CN113985339A - 智能电表的误差诊断方法及***、设备、存储介质 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种智能电表的误差诊断方法及***、设备、存储介质，所述误差诊断方法通过将整个台区分为总表区域和表箱区域，其特点是节点少、线路简单且线损可以忽略，因此，通过采用电量算法可以快速、准确地计算得到总表区域内各个表箱终端和表箱区域内各个户表的相对误差值，整个误差分析方案通过采用从上至下逐级传递进行相对误差计算的方式，可以快速、精准地得到各个户表的相对误差值，并且可以实现实时在线检测。同时，为了降低突发异常数据对于诊断结果的影响，提高户表误差诊断的准确度，采用了多个计量周期计算得到的误差值进行综合分析诊断，可以更加准确地评估每个户表是否存在误差异常，进一步提升了电表误差诊断的准确度。
Description
技术领域
本发明涉及智能电能表的误差分析技术领域，特别地，涉及一种智能电表的误差诊断方法及***、设备、计算机可读取的存储介质。
背景技术
在智能电网不断纵深发展的大背景下，智能电能表是支撑智能电网高级计量体系的关键设备，其计量的准确性和可靠性是保证电费结算和电力交易公平的基础，电能表经检定合格后方可投入现场运行。但是，在使用过程中，由于受到自然环境、内部元器件质量等因素的影响，会导致智能电能表发生故障、器件老化、器件失效等问题，同时存在人为窃电现象，直接影响到电能表计量准确度。因此电能表的现场检测是保障电网高效运行的关键，也是电网公司目前亟需解决的痛点、难点，低压台区智能电表的远程在线诊断，对于维持电网稳定、节约运维成本、保障用户用电权益都有着重大意义。目前，电网通常采用运行抽检的方式检测各个智能电表的误差，这种方式对用户影响大、电网投入高，同时抽样只能形成一个大致的误差评估，误差评估精度较差。因此，如何通过计量数据在线评估智能电表的误差是否正常，成为一个亟待解决的问题。
发明内容
本发明提供了一种智能电表的误差诊断方法及***、设备、计算机可读取的存储介质，以解决现有电网采取运行抽检的方式对智能电表的误差进行分析存在的误差诊断结果精度差、无法实现在线实时检测的技术问题。
根据本发明的一个方面，提供一种智能电表的误差诊断方法，包括以下内容：
步骤S1：从整个低压台区中构建出总表区域和表箱区域，所述总表区域由台区总表和多个表箱终端构成，所述表箱区域由表箱终端和表箱内的多个户表构成；
步骤S2：采用严格校准的高精度设备与台区总表同步计量，计算得到台区总表的相对误差值；
步骤S3：周期性计量台区总表、表箱终端和各个户表的电量数据，在一个计量周期内，基于台区总表的相对误差值采用电量算法计算得到各个表箱终端的相对误差值，并基于每个表箱终端的相对误差值采用电量算法计算得到其所属表箱区域内各户表的相对误差值；
步骤S4：针对多个计量周期，重复执行步骤S3，计算得到每个户表的多个误差值；
步骤S5：基于每个户表的多个误差值进行综合分析诊断，以评估每个户表是否存在误差异常。
进一步地，所述步骤S5包括以下内容：
步骤S51：预设一个初步合理误差区间，评估户表的多个相对误差值在初步合理误差区间内的频率，若该频率值小于预设阈值，则判定该户表的误差异常，若该频率值大于等于预设阈值，则进行下一步处理；
步骤S52：对户表在初步合理误差区间内的多个误差值进行处理，得到频数直方图，X轴为误差值，Y轴为频数；
步骤S53：设定一个固定长度的时间窗口，将该时间窗口在频数直方图的X轴上滑动，并计算每次滑动时时间窗口内的频数和，取频数和最大时时间窗口内的多个误差值；
步骤S54：基于频数和最大时时间窗口内的多个误差值计算得到户表的最终误差值；
步骤S55：设置一个二次合理误差区间，若计算得到的户表的最终误差值在该二次合理误差区间范围内，则判定该户表的误差正常，否则判定该户表的误差异常。
进一步地，所述步骤S54具体为：
若户表在频数和最大时的时间窗口内的误差值为X＝(x1,x2,...,xn)，令xi表示频数直方图的第i个小矩形在X轴上的中点，则计算：
其中，p(xi)表示时间窗口内户表误差值为xi的概率，E(X)表示时间窗口内多个误差值的期望值，即户表的最终误差值。
进一步地，所述步骤S3中基于台区总表的相对误差值采用电量算法计算得到各个表箱终端的相对误差值的过程具体为：
台区总表的电量等于各个表箱终端的电量之和，即：
其中，E总A实表示台区总表A相的实际电量，EjA实表示第j个表箱终端A相的实际电量，n表示台区总表A相下的表箱终端的数量；
令表箱终端或台区总表的相对误差为δ，δ＝(E测-E实)/E实，则E实＝E测/(1+δ)，其中，E测表示电量的测量值，E实表示电量的实际值；
得到相对误差值的多元方程：
其中，E总A测表示台区总表A相的电量测量值，EjA测表示第j个表箱终端A相的电量实际值，δ总A表示台区总表A相的相对误差值，δjA表示第j个表箱终端的相对误差值；
令x总A＝1/(1+δ总A)，xjA＝1/(1+δjA)，则多元方程
转化为一个齐次线性方程：
将台区总表的相对误差值和多个时间段的电量数据代入齐次线性方程
以得到一个多元线性方程组，对多元线性方程组进行求解得到xjA，进而计算得到各个表箱终端的相对误差值δjA。
进一步地，所述步骤S3中基于每个表箱终端的相对误差值采用电量算法计算得到其所属表箱区域内各户表的相对误差值时，针对一个计量周期内的多个时间段的电量数据也列出一个方程组，具体为：
其中，i表示一个计量周期内的第i个时间段，q表示一个计量周期内的时间段数量，EijA_m测表示表箱终端j的A相位下的第m个户表在第i个时间段的电量测量值，njA表示表箱终端j的A相下的户表数量，
δjA表示表箱终端j在A相位下的相对误差值，EijA测表示表箱终端j的A相位在第i个时间段的电量测量值；
对上述方程组进行转换：
经过转换后，上述方程组实质是线性方程组AX＝b，线性方程组中的方程数量为一个计量周期内计量的时间段数量q，自变量X＝{x1,x2,...,xm}为表箱终端j在A相位下的njA个户表的相对误差值，q＞njA；
将一个计量周期内的q个时间段的电量数据代入上述线性方程组，从q个方程中选择njA个方程进行求解，计算得到表箱终端j的A相位下的每个户表的相对误差值。
进一步地，所述步骤S3中计算各个户表的相对误差值的过程还包括以下内容：
将q个时间段的电量数据全部引入线性方程组AX＝b，然后逐个剔除方程，遍历计算剔除一个方程后剩余方程组系数矩阵的条件数，将剩余方程组系数矩阵条件数最小时对应的方程剔除，重复该剔除过程直至筛选得到njA个方程，进而求解得到该计量周期内的各个户表的相对误差值。
进一步地，所述计量周期为一天，并以1小时为时间间隔计量电量数据，则一个计量周期内包括24个时间段的电量数据，或者，以15分钟为时间间隔计量电量数据，则一个计量周期内包括96个时间段的电量数据。
另外，本发明还提供一种智能电表的误差诊断***，包括：
区域构建模块，用于从整个低压台区中构建出总表区域和表箱区域，所述总表区域由台区总表和多个表箱终端构成，所述表箱区域由表箱终端和表箱内的多个户表构成；
台区总表校准模块，用于采用严格校准的高精度设备与台区总表同步计量，计算得到台区总表的相对误差值；
计算分析模块，用于周期性计量台区总表、表箱终端和各个户表的电量数据，在每个计量周期内，基于台区总表的相对误差值采用电量算法计算得到各个表箱终端的相对误差值，并基于每个表箱终端的相对误差值采用电量算法计算得到其所属表箱区域内各户表的相对误差值，针对多个计量周期，计算得到每个户表的多个误差值；
误差诊断模块，用于基于每个户表的多个误差值进行综合分析诊断，以评估每个户表是否存在误差异常。
另外，本发明还提供一种设备，包括处理器和存储器，所述存储器中存储有计算机程序，所述处理器通过调用所述存储器中存储的所述计算机程序，用于执行如上所述的方法的步骤。
另外，本发明还提供一种计算机可读取的存储介质，用于存储对智能电表进行误差诊断的计算机程序，所述计算机程序在计算机上运行时执行如上所述的方法的步骤。
本发明具有以下效果：
本发明的智能电表的误差诊断方法，通过将整个台区分为两个误差分析区域，即总表区域和表箱区域，总表区域的分节点即为表箱区域的总节点，总表区域和表箱区域的特点是节点少、线路简单且线损可以忽略，因此，通过采用电量算法可以快速、准确地计算得到总表区域内各个表箱终端和表箱区域内各个户表的相对误差值，整个误差分析方案通过采用从上至下逐级传递进行相对误差计算的方式，可以快速、精准地得到各个户表的相对误差值，并且可以实现实时在线检测。同时，为了降低突发异常数据对于诊断结果的影响，提高户表误差诊断的准确度，采用了多个计量周期计算得到的误差值进行综合分析诊断，可以更加准确地评估每个户表是否存在误差异常，进一步提升了电表误差诊断的准确度。
另外，本发明的智能电表的误差诊断***同样具有上述优点。
除了上面所描述的目的、特征和优点之外，本发明还有其它的目的、特征和优点。下面将参照图，对本发明作进一步详细的说明。
附图说明
构成本申请的一部分的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。在附图中：
图1是本发明优选实施例的智能电表的误差诊断方法的流程示意图。
图2是本发明优选实施例的在低压台区中构建总表区域和表箱区域的拓扑结构示意图。
图3是图1中步骤S5的子流程示意图。
图4是本发明优选实施例中某台区25号表箱A相下的14号户表的频数直方图。
图5是本发明另一实施例的智能电表的误差诊断***的模块结构示意图。
具体实施方式
以下结合附图对本发明的实施例进行详细说明，但是本发明可以由下述所限定和覆盖的多种不同方式实施。
如图1所示，本发明的优选实施例提供一种智能电表的误差诊断方法，包括以下内容：
步骤S1：从整个低压台区中构建出总表区域和表箱区域，所述总表区域由台区总表和多个表箱终端构成，所述表箱区域由表箱终端和表箱内的多个户表构成；
步骤S2：采用严格校准的高精度设备与台区总表同步计量，计算得到台区总表的相对误差值；
步骤S3：周期性计量台区总表、表箱终端和各个户表的电量数据，在一个计量周期内，基于台区总表的相对误差值采用电量算法计算得到各个表箱终端的相对误差值，并基于每个表箱终端的相对误差值采用电量算法计算得到其所属表箱区域内各户表的相对误差值；
步骤S4：针对多个计量周期，重复执行步骤S3，计算得到每个户表的多个误差值；
步骤S5：基于每个户表的多个误差值进行综合分析诊断，以评估每个户表是否存在误差异常。
可以理解，本实施例的智能电表的误差诊断方法，通过将整个台区分为两个误差分析区域，即总表区域和表箱区域，总表区域的分节点即为表箱区域的总节点，总表区域和表箱区域的特点是节点少、线路简单且线损可以忽略，因此，通过采用电量算法可以快速、准确地计算得到总表区域内各个表箱终端和表箱区域内各个户表的相对误差值，整个误差分析方案通过采用从上至下逐级传递进行相对误差计算的方式，可以快速、精准地得到各个户表的相对误差值，并且可以实现实时在线检测。同时，为了降低突发异常数据对于诊断结果的影响，提高户表误差诊断的准确度，采用了多个计量周期计算得到的误差值进行综合分析诊断，可以更加准确地评估每个户表是否存在误差异常，进一步提升了电表误差诊断的准确度。
可以理解，如图2所示，在所述步骤S1中，将整个低压台区由上至下构建为总表区域和表箱区域这两级误差分析区域，在总表区域内，台区总表作为总节点，而各个表箱终端则作为分节点，同时这些表箱终端又作为各自表箱区域的总节点，而户表则作为表箱区域的分节点。通过在台区内构建总表区域和表箱区域这两级误差分析区域，采用从上至下逐级传递进行相对误差计算的方式，可以快速、精准地得到各个户表的相对误差值。
可以理解，在所述步骤S2中，由于台区总表作为从上至下逐级传递的误差分析架构的起始点，其误差值必须是已知的，以便于后续计算。因此，在本发明中，需预先测量得到台区总表的相对误差，具体采用严格校准的高精度设备与台区总表同步计量，从而可以计算得到台区总表在A、B、C三相各自的相对误差值。
可以理解，在所述步骤S3中，一个计量周期可以是一天，一个星期，甚至一个月，本发明优选采用一天作为一个计量周期。在一天内，可以以1小时为时间间隔采样台区总表、表箱终端和各个户表的电量数据，这将得到24个时间段的电量数据，或者，也可以以15分钟为时间间隔采样数据，从而可以得到96个时间段的电量数据。通过将整个台区划分为总表区域和表箱区域，这两个区域的特点是节点少、线路简单且线损可以忽略，因此，可以采用电量算法来分别计算总表区域和表箱区域中各节点的相对误差。
其中，基于台区总表的相对误差值采用电量算法计算得到各个表箱终端的相对误差值的过程具体为：
以总表区域的A相为例，理论上，台区总表的电量等于各个表箱终端的电量之和，即：
其中，E总A实表示台区总表A相的实际电量，EjA实表示第j个表箱终端A相的实际电量，n表示台区总表A相下的表箱终端的数量。
令表箱终端或台区总表的相对误差为δ，δ＝(E测-E实)/E实，则E实＝E测/(1+δ)，其中，E测表示电量的测量值，E实表示电量的实际值。
因此，可以得到相对误差值的多元方程：
其中，E总A测表示台区总表A相的电量测量值，EjA测表示第j个表箱终端A相的电量测量值，δ总A表示台区总表A相的相对误差值，δjA表示第j个表箱终端的相对误差值。
再令x总A＝1/(1+δ总A)，xjA＝1/(1+δjA)，则上述多元方程可以转化为一个齐次线性方程：
此时，即使对多个时间段进行电量统计，列出一个齐次线性方程组，但是由于齐次线性方程组有零解或者无穷多解，仍然无法求解出各个节点的相对误差。
但是，将台区总表的相对误差值作为已知值代入上述齐次线性方程组，从而就可以将上述的齐次线性方程组转化为普通的多元线性方程组，从而针对一个计量周期内的多个时间段进行电量统计，即可求得各个表箱终端的xjA，进而计算得到总表区域内各个表箱终端的相对误差δjA。
可以理解，针对台区总表的其它相位同样可以列出上述方程组，仅需将下标A替换为下标B或下标C即可。
可以理解，表箱区域内各分节点的相对误差计算过程与上述总表区域的计算过程大致相同，区别仅在于表箱区域内的总节点(表箱终端)的相对误差需要基于总表区域的误差计算结果得到。
同理，基于每个表箱终端的相对误差值采用电量算法计算得到其所属表箱区域内各户表的相对误差值的过程针对一个计量周期内的多个时间段也可以列出一系列的方程，具体为：
其中，i表示一个计量周期内的第i个时间段，q表示一个计量周期内的时间段数量，EijA_m测表示表箱终端j的A相位下的第m个户表在第i个时间段的电量测量值，njA表示表箱终端j在A相位下的户表数量，
δjA表示表箱终端j在A相位下的相对误差值，EijA测表示表箱终端j的A相位在第i个时间段的电量测量值。可以理解，针对表箱终端j的其它相位同样可以列出上述方程组，仅需将下标A替换为下标B或下标C即可。
由于表箱终端j在各个相位下的相对误差值已经通过表箱区域的电量数据计算得到，即δjA为已知值，可将上述方程组进行转换：
因此，经过转换后，上述方程组实质就是线性方程组AX＝b，方程数量为时间段数量q，自变量X＝{x1,x2,...,xm}为表箱终端j在A相位下的njA个户表的相对误差值，因此，求解njA个自变量至少需要njA个方程，而通常情况下方程数量q＞njA，例如以1小时为时间间隔进行采样可以在一天的计量周期内获得24个时间段的数据，以15分钟为时间间隔则可获得96个时间段的数据，而一个表箱终端在一个相位下的户表数量通常不会超过24个，因此，只需要从q个方程中选择njA个方程进行求解，即可满足上述方程组的求解要求，从而可以求得表箱终端j的A相位下的每个户表的相对误差值。
可以理解，由于总表区域和表箱区域的节点少、线路简单且线损可忽略，通过采用电量算法，通过总节点的电量等于分节点的电量之和列出相对误差的多元齐次线性方程组，并将多元齐次线性方程组转化为普通的多元一次线性方程组，可以快速收敛并得到精确度高的误差分析结果。对于电量算法，当在总表区域和表箱区域这两个局部区域应用时，由于节点少，同时局部区域内的线路线损可以忽略，可以得到较好的效果，而在整个台区应用时，由于节点多，线损随线路拓扑呈树状分割，线损复杂而且不可忽略，因而电量算法不适合直接应用于整个台区的误差计算。
作为优选的，所述步骤S3中计算各个户表的相对误差值的过程还包括以下内容：
将q个时间段的电量数据全部引入方程组，然后逐个剔除方程，遍历计算剔除一个方程后剩余方程组系数矩阵的条件数，将剩余方程组系数矩阵条件数最小时对应的方程剔除，重复该剔除过程直至筛选得到njA个方程，进而求解得到该计量周期内的各个户表的相对误差值。
可以理解，本发明考虑到一个计量周期内的时间段数量要远大于一个表箱终端在某一相位下的户表数量，即q远大于njA，此时，如何从q个时间段数据中筛选出njA笔数据来进行上述方程组的求解是需要进一步优化的问题。而在求解Ax＝b时，矩阵A的条件数cond(A)＝||A*||A-1||，条件数唯一决定了线性方程的解x受观测值b的噪声的影响程度：
其中，δb表示观测值b的噪声，δx表示解x的变化量，上式规定了线性方程的解x受观测值b影响的上、下界。比如，当条件数cond(A)＝10时，观测值变化100％，会导致解x最少变化10％，最多变化1000％。因此，本发明通过采用逐个剔除法，将q个方程剔除至njA个方程，一方面便于求解，另一方面也减少了条件数，消除了算法模型自适应性问题以及模型本身病态性所导致的解不精确而致使检定误差偏离的严重问题，提高了户表误差值的计算精度。
可以理解，在所述步骤S4中，本发明考虑到如果仅仅以一个计量周期内的户表误差结果来进行判断容易有失偏颇，尤其是某个计量周期内存在异常数据时会导致误差值计算结果的精度较差，为了全面了解、准确判断户表误差状况，本发明采用多个计量周期的数据进行求解，即计算得到多组线性方程组的解，从而得到每个户表的多个计量周期内的相对误差值，以便于后续进行综合分析。
可以理解，如图3所示，所述步骤S5具体包括以下内容：
步骤S51：预设一个初步合理误差区间，评估户表的多个相对误差值在初步合理误差区间内的频率，若该频率值小于预设阈值，则判定该户表的误差异常，若该频率值大于等于预设阈值，则进行下一步处理；
步骤S52：对户表在初步合理误差区间内的多个误差值进行处理，得到频数直方图，X轴为误差值，Y轴为频数；
步骤S53：设定一个固定长度的时间窗口，将该时间窗口在频数直方图的X轴上滑动，并计算每次滑动时时间窗口内的频数和，取频数和最大时时间窗口内的多个误差值；
步骤S54：基于频数和最大时时间窗口内的多个误差值计算得到户表的最终误差值；
步骤S55：设置一个二次合理误差区间，若计算得到的户表的最终误差值在该二次合理误差区间范围内，则判定该户表的误差正常，否则判定该户表的误差异常。
具体地，考虑到常用有功电表有0.5、1.0、2.0三个准确度等级，0.5级电表允许误差在±0.5％以内，1.0级电表允许误差在±1％以内，2.0级电表允许误差在±2％以内，而在实际应用中，调差质检过程电表的误差范围为：[-0.02,0.02]。因此，设置初步合理误差区间为[-0.05,0.05]，由于偶尔会出现总表与各分表的抄表日期前后不一，或者，各分表抄表计数未将分表的最后一位小数值抄入总数之内等设备误差影响，误差会存在少数异常波动。若户表的多个相对误差值有90％及以上在初步合理误差区间内，则可以初步认定该户表的误差正常，待进行进一步的评估。若户表的多个相对误差值在初步合理误差区间内的频率低于90％，则判定该户表的误差异常。当然，这个频率的预设阈值也可以是80％、85％、88％等，具体可以根据实际情况进行设定。
然后，将户表在初步合理误差区间内的多个相对误差值进行处理，处理得到频数直方图，X轴为误差值，Y轴为频数。如图4所示，为某台区25号表箱A相下的14号户表的频数直方图。
再设定一个固定长度的时间窗口，例如，固定长度为0.05，利用该时间窗口在频数直方图的X轴上滑动，并计算每次滑动时时间窗口内的频数和，取频数和最大的时间窗口在X轴上的范围[a，b]，b-a＝0.05，即在[a，b]这个误差值范围内的误差频数最大。
接下来在[a，b]这个误差值范围内确定户表最终的误差值。具体地，户表在[a，b]内的误差值为X＝(x1,x2,...,xn)，令xi表示直方图的第i个小矩形在X轴上的中点，则计算：
则：
其中，p(xi)表示[a，b]内户表误差值为xi的概率，E(X)表示[a，b]的误差范围的期望值，也即户表的最终误差值。
最后，设置一个二次合理误差区间，例如[-0.02,0.02]，若户表的最终误差值E(X)在该二次合理误差区间内时，则判定该户表的误差正常，否则判定该户表的误差异常。
通过对多个计量周期内的误差值计算结果进行分析，利用初步合理误差区间初步判断户表的误差是否正常，然后再利用频数直方图和时间窗口对正常的误差值进行处理，计算得到户表的最终误差值，将最终误差值与二次误差合理区间进行比对，进一步提升了户表误差的诊断准确度。
另外，如图5所示，本发明的另一实施例还提供一种智能电表的误差诊断***，优选采用上述实施例的误差诊断方法，所述误差诊断***包括：
区域构建模块，用于从整个低压台区中构建出总表区域和表箱区域，所述总表区域由台区总表和多个表箱终端构成，所述表箱区域由表箱终端和表箱内的多个户表构成；
台区总表校准模块，用于采用严格校准的高精度设备与台区总表同步计量，计算得到台区总表的相对误差值；
计算分析模块，用于周期性计量台区总表、表箱终端和各个户表的电量数据，在每个计量周期内，基于台区总表的相对误差值采用电量算法计算得到各个表箱终端的相对误差值，并基于每个表箱终端的相对误差值采用电量算法计算得到其所属表箱区域内各户表的相对误差值，针对多个计量周期，计算得到每个户表的多个误差值；
误差诊断模块，用于基于每个户表的多个误差值进行综合分析诊断，以评估每个户表是否存在误差异常。
可以理解，智能电表的误差诊断***，通过将整个台区分为两个误差分析区域，即总表区域和表箱区域，总表区域的分节点即为表箱区域的总节点，总表区域和表箱区域的特点是节点少、线路简单且线损可以忽略，因此，通过采用电量算法可以快速、准确地计算得到总表区域内各个表箱终端和表箱区域内各个户表的相对误差值，整个误差分析方案通过采用从上至下逐级传递进行相对误差计算的方式，可以快速、精准地得到各个户表的相对误差值，并且可以实现实时在线检测。同时，为了降低突发异常数据对于诊断结果的影响，提高户表误差诊断的准确度，采用了多个计量周期计算得到的误差值进行综合分析诊断，可以更加准确地评估每个户表是否存在误差异常，进一步提升了电表误差诊断的准确度。
可以理解，本实施例的***中的各个模块与上述方法实施例中的各个步骤相对应，故各个模块的具体工作过程在此不再赘述，参考上述方法实施例即可。
另外，本发明的另一实施例还提供一种设备，包括处理器和存储器，所述存储器中存储有计算机程序，所述处理器通过调用所述存储器中存储的所述计算机程序，用于执行如上所述的方法的步骤。
另外，本发明的另一实施例一种计算机可读取的存储介质，用于存储对智能电表进行误差诊断的计算机程序，所述计算机程序在计算机上运行时执行如上所述的方法的步骤。
一般计算机可读取存储介质的形式包括：软盘(floppy disk)、可挠性盘片(flexible disk)、硬盘、磁带、任何其与的磁性介质、CD-ROM、任何其余的光学介质、打孔卡片(punch cards)、纸带(paper tape)、任何其余的带有洞的图案的物理介质、随机存取存储器(RAM)、可编程只读存储器(PROM)、可抹除可编程只读存储器(EPROM)、快闪可抹除可编程只读存储器(FLASH-EPROM)、其余任何存储器芯片或卡匣、或任何其余可让计算机读取的介质。指令可进一步被一传输介质所传送或接收。传输介质这一术语可包含任何有形或无形的介质，其可用来存储、编码或承载用来给机器执行的指令，并且包含数字或模拟通信信号或其与促进上述指令的通信的无形介质。传输介质包含同轴电缆、铜线以及光纤，其包含了用来传输一计算机数据信号的总线的导线。
以上所述仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，对于本领域的技术人员来说，本发明可以有各种更改和变化。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。
Claims (10)
1.一种智能电表的误差诊断方法，其特征在于，包括以下内容：
步骤S1：从整个低压台区中构建出总表区域和表箱区域，所述总表区域由台区总表和多个表箱终端构成，所述表箱区域由表箱终端和表箱内的多个户表构成；
步骤S2：采用严格校准的高精度设备与台区总表同步计量，计算得到台区总表的相对误差值；
步骤S3：周期性计量台区总表、表箱终端和各个户表的电量数据，在一个计量周期内，基于台区总表的相对误差值采用电量算法计算得到各个表箱终端的相对误差值，并基于每个表箱终端的相对误差值采用电量算法计算得到其所属表箱区域内各户表的相对误差值；
步骤S4：针对多个计量周期，重复执行步骤S3，计算得到每个户表的多个误差值；
步骤S5：基于每个户表的多个误差值进行综合分析诊断，以评估每个户表是否存在误差异常。
2.如权利要求1所述的智能电表的误差诊断方法，其特征在于，所述步骤S5包括以下内容：
步骤S51：预设一个初步合理误差区间，评估户表的多个相对误差值在初步合理误差区间内的频率，若该频率值小于预设阈值，则判定该户表的误差异常，若该频率值大于等于预设阈值，则进行下一步处理；
步骤S52：对户表在初步合理误差区间内的多个误差值进行处理，得到频数直方图，X轴为误差值，Y轴为频数；
步骤S53：设定一个固定长度的时间窗口，将该时间窗口在频数直方图的X轴上滑动，并计算每次滑动时时间窗口内的频数和，取频数和最大时时间窗口内的多个误差值；
步骤S54：基于频数和最大时时间窗口内的多个误差值计算得到户表的最终误差值；
步骤S55：设置一个二次合理误差区间，若计算得到的户表的最终误差值在该二次合理误差区间范围内，则判定该户表的误差正常，否则判定该户表的误差异常。
3.如权利要求2所述的智能电表的误差诊断方法，其特征在于，所述步骤S54具体为：
若户表在频数和最大时的时间窗口内的误差值为X＝(x1,x2,...,xn)，令xi表示频数直方图的第i个小矩形在X轴上的中点，则计算：
其中，p(xi)表示时间窗口内户表误差值为xi的概率，E(X)表示时间窗口内多个误差值的期望值，即户表的最终误差值。
4.如权利要求1所述的智能电表的误差诊断方法，其特征在于，所述步骤S3中基于台区总表的相对误差值采用电量算法计算得到各个表箱终端的相对误差值的过程具体为：
台区总表的电量等于各个表箱终端的电量之和，即：
其中，E总A实表示台区总表A相的实际电量，EjA实表示第j个表箱终端A相的实际电量，n表示台区总表A相下的表箱终端的数量；
令表箱终端或台区总表的相对误差为δ，δ＝(E测-E实)/E实，则E实＝E测/(1+δ)，其中，E测表示电量的测量值，E实表示电量的实际值；
得到相对误差值的多元方程：
其中，E总A测表示台区总表A相的电量测量值，EjA测表示第j个表箱终端A相的电量实际值，δ总A表示台区总表A相的相对误差值，δjA表示第j个表箱终端的相对误差值；
令x总A＝1/(1+δ总A)，xjA＝1/(1+δjA)，则多元方程
转化为一个齐次线性方程：
将台区总表的相对误差值和多个时间段的电量数据代入齐次线性方程
以得到一个多元线性方程组，对多元线性方程组进行求解得到xjA，进而计算得到各个表箱终端的相对误差值δjA。
5.如权利要求4所述的智能电表的误差诊断方法，其特征在于，所述步骤S3中基于每个表箱终端的相对误差值采用电量算法计算得到其所属表箱区域内各户表的相对误差值时，针对一个计量周期内的多个时间段的电量数据也列出一个方程组，具体为：
其中，i表示一个计量周期内的第i个时间段，q表示一个计量周期内的时间段数量，EijA_m测表示表箱终端j的A相位下的第m个户表在第i个时间段的电量测量值，njA表示表箱终端j的A相下的户表数量，
δjA表示表箱终端j在A相位下的相对误差值，EijA测表示表箱终端j的A相位在第i个时间段的电量测量值；
对上述方程组进行转换：
经过转换后，上述方程组实质是线性方程组AX＝b，线性方程组中的方程数量为一个计量周期内计量的时间段数量q，自变量X＝{x1,x2,...,xm}为表箱终端j在A相位下的njA个户表的相对误差值，q＞njA；
将一个计量周期内的q个时间段的电量数据代入上述线性方程组，从q个方程中选择njA个方程进行求解，计算得到表箱终端j的A相位下的每个户表的相对误差值。
6.如权利要求5所述的智能电表的误差诊断方法，其特征在于，所述步骤S3中计算各个户表的相对误差值的过程还包括以下内容：
将q个时间段的电量数据全部引入线性方程组AX＝b，然后逐个剔除方程，遍历计算剔除一个方程后剩余方程组系数矩阵的条件数，将剩余方程组系数矩阵条件数最小时对应的方程剔除，重复该剔除过程直至筛选得到njA个方程，进而求解得到该计量周期内的各个户表的相对误差值。
7.如权利要求1所述的智能电表的误差诊断方法，其特征在于，所述计量周期为一天，并以1小时为时间间隔计量电量数据，则一个计量周期内包括24个时间段的电量数据，或者，以15分钟为时间间隔计量电量数据，则一个计量周期内包括96个时间段的电量数据。
8.一种智能电表的误差诊断***，其特征在于，包括：
区域构建模块，用于从整个低压台区中构建出总表区域和表箱区域，所述总表区域由台区总表和多个表箱终端构成，所述表箱区域由表箱终端和表箱内的多个户表构成；
台区总表校准模块，用于采用严格校准的高精度设备与台区总表同步计量，计算得到台区总表的相对误差值；
计算分析模块，用于周期性计量台区总表、表箱终端和各个户表的电量数据，在每个计量周期内，基于台区总表的相对误差值采用电量算法计算得到各个表箱终端的相对误差值，并基于每个表箱终端的相对误差值采用电量算法计算得到其所属表箱区域内各户表的相对误差值，针对多个计量周期，计算得到每个户表的多个误差值；
误差诊断模块，用于基于每个户表的多个误差值进行综合分析诊断，以评估每个户表是否存在误差异常。
9.一种设备，其特征在于，包括处理器和存储器，所述存储器中存储有计算机程序，所述处理器通过调用所述存储器中存储的所述计算机程序，用于执行如权利要求1～7任一项所述的方法的步骤。
10.一种计算机可读取的存储介质，用于存储对智能电表进行误差诊断的计算机程序，其特征在于，所述计算机程序在计算机上运行时执行如权利要求1～7任一项所述的方法的步骤。
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Legal Events
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| PB01 | Publication | ||
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| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
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| GR01 | Patent grant | ||
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