值为坏点，并根据多个周期对应位置的采样值计算替换值，并用替换所述坏点的采样值。
[0035] 在此步骤中，通过分析该位置点的采样值是否在高门槛和低门槛值的范围内，从 而判断该周期的坏点；并且利用了之前多个周期对应位置的采样值计算替换值替换坏点的 采样值，实现去除坏点的目的，解决了AD采样过程中出现某一时刻采样值转换出错而导致 后续计算出现偏差的问题，有效地提高了采样可靠性和准确性。
[0036] 在一个实施例中，所述替换值计算公式可以如下：
[0037] f(0) ' =[f(-T)+f(-2T) +…+f(_nT)]/n
[0038] 其中，f(0)'表示替换值，f(-T)、f(-2T)、…、f(-nT)表示n个前周期采样值。
[0039] 上述实施例的方案，通过求平均值的方式，利用之前多个周期对应位置的采样值 的平均值替换坏点的采样值，能计算较为接近的替换值，进一步地提高了采样可靠性和准 确性。
[0040] 作为另一个实施例，本发明实施例的AD采样中去坏点方法，考虑到有效变化因 素，避免将正常有效变化的采样数据误判为坏点，在步骤S40的判定对应位置的采样值为 坏点过程中，还可以包括排除有效变化的处理过程，具体可以如下：
[0041] 统计所述采样数据的当前周期内各个采样点的采样值变化值大于所述高门槛值 或低于所述低门槛值的此次数k，若所述次数k超过设定次数，则判定采样数据变化为有效 变化，否则为无效变化，判定对应位置的采样值为坏点。
[0042] 针对于上述各实施例的技术方案，下面阐述本发明AD采样中去坏点方法更加具 体应用实例，以更加清晰本发明的技术方案。
[0043] 在本具体应用实例中，n= 〇. 2IN，a=