智能電表質量評價方案和模型研究

李勇

摘要：智能電表是人們日常生活中必不可少的能源計量工具，與日常的生活是緊密相連的。本文對不同用電環境下的環境，如溫度、濕度、低功率因數等主要影響因素進行聚類和劃分，將不同環境下主要因素的出現頻率模擬收集到一個表掛表上。根據表中電能表的運行數據，建立誤差一致性評價模型，對不同廠家電能表的質量進行分類。

關鍵詞：智能電表;質量評價方案;模型研究

引言

智能電表使人們日常的能源計量工具，可以幫助人們有效控制稀缺能源的利用率，直接關系到用戶和電力企業的經濟效益。電能表對自動化有影響，驗證尤為重要。近來，由于各個測量中心都建立了相應的測量系統，實現了不同廠家、不同型號、不同標準上傳數據的自動校驗和校驗錯誤，進行針對性的執行模擬和預測。比如廣州屬于典型的嶺南氣候，電子電能表的電子元器件和功能在潮濕、高溫、雷電等環境條件下容易出現故障。根據計量中心運維數據，近三年用戶電度表（三相電度表）故障率在2.5%左右，根據用戶抽檢報告近三年，低壓住宅瓦數不合格率表（單相電能表）約2%。現階段，由于現場環境復雜，實驗室在檢驗方面只能完成輔助電源和采集終端的質量檢驗，需要針對特定場景模擬、讀取和分析現場條件。通過抄表終端對電能表數據進行實時校驗，及時發現智能電表的質量問題，完成電表全生命周期評價。因此，本文基于不同電源環境下的溫度、濕度、低功率因數等主要影響因素提出聚類分析，并通過獲取不同環境下主要因素的頻率進行相關仿真。通過收集各廠家電表質量，建立誤差一致性評價模型，對其他廠家電表質量進行評價。

一、智能電表評價方案的設計

由于智能電表的評估方案主要是盡可能模擬不同的用電環境，本文主要是運用K-means聚類方法，通過添加不同頻率和相應溫濕度的電應力對不同的用電環境進行分類。該計劃的設計前提。

（1）K-means聚類分析

這也是大數據分類經常使用的方法，在大數據分類中占有重要地位。通過對劃分聚類、層次聚類、基于密度的聚類和基于網格的聚類的范圍和特點進行分析發現，分裂聚類和層次聚類的覆蓋范圍比較大，但并不適合，因為層次聚類的計算復雜度為O（n2），處理具有大量環境因素的樣品。因此，本文通過選擇運用K-means聚類方法，K-means方法的計算復雜度為O（n），適合大數據處理和分析。但是，k-means方法大致有三個缺點：第一，K-means算法必須提前提供一個中間K，但K值的選擇通常是不確定的。第二，在大多數情況下，預先不確定一個給定的數據集應該分為多少個類別。第三，在K-means算法中，需要先隨機選擇初始聚類質心，然后重復計算。因此，選擇k-means分類方法對大量氣候數據和低功率因數等環境因素進行分類。

（2）基于K-均值聚類的環境劃分和模擬

由于氣候的影響和現場能源環境的復雜性，電能表通常會導致測量精度出現問題。通過大數據統計，主要與溫度、溫差、濕度、日照和能耗行業密切相關，能耗行業主要由七大波動因素引起：低功率因數、波形失真、過載、功率因數、動態負載、沖擊負載、電壓波動和電磁干擾。因此，采用11個指標進行聚類劃分，模擬相應的環境因素及其發生頻率，低功率因數、波形畸變、過載、動載、沖擊載荷等七大波動因素，電壓波動和電磁干擾主要表現為各種電應力。因此，電能表質量評估系統的設計是通過模擬相應電壓的頻率來進行的。電網的運行將產生瞬時過電壓、開關斷開、會議和電弧擊穿，造成EM脈沖組的干擾，短路或電容性負載將產生沖擊電流，非線性電荷將產生諧波干擾，電荷的抑制將產生短期的能量頻率過剩，感應半徑將產生電壓，這些干擾從電網的電壓線或電流線傳輸到電表，將對電表本身和通信產生影響。一是標準實驗室設備。這些設備發送標準干擾表，并具有規定的測試方法。然而，這些設備的負載能力有限，只能進行單米干擾測試。另一種模擬方法是實際負載模擬。該方法工作時間長，承載能力強。設計和實現方法如下：在電網運行和貨物裝卸過程中經常出現過電壓。因此，通過漸進式變壓器、繼電器和PLC控制進行模擬，產生瞬時3un電壓值，取高概率2un架空和低概率6～7un電壓的中間值。當電網斷開開關觸點時，電弧將具有更大的振幅，并向生長邊緣抖動，即產生來自電網的脈沖干擾。來自電網的脈沖干擾通過電容器和電感負載斷開的DESCARGA模擬。電網中偶爾會發生短路故障或電容性負載，導致高沖擊電流。通過電容器的負載和描述來模擬沖擊電流對采樣電路的瞬態影響，以模擬電網沖擊電流。通常存在非線性電荷，很容易產生諧波，干擾電能表和饋電。在電網中，經常會出現突然或瞬時的張力下降和高負載能量的突然故障，屬于電網電壓的臨時中斷和停電，PLC控制繼電器用于產生電網電壓的臨時中斷和停電，這將干擾電能表下的儲能和電能表的供電。電網中的過電壓、欠壓和能量過剩時間過長，研究了電壓升高、下降和電流互感器對工頻過電壓的影響。

（3）測試方案

結合不同制造商的規格，將儀表箱內的100米分為十組，其中十米為cadA組并注冊。分批進行實際和虛擬負載測試。模擬環境分區的不同條件，在同一批中對不同電表的相同測試點進行測試，比較相應測試的結果，并指定超出的誤差范圍。

二、計量誤差一致性評價模型

模型建立：根據上述實驗得到的數據，計算同一商家電能值在不同溫度下的相對誤差y，并將其視為正態分布，得到平均值y和相對誤差。測量同一商家的10個電能表的標準偏差y，然后分析不同溫度下測量精度的一致性水平。平均誤差y代表測量精度，越高越接近零，而測量標準偏差y代表誤差變化，所以測量精度越一致，取0越好，越接近零。考慮電能表電能的相對誤差y服從正態分布N（y，y2），將方程一致性評價量Y設為Y=n2+n2，同時滿足最小y?和y2（小波動）。標準化允許對不同單位或大小的指標進行比較和加權，通過去除數據的單位限制按相同比例縮放，并轉換為無量綱的純值。對平均值y進行歸一化，均值y歸一化后轉換為區間（0，1） 中的n值。標準偏差y一化等于平均值y。若求出大小相同的n和n，代入式（1），則計算出一致性評價量Y。Y值越小，n2+n2越接近0，測量精度越高，一致性越好。將實驗的計算結果從小到大排序。數字越小，一致性越好。

結語

本文對不同用電環境的主要影響因素進行聚類分析，得到主要影響因素在不同環境下的出現頻率，用于相關模擬。并通過建立的相關模型，對電表進行了誤差一致性評價，取得了良好的效果，有利于電表的自動化監控和推廣，大大提高了效率。

參考文獻：

[1]王娟，席天為，趙克全.基于改進K-means算法的評價問題研究[J].重慶師范大學學報（自然科學版），2020，37（01）：99-106.

[2]夏偉釗，滕歡，曹敏，等.基于兩階段聚類的單相電能表質量評價模型研究[J].電測與儀表，2020，57（07）：120-125.