CN115480204A - 基于大数据推演的电流互感器运行误差在线评估优化方法 - Google Patents

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CN115480204A
CN115480204A CN202211203324.6A CN202211203324A CN115480204A CN 115480204 A CN115480204 A CN 115480204A CN 202211203324 A CN202211203324 A CN 202211203324A CN 115480204 A CN115480204 A CN 115480204A
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刘思成
周阳
张常春
陈勉舟
陈应林
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Wuhan Glory Road Intelligent Technology Co ltd
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Abstract

本发明涉及一种基于大数据推演的电流互感器运行误差在线评估优化方法，包括：采集变电站内同一母线上的电流互感器正常运行时的二次侧三相电流测量数据，用均值法选出稳定段三相电流测量数据；采用载流分级法将稳定段三相电流测量数据划分为各个量程的数据集；获取训练误差估计神经网络模型的训练数据集；用各个量程的数据集分别训练得到对应的各个误差估计神经网络模型；将待评估电流互感器的二次侧电流数据输入对应的训练完成的误差估计神经网络模型，输出得到待评估电流互感器的状态信息；提高了评估准确度，摆脱了对停电和实物标准器的依赖，可适用于不同原理或准确度等级的电流互感器，具有精度高、使用性强等优点。

Description

基于大数据推演的电流互感器运行误差在线评估优化方法
技术领域
本发明涉及电力计量在线监测技术领域，尤其涉及一种基于大数据推演的电流互感器运行误差在线评估优化方法。
背景技术
电流互感器（Current transformers）是电力***中的重要测量设备。其一次绕组串联在输变电主回路内，二次绕组则根据不同要求，分别接入测量仪表、继电保护或自动装置等设备，用于将一次回路的大电流变化为二次侧小电流，供测控保护计量设备安全采集。其准确可靠对于电力***的安全运行、控制保护、电能计量、贸易结算具有重大意义。
目前电流互感器误差评估通常采用离线校验或者在线校验的方法，通过直接比对法得到电流互感器的比差和角差。然而，这些方法的校验周期较长，现场接线复杂，工作效率低。为了完善电流互感器误差状态评估体系，亟需建立电流互感器误差状态评估方法，以及时发现其误差超差问题，减少电流互感器误差越限运行时间，指导互感器检测工作，从而保证电能计量的公平性。
发明内容
本发明针对现有技术中存在的技术问题，提供一种基于大数据推演的电流互感器运行误差在线评估优化方法，提高了评估准确度，摆脱了对停电和实物标准器的依赖，可适用于不同原理或准确度等级的电流互感器，具有精度高、使用性强等优点。
根据本发明的第一方面，提供了一种基于大数据推演的电流互感器运行误差在线评估优化方法，包括：
步骤1，采集变电站内同一母线上的电流互感器正常运行时的二次侧三相电流测量数据，用均值法选出稳定段三相电流测量数据；
步骤2，采用载流分级法将所述稳定段三相电流测量数据划分为各个量程的数据集；
步骤3，根据各电流互感器的个体误差与测量节点电流矢量和的物理关系获取训练误差估计神经网络模型的训练数据集，所述训练数据集包括所述误差估计神经网络模型的输入数据集和输出数据集；所述输入数据集为电流互感器误差真值与匝数比的乘积数据B和电流互感器二次电流值的序列数据X，所述输出数据集为电流互感器的额定变比序列数据T，TX=B；
步骤4，用所述步骤3中各个量程的数据集分别训练得到对应的各个所述误差估计神经网络模型；将待评估电流互感器的二次侧电流数据输入对应的训练完成的所述误差估计神经网络模型，输出得到所述待评估电流互感器的状态信息。
在上述技术方案的基础上，本发明还可以作出如下改进。
可选的，所述步骤1中用均值法选出稳定段三相电流测量数据的过程包括：
对采集到的电流幅值数据进行时标检查，对缺失的电流幅值数据按照公式（1）进行均值处理，得到所述稳定段三相电流数据；
Figure 610927DEST_PATH_IMAGE001
（1）
i为时标检查结果为缺失的数据点编号，Ampo为原始电流幅值数据,Amp为电流幅值缺失的数据点计算值。
可选的，所述步骤1中选出稳定段三相电流测量数据的过程还包括：
线路电流低于额定电流超过一定范围时，筛取额定量程50%及以上的所述三相电流测量数据。
可选的，所述步骤2中将所述稳定段三相电流测量数据划分为各个量程的数据集 包括：
Figure 759012DEST_PATH_IMAGE002
、
Figure 49179DEST_PATH_IMAGE003
、
Figure 693524DEST_PATH_IMAGE004
和
Figure 537984DEST_PATH_IMAGE005
；
Figure 896284DEST_PATH_IMAGE006
（2）
其中，
Figure 900012DEST_PATH_IMAGE007
。
可选的，所述步骤3中获取所述训练数据集的方法包括：
步骤301，定义并确定一次侧线路与二次侧线路的电流值之间的比值差
Figure 888828DEST_PATH_IMAGE008
与相位 差
Figure 345217DEST_PATH_IMAGE009
，i表示第i条线路；
步骤302，根据二次侧线路的电流测量值
Figure 271322DEST_PATH_IMAGE010
和所述比值差
Figure 4923DEST_PATH_IMAGE008
与所述相位差
Figure 554853DEST_PATH_IMAGE009
计 算得到一次侧线路的电流真值的幅值
Figure 373905DEST_PATH_IMAGE011
；m和r均表示三相电路中的相序；
步骤303，根据所述一次侧线路的电流真值的幅值
Figure 667483DEST_PATH_IMAGE011
得到一次侧线路的电流真值
Figure 488546DEST_PATH_IMAGE012
；
步骤304，根据基尔霍夫电流定律得到
Figure 350323DEST_PATH_IMAGE013
；用向量X和向量T的乘积TX表 示每个电流互感器二次电流值的序列数据和对应电流互感器的额定变比序列数据的乘积， 得到
Figure 187829DEST_PATH_IMAGE014
，即TX=0；
步骤305，计算并记录电流偏差真值与匝数比的乘积为B。
可选的，所述步骤301中所述比值差
Figure 426043DEST_PATH_IMAGE015
；其中，
Figure 163930DEST_PATH_IMAGE016
，
Figure 55662DEST_PATH_IMAGE017
和
Figure 646044DEST_PATH_IMAGE018
分别为 一次侧和二次侧的电流测量值，
Figure 891211DEST_PATH_IMAGE019
和
Figure 578545DEST_PATH_IMAGE020
分别为一次侧和二次侧的线圈匝数。
可选的，所述步骤302中所述二次侧线路的电流测量值
Figure 313282DEST_PATH_IMAGE021
；
Figure 827178DEST_PATH_IMAGE016
，
Figure 531829DEST_PATH_IMAGE022
表示一次侧线路的电流真值的相位，e表示自然常数e,j表示复数；
所述步骤303所述一次侧线路的电流真值
Figure 745773DEST_PATH_IMAGE023
。
可选的，所述步骤4还包括：
将待评估电流互感器的二次侧电流数据输入对应的训练完成的所述误差估计神 经网络模型后，根据所述误差估计神经网络模型的输出计算比值误差估计值
Figure 57936DEST_PATH_IMAGE024
；
设置所述比值误差估计值
Figure 419648DEST_PATH_IMAGE024
的各个区间范围对应的所述待评估电流互感器的各 个状态，根据所述待评估电流互感器的比值误差估计值所属区间范围确定对应的状态信 息。
可选的，所述比值误差估计值
Figure 567470DEST_PATH_IMAGE025
；
Figure 104762DEST_PATH_IMAGE026
表示所述误差估计神经网络模 型输出的所述电流互感器的修正变比序列数据中第i个互感器的修正变比。
可选的，所述电流互感器的各个状态包括：正常、告警和异常。
本发明提供的一种基于大数据推演的电流互感器运行误差在线评估优化方法，构建各CT个体误差与测量值节点电流矢量和的物理关系，将偏差分布作为分布，将该分布的特征，和电流变比数据，利用RBM神经网络模型进行训练，将电流数据和误差输入得到的模型，即可得到CT误差估计值；提高了评估准确度，摆脱了对停电和实物标准器的依赖，可适用于不同原理或准确度等级的电流互感器，具有精度高、使用性强等优点。
附图说明
图1为本发明提供的一种基于大数据推演的电流互感器运行误差在线评估优化方法的流程图；
图2（a）为单相电流互感器的实施例的接线图；
图2（b）为图2（a）的等值电路图。
具体实施方式
以下结合附图对本发明的原理和特征进行描述，所举实例只用于解释本发明，并非用于限定本发明的范围。
图1为本发明提供的一种基于大数据推演的电流互感器运行误差在线评估优化方法的流程图，如图1所示，该在线评估优化方法包括：
步骤1，采集变电站内同一母线上的电流互感器正常运行时的二次侧三相电流测量数据，用均值法选出稳定段三相电流测量数据。
步骤2，采用载流分级法将稳定段三相电流测量数据划分为各个量程的数据集。
步骤3，根据各电流互感器的个体误差与测量节点电流矢量和的物理关系获取训练误差估计神经网络模型的训练数据集，训练数据集包括误差估计神经网络模型的输入数据集和输出数据集；输入数据集为电流互感器误差真值与匝数比的乘积数据B和电流互感器二次电流值的序列数据X，输出数据集为电流互感器的额定变比序列数据T，TX=B。
步骤4，用步骤3中各个量程的数据集分别训练得到对应的各个误差估计神经网络模型；将待评估电流互感器的二次侧电流数据输入对应的训练完成的误差估计神经网络模型，输出得到待评估电流互感器的状态信息。
本发明提供的一种基于大数据推演的电流互感器运行误差在线评估优化方法，通过构建各CT个体误差与测量值节点电流矢量和的物理关系，将偏差分布作为分布，将该分布的特征，和电流变比数据，利用RBM神经网络模型进行训练，将电流数据和误差输入得到的模型，即可得到CT误差估计值；提高了评估准确度，摆脱了对停电和实物标准器的依赖，可适用于不同原理或准确度等级的电流互感器，具有精度高、使用性强等优点。
实施例1
本发明提供的实施例1为本发明提供的一种基于大数据推演的电流互感器运行误差在线评估优化的实施例，结合图2（a）和图2（b）可知，该实施例包括：
步骤1，采集变电站内同一母线上的电流互感器正常运行时的二次侧三相电流测量数据，用均值法选出稳定段三相电流测量数据。
在一种可能的实施例方式中，步骤1中用均值法选出稳定段三相电流测量数据的过程包括：
电网中电流波动较大，电流数据中将会存在较多的数据断点，因此对采集到的电流幅值数据，依次进行时标检查，对于缺失的电流幅值数据，依据公式（1）进行改进后的均值法处理，解决电流数据断点问题。
Figure 509198DEST_PATH_IMAGE001
（1）
i为时标检查结果为缺失的数据点编号，Ampo为原始电流幅值数据,Amp为电流幅值缺失的数据点计算值。
在一种可能的实施例方式中，步骤1中选出稳定段三相电流测量数据的过程还包括：
线路电流低于额定电流超过一定范围时，筛取额定量程50%及以上的三相电流测量数据。
对于电流互感器，当线路电流相较额定电流较低时，电流互感器本身误差较大，数据质量较低，因此筛取额定量程50%及以上的电流数据。
步骤2，采用载流分级法将稳定段三相电流测量数据划分为各个量程的数据集。
在一种可能的实施例方式中，步骤2中将稳定段三相电流测量数据划分为各个量 程的数据集包括：
Figure 295888DEST_PATH_IMAGE002
、
Figure 952129DEST_PATH_IMAGE003
、
Figure 202982DEST_PATH_IMAGE004
和
Figure 214538DEST_PATH_IMAGE005
。
为适应不同电流幅值下的互感器计量状态的准确评估，本专利采用了载流分级 法，将稳定段电流数据根据额定电流
Figure 222945DEST_PATH_IMAGE027
的百分比划分为四个集合：
Figure 948456DEST_PATH_IMAGE006
（2）
其中，
Figure 427716DEST_PATH_IMAGE007
。
步骤3，根据各电流互感器的个体误差与测量节点电流矢量和的物理关系获取训练误差估计神经网络模型的训练数据集，训练数据集包括误差估计神经网络模型的输入数据集和输出数据集；输入数据集为电流互感器误差真值与匝数比的乘积数据B和电流互感器二次电流值的序列数据X，输出数据集为电流互感器的额定变比序列数据T，TX=B。
在一种可能的实施例方式中，步骤3中获取训练数据集的方法包括：
步骤301，定义并确定一次侧线路与二次侧线路的电流值之间的比值差
Figure 49322DEST_PATH_IMAGE008
与相位 差
Figure 545025DEST_PATH_IMAGE009
，i表示第i条线路。
步骤302，根据二次侧线路的电流测量值
Figure 933281DEST_PATH_IMAGE010
和所述比值差
Figure 470310DEST_PATH_IMAGE008
与所述相位差
Figure 387451DEST_PATH_IMAGE009
计 算得到一次侧线路的电流真值的幅值
Figure 636030DEST_PATH_IMAGE011
；m和r均表示三相电路中的相序，即m和r表示A相、B 相或C相。
步骤303，根据所述一次侧线路的电流真值的幅值
Figure 437763DEST_PATH_IMAGE011
得到一次侧线路的电流真值
Figure 189819DEST_PATH_IMAGE012
。
步骤304，根据基尔霍夫电流定律得到
Figure 714079DEST_PATH_IMAGE013
；用向量X和向量T的乘积TX表 示每个电流互感器二次电流值的序列数据和对应电流互感器的额定变比序列数据的乘积， 得到
Figure 387637DEST_PATH_IMAGE014
，即TX=0。
步骤305，计算并记录电流偏差真值与匝数比的乘积（即对一次侧的影响）为B。
具体的，如图2（a）所示为单相电流互感器的实施例的接线图，图2（b）为图2（a）的等值电路图。
定义电流互感器比值差和相位差：
额定电流比为：
Figure 429280DEST_PATH_IMAGE028
（3）
利用磁势平衡得：
Figure 442366DEST_PATH_IMAGE029
（4）
因为存在
Figure 966889DEST_PATH_IMAGE030
，则一次电流值与二次电流值会存在比值差与相位差，比值误差：
Figure 393322DEST_PATH_IMAGE015
（5）
其中，
Figure 97710DEST_PATH_IMAGE031
为额定电流比，
Figure 965303DEST_PATH_IMAGE017
和
Figure 395148DEST_PATH_IMAGE018
分别为一次侧和二次侧的电流测量值，
Figure 43298DEST_PATH_IMAGE019
和
Figure 115159DEST_PATH_IMAGE020
分别为一次侧和二次侧的线圈匝数。
计算三相电流测量值与电流测量真值关系。
评估群体的三相电流测量值构成测试数据集，测试数据集由同一母线上各线路电流真值与不同的CT的个体误差（比值差、相位差）组成。由基尔霍夫电流定律决定：同一母线上各线路电流真值构建的节点电流矢量和为0，但是测量数据集因为包含每台CT的个体误差，且个体误差因各台CT存在物理差异，各不相同，导致由测量值构建的节点电流矢量和不为0，故该节点电流矢量和与各CT的个体误差有关。
一次侧线路的电流真值记为：
Figure 194848DEST_PATH_IMAGE023
（6）
其中，
Figure 202119DEST_PATH_IMAGE012
表示一次侧线路的电流真值，
Figure 196619DEST_PATH_IMAGE011
表示一次侧线路的电流真值的幅值，r表 示相序（r=A、B、C），i为第i条线路，
Figure 681958DEST_PATH_IMAGE022
表示一次侧线路的电流真值的相位。
二次侧线路的电流测量值记为：
Figure 711094DEST_PATH_IMAGE032
（7）
其中，
Figure 623687DEST_PATH_IMAGE012
为各线路电流真值，
Figure 371063DEST_PATH_IMAGE010
为各线路电流测量值，
Figure 713224DEST_PATH_IMAGE008
为相应的比值差，
Figure 268970DEST_PATH_IMAGE033
为 相应的相位差，共n条线路，m表示相序（m=A、B、C），
Figure 352464DEST_PATH_IMAGE034
，
Figure 55978DEST_PATH_IMAGE035
表示一次侧线路的电流真值 的相位，e表示自然常数e,j表示复数。
根据基尔霍夫电流定律，有：
Figure 945436DEST_PATH_IMAGE013
（8）
其中：
Figure 57486DEST_PATH_IMAGE012
为各线路电流真值，
Figure 702094DEST_PATH_IMAGE010
为各线路电流测量值，
Figure 768271DEST_PATH_IMAGE008
为相应的比值差，
Figure 461420DEST_PATH_IMAGE036
为 相应的相位差，共n条线路。
根据基尔霍夫电流定律，建立判断模型。
在载流分级的基础上，分别对四个数据集进行如下操作建立模型。根据基尔霍夫 电流定律
Figure 991759DEST_PATH_IMAGE013
在理想情况下，节点流经电流值为0。将稳定段三相电流数据Amp（i） 记作xi（i<=n)，n为线路数，即电流互感器的数量，记ti为二次侧与一次侧的变比（额定变 比），由基尔霍夫电流定律KCL可得到
Figure 915590DEST_PATH_IMAGE037
，用向量X和向量T的乘积TX，表示每个电 流互感器二次电流值的序列数据，和对应电流互感器的额定变比序列数据的乘积，即TX=0。 记录本区域有条件进行电流互感器离线检测的数据，得到电流互感器误差（比差）真值E，计 算并统计电流互感器的额定变比序列数据乘以二次电流值的序列数据即TX，计算并记录电 流偏差真值与匝数比的乘积（即对一次侧的影响）为B，（
Figure 221DEST_PATH_IMAGE038
），其为一个均值为μ、标 准差为σ的正态分布，即B~N(μ,σ)，T、X、B均为某时刻广域CT数据，综上得到TX=B。
步骤4，用步骤3中各个量程的数据集分别训练得到对应的各个误差估计神经网络模型；将待评估电流互感器的二次侧电流数据输入对应的训练完成的误差估计神经网络模型，输出得到待评估电流互感器的状态信息。
将不同时间的T、X、B数据作为数据集，用于训练受限玻尔兹曼机（RBM）神经网络模型，该模型是神经网络中一种特殊拓扑结构，该模型适合分布的输入，虽然性能较差但本场景下的数据量不会影响效率，将X和B~N(μ，σ)作为输入数据，T作为输出数据，通过训练得到模型M，根据载流分级的结果得到4个模型，分别记作M1、M2、M3和M4。
在一种可能的实施例方式中，步骤4还包括：
将待评估电流互感器的二次侧电流数据输入对应的训练完成的误差估计神经网 络模型后，根据误差估计神经网络模型的输出计算比值误差估计值
Figure 169165DEST_PATH_IMAGE024
。
在进行互感器状态预测时根据载流分级的结果导入对应的模型M，即导入B和待测时刻互感器二次侧电流序列数据X’，输出T’，此为修正后的变比，计算比值误差估计值。
在一种可能的实施例方式中，比值误差估计值
Figure 881906DEST_PATH_IMAGE025
；
Figure 242218DEST_PATH_IMAGE026
表示误差估计 神经网络模型输出的电流互感器的修正变比序列数据中第i个互感器的修正变比。
设置比值误差估计值
Figure 407620DEST_PATH_IMAGE024
的各个区间范围对应的待评估电流互感器的各个状态，根 据待评估电流互感器的比值误差估计值所属区间范围确定对应的状态信息。
在一种可能的实施例方式中，电流互感器的各个状态包括：正常、告警和异常。
具体的，根据载流分级结果，将电流互感器二次侧电流数据对应使用模型M1、M2、 M3和M4，计算误差估计值
Figure 317938DEST_PATH_IMAGE024
,并通过阈值法输出电流互感器状态信息。
设置比值误差估计值
Figure 885186DEST_PATH_IMAGE024
的各个区间范围对应的待评估电流互感器的各个状态的 一个实施例可以为：
1）当误差
Figure 714602DEST_PATH_IMAGE024
落入区间[-0.1776%,0.1776%]时，对应CT发生超差的概率将不高于 38.26%，给予“正常”信息。
2）当误差
Figure 475622DEST_PATH_IMAGE024
落入区间[-0.2735%,-0.1776%),(0.1776%,0.2735%]时，对应CT发生 超差的概率将高于38.26%而不高于83.65%，给予“告警”信息。
3）当误差
Figure 376582DEST_PATH_IMAGE024
落入区间[-∞,-0.2735%)，(0.2735%,∞]时，对应CT发生超差的概率 将高于83.65%，给予“异常”信息。
本发明实施例提供的一种基于大数据推演的电流互感器运行误差在线评估优化方法，构建各CT个体误差与测量值节点电流矢量和的物理关系，将偏差分布作为分布，将该分布的特征，和电流变比数据，利用RBM神经网络模型进行训练，将电流数据和误差输入得到的模型，即可得到CT误差估计值；提高了评估准确度，摆脱了对停电和实物标准器的依赖，可适用于不同原理或准确度等级的电流互感器，具有精度高、使用性强等优点。
需要说明的是，在上述实施例中，对各个实施例的描述都各有侧重，某个实施例中没有详细描述的部分，可以参见其它实施例的相关描述。
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、***、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。
本发明是参照根据本发明实施例的方法、设备（***）、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述。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、嵌入式计算机或者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。
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。
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。
尽管已描述了本发明的优选实施例，但本领域内的技术人员一旦得知了基本创造概念，则可对这些实施例作出另外的变更和修改。所以，所附权利要求意欲解释为包括优选实施例以及落入本发明范围的所有变更和修改。
显然，本领域的技术人员可以对本发明进行各种改动和变型而不脱离本发明的精神和范围。这样，倘若本发明的这些修改和变型属于本发明权利要求及其等同技术的范围之内，则本发明也意图包括这些改动和变型在内。

Claims (10)

1.一种基于大数据推演的电流互感器运行误差在线评估优化方法，其特征在于，所述在线评估优化方法包括：
步骤1，采集变电站内同一母线上的电流互感器正常运行时的二次侧三相电流测量数据，用均值法选出稳定段三相电流测量数据；
步骤2，采用载流分级法将所述稳定段三相电流测量数据划分为各个量程的数据集；
步骤3，根据各电流互感器的个体误差与测量节点电流矢量和的物理关系获取训练误差估计神经网络模型的训练数据集，所述训练数据集包括所述误差估计神经网络模型的输入数据集和输出数据集；所述输入数据集为电流互感器误差真值与匝数比的乘积数据B和电流互感器二次电流值的序列数据X，所述输出数据集为电流互感器的额定变比序列数据T，TX=B；
步骤4，用所述步骤3中各个量程的数据集分别训练得到对应的各个所述误差估计神经网络模型；将待评估电流互感器的二次侧电流数据输入对应的训练完成的所述误差估计神经网络模型，输出得到所述待评估电流互感器的状态信息。
2.根据权利要求1所述的在线评估优化方法，其特征在于，所述步骤1中用均值法选出稳定段三相电流测量数据的过程包括：
对采集到的电流幅值数据进行时标检查，对缺失的电流幅值数据按照公式（1）进行均值处理，得到所述稳定段三相电流数据；
Figure 800941DEST_PATH_IMAGE001
（1）
i为时标检查结果为缺失的数据点编号，Ampo为原始电流幅值数据,Amp为电流幅值缺失的数据点计算值。
3.根据权利要求1所述的在线评估优化方法，其特征在于，所述步骤1中选出稳定段三相电流测量数据的过程还包括：
线路电流低于额定电流超过一定范围时，筛取额定量程50%及以上的所述三相电流测量数据。
4.根据权利要求1所述的在线评估优化方法，其特征在于，所述步骤2中将所述稳定段 三相电流测量数据划分为各个量程的数据集包括：
Figure 188191DEST_PATH_IMAGE002
、
Figure 200010DEST_PATH_IMAGE003
、
Figure 554768DEST_PATH_IMAGE004
和
Figure 677444DEST_PATH_IMAGE005
；
Figure 152157DEST_PATH_IMAGE006
（2）
其中，
Figure 866035DEST_PATH_IMAGE007
。
5.根据权利要求1所述的在线评估优化方法，其特征在于，所述步骤3中获取所述训练数据集的方法包括：
步骤301，定义并确定一次侧线路与二次侧线路的电流值之间的比值差
Figure 458822DEST_PATH_IMAGE008
与相位差
Figure 650769DEST_PATH_IMAGE009
， i表示第i条线路；
步骤302，根据二次侧线路的电流测量值
Figure 996299DEST_PATH_IMAGE010
和所述比值差
Figure 867697DEST_PATH_IMAGE008
与所述相位差
Figure 665888DEST_PATH_IMAGE009
计算得 到一次侧线路的电流真值的幅值
Figure 661526DEST_PATH_IMAGE011
；m和r均表示三相电路中的相序；
步骤303，根据所述一次侧线路的电流真值的幅值
Figure 861563DEST_PATH_IMAGE011
得到一次侧线路的电流真值
Figure 402397DEST_PATH_IMAGE012
；
步骤304，根据基尔霍夫电流定律得到
Figure 953464DEST_PATH_IMAGE013
；用向量X和向量T的乘积TX表示每 个电流互感器二次电流值的序列数据和对应电流互感器的额定变比序列数据的乘积，得到
Figure 221635DEST_PATH_IMAGE014
，即TX=0；
步骤305，计算并记录电流偏差真值与匝数比的乘积为B。
6.根据权利要求5所述的在线评估优化方法，其特征在于，所述步骤301中所述比值差
Figure 525446DEST_PATH_IMAGE015
；其中，
Figure 486449DEST_PATH_IMAGE016
，
Figure 524812DEST_PATH_IMAGE017
和
Figure 81826DEST_PATH_IMAGE018
分别为一次侧和二次侧的电流测量值，
Figure 256456DEST_PATH_IMAGE019
和
Figure 388360DEST_PATH_IMAGE020
分 别为一次侧和二次侧的线圈匝数。
7.根据权利要求5所述的在线评估优化方法，其特征在于，所述步骤302中所述二次侧 线路的电流测量值
Figure 154497DEST_PATH_IMAGE021
；
Figure 764470DEST_PATH_IMAGE016
，
Figure 324765DEST_PATH_IMAGE022
表示一次侧线路的电流真值的 相位，e表示自然常数e,j表示复数；
所述步骤303所述一次侧线路的电流真值
Figure 643882DEST_PATH_IMAGE023
。
8.根据权利要求5所述的在线评估优化方法，其特征在于，所述步骤4还包括：
将待评估电流互感器的二次侧电流数据输入对应的训练完成的所述误差估计神经网 络模型后，根据所述误差估计神经网络模型的输出计算比值误差估计值
Figure 391258DEST_PATH_IMAGE024
；
设置所述比值误差估计值
Figure 804922DEST_PATH_IMAGE024
的各个区间范围对应的所述待评估电流互感器的各个状 态，根据所述待评估电流互感器的比值误差估计值所属区间范围确定对应的状态信息。
9.根据权利要求8所述的在线评估优化方法，其特征在于，所述比值误差估计值
Figure 203411DEST_PATH_IMAGE025
；
Figure 677117DEST_PATH_IMAGE026
表示所述误差估计神经网络模型输出的所述电流互感器的修正变比序 列数据中第i个互感器的修正变比。
10.根据权利要求8所述的在线评估优化方法，其特征在于，所述电流互感器的各个状态包括：正常、告警和异常。
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