一種基于多維影響量的電能表計量準(zhǔn)確性評估方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本發(fā)明涉及電工儀器儀表行業(yè)用電服務(wù)領(lǐng)域的方法，具體講涉及一種基于多維影 響量的電能表計量準(zhǔn)確性評估方法。
【背景技術(shù)】
[0002] 電能是人類生活中重要的能源，電能供應(yīng)和消耗的多少需要通過電能計量來實 現(xiàn)，電能計量的結(jié)果是電能供用雙方結(jié)算的依據(jù)，電能計量的精確性關(guān)系到電力供需雙方 的經(jīng)濟(jì)效益。
[0003] 作為國家強制檢定管理的計量器具之一，電能表在安裝之前要通過嚴(yán)格的準(zhǔn)確度 要求試驗、電氣要求試驗、電磁兼容試驗等一系列試驗測試，經(jīng)檢定合格方可投入使用，以 確保電能表運行的準(zhǔn)確、可靠。目前電能表的檢定、測試都是在實驗室設(shè)定的參比條件下進(jìn) 行的，所施加的干擾量通常是單一維度的。但是，由于我國幅員遼闊、氣候地形復(fù)雜多樣，各 地電網(wǎng)運行環(huán)境迥異，電能表的現(xiàn)場運行工況極其復(fù)雜，經(jīng)常出現(xiàn)多個干擾量同時偏離參 比條件的情況，很難保證電能表的現(xiàn)場運行工況與實驗室試驗測試環(huán)境一致，導(dǎo)致電能表 在實際電網(wǎng)運行環(huán)境中的計量性能與實驗室檢定結(jié)果存在偏差。
[0004] 由于電能表的運行誤差直接影響著電力貿(mào)易結(jié)算的準(zhǔn)確性和公正性，因此，需要 提供一種評估電能表在多維影響量運行環(huán)境中的計量準(zhǔn)確度的方法。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0005] 為克服上述現(xiàn)有技術(shù)的不足，本發(fā)明提供一種基于多維影響量的電能表計量準(zhǔn)確 性評估方法，綜合考慮了電壓、電流、溫度等多維現(xiàn)場電能表運行影響量，基于電能表歷史 試驗數(shù)據(jù)，建立了多維影響量下電能表計量性能模型，實現(xiàn)了對多維影響量下電能表計量 性能的準(zhǔn)確評估。同時，實現(xiàn)了對電能表歷史檢定數(shù)據(jù)和現(xiàn)場檢測數(shù)據(jù)的進(jìn)一步挖掘利用。
[0006] 實現(xiàn)上述目的所采用的解決方案為：
[0007] -種基于多維影響量的電能表計量準(zhǔn)確性評估方法，其特征在于，所述方法包括 如下步驟：
[0008] (1)根據(jù)多維影響參量設(shè)計模型拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)；
[0009] (2)建立多維影響量下電能表計量性能初始化模型；
[0010] (3)獲取電能表歷史試驗數(shù)據(jù)樣本；
[0011] (4)計算模型輸入層神經(jīng)元輸出；
[0012] (5)計算模型隱含層神經(jīng)元輸出；
[0013] (6)計算模型輸出層神經(jīng)元輸出；
[0014] (7)計算模型網(wǎng)絡(luò)對樣本組評估偏差值得STDEV ;
[0015] 若滿足精度要求，建立多維影響量下電能表計量性能模型；
[0016] 若不滿足精度要求，調(diào)整模型內(nèi)部神經(jīng)元參數(shù)，重復(fù)（4)-(7)，直到滿足精度要 求；
[0017] (8)采集實際現(xiàn)場多維影響數(shù)據(jù)；
[0018] (9)對多維影響量下運行電能表計量準(zhǔn)確性能進(jìn)行評估；
[0019] (10)得到現(xiàn)場運行電能表計量性能，結(jié)束評估。
[0020] 優(yōu)選的，所述步驟（1)中，所述模型拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)即模型的輸入層、隱含層和輸出層神 經(jīng)元的數(shù)量，以及各層神經(jīng)元之間的函數(shù)關(guān)系。神經(jīng)元即為節(jié)點。
[0021] 優(yōu)選的，所述步驟（2)中，所述模型基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)設(shè)計，電壓、電流、溫度等現(xiàn)場 影響量作為輸入，電能表計量誤差作為輸出。
[0022] 優(yōu)選的，所述步驟（3)中，選取電壓、電流和溫度電能表歷史實驗數(shù)據(jù)反復(fù)訓(xùn)練模 型網(wǎng)絡(luò)，直至計算模型對樣本組評估偏差值的STDEV滿足精度要求，確定模型網(wǎng)絡(luò)各層神 經(jīng)元之間的權(quán)值和閾值，由此得到多維影響量下電能表計量性能模型。
[0023] 優(yōu)選的，所述步驟（4)中，所述輸入層各神經(jīng)元都為一維輸入多維輸出結(jié)構(gòu)，輸入 元素為電壓、電流、功率因數(shù)、溫度、濕度和壓力等參數(shù)，這些參數(shù)的數(shù)值和單位并不統(tǒng)一， 為了對各輸入量進(jìn)行綜合考慮，需將其轉(zhuǎn)換為統(tǒng)一的評價標(biāo)準(zhǔn)。因此，模型在輸入層將采用 歸一化函數(shù)對各參數(shù)進(jìn)行歸一化處理；
[0024]
⑴
[0025] 由此即可得到模型輸入層的各元素的函數(shù)關(guān)系：
[0026]
(2)
[0027] 式中：
[0028] X1-各輸入層神經(jīng)元輸入值，這里為各種干擾因素的實測值；
[0029] 71-輸入層神經(jīng)元輸出值，即歸一化后的干擾因素值；
[0030] Xmax-輸入的最大值，即干擾因素的最大值；
[0031] Xmin-輸入的最小值，即干擾因素的最小值；
[0032] M為輸入元素數(shù)量最大值；
[0033] I1為中間量。
[0034] 優(yōu)選的，所述步驟（5)中，所述隱含層各神經(jīng)元為M維輸入一維輸出型結(jié)構(gòu)，且電 能表的誤差是在正負(fù)區(qū)間變化，鑒于此我們將隱含層的激發(fā)函數(shù)選為對稱型Sigmoid函 數(shù)；
[0035]
(3)
[0036] 由此即可得到模型隱含層的各元素的函數(shù)關(guān)系；
[0037]
⑷
[0038] y]為各隱含層神經(jīng)元輸入值，也是第j個輸入層神經(jīng)元的輸出值；
[0039] yi'為隱含層神經(jīng)元輸出值；
[0040] Wj為隱含層神經(jīng)元的權(quán)系數(shù)；
[0041] I1'為中間量；
[0042] Θ i'為隱含層神經(jīng)元的修正閾值。
[0043] 優(yōu)選的，所述步驟（6)中，
[0044] 模型輸出層神經(jīng)元為M維輸入一維輸出結(jié)構(gòu)，其輸出為電能表計量誤差，因此，輸 出層激發(fā)函數(shù)采用線性函數(shù)，以保證輸出的范圍；
[0045]
(5)
[0046] 由此即可得到模型輸出層的各元素的函數(shù)關(guān)系；
[0047]
(6)
[0048] y/為各輸出層神經(jīng)元輸入值，也是第j個隱含層神經(jīng)元的輸出值；
[0049] yi"為輸出層神經(jīng)元輸出值，即模型的評估結(jié)果電能表的計量誤差值；
[0050] w/為輸出層神經(jīng)元的權(quán)系數(shù)；
[0051] I "為中間量；
[0052] Θ "為輸出層神經(jīng)元的修正閾值。
[0053] 優(yōu)選的，所述步驟（7)中，計算模型網(wǎng)絡(luò)對樣本組評估偏差值得STDEV即標(biāo)準(zhǔn)偏 差，選用貝塞爾公式進(jìn)行計算： _4]
:(5)
[0055] Δ ε為模型網(wǎng)絡(luò)對樣本組評估偏差值；
[0056] ε Ε為模型網(wǎng)絡(luò)評估的誤差值；
[0057] ε Μ為電能表實測誤差值；
[0058] s ( Δ ε )為模型網(wǎng)絡(luò)對樣本組評估偏差值得標(biāo)準(zhǔn)偏差；
[0059] I；為模型網(wǎng)絡(luò)對樣本組評估偏差值的平均值；
[0060] η為樣本總數(shù)；
[0061] Δ ε 模型網(wǎng)絡(luò)對第i個樣本評估偏差值；
[0062] 所述精度要求為STDEV小于0· 00005。
[0063] 優(yōu)選的，所述步驟（9)中，所述評估為根據(jù)電能表的計量誤差評估電能表的計量 性能是否滿足其準(zhǔn)確度等級要求。
[0064] 與現(xiàn)有技術(shù)相比，本發(fā)明具有以下有益效果：
[0065] 本發(fā)明綜合考慮了電壓、電流、溫度等多維現(xiàn)場電能表運行影響量，基于電能表歷 史試驗數(shù)據(jù)，建立了多維影響量下電能表計量性能模型，無需對運行電能表新增試驗測試， 實現(xiàn)了對電能表歷史試驗數(shù)據(jù)的進(jìn)一步挖掘利用和