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公开(公告)号：CN106338708A
公开(公告)日：2017-01-18
申请号：CN201610763650.0
申请日：2016-08-30
Abstract: 本发明涉及一种结合深度学习和递归神经网络的电能计量误差分析方法和系统，所述方法包括：采集影响电能计量误差因素的数据，根据所述数据建立数据存储和共享平台,并且对实际计量电能数据与理论电能数据进行初步计算得到电能计量初始误差；利用基于多变量决策树的专家评估模型和基于递归神经网络的误差评估模型分别对影响电能计量误差的各种因素数据与电能计量初始误差数据进行加权训练，分别得到所述模型下的最终电能计量误差；以及在上述两种模型对电能计量误差评估结果的基础上，基于AdaBoost的自适应集成学习模型，利用加权投票机制构建最终的电能计量误差评估分析模型，进行电网中电能计量误差的评估。
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公开(公告)号：CN106226723B
公开(公告)日：2020-02-07
申请号：CN201610547417.9
申请日：2016-07-12
IPC: G01R35/04
Abstract: 本发明公开了一种面向复杂非线性负载环境的电能计量模拟分析系统，所述系统包括：非线性负载模块，综合考虑节能灯、逆变器、变频器的运行特性，既可以实现单体负载的模拟，也可以实现负载的组合模拟；电源模块，模拟多种不同复杂条件下的电网电源工况；输电线路模块，模拟实际输电线路的参数，分析电力系统中输电线路对电能计量的影响；变压器模块，能够实现电压等级的变换和损耗的模拟；电能计量模拟模块，能够模拟不同原理、不同性能的电能计量装置，从而得到模拟的电能计量装置在不同模拟工况下测量时间内的电能值；以及电能计量误差分析模块，通过比较电能计量模拟值与电能计量标准值来分别计算多种不同复杂条件下的电能计量误差。
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公开(公告)号：CN106569168A
公开(公告)日：2017-04-19
申请号：CN201610917503.4
申请日：2016-10-20
IPC: G01R35/04
CPC classification number: G01R35/04
Abstract: 本发明提出的一种基于标准电池的电动汽车充电设备电能计量误差检测方法和系统，可以在一次检测过程中模拟实际电动汽车充电中恒压充电、恒流充电、涓流充电等不同的充电阶段，并可以通过一次检测得到全过程电能误差、单阶段电能误差和任意设定的多阶段电能误差数据，为测试人员分析判断电动汽车充电设备提供丰富的测试数据，还可以在测试的同时将系统测试的电能自动反馈回供电电网，进而降低由于检测造成的能源浪费。
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公开(公告)号：CN106291096A
公开(公告)日：2017-01-04
申请号：CN201610573706.6
申请日：2016-07-20
Applicant: 中国电力科学研究院 , 烟台东方威思顿电气股份有限公司
IPC: G01R22/10
CPC classification number: G01R22/10
Abstract: 本发明是一种用于非线性负荷电能表的多级重采样方法，首先将稳定时钟源输入电能表AD芯片，使AD芯片输出采样频率高于电压、电流信号的采样数据，将输出的数据输入电能表电压事件计算模块中，进行电压事件监测与诊断；并将输出的数据输入到CIC重采样滤波器中进行重采样操作；重采样频率大于电能表最大谐波分析次数的奈奎斯特采样频率，将滤波后的数据输入到电能表谐波分析计算模块中进行FFT谐波分析计算；然后，将滤波后的数据再次输入CIC重采样滤波器进行降采样抽取，并输入到电能表电能计算模块中，完成电能计量操作。确保了电能计量精度，同时确保了谐波分析的频带宽度以及电压扰动事件判断的准确性。
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