电能表失准分析方法、装置、设备及介质与流程

1.本发明属于电能表失准排查技术领域，具体涉及电能表失准分析。


背景技术：

2.电能表作为智能电网发展建设的核心设备，用电计量的准确性是电网管理工作的重点和难点。随着居民和工业的用电量不断增加，对智能电能表的精准计量要求越来越高。台区现场安装年限久远的电能表，受工作环境、设备老化、故障等因素影响，难免会出现电能表失准现象。现阶段供电企业多采用定期更换台区所有达到轮换周期的电能表或根据台区异常线损定期抽查方法来解决电能表失准问题，该类方法效率较低且维护成本较高。因此提出了在线检测电能表计量误差的构想，且目前已有对电能表失准分析进行了研究。目前常用的电能表失准分析方法主要是定性的相关性分析方法和定量的线性回归方法，但实际使用中会遇到以下问题：一是相关性分析一般为线性评价，而实际场景中的中低压台区存在大量的非线性特征；二是现有失准分析方法多为基于有功功率曲线方式，需要采集同一时刻的供电和耗电设备的有功功率数据，时间同步要求较高，实际现场实现时存在一定难度；三是由于超差表的个数为少数，利用常规的线性回归方法易发生过拟合现象。上述三个问题最终都会影响分析结果的准确性。


技术实现要素：

3.本发明的目的在于提供一种电能表失准分析方法、装置、设备及介质，以解决现有电能表失准分析方法不准确难以应用于实际现场的技术问题。
4.为实现上述目的，本发明采用如下技术方案予以实现：
5.第一方面，电能表失准分析方法，包括以下步骤：
6.分别获取子表电能量数据和总表电能量数据；
7.根据子表电能量数据和总表电能量数据计算累计滑差偏差曲线；
8.根据累计滑差偏差曲线建立自优化弹性网回归模型的迭代式；
9.求解所述优化弹性网回归模型的迭代式，得到最优解；
10.根据所述最优解生成线损电量回归拟合曲线；
11.根据所述线损电量回归拟合曲线和累计滑差偏差曲线计算拟合均方误差值；
12.根据拟合均方误差值判断电能表是否失准。
13.本发明的进一步改进在于：所述分别获取子表电能量数据和总表电能量数据时采用低压物联感知终端进行获取。
14.本发明的进一步改进在于：所述分别获取子表电能量数据和总表电能量数据时，具体包括以下步骤：
15.获取电能表表箱侧所有户表正向有功电能量小时冻结数据和反向有功电能量小时冻结数据，将正向有功电能量小时冻结数据和反向有功电能量小时冻结数据相加，得到子表电能量数据；
16.获取电能表表箱进线处正向有功电能量小时冻结数据和反向有功电能量小时冻结数据，将正向有功电能量小时冻结数据和反向有功电能量小时冻结数据相加，得到总表电能量数据。
17.本发明的进一步改进在于：所述分别获取子表电能量数据和总表电能量数据后，剔除子表电能量数据和总表电能量数据中的异常数据，所述异常数据包括存在数据漏电的数据、采集时间异常的数据和前后两组有效数据之间间隔大于4个采集周期的前组数据。
18.本发明的进一步改进在于：所述根据累计滑差偏差曲线建立自优化弹性网回归模型的迭代式时，具体包括以下步骤：
19.根据累计滑差偏差曲线采用传统弹性网回归模型建立目标函数；
20.采用传统弹性网回归模型的求解算法与newton-raphson迭代算法结合将目标函数进行变形，得到自优化弹性网回归模型的迭代式。
21.本发明的进一步改进在于：所述求解所述优化弹性网回归模型的迭代式，得到最优解时，具体包括以下步骤：
22.初始化优化弹性网回归模型的迭代式使权重系数为0，得到初始解；
23.根据newton-raphson迭代算法和初始解，遍历所有权重系数，得到当前条件下只有一个权重系数变量情况下的过程最优解；
24.当所有权重系数的变化在预设范围内或者到达最大迭代次数时，结束迭代，输出此时的过程最优解作为最优解。
25.本发明的进一步改进在于：所述根据拟合均方误差值判断电能表是否失准时，具体包括以下步骤：
26.将拟合均方误差值与第一预设值进行比较，小于第一预设值的为正常；
27.计算每个大于等于第一预设值的拟合均方误差值的电能能表计量误差估计系数；
28.将电能能表计量误差估计系数的绝对值大于第二预设值作为超差表。
29.第二方面，电能表失准分析装置，包括：
30.数据获取模块：用于获取子表电能量数据和总表电能量数据；
31.累计滑差偏差曲线生成模块：用于根据子表电能量数据和总表电能量数据计算累计滑差偏差曲线；
32.迭代式生成模块：用于根据累计滑差偏差曲线建立自优化弹性网回归模型的迭代式；
33.最优解计算模块：用于求解所述优化弹性网回归模型的迭代式，得到最优解；
34.回归拟合曲线生成模块：根据所述最优解生成线损电量回归拟合曲线；
35.拟合均方误差值计算模块：用于根据线损电量回归拟合曲线和累计滑差偏差曲线计算拟合均方误差值；
36.输出模块：用于根据拟合均方误差值判断电能表是否失准。
37.第三方面，一种计算机设备，包括存储器、处理器以及存储在存储器中并可在处理器上运行的计算机程序，处理器执行计算机程序时实现第一方面中的电能表失准分析方法。
38.第四方面，一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质存储有计算机程序，其特征在于，计算机程序被处理器执行时实现第一方面中的电能表失准分析方法。
39.与现有技术相比，本发明至少包括以下有益效果：
40.1、本发明提供的基于自优化弹性网回归算法的电能表失准分析方法，通过newton-raphson迭代算法，改进弹性网回归模型，优化模型参数，通过自优化迭代方式求解电能量偏差回归系数，然后通过拟合曲线与实际电能量滑差偏差值曲线的相似性和回归系数的大小最终定位超差表。本发明实现简单，仅需获取表箱内全部子表和总表的用电能量数据即可。
41.2、本发明对采集的总表和子表电能量数据做累计滑差处理，能够最大程度的降低表箱电能表截断误差的影响，同时该处理方法要求的累计数据周期也短，可以尽快地实现电能表计量失准的分析；
42.3、本发明采用数据采集和算法分析方式定位超差表计，可长期持续运行，节省人力物力，保证低压用电服务及管理水平。同时，本发明充分利用物联网、大数据、人工智能等新兴技术，有利于提高终端设备数字化、信息化、智能化水平。
43.4、相对于其他专利采用的功率曲线方案，本发明对采集的总表和子表电能量数据做累计滑差处理，具备以下优势：一是能够最大程度的降低表箱电能表截断误差的影响，保证分析结果的准确性，二是避免了功率数据采样要求的时间同步要求高的问题，现场采集易于实现；三是该处理方法要求的累计数据周期也短，可以尽快地实现电能表计量失准的分析。
附图说明
44.构成本发明的一部分的说明书附图用来提供对本发明的进一步理解，本发明的示意性实施例及其说明用于解释本发明，并不构成对本发明的不当限定。
45.在附图中：
46.图1为本发明电能表失准分析方法的流程图；
47.图2为本发明实施示例中表箱端拟合曲线和实际电能量偏差值曲线图；
48.图3为本发明电能表失准分析装置的系统框图。
具体实施方式
49.下面将参考附图并结合实施例来详细说明本发明。需要说明的是，在不冲突的情况下，本发明中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。
50.以下详细说明均是示例性的说明，旨在对本发明提供进一步的详细说明。除非另有指明，本发明所采用的所有技术术语与本发明所属领域的一般技术人员的通常理解的含义相同。本发明所使用的术语仅是为了描述具体实施方式，而并非意图限制根据本发明的示例性实施方式。
51.如图1所示，电能表失准分析方法，包括以下步骤：
52.s1、分别获取子表电能量数据和总表电能量数据；
53.作为本发明的一种优选实施方式，在s1中采用低压物联感知终端采集若干子表电能量数据和总表电能量数据；
54.在s1中具体包括以下步骤：
55.s11、获取电能表表箱侧所有户表正向有功电能量小时冻结数据和反向有功电能
量小时冻结数据，将正向有功电能量小时冻结数据和反向有功电能量小时冻结数据相加，得到子表电能量数据；
56.s12、获取电能表表箱进线处正向有功电能量小时冻结数据和反向有功电能量小时冻结数据，将正向有功电能量小时冻结数据和反向有功电能量小时冻结数据相加，得到总表电能量数据；
57.s2、剔除子表电能量数据和总表电能量数据中的异常数据；
58.在s2中，异常数据包括：存在数据漏电的数据、采集时间异常的数据和前后两组有效数据之间间隔大于4个采集周期的前组数据。
59.在s2中若有效数据组数小于两倍户表总数则返回s1重新获取电能表电能量小时冻结数据。
60.s3、根据剔除异常数据的子表电能量数据和总表电能量数据计算累计滑差偏差曲线；
61.在s3中获取累计滑差偏差曲线时，将总表电能量数据前后周期数据的差减去所有子表电能量数据前后周期数据的差，即：
[0062][0063]
式中，sk表示第k个数据采集点表箱电能量滑差偏差值，yk表示第k个数据采集点的总表电能量数据，x
ki
表示第k个数据采集点第i个子表的电能量读数，m表示子表总个数。
[0064]
s4、根据累计滑差偏差曲线建立自优化弹性网回归模型的迭代式；
[0065]
在s4中具体包括以下步骤：
[0066]
s41、根据累计滑差偏差曲线采用传统弹性网回归模型建立目标函数；
[0067][0068]
式中，δ表示电能表计量误差估计系数，其最优估值由权重系数λ和权重系数ρ两个参数决定，si为第i个数据采集点表箱电能量滑差偏差值；
[0069]
s42、采用传统弹性网回归模型的求解算法与newton-raphson迭代算法结合将目标函数进行变形，得到自优化弹性网回归模型的迭代式；
[0070][0071]
式中，表示电能表计量误差估计系数，矩阵x表示表箱内所有子表的电能量滑差偏差数据，矩阵s表示上述步骤计算的电能量滑差偏差值，k表示迭代次数，矩阵ω表示进行第k迭代自优化收缩系数矩阵。
[0072]
s5、求解所述优化弹性网回归模型的迭代式，得到最优解；
[0073]
在s5中，具体包括以下步骤：
[0074]
s51、初始化权重系数λ和ρ为0，得到初始解；
[0075]
s52、根据newton-raphson迭代算法和初始解，遍历所有权重系数，依次将其中一个权重系数当作变量，其他权重系数固定为上一次计算的结果当作常量，求出当前条件下只有一个权重系数变量的情况下的过程最优解；
[0076]
s53、当所有权重系数的变化在预设范围内或者到达最大迭代次数时，结束迭代，
输出此时的过程最优解作为最优解。
[0077]
s6、根据最优解生成线损电量回归拟合曲线；
[0078]
s7、根据线损电量回归拟合曲线和累计滑差偏差曲线计算拟合均方误差值；如图2所示；
[0079]
拟合均方误差值
[0080][0081][0082]
式中，ωk表示第i个点的拟合值。
[0083]
s8、根据拟合均方误差值判断电能表是否失准。
[0084]
在s8中具体包括以下步骤：
[0085]
将拟合均方误差值与第一预设值进行比较，小于第一预设值的为符合标准；
[0086]
计算每个大于等于第一预设值的拟合均方误差值的电能能表计量误差估计系数，δ＝[δ1,δ2,
…
,δn]
t
中对应每个用户的电能能表计量误差估计系数给出超差表清单，将电能能表计量误差估计系数的绝对值大于第二预设值的电能表定位为超差表。
[0087]
第一预设值为0.06，第二预设值为0.03。
[0088]
实施例2
[0089]
如图3所示，电能表失准分析装置，基于实施例1中的电能表失准分析方法，包括：
[0090]
数据获取模块：用于获取若干子表电能量数据和总表电能量数据；
[0091]
预处理模块：用于剔除若干子表电能量数据和总表电能量数据中的异常数据；
[0092]
累计滑差偏差曲线生成模块：用于根据若干子表电能量数据和总表电能量数据计算累计滑差偏差曲线；
[0093]
迭代式生成模块：用于根据累计滑差偏差曲线建立自优化弹性网回归模型的迭代式；
[0094]
最优解计算模块：用于根据优化弹性网回归模型的迭代式得到最优解；
[0095]
回归拟合曲线生成模块：用于根据最优解生成线损电量回归拟合曲线；
[0096]
拟合均方误差值计算模块：用于根据线损电量回归拟合曲线和累计滑差偏差曲线计算拟合均方误差值；
[0097]
输出模块：用于根据拟合均方误差值生成电能表失准分析报告。
[0098]
实施例3
[0099]
一种计算机设备，包括存储器、处理器以及存储在存储器中并可在处理器上运行的计算机程序，处理器执行计算机程序时实现实施例1的电能表失准分析方法。
[0100]
实施例4
[0101]
一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现实施例1的电能表失准分析方法。
[0102]
由技术常识可知，本发明可以通过其它的不脱离其精神实质或必要特征的实施方案来实现。因此，上述公开的实施方案，就各方面而言，都只是举例说明，并不是仅有的。所有在本发明范围内或在等同于本发明的范围内的改变均被本发明包含。
[0103]
本领域内的技术人员应明白，本发明的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本发明可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本发明可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、cd-rom、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
[0104]
本发明是参照根据本发明实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
[0105]
这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
[0106]
这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
[0107]
最后应当说明的是：以上实施例仅用以说明本发明的技术方案而非对其限制，尽管参照上述实施例对本发明进行了详细的说明，所属领域的普通技术人员应当理解：依然可以对本发明的具体实施方式进行修改或者等同替换，而未脱离本发明精神和范围的任何修改或者等同替换，其均应涵盖在本发明的权利要求保护范围之内。