一种确定高压电能计量装置合成误差的方法和系统

    公开(公告)号:CN110275129A

    公开(公告)日:2019-09-24

    申请号:CN201910526765.1

    申请日:2019-06-18

    IPC分类号: G01R35/04

    摘要: 本发明提供一种确定高压电能计量装置合成误差的方法和系统。所述方法和系统将高压电能计量装置等效为多输入单输出系统,通过建立互感器误差的多参数降维模型,将互感器历史检定数据进行预处理后,采用支持向量机回归算法求解多参数降维模型,确定互感器实际运行工况下的比差和角差,再与在线监测获得的二次回路误差,电能表误差进行合成,最后确定高压电能计量装置的合成误差。所述方法和系统实现了对难以直接在线监测的电压互感器和电流互感器的动态计量误差的准确评估,实时性好、精度高,再结合在线监测的二次回路、电能表的误差进行电能计量装置的合成误差计算,从而有效地评价实际运行工况下电能计量装置的整体动态误差水平。

    一种确定高压电能计量装置合成误差的方法和系统

    公开(公告)号:CN110275129B

    公开(公告)日:2022-10-04

    申请号:CN201910526765.1

    申请日:2019-06-18

    IPC分类号: G01R35/04

    摘要: 本发明提供一种确定高压电能计量装置合成误差的方法和系统。所述方法和系统将高压电能计量装置等效为多输入单输出系统,通过建立互感器误差的多参数降维模型,将互感器历史检定数据进行预处理后,采用支持向量机回归算法求解多参数降维模型,确定互感器实际运行工况下的比差和角差,再与在线监测获得的二次回路误差,电能表误差进行合成,最后确定高压电能计量装置的合成误差。所述方法和系统实现了对难以直接在线监测的电压互感器和电流互感器的动态计量误差的准确评估,实时性好、精度高,再结合在线监测的二次回路、电能表的误差进行电能计量装置的合成误差计算,从而有效地评价实际运行工况下电能计量装置的整体动态误差水平。

    一种在线检测互感器计量异常状态的方法和系统

    公开(公告)号:CN110333474A

    公开(公告)日:2019-10-15

    申请号:CN201910575568.9

    申请日:2019-06-28

    IPC分类号: G01R35/02

    摘要: 本发明提供一种在线检测互感器计量异常状态的方法和系统。所述方法和系统通过对高压输电线路节点的三相互感器历史检定数据确定二次侧电压或电流的有效值,并对所述有效值进行主元分析,确定三相互感器二次电压或电流的主元子空间、残差子空间、主元个数和Q统计量控制阈值,再对实时采集的三相互感器的二次侧电压或电流信号的有效值计算其Q统计量,通过对Q统计量与控制阈值的比较,确定所述三相互感器是否处于异常状态,最后再计算互感器每一相的测量数据对Q统计量的贡献率,通过所述贡献率的大小判断三相互感器的异常相。所述方法和系统能有效地对互感器在线运行情况下的渐变性计量异常状态进行检测,且能够准确识别发生异常的互感器。

    一种互感器计量误差在线检测方法及系统

    公开(公告)号:CN110045317A

    公开(公告)日:2019-07-23

    申请号:CN201910458474.3

    申请日:2019-05-29

    IPC分类号: G01R35/02

    摘要: 本发明公开了一种互感器计量误差在线检测方法及系统,所述方法包括:在互感器的二次侧回路注入异频测试信号;采集二次侧异频电压以及异频电流,根据所述二次侧异频电压以及异频电流,计算获得互感器等效电阻;将所述互感器等效电阻输入至预先训练的BP神经网络模型,获得互感器误差;所述BP神经网络模型根据互感器等效电阻历史数据和对应的互感器误差历史数据预先训练获得;所述方法及系统具有计算简单、精度高的优点,不受环境干扰的影响,无需进行互感器一次侧测量,无需复杂设备,解决了在线测量互感器误差的设备困难、校验困难的问题;所述方法及系统可以对互感器动态变化的误差进行实时检测,解决了现有误差检测方法实时性不高的缺点。

    一种互感器计量误差在线检测方法及系统

    公开(公告)号:CN110045317B

    公开(公告)日:2022-10-04

    申请号:CN201910458474.3

    申请日:2019-05-29

    IPC分类号: G01R35/02

    摘要: 本发明公开了一种互感器计量误差在线检测方法及系统,所述方法包括:在互感器的二次侧回路注入异频测试信号;采集二次侧异频电压以及异频电流,根据所述二次侧异频电压以及异频电流,计算获得互感器等效电阻;将所述互感器等效电阻输入至预先训练的BP神经网络模型,获得互感器误差;所述BP神经网络模型根据互感器等效电阻历史数据和对应的互感器误差历史数据预先训练获得;所述方法及系统具有计算简单、精度高的优点,不受环境干扰的影响,无需进行互感器一次侧测量,无需复杂设备,解决了在线测量互感器误差的设备困难、校验困难的问题;所述方法及系统可以对互感器动态变化的误差进行实时检测,解决了现有误差检测方法实时性不高的缺点。