CN117949886B - 互感器校验仪智能调控方法、***、电子设备及存储介质 - Google Patents
互感器校验仪智能调控方法、***、电子设备及存储介质 Download PDFInfo
- Publication number
- CN117949886B CN117949886B CN202410354106.5A CN202410354106A CN117949886B CN 117949886 B CN117949886 B CN 117949886B CN 202410354106 A CN202410354106 A CN 202410354106A CN 117949886 B CN117949886 B CN 117949886B
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- transformer
- equipment
- calibrator
- regulation
- verification
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Active
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 94
- 238000003860 storage Methods 0.000 title claims abstract description 17
- 238000012795 verification Methods 0.000 claims abstract description 138
- 230000008569 process Effects 0.000 claims description 29
- 238000011156 evaluation Methods 0.000 claims description 23
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 claims description 20
- 238000013210 evaluation model Methods 0.000 claims description 16
- 238000012163 sequencing technique Methods 0.000 claims description 16
- 238000010801 machine learning Methods 0.000 claims description 15
- 230000015654 memory Effects 0.000 claims description 14
- 238000012545 processing Methods 0.000 claims description 12
- 238000004590 computer program Methods 0.000 claims description 11
- 230000001105 regulatory effect Effects 0.000 claims description 9
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 claims description 7
- 238000012544 monitoring process Methods 0.000 claims description 7
- 238000013178 mathematical model Methods 0.000 claims description 6
- 230000035945 sensitivity Effects 0.000 claims description 6
- 238000012549 training Methods 0.000 claims description 6
- 238000012217 deletion Methods 0.000 claims description 5
- 230000037430 deletion Effects 0.000 claims description 5
- 238000010606 normalization Methods 0.000 claims description 5
- 125000004122 cyclic group Chemical group 0.000 claims description 3
- 230000009286 beneficial effect Effects 0.000 abstract description 4
- 238000004422 calculation algorithm Methods 0.000 description 9
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 7
- 230000008859 change Effects 0.000 description 5
- 230000006870 function Effects 0.000 description 4
- 238000011451 sequencing strategy Methods 0.000 description 4
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 3
- 238000005259 measurement Methods 0.000 description 3
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 description 3
- 206010063385 Intellectualisation Diseases 0.000 description 2
- 230000006399 behavior Effects 0.000 description 2
- 238000013480 data collection Methods 0.000 description 2
- 238000009826 distribution Methods 0.000 description 2
- 230000008713 feedback mechanism Effects 0.000 description 2
- 238000007726 management method Methods 0.000 description 2
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 2
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 2
- 238000005457 optimization Methods 0.000 description 2
- 239000002699 waste material Substances 0.000 description 2
- 230000002159 abnormal effect Effects 0.000 description 1
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 description 1
- 238000013528 artificial neural network Methods 0.000 description 1
- 230000005587 bubbling Effects 0.000 description 1
- 238000004140 cleaning Methods 0.000 description 1
- 230000001276 controlling effect Effects 0.000 description 1
- 230000001419 dependent effect Effects 0.000 description 1
- 238000011161 development Methods 0.000 description 1
- 230000010365 information processing Effects 0.000 description 1
- 238000012423 maintenance Methods 0.000 description 1
- 238000004519 manufacturing process Methods 0.000 description 1
- 239000013307 optical fiber Substances 0.000 description 1
- 238000007781 pre-processing Methods 0.000 description 1
- 238000007637 random forest analysis Methods 0.000 description 1
- 238000013468 resource allocation Methods 0.000 description 1
- 239000004065 semiconductor Substances 0.000 description 1
- 238000007619 statistical method Methods 0.000 description 1
- 238000012706 support-vector machine Methods 0.000 description 1
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01R—MEASURING ELECTRIC VARIABLES; MEASURING MAGNETIC VARIABLES
- G01R35/00—Testing or calibrating of apparatus covered by the other groups of this subclass
- G01R35/02—Testing or calibrating of apparatus covered by the other groups of this subclass of auxiliary devices, e.g. of instrument transformers according to prescribed transformation ratio, phase angle, or wattage rating
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Power Engineering (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Supply And Distribution Of Alternating Current (AREA)
Abstract
本发明涉及互感器校验的技术领域,特别是涉及一种互感器校验仪智能调控方法、***、电子设备及存储介质,其能够更好地优化调度方案,提高互感器校验仪的利用效率,有助于实现更高效、准确、智能的互感器校验工作;所述方法包括:获取调控区域内的互感器设备信息以及设定的互感器设备最长校验时间间隔;互感器设备信息包括互感器设备的地理位置、互感器设备的校验日志以及互感器设备的规格;确定调控时间窗口,并根据互感器设备的校验日志和互感器设备最长校验时间间隔,提取在调控时间窗口内需要校验的互感器设备,生成待校验互感器设备集合;获取在调控时间窗口内无校验计划的互感器校验仪,生成待使用互感器校验仪集合。
Description
技术领域
本发明涉及互感器校验的技术领域,特别是涉及一种互感器校验仪智能调控方法、***、电子设备及存储介质。
背景技术
随着电力行业的不断发展,互感器在电力***中的应用越来越广泛;互感器是电力***中重要的测量设备,其准确度直接影响到电力***的正常运行和电力计量;因此,互感器的校验工作是电力***维护的重要环节;然而,互感器的校验需要使用互感器校验仪,而互感器校验仪的数量有限,且分布在不同地区;如何合理地分配和调度互感器校验仪,提高其利用率和校验效率,是当前亟待解决的问题。
现有的互感器校验仪调度方法大多基于人工经验和简单的时间顺序进行调度,缺乏智能化的调度手段,无法根据实际情况进行动态调整;同时,现有的调度方法没有充分考虑到互感器在电力计量作业中的贡献程度,导致一些关键的互感器设备得不到及时的校验,从而影响到电力***的正常运行和电力计量。
发明内容
为解决上述技术问题,本发明提供一种能够更好地优化调度方案,提高互感器校验仪的利用效率,有助于实现更高效、准确、智能的互感器校验工作的互感器校验仪智能调控方法。
第一方面,本发明提供了互感器校验仪智能调控方法,所述方法包括:
获取调控区域内的互感器设备信息以及设定的互感器设备最长校验时间间隔;所述互感器设备信息包括互感器设备的地理位置、互感器设备的校验日志以及互感器设备的规格;
确定调控时间窗口,并根据互感器设备的校验日志和互感器设备最长校验时间间隔,提取在调控时间窗口内需要校验的互感器设备,生成待校验互感器设备集合;
获取在调控时间窗口内无校验计划的互感器校验仪,生成待使用互感器校验仪集合;
根据每个互感器设备在电力计量作业中的贡献程度,对待校验互感器设备集合中的互感器设备进行排序,获得待校验互感器设备序列;
针对待校验互感器设备序列中贡献程度最高的互感器设备,计算待使用互感器校验仪集合中每个互感器校验仪与之对应的调控指数;
将调控指数最高的互感器校验仪匹配为该互感器设备在调控时间窗口内的互感器校验仪,并将该互感器校验仪在待使用互感器校验仪集合中删除,将该互感器设备在待校验互感器设备序列中删除;
重复上述计算、匹配和删除过程,直至为待校验互感器设备集合中的每个互感器设备匹配唯一的互感器校验仪。
进一步地,生成待使用互感器校验仪集合的方法,包括:
建立互感器校验仪数据库,所述互感器校验仪数据库包含每个互感器校验仪的型号、状态、地理位置和校验历史记录;
在调控时间窗口内,查询互感器校验仪数据库,获取调控时间窗口内所有互感器校验仪的校验计划和状态,并识别在调控时间窗口内无校验计划的互感器校验仪;
将确定为无校验计划的互感器校验仪纳入待使用互感器校验仪集合。
进一步地,获得待校验互感器设备序列的方法,包括:
收集互感器设备的历史运行数据,包括电流、电压和功率;收集互感器设备的校验数据,包括校验结果、校验时间和校验人员;收集互感器设备的电力计量作业数据,包括电量计量和负荷监测;
确定互感器设备贡献度的评估指标,包括电流波动敏感度和电压稳定度;
根据确定的评估指标,利用数学模型量化互感器设备的贡献度;
选择机器学习模型进行贡献度评估,并利用收集到的历史运行数据对机器学习模型进行训练,得到贡献度评估模型;
根据贡献度评估模型的评估结果确定排序的依据,并对互感器设备进行排序,生成待校验互感器设备序列。
进一步地,计算调控指数的方法,包括:
确定待校验互感器设备的技术要求,收集每个待使用互感器校验仪的技术参数,通过比较待校验互感器设备的技术要求与每个校验仪的技术参数,计算技术匹配度分数;
评估每个互感器校验仪的性能,包括校验速度和自动化程度;
确定每个互感器校验仪和互感器设备的地理位置,计算校验仪和待校验互感器设备之间的距离;
确定匹配度分数、性能以及距离的权重,并对匹配度分数、性能以及距离进行归一化处理;
将归一化后的分数、性能以及距离分别与对应的权重相乘并将乘积相加,获得调控指数。
进一步地,为待校验互感器设备集合中的每个互感器设备匹配唯一的互感器校验仪的方法,包括:
检查待校验互感器设备集合是否为空,如果为空,说明所有互感器设备都已经成功匹配到互感器校验仪,此时结束调控过程;
如果待校验互感器设备集合不为空,则重新计算调控指数并完成互感器校验仪与互感器设备的匹配;匹配完成后,从待使用互感器校验仪集合中删除已匹配的互感器校验仪,同时从待校验互感器设备序列中删除已匹配的互感器设备;直到待校验互感器设备集合为空。
进一步地,所述互感器设备的地理位置通过GPS位置定位技术获取;互感器设备的校验日志包括上次校验时间、校验结果以及校验所需时间;互感器设备的规格包括互感器的型号、规格以及技术参数;互感器设备最长校验时间间隔根据互感器设备的规格设定。
进一步地,所述调控时间窗口是指进行互感器设备的校验调度的时间段;所述调控时间窗口根据互感器设备的历史校验数据以及电力***负荷情况确定。
另一方面,本申请还提供了互感器校验仪智能调控***,所述***包括:
信息获取模块,用于获取调控区域内的互感器设备信息和设定的互感器设备最长校验时间间隔;互感器设备信息包括互感器设备的地理位置、互感器设备的校验日志以及互感器设备的规格;
调控时间窗口确定模块,用于确定调控时间窗口,并利用互感器设备的校验日志和互感器设备最长校验时间间隔,提取在调控时间窗口内需要校验的互感器设备,生成待校验互感器设备集合;
互感器校验仪集合获取模块,用于获取在调控时间窗口内无校验计划的互感器校验仪,生成待使用互感器校验仪集合;
排序模块,用于根据每个互感器设备在电力计量作业中的贡献程度,对待校验互感器设备集合中的互感器设备进行排序,获得待校验互感器设备序列;
调控指数计算模块,用于针对待校验互感器设备序列中贡献程度最高的互感器设备,计算待使用互感器校验仪集合中每个互感器校验仪与之对应的调控指数;
匹配与删除模块,用于将调控指数最高的互感器校验仪匹配为该互感器设备在调控时间窗口内的互感器校验仪,并将该互感器校验仪在待使用互感器校验仪集合中删除,将该互感器设备在待校验互感器设备序列中删除;
循环模块,用于重复上述调控指数计算、匹配和删除过程,直至为待校验互感器设备集合中的每个互感器设备匹配唯一的互感器校验仪。
进一步地,利用互感器校验仪集合获取模块生成待使用互感器校验仪集合的方法,包括:
建立互感器校验仪数据库,所述互感器校验仪数据库包含每个互感器校验仪的型号、状态、地理位置和校验历史记录;
在调控时间窗口内,查询互感器校验仪数据库,获取调控时间窗口内所有互感器校验仪的校验计划和状态,并识别在调控时间窗口内无校验计划的互感器校验仪;
将确定为无校验计划的互感器校验仪纳入待使用互感器校验仪集合。
进一步地,利用排序模块获得待校验互感器设备序列的方法,包括:
收集互感器设备的历史运行数据,包括电流、电压和功率;收集互感器设备的校验数据,包括校验结果、校验时间和校验人员;收集互感器设备的电力计量作业数据,包括电量计量和负荷监测;
确定互感器设备贡献度的评估指标,包括电流波动敏感度和电压稳定度;
根据确定的评估指标,利用数学模型量化互感器设备的贡献度;
选择机器学习模型进行贡献度评估,并利用收集到的历史运行数据对机器学习模型进行训练,得到贡献度评估模型;
根据贡献度评估模型的评估结果确定排序的依据,并对互感器设备进行排序,生成待校验互感器设备序列。
进一步地,利用调控指数计算模块计算调控指数的方法,包括:
确定待校验互感器设备的技术要求,收集每个待使用互感器校验仪的技术参数,通过比较待校验互感器设备的技术要求与每个校验仪的技术参数,计算技术匹配度分数;
评估每个互感器校验仪的性能,包括校验速度和自动化程度;
确定每个互感器校验仪和互感器设备的地理位置,计算校验仪和待校验互感器设备之间的距离;
确定匹配度分数、性能以及距离的权重,并对匹配度分数、性能以及距离进行归一化处理;
将归一化后的分数、性能以及距离分别与对应的权重相乘并将乘积相加,获得调控指数。
进一步地,利用循环模块为待校验互感器设备集合中的每个互感器设备匹配唯一的互感器校验仪的方法,包括:
检查待校验互感器设备集合是否为空,如果为空,说明所有互感器设备都已经成功匹配到互感器校验仪,此时结束调控过程;
如果待校验互感器设备集合不为空,则重新计算调控指数并完成互感器校验仪与互感器设备的匹配;匹配完成后,从待使用互感器校验仪集合中删除已匹配的互感器校验仪,同时从待校验互感器设备序列中删除已匹配的互感器设备;直到待校验互感器设备集合为空。
进一步地,在信息获取模块中,所述互感器设备的地理位置通过GPS位置定位技术获取;互感器设备的校验日志包括上次校验时间、校验结果以及校验所需时间;互感器设备的规格包括互感器的型号、规格以及技术参数;互感器设备最长校验时间间隔根据互感器设备的规格设定。
进一步地,在调控时间窗口确定模块中,所述调控时间窗口是指进行互感器设备的校验调度的时间段;所述调控时间窗口根据互感器设备的历史校验数据以及电力***负荷情况确定。
第三方面,本申请提供了一种电子设备,包括总线、收发器、存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序,所述收发器、所述存储器和所述处理器通过所述总线相连,所述计算机程序被所述处理器执行时实现上述任意一项所述方法中的步骤。
第四方面,本申请还提供了一种计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序,所述计算机程序被处理器执行时实现上述任意一项所述方法中的步骤。
与现有技术相比本发明的有益效果为:
本发明利用北斗时频同步技术,通过获取互感器设备的地理位置、校验日志和规格等信息,实现对互感器校验仪的智能调度;这使得调度过程更加自动化和智能化,不依赖于人工经验,能够更好地适应电力***动态变化的需求;
本发明根据实际情况动态确定调控时间窗口,并根据互感器设备的校验日志和最长校验时间间隔提取需要校验的互感器设备;这种动态调整能够更灵活地适应不同区域、不同时间段的互感器校验需求,提高调度的灵活性和适应性;
在电力计量作业中,不同的互感器设备对电力***的贡献程度是不同的;传统的调度方法没有充分考虑到这一点,导致一些关键的互感器设备得不到及时的校验;通过本发明可以根据每个互感器设备在电力计量作业中的贡献程度进行排序,优先处理对电力计量作业贡献程度最高的互感器设备,使得调控更加精细化,能够更好地满足实际需求;
传统的调度方法往往会造成互感器校验仪的闲置和浪费,使得其利用率低下;通过计算互感器校验仪的调控指数,使得每个互感器校验仪与待校验互感器设备的匹配更为科学和合理;这种匹配方式能够更好地优化调度方案,提高互感器校验仪的利用效率;
通过实时获取调控区域内的互感器设备信息和互感器校验仪的使用情况,可以实现实时调控,保证调控的实时性和有效性,有助于及时发现和解决问题,减少对电力***的负面影响;
综上所述,上述方法通过智能化、精细化、自动化、高效化和实时性的手段,有效地解决了互感器校验仪调度中的问题;本发明不仅能够提高工作效率和数据的准确性和可靠性,还有助于实现更高效、准确、智能的互感器校验工作。
附图说明
图1是本发明的流程图;
图2是生成待校验互感器设备集合的流程图;
图3是生成待使用互感器校验仪集合的流程图;
图4是互感器校验仪智能调控***的结构图。
具体实施方式
在本申请的描述中,所属技术领域的技术人员应当知道,本申请可以实现为方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质。因此,本申请可以具体实现为以下形式:完全的硬件、完全的软件(包括固件、驻留软件、微代码等)、硬件和软件结合的形式。此外,在一些实施例中,本申请还可以实现为在一个或多个计算机可读存储介质中的计算机程序产品的形式,该计算机可读存储介质中包含计算机程序代码。
上述计算机可读存储介质可以采用一个或多个计算机可读存储介质的任意组合。计算机可读存储介质包括:电、磁、光、电磁、红外或半导体的***、装置或器件,或者以上任意的组合。计算机可读存储介质更具体的例子包括:便携式计算机磁盘、硬盘、随机存取存储器、只读存储器、可擦除可编程只读存储器、闪存、光纤、光盘只读存储器、光存储器件、磁存储器件或以上任意组合。在本申请中,计算机可读存储介质可以是任意包含或存储程序的有形介质,该程序可以被指令执行***、装置、器件使用或与其结合使用。
本申请技术方案中对数据的获取、存储、使用、处理等均符合国家法律的相关规定。
本申请通过流程图和/或方框图描述所提供的方法、装置、电子设备。
应当理解,流程图和/或方框图的每个方框以及流程图和/或方框图中各方框的组合,都可以由计算机可读程序指令实现。这些计算机可读程序指令可以提供给通用计算机、专用计算机或其他可编程数据处理装置的处理器,从而生产出一种机器,这些计算机可读程序指令通过计算机或其他可编程数据处理装置执行,产生了实现流程图和/或方框图中的方框规定的功能/操作的装置。
也可以将这些计算机可读程序指令存储在能使得计算机或其他可编程数据处理装置以特定方式工作的计算机可读存储介质中。这样,存储在计算机可读存储介质中的指令就产生出一个包括实现流程图和/或方框图中的方框规定的功能/操作的指令装置产品。
也可以将计算机可读程序指令加载到计算机、其他可编程数据处理装置或其他设备上,使得在计算机、其他可编程数据处理装置或其他设备上执行一系列操作步骤,以产生计算机实现的过程,从而使得在计算机或其他可编程数据处理装置上执行的指令能够提供实现流程图和/或方框图中的方框规定的功能/操作的过程。
下面结合本申请中的附图对本申请进行描述。
实施例一:如图1所示,本发明的互感器校验仪智能调控方法,具体包括以下步骤:
S1、获取调控区域内的互感器设备信息以及设定的互感器设备最长校验时间间隔;所述互感器设备信息包括互感器设备的地理位置、互感器设备的校验日志以及互感器设备的规格;
在步骤S1中,获取调控区域内的互感器设备信息以及设定的互感器设备最长校验时间间隔是确保智能调控方法的有效性和准确性的关键步骤;这一步骤涉及多个关键方面,包括数据收集、信息处理和***设置等;步骤S1的准确性和完整性对于后续的调控过程至关重要;具体包括以下内容:
S11、互感器设备信息的收集:地理位置信息的获取包括定位每个互感器设备的精确地理位置,通常使用GPS等位置定位技术;互感器设备的校验日志即以往校验记录,包括上次校验时间、校验结果、校验所需时间等;互感器设备的规格包括互感器的型号、规格、技术参数等详细信息;
S12、设定互感器设备最长校验时间间隔:根据相关标准或规定,针对不同类型或规格的互感器设备,设定其最长校验时间间隔;这通常考虑到设备的精度、工作环境、制造标准等因素;
S13、数据处理和管理:将收集到的各种信息进行整合和建库,以便***能够有效地访问和利用这些数据;确保数据的准确性和一致性,可能涉及清除重复、处理异常数据等工作;
S14、***设置和参数确定:确定互感器校验的范围和区域范围,以便进行调度和分配;根据互感器设备的类型、重要性和行业标准,设定每个设备的最长校验时间间隔。
综上所述,步骤S1在互感器校验仪智能调控方法中起着至关重要的作用,通过准确获取互感器设备信息和设定互感器的最长校验时间间隔,***能够为后续的智能调控提供必要的数据支持,从而实现互感器校验仪的合理分配和调度,提高其在电力***中的利用率和校验效率。
S2、确定调控时间窗口,并根据互感器设备的校验日志和互感器设备最长校验时间间隔,提取在调控时间窗口内需要校验的互感器设备,生成待校验互感器设备集合;
如图2所示,步骤S2是设计的智能调控方法的关键步骤,主要涉及如何在给定的调控时间窗口内,根据互感器设备的校验日志和互感器设备最长校验时间间隔,提取需要校验的互感器设备,生成待校验互感器设备集合;具体包括以下子步骤:
S21、调控时间窗口是指在一定时间范围内进行互感器校验调度的时间段;这个时间窗口的选择需要综合考虑电力***的运行情况、互感器校验仪的可用性、以及互感器设备的校验周期等因素;可以根据历史校验数据、电力***负荷情况等来确定最优的调控时间窗口;
S22、互感器设备的校验日志记录了每个互感器设备的校验历史,包括上次校验的时间、校验结果等;通过分析互感器设备的校验日志,可以得知每个互感器设备距离上次校验的时间,从而判断是否需要在当前调控时间窗口内进行校验;
S23、互感器校验有一个最长校验时间间隔,即两次校验之间不能太长;这是为了确保互感器的准确性和有效性;在提取待校验互感器设备集合时,需要考虑每个互感器设备的校验周期,确保在最长校验时间间隔内进行一次校验;
S24、综合考虑上述信息,可以根据调控时间窗口、互感器设备的校验日志和最长校验时间间隔,提取在当前调控时间窗口内需要进行校验的互感器设备,从而生成待校验互感器设备集合,其中包括了在当前时间窗口内需要校验的互感器设备的详细信息。
在本步骤中,采用了智能化的方法来确定待校验互感器设备集合,而非传统的人工经验或简单的时间顺序;这种方法能够根据互感器的实际校验需求和校验仪的实际情况进行动态调整,提高调度效率;充分利用了互感器设备的校验日志的数据,通过分析这些数据,可以更准确地判断互感器的校验需求,避免了人工判断的主观性和不准确性;不仅考虑了互感器设备当前距离上次校验的时间,还考虑了互感器的最长校验时间间隔;这样可以确保互感器在合适的周期内得到校验,从而保证了其准确性和有效性。
S3、获取在调控时间窗口内无校验计划的互感器校验仪,生成待使用互感器校验仪集合;
如图3所示,步骤S3是关于获取在调控时间窗口内无校验计划的互感器校验仪,生成待使用互感器校验仪集合的步骤;在互感器校验领域,这个步骤通常需要考虑一些关键因素,包括校验仪的可用性、距离互感器设备的远近、设备的技术规格等;以下是对步骤S3的详细介绍:
S31、获取互感器校验仪信息:建立一个全面的互感器校验仪数据库,其中包含每个互感器校验仪的相关信息,如互感器校验仪的型号、状态、地理位置、校验历史记录等;这可以通过实时监控***、数据库查询或其他信息管理手段来实现;
S32、确定调控时间窗口内的互感器校验仪状态:在调控时间窗口内,查询互感器校验仪数据库,获取调控时间窗口内所有互感器校验仪的校验计划和状态;识别那些在该时间窗口内无校验计划的互感器校验仪,即没有被分配到具体的互感器校验任务的设备;
S33、生成待使用互感器校验仪集合:将在S32步骤中确定为无校验计划的互感器校验仪纳入待使用互感器校验仪集合;这个集合将作为后续匹配过程的候选池,以确保选择未被分配的互感器校验仪来满足待校验互感器设备的校验需求;
S34、考虑互感器校验仪的状态和位置:在生成待使用互感器校验仪集合时,还应该考虑互感器校验仪的当前状态,确保选择的设备处于可用状态;同时,考虑它们的地理位置,以便在后续步骤中更好地匹配待校验互感器设备。
通过以上步骤,可以生成待使用互感器校验仪集合,其中包含了在调控时间窗口内无校验计划且满足其他条件的互感器校验仪的信息;这个集合将用于后续的匹配和调度过程;步骤S3能够根据实际情况动态调整互感器校验仪的可用性信息,提高了调度***的实时性和准确性;这有助于合理地分配和调度互感器校验仪,提高其利用率和校验效率;同时,通过自动化和智能化的处理方式,能够减轻人工干预的程度,提高工作效率和准确性。
S4、根据每个互感器设备在电力计量作业中的贡献程度,对待校验互感器设备集合中的互感器设备进行排序,获得待校验互感器设备序列;
在步骤S4中,根据每个互感器设备在电力计量作业中的贡献程度,对待校验互感器设备集合中的互感器设备进行排序,生成待校验互感器设备序列;这一步的目的是为了优先处理对电力计量作业贡献较大的互感器设备,确保其及时得到校验,从而保障电力***的正常运行和电力计量的准确性;具体来说,可以通过以下方法实现:
S41、数据收集:从电力***数据库中提取互感器设备的历史运行数据,包括电流、电压、功率等参数,这些数据用于分析互感器设备的性能和行为模式;收集互感器设备的校验数据,包括校验结果、校验时间、校验人员等信息,这些数据用于评估互感器设备的准确度和可靠性;获取与互感器设备相关的电力计量作业数据,包括电量计量、负荷监测等,这些数据用于分析互感器设备在电力计量作业中的实际作用和影响;
S42、贡献度评估模型的建立:根据实际需求和电力***特性,确定评估互感器设备贡献度的指标,如电流波动敏感度、电压稳定度等;根据确定的评估指标,建立数学模型来量化互感器设备的贡献度,这涉及到统计分析、数学建模等领域的知识;对建立的模型进行验证,确保其能够准确地评估互感器设备的贡献度,根据验证结果,对模型进行必要的调整和优化;
S43、机器学习的应用:根据数据的特性和问题需求,选择适合的机器学习算法来进行贡献度评估,常见的机器学习算法包括支持向量机、随机森林、神经网络等;对收集到的数据进行预处理,包括缺失值填充、异常值处理、数据清洗等,确保数据的完整性和准确性;从预处理后的数据中提取与互感器设备贡献度相关的特征,选择对贡献度影响较大的特征进行建模,有助于提高模型的预测精度和解释性;利用历史数据对选择的机器学习算法进行训练,通过调整模型参数和优化算法来提高模型的预测性能,可以采用交叉验证、网格搜索等方法进行参数调优;对训练好的模型进行评估,通过计算预测准确率、召回率等指标来衡量模型的性能,同时,对模型的输出结果进行解释,以便更好地理解互感器设备的贡献度模式;
S44、排序策略的设计:根据贡献度评估模型的结果和实际需求,确定排序的依据,包括互感器设备的贡献度得分、最短校验时间间隔、历史校验结果等因素;选择合适的排序算法对互感器设备进行排序,常见的排序算法有冒泡排序、快速排序、归并排序等,根据实际情况选择适合的排序算法,并对其进行优化以提高效率;设计动态调整策略,根据电力***的实时状态和需求变化,对排序结果进行调整;这有助于提高校验效率和对电力计量作业的保障能力;建立有效的反馈机制,根据实际校验结果和运行情况对贡献度评估模型和排序策略进行实时更新和调整,以确保其适应电力***的变化和需求。
在本步骤中,通过收集历史运行数据和校验数据,可以全面了解互感器设备的性能和行为模式,为评估其贡献度和制定排序策略提供有力依据;通过建立贡献度评估模型,可以对互感器设备的贡献度进行量化评估,提高决策过程的可解释性和透明度;利用机器学习算法对数据进行处理和分析,能够自动挖掘数据中的模式和关联,提高贡献度评估的准确性和效率;根据电力***的实时状态和需求变化,对排序结果进行动态调整,能够更好地应对电力***的变化和不确定性;通过建立有效的反馈机制,可以对贡献度评估模型和排序策略进行实时更新和调整,提高整个***的适应性和鲁棒性。
S5、针对待校验互感器设备序列中贡献程度最高的互感器设备,计算待使用互感器校验仪集合中每个互感器校验仪与之对应的调控指数;
在步骤S4中已经完成了互感器设备的排序,按照贡献程度进行排列;因此,步骤S5的目标是选择合适的互感器校验仪与待校验互感器设备进行配对;这里需要量化地衡量每个待使用互感器校验仪与待校验互感器设备之间的匹配程度或者称为调控指数;调控指数的计算包括以下步骤:
S51、技术匹配度计算:确定待校验互感器设备的技术要求,例如精度、测量范围和兼容性等;收集每个待使用互感器校验仪的技术参数,包括精度、测量范围等;通过比较待校验互感器设备的技术要求与每个校验仪的技术参数,计算技术匹配度分数;这可以是基于权重的评估,考虑不同技术参数的重要性;
S52、历史匹配记录考虑:收集过去该校验仪与互感器设备的匹配情况和校验结果;分析历史匹配记录,评估校验仪和互感器设备之间的相互适应性,如果过去的匹配良好,可以给予更高的匹配分数;
S53、校验时间和效率评估:确定每个互感器校验仪的当前可用时间窗口;评估每个校验仪的性能,以确保在规定的调控时间窗口内完成校验任务;这可能包括校验速度、自动化程度等方面的考虑;
S54、地理位置考虑:确定每个校验仪和互感器设备的地理位置;计算校验仪和待校验互感器设备之间的距离,以确保在规定的时间窗口内完成校验并最小化移动时间;
S55、综合考虑和指数计算:确定各个因素的权重,根据实际需求和优先级分配权重;将每个因素乘以相应的权重,然后将这些分数相加,得到综合调控指数;比较所有互感器校验仪的综合指数,选择具有最高指数的校验仪;
S56、最佳校验仪匹配:选择具有最高综合指数的互感器校验仪;将最佳匹配的校验仪与贡献程度最高的互感器设备配对。
在本步骤中,通过综合考虑技术匹配度、历史匹配记录、校验时间和效率、地理位置等多个因素,计算互感器校验仪与待校验互感器设备之间的调控指数;这种智能化的调度方法能够提高校验效率,确保电力计量的准确性;通过参考过去的历史匹配记录和校验结果,评估校验仪和互感器设备之间的相互适应性;这种基于历史数据的分析有助于预测未来的匹配效果,提高匹配的准确性和可靠性;根据调控指数的计算结果,选择最适合的互感器校验仪与待校验互感器设备进行匹配;这种方法能够优化资源配置,确保校验任务在规定的时间窗口内完成,并最小化移动和运输成本及时间;
步骤S5可以根据实际需求和***条件进行调整和优化;例如,可以根据实际情况修改权重分配、调整评分标准或添加其他因素;这种灵活性使得该方法能够适应不同的场景和需求;步骤S5的框架可以扩展到更多的因素和考量,以进一步完善调控指数的计算;例如,可以引入更多的技术参数、性能指标或特定的***要求,以更全面地评估互感器校验仪与待校验互感器设备之间的匹配程度;
通过合理的调度和匹配,步骤S5有助于提高互感器校验的效率和准确性;这有助于确保电力***的正常运行和电力计量的准确性,为电力***提供更好的保障和支持。
S6、将调控指数最高的互感器校验仪匹配为该互感器设备在调控时间窗口内的互感器校验仪,并将该互感器校验仪在待使用互感器校验仪集合中删除,将该互感器设备在待校验互感器设备序列中删除;
步骤S6的目的是为待校验互感器设备序列中贡献程度最高的互感器设备找到最佳匹配的互感器校验仪,并确保该互感器校验仪在待使用互感器校验仪集合中仍然可用,具体如下:
根据前述步骤S5的计算,每个待使用的互感器校验仪都有一个与之对应的调控指数;这些调控指数是基于技术匹配度、历史匹配记录、校验时间和效率以及地理位置等多个因素计算得出的;从待使用互感器校验仪集合中,选择调控指数最高的互感器校验仪;调控指数最高的互感器校验仪被认为是与待校验互感器设备序列中贡献程度最高的互感器设备最匹配的校验仪;
将选定的调控指数最高的互感器校验仪与贡献程度最高的互感器设备进行匹配;这意味着将该互感器校验仪分配给该互感器设备进行校验;为了确保数据和资源的一致性,需要将该互感器校验仪从待使用互感器校验仪集合中删除,同时也要将贡献程度最高的互感器设备从待校验互感器设备序列中删除;
通过上述步骤,可以确保贡献程度最高的互感器设备得到优先校验,同时充分利用可用的互感器校验仪资源;这有助于提高互感器校验的效率和准确性,从而保障电力***的正常运行和电力计量的准确性。
S7、重复上述计算、匹配和删除过程,直至为待校验互感器设备集合中的每个互感器设备匹配唯一的互感器校验仪;
步骤S7是整个调控过程的最后一步,它的目标是确保待校验互感器设备集合中的每个互感器设备都能被匹配到一个唯一的互感器校验仪;这个步骤主要依赖于前面的计算和匹配过程,并且需要重复进行,直到所有互感器设备都被妥善匹配;具体包括以下步骤:
S71、检查待校验互感器设备集合是否为空;如果为空,说明所有互感器设备都已经成功匹配到了互感器校验仪,此时可以结束整个调控过程;
S72、如果待校验互感器设备集合不为空,则回到步骤S5和S6,重新计算调控指数并完成互感器校验仪与互感器设备的匹配;匹配完成后,从待使用互感器校验仪集合中删除已匹配的互感器校验仪,同时从待校验互感器设备序列中删除已匹配的互感器设备;
S73、重复步骤S7,直到待校验互感器设备集合为空;在每一次迭代中,都会有一批新的互感器设备得到校验仪的匹配,直到所有的互感器设备都被处理完毕;
S74、当待校验互感器设备集合为空时,说明所有互感器设备都已经成功匹配到了互感器校验仪;此时,可以结束整个调控过程,并输出最终的互感器校验仪调度计划。
通过重复计算、匹配和删除的过程,可以确保每一个互感器设备都能得到及时、准确的校验,从而保障电力***的正常运行和电力计量的准确性;这种智能化的调控方法能够有效地解决互感器校验仪数量有限、分布不均的问题,提高其利用率和校验效率。
实施例二:如图4所示,本发明的互感器校验仪智能调控***,具体包括以下模块;
信息获取模块,用于获取调控区域内的互感器设备信息和设定的互感器设备最长校验时间间隔;互感器设备信息包括互感器设备的地理位置、互感器设备的校验日志以及互感器设备的规格;
调控时间窗口确定模块,用于确定调控时间窗口,并利用互感器设备的校验日志和互感器设备最长校验时间间隔,提取在调控时间窗口内需要校验的互感器设备,生成待校验互感器设备集合;
互感器校验仪集合获取模块,用于获取在调控时间窗口内无校验计划的互感器校验仪,生成待使用互感器校验仪集合;
排序模块,用于根据每个互感器设备在电力计量作业中的贡献程度,对待校验互感器设备集合中的互感器设备进行排序,获得待校验互感器设备序列;
调控指数计算模块,用于针对待校验互感器设备序列中贡献程度最高的互感器设备,计算待使用互感器校验仪集合中每个互感器校验仪与之对应的调控指数;
匹配与删除模块,用于将调控指数最高的互感器校验仪匹配为该互感器设备在调控时间窗口内的互感器校验仪,并将该互感器校验仪在待使用互感器校验仪集合中删除,将该互感器设备在待校验互感器设备序列中删除;
循环模块,用于重复上述调控指数计算、匹配和删除过程,直至为待校验互感器设备集合中的每个互感器设备匹配唯一的互感器校验仪。
进一步地,利用互感器校验仪集合获取模块生成待使用互感器校验仪集合的方法,包括:
建立互感器校验仪数据库,所述互感器校验仪数据库包含每个互感器校验仪的型号、状态、地理位置和校验历史记录;
在调控时间窗口内,查询互感器校验仪数据库,获取调控时间窗口内所有互感器校验仪的校验计划和状态,并识别在调控时间窗口内无校验计划的互感器校验仪;
将确定为无校验计划的互感器校验仪纳入待使用互感器校验仪集合。
进一步地,利用排序模块获得待校验互感器设备序列的方法,包括:
收集互感器设备的历史运行数据,包括电流、电压和功率;收集互感器设备的校验数据,包括校验结果、校验时间和校验人员;收集互感器设备的电力计量作业数据,包括电量计量和负荷监测;
确定互感器设备贡献度的评估指标,包括电流波动敏感度和电压稳定度;
根据确定的评估指标,利用数学模型量化互感器设备的贡献度;
选择机器学习模型进行贡献度评估,并利用收集到的历史运行数据对机器学习模型进行训练,得到贡献度评估模型;
根据贡献度评估模型的评估结果确定排序的依据,并对互感器设备进行排序,生成待校验互感器设备序列。
进一步地,利用调控指数计算模块计算调控指数的方法,包括:
确定待校验互感器设备的技术要求,收集每个待使用互感器校验仪的技术参数,通过比较待校验互感器设备的技术要求与每个校验仪的技术参数,计算技术匹配度分数;
评估每个互感器校验仪的性能,包括校验速度和自动化程度;
确定每个互感器校验仪和互感器设备的地理位置,计算校验仪和待校验互感器设备之间的距离;
确定匹配度分数、性能以及距离的权重,并对匹配度分数、性能以及距离进行归一化处理;
将归一化后的分数、性能以及距离分别与对应的权重相乘并将乘积相加,获得调控指数。
进一步地,利用循环模块为待校验互感器设备集合中的每个互感器设备匹配唯一的互感器校验仪的方法,包括:
检查待校验互感器设备集合是否为空,如果为空,说明所有互感器设备都已经成功匹配到互感器校验仪,此时结束调控过程;
如果待校验互感器设备集合不为空,则重新计算调控指数并完成互感器校验仪与互感器设备的匹配;匹配完成后,从待使用互感器校验仪集合中删除已匹配的互感器校验仪,同时从待校验互感器设备序列中删除已匹配的互感器设备;直到待校验互感器设备集合为空。
进一步地,在信息获取模块中,所述互感器设备的地理位置通过GPS位置定位技术获取;互感器设备的校验日志包括上次校验时间、校验结果以及校验所需时间;互感器设备的规格包括互感器的型号、规格以及技术参数;互感器设备最长校验时间间隔根据互感器设备的规格设定。
进一步地,在调控时间窗口确定模块中,所述调控时间窗口是指进行互感器设备的校验调度的时间段;所述调控时间窗口根据互感器设备的历史校验数据以及电力***负荷情况确定。
在本实施例中,通过使用信息获取模块、调控时间窗口确定模块、互感器校验仪集合获取模块等,***能够自动获取、处理和调度互感器校验仪,避免了传统方法中基于人工经验和简单的时间顺序进行调度的局限性;这种智能化的调度方式提高了效率和准确性,减少了人工干预和误差;
通过排序模块,***可以根据每个互感器设备在电力计量作业中的贡献程度进行排序,优先处理对电力***运行和电力计量作业贡献程度较高的互感器设备;这种精细化调度方式可以更好地满足实际需求,提高校验的优先级和重要性;
该***通过自动化的方式进行互感器校验仪的匹配和调度,减少了人工干预和误差,提高了工作效率和数据的准确性与可靠性;自动化是现代智能***的重要特征之一,它有助于提高工作效率和减少人为错误;
通过调控指数计算模块、匹配与删除模块和循环模块,***能够优化调控过程,提高互感器校验仪的利用率和校验效率;这种高效化的调度方式有助于最大化资源利用,减少浪费,提高整体工作效率;
该***能够实时获取调控区域内的互感器设备信息和互感器校验仪的使用情况,实现实时调控,保证调控的实时性和有效性;在电力***中,时间和时效性是非常关键的;通过实时调控,可以及时发现和解决问题,减少对电力***的负面影响;
综上所述,互感器校验仪智能调控***在解决互感器校验仪的分配和调度问题时,具有智能化、精细化、自动化、高效化和实时性的优点;这些优点有助于提高电力***的运行效率和电力计量的准确性,具有重要的实用价值和广泛的应用前景。
前述实施例一中的互感器校验仪智能调控方法的各种变化方式和具体实施例同样适用于本实施例的互感器校验仪智能调控***,通过前述对互感器校验仪智能调控方法的详细描述,本领域技术人员可以清楚的知道本实施例中互感器校验仪智能调控***的实施方法,所以为了说明书的简洁,在此不再详述。
此外,本申请还提供了一种电子设备,包括总线、收发器、存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序,该收发器、该存储器和处理器分别通过总线相连,计算机程序被处理器执行时实现上述控制输出数据的方法实施例的各个过程,且能达到相同的技术效果,为避免重复,这里不再赘述。
以上所述仅是本发明的优选实施方式,应当指出,对于本技术领域的普通技术人员来说,在不脱离本发明技术原理的前提下,还可以做出若干改进和变型,这些改进和变型也应视为本发明的保护范围。
Claims (14)
1.一种互感器校验仪智能调控方法,其特征在于,所述方法包括:
获取调控区域内的互感器设备信息以及设定的互感器设备最长校验时间间隔;所述互感器设备信息包括互感器设备的地理位置、互感器设备的校验日志以及互感器设备的规格;
确定调控时间窗口,并根据互感器设备的校验日志和互感器设备最长校验时间间隔,提取在调控时间窗口内需要校验的互感器设备,生成待校验互感器设备集合;
获取在调控时间窗口内无校验计划的互感器校验仪,生成待使用互感器校验仪集合;
根据每个互感器设备在电力计量作业中的贡献程度,对待校验互感器设备集合中的互感器设备进行排序,获得待校验互感器设备序列;
针对待校验互感器设备序列中贡献程度最高的互感器设备,计算待使用互感器校验仪集合中每个互感器校验仪与之对应的调控指数;
将调控指数最高的互感器校验仪匹配为该互感器设备在调控时间窗口内的互感器校验仪,并将该互感器校验仪在待使用互感器校验仪集合中删除,将该互感器设备在待校验互感器设备序列中删除;
重复上述计算、匹配和删除过程,直至为待校验互感器设备集合中的每个互感器设备匹配唯一的互感器校验仪;
计算调控指数的方法,包括:
确定待校验互感器设备的技术要求,收集每个待使用互感器校验仪的技术参数,通过比较待校验互感器设备的技术要求与每个校验仪的技术参数,计算技术匹配度分数;
评估每个互感器校验仪的性能,包括校验速度和自动化程度;
确定每个互感器校验仪和互感器设备的地理位置,计算校验仪和待校验互感器设备之间的距离;
确定匹配度分数、性能以及距离的权重,并对匹配度分数、性能以及距离进行归一化处理;
将归一化后的分数、性能以及距离分别与对应的权重相乘并将乘积相加,获得调控指数。
2.如权利要求1所述的互感器校验仪智能调控方法,其特征在于,生成待使用互感器校验仪集合的方法,包括:
建立互感器校验仪数据库,所述互感器校验仪数据库包含每个互感器校验仪的型号、状态、地理位置和校验历史记录;
在调控时间窗口内,查询互感器校验仪数据库,获取该调控时间窗口内所有互感器校验仪的校验计划和状态,并识别在调控时间窗口内无校验计划的互感器校验仪;
将确定为无校验计划的互感器校验仪纳入待使用互感器校验仪集合。
3.如权利要求1所述的互感器校验仪智能调控方法,其特征在于,获得待校验互感器设备序列的方法,包括:
收集互感器设备的历史运行数据,包括电流、电压和功率;收集互感器设备的校验数据,包括校验结果、校验时间和校验人员;收集互感器设备的电力计量作业数据,包括电量计量和负荷监测;
确定互感器设备贡献度的评估指标,包括电流波动敏感度和电压稳定度;
根据确定的评估指标,利用数学模型量化互感器设备的贡献度;
选择机器学习模型进行贡献度评估,并利用收集到的历史运行数据对机器学习模型进行训练,得到贡献度评估模型;
根据贡献度评估模型的评估结果确定排序的依据,并对互感器设备进行排序,生成待校验互感器设备序列。
4.如权利要求1所述的互感器校验仪智能调控方法,其特征在于,为待校验互感器设备集合中的每个互感器设备匹配唯一的互感器校验仪的方法,包括:
检查待校验互感器设备集合是否为空,如果为空,说明所有互感器设备都已经成功匹配到互感器校验仪,此时结束调控过程;
如果待校验互感器设备集合不为空,则重新计算调控指数并完成互感器校验仪与互感器设备的匹配;匹配完成后,从待使用互感器校验仪集合中删除已匹配的互感器校验仪,同时从待校验互感器设备序列中删除已匹配的互感器设备;直到待校验互感器设备集合为空。
5.如权利要求1所述的互感器校验仪智能调控方法,其特征在于,所述互感器设备的地理位置通过GPS位置定位技术获取;互感器设备的校验日志包括上次校验时间、校验结果以及校验所需时间;互感器设备的规格包括互感器的型号、规格以及技术参数;互感器设备最长校验时间间隔根据互感器设备的规格设定。
6.如权利要求1所述的互感器校验仪智能调控方法,其特征在于,所述调控时间窗口是指进行互感器设备的校验调度的时间段;所述调控时间窗口根据互感器设备的历史校验数据以及电力***负荷情况确定。
7.一种互感器校验仪智能调控***,其特征在于,所述***包括:
信息获取模块,用于获取调控区域内的互感器设备信息和设定的互感器设备最长校验时间间隔;互感器设备信息包括互感器设备的地理位置、互感器设备的校验日志以及互感器设备的规格;
调控时间窗口确定模块,用于确定调控时间窗口,并利用互感器设备的校验日志和互感器设备最长校验时间间隔,提取在调控时间窗口内需要校验的互感器设备,生成待校验互感器设备集合;
互感器校验仪集合获取模块,用于获取在调控时间窗口内无校验计划的互感器校验仪,生成待使用互感器校验仪集合;
排序模块,用于根据每个互感器设备在电力计量作业中的贡献程度,对待校验互感器设备集合中的互感器设备进行排序,获得待校验互感器设备序列;
调控指数计算模块,用于针对待校验互感器设备序列中贡献程度最高的互感器设备,计算待使用互感器校验仪集合中每个互感器校验仪与之对应的调控指数;
匹配与删除模块,用于将调控指数最高的互感器校验仪匹配为该互感器设备在调控时间窗口内的互感器校验仪,并将该互感器校验仪在待使用互感器校验仪集合中删除,将该互感器设备在待校验互感器设备序列中删除;
循环模块,用于重复上述调控指数计算、匹配和删除过程,直至为待校验互感器设备集合中的每个互感器设备匹配唯一的互感器校验仪;
利用调控指数计算模块计算调控指数的方法,包括:
确定待校验互感器设备的技术要求,收集每个待使用互感器校验仪的技术参数,通过比较待校验互感器设备的技术要求与每个校验仪的技术参数,计算技术匹配度分数;
评估每个互感器校验仪的性能,包括校验速度和自动化程度;
确定每个互感器校验仪和互感器设备的地理位置,计算校验仪和待校验互感器设备之间的距离;
确定匹配度分数、性能以及距离的权重,并对匹配度分数、性能以及距离进行归一化处理;
将归一化后的分数、性能以及距离分别与对应的权重相乘并将乘积相加,获得调控指数。
8.如权利要求7所述的互感器校验仪智能调控***,其特征在于,利用互感器校验仪集合获取模块生成待使用互感器校验仪集合的方法,包括:
建立互感器校验仪数据库,所述互感器校验仪数据库包含每个互感器校验仪的型号、状态、地理位置和校验历史记录;
在调控时间窗口内,查询互感器校验仪数据库,获取调控时间窗口内所有互感器校验仪的校验计划和状态,并识别在调控时间窗口内无校验计划的互感器校验仪;
将确定为无校验计划的互感器校验仪纳入待使用互感器校验仪集合。
9.如权利要求7所述的互感器校验仪智能调控***,其特征在于,利用排序模块获得待校验互感器设备序列的方法,包括:
收集互感器设备的历史运行数据,包括电流、电压和功率;收集互感器设备的校验数据,包括校验结果、校验时间和校验人员;收集互感器设备的电力计量作业数据,包括电量计量和负荷监测;
确定互感器设备贡献度的评估指标,包括电流波动敏感度和电压稳定度;
根据确定的评估指标,利用数学模型量化互感器设备的贡献度;
选择机器学习模型进行贡献度评估,并利用收集到的历史运行数据对机器学习模型进行训练,得到贡献度评估模型;
根据贡献度评估模型的评估结果确定排序的依据,并对互感器设备进行排序,生成待校验互感器设备序列。
10.如权利要求7所述的互感器校验仪智能调控***,其特征在于,利用循环模块为待校验互感器设备集合中的每个互感器设备匹配唯一的互感器校验仪的方法,包括:
检查待校验互感器设备集合是否为空,如果为空,说明所有互感器设备都已经成功匹配到互感器校验仪,此时结束调控过程;
如果待校验互感器设备集合不为空,则重新计算调控指数并完成互感器校验仪与互感器设备的匹配;匹配完成后,从待使用互感器校验仪集合中删除已匹配的互感器校验仪,同时从待校验互感器设备序列中删除已匹配的互感器设备;直到待校验互感器设备集合为空。
11.如权利要求7所述的互感器校验仪智能调控***,其特征在于,在信息获取模块中,所述互感器设备的地理位置通过GPS位置定位技术获取;互感器设备的校验日志包括上次校验时间、校验结果以及校验所需时间;互感器设备的规格包括互感器的型号、规格以及技术参数;互感器设备最长校验时间间隔根据互感器设备的规格设定。
12.如权利要求7所述的互感器校验仪智能调控***,其特征在于,在调控时间窗口确定模块中,所述调控时间窗口是指进行互感器设备的校验调度的时间段;所述调控时间窗口根据互感器设备的历史校验数据以及电力***负荷情况确定。
13.一种互感器校验仪智能调控电子设备,包括总线、收发器、存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序,所述收发器、所述存储器和所述处理器通过所述总线相连,其特征在于,所述计算机程序被所述处理器执行时实现如权利要求1-6中任一项所述方法中的步骤。
14.一种计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序,其特征在于,所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1-6中任一项所述方法中的步骤。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202410354106.5A CN117949886B (zh) | 2024-03-27 | 2024-03-27 | 互感器校验仪智能调控方法、***、电子设备及存储介质 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202410354106.5A CN117949886B (zh) | 2024-03-27 | 2024-03-27 | 互感器校验仪智能调控方法、***、电子设备及存储介质 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN117949886A CN117949886A (zh) | 2024-04-30 |
CN117949886B true CN117949886B (zh) | 2024-07-05 |
Family
ID=90793055
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN202410354106.5A Active CN117949886B (zh) | 2024-03-27 | 2024-03-27 | 互感器校验仪智能调控方法、***、电子设备及存储介质 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN117949886B (zh) |
Citations (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN109726915A (zh) * | 2018-12-27 | 2019-05-07 | 广东电网有限责任公司 | 设备状态自动核对方法、装置及电子设备 |
CN111965580A (zh) * | 2020-08-11 | 2020-11-20 | 中国计量科学研究院 | 一种电压互感器电压系数串并联两步测量线路及方法 |
Family Cites Families (13)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
EP2522065B1 (en) * | 2010-01-05 | 2017-11-15 | ABB Schweiz AG | A method and system for power management in substations |
CN203178382U (zh) * | 2013-03-29 | 2013-09-04 | 国家电网公司 | 一种全自动互感器校验控制*** |
CN105823947B (zh) * | 2016-05-04 | 2018-07-10 | 国家电网公司 | 一种高压直流保护***现场校验方法及装置 |
CN107390156B (zh) * | 2017-06-19 | 2019-11-08 | 国网湖南省电力公司计量中心 | 一种基于基波零序特征的电力互感器状态监测方法及装置 |
JP2019109192A (ja) * | 2017-12-20 | 2019-07-04 | 株式会社日立産機システム | 絶縁監視装置および絶縁監視システム |
CN109308447A (zh) * | 2018-07-29 | 2019-02-05 | 国网上海市电力公司 | 在电力远程监控中自动提取设备运行参数和运行状态的方法 |
CN110766320A (zh) * | 2019-10-23 | 2020-02-07 | 北京新机场建设指挥部 | 一种机场智能电网运行安全评价方法及装置 |
CN115267640A (zh) * | 2022-08-15 | 2022-11-01 | 广东电网有限责任公司 | 一种电流互感器异常校验方法、***、设备和介质 |
CN115480203B (zh) * | 2022-09-28 | 2024-06-18 | 武汉格蓝若智能技术股份有限公司 | 一种电流互感器误差状态在线定量评估方法及*** |
CN116184298A (zh) * | 2023-02-07 | 2023-05-30 | 国网福建省电力有限公司营销服务中心 | 一种电压互感器运行性能预测方法、***、设备和介质 |
CN115840185B (zh) * | 2023-02-20 | 2023-07-04 | 威胜集团有限公司 | 一种电压互感器误差在线监测与分析方法、介质及终端 |
CN116739408A (zh) * | 2023-05-09 | 2023-09-12 | 广西电网有限责任公司 | 基于数据标签的电网调度安全监控方法、***及电子设备 |
CN117269644A (zh) * | 2023-09-18 | 2023-12-22 | 德清思正电力设备有限公司 | 电流互感器的线路故障监测***及其方法 |
-
2024
- 2024-03-27 CN CN202410354106.5A patent/CN117949886B/zh active Active
Patent Citations (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN109726915A (zh) * | 2018-12-27 | 2019-05-07 | 广东电网有限责任公司 | 设备状态自动核对方法、装置及电子设备 |
CN111965580A (zh) * | 2020-08-11 | 2020-11-20 | 中国计量科学研究院 | 一种电压互感器电压系数串并联两步测量线路及方法 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
CN117949886A (zh) | 2024-04-30 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
CN108375715B (zh) | 一种配电网线路故障风险日预测方法及*** | |
EP3043447B1 (en) | Distribution transformer heavy loading and overloading mid-term and short-term pre-warning analytics model | |
US9995655B2 (en) | Assessment of power system equipment for equipment maintenance and/or risk mitigation | |
CN105930257B (zh) | 一种确定目标测试用例的方法及装置 | |
CN109144724A (zh) | 一种微服务资源调度***及方法 | |
CN109376924A (zh) | 一种物资需求预测的方法、装置、设备及可读存储介质 | |
CN112182720B (zh) | 一种基于建筑能源管理应用场景的建筑能耗模型评价方法 | |
CN116775672B (zh) | 基于bim的工程造价数据动态修正方法及*** | |
CN111415027A (zh) | 构建件量预测模型的方法和装置 | |
CN111294841A (zh) | 一种无线网络问题的处理方法、装置及存储介质 | |
CN114879619A (zh) | 数字车间能源优化方法及*** | |
CN113742248A (zh) | 一种基于项目测量数据进行组织过程预测的方法及*** | |
CN117949886B (zh) | 互感器校验仪智能调控方法、***、电子设备及存储介质 | |
CN113608975A (zh) | 电力现货市场下电能计量***运行状态在线评估方法及*** | |
CN117375231A (zh) | 一种基于电网数据节点的统计方法及数据处理*** | |
CN109472395B (zh) | 一种核电站大修期间辐射剂量预测方法及终端 | |
CN116720600A (zh) | 落货量预测方法、装置、设备及存储介质 | |
RU2625681C2 (ru) | Устройство контроля, учета, планирования и прогноза при совершении действий с ресурсами | |
EP4211522A1 (en) | A method directed to interaction in a digital maintenance log system | |
CN112669093A (zh) | 海洋经济预测方法、***、电子设备及存储介质 | |
CN117035468B (zh) | 一种电缆管理分析方法、装置、设备及存储介质 | |
CN116957306B (zh) | 基于资源协同互动的用户侧响应潜力评估方法及*** | |
CN118011990B (zh) | 基于人工智能的工业数据品质监控与提升*** | |
CN117371662A (zh) | 一种虚拟电厂调节能力的评估***及其方法 | |
CN118228179A (zh) | 数据的处理方法及装置、存储介质、计算机程序产品 |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
PB01 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
GR01 | Patent grant | ||
GR01 | Patent grant |