本发明专利技术公开了电能表失准排查技术领域，具体涉及电能表失准分析。包括以下步骤：分别获取子表电能量数据和总表电能量数据；根据子表电能量数据和总表电能量数据计算累计滑差偏差曲线；根据累计滑差偏差曲线建立自优化弹性网回归模型的迭代式；求解所述优化弹性网回归模型的迭代式，得到最优解；根据所述最优解生成线损电量回归拟合曲线；根据所述线损电量回归拟合曲线和累计滑差偏差曲线计算拟合均方误差值；根据拟合均方误差值判断电能表是否失准。本发明专利技术对采集的总表和子表电能量数据做累计滑差处理，能够最大程度的降低表箱电能表截断误差的影响，同时该处理方法要求的累计数据周期也短，可以尽快地实现电能表计量失准的分析。析。析。
【技术实现步骤摘要】
电能表失准分析方法、装置、设备及介质
[0001]本专利技术属于电能表失准排查
，具体涉及电能表失准分析。
技术介绍
[0002]电能表作为智能电网发展建设的核心设备，用电计量的准确性是电网管理工作的重点和难点。随着居民和工业的用电量不断增加，对智能电能表的精准计量要求越来越高。台区现场安装年限久远的电能表，受工作环境、设备老化、故障等因素影响，难免会出现电能表失准现象。现阶段供电企业多采用定期更换台区所有达到轮换周期的电能表或根据台区异常线损定期抽查方法来解决电能表失准问题，该类方法效率较低且维护成本较高。因此提出了在线检测电能表计量误差的构想，且目前已有对电能表失准分析进行了研究。目前常用的电能表失准分析方法主要是定性的相关性分析方法和定量的线性回归方法，但实际使用中会遇到以下问题：一是相关性分析一般为线性评价，而实际场景中的中低压台区存在大量的非线性特征；二是现有失准分析方法多为基于有功功率曲线方式，需要采集同一时刻的供电和耗电设备的有功功率数据，时间同步要求较高，实际现场实现时存在一定难度；三是由于超差表的个数为少数，利用常规的线性回归方法易发生过拟合现象。上述三个问题最终都会影响分析结果的准确性。
技术实现思路
[0003]本专利技术的目的在于提供一种电能表失准分析方法、装置、设备及介质，以解决现有电能表失准分析方法不准确难以应用于实际现场的技术问题。
[0004]为实现上述目的，本专利技术采用如下技术方案予以实现：
[0005]第一方面，电能表失准分析方法，包括以下步骤：
[0006]分别获取子表电能量数据和总表电能量数据；
[0007]根据子表电能量数据和总表电能量数据计算累计滑差偏差曲线；
[0008]根据累计滑差偏差曲线建立自优化弹性网回归模型的迭代式；
[0009]求解所述优化弹性网回归模型的迭代式，得到最优解；
[0010]根据所述最优解生成线损电量回归拟合曲线；
[0011]根据所述线损电量回归拟合曲线和累计滑差偏差曲线计算拟合均方误差值；
[0012]根据拟合均方误差值判断电能表是否失准。
[0013]本专利技术的进一步改进在于：所述分别获取子表电能量数据和总表电能量数据时采用低压物联感知终端进行获取。
[0014]本专利技术的进一步改进在于：所述分别获取子表电能量数据和总表电能量数据时，具体包括以下步骤：
[0015]获取电能表表箱侧所有户表正向有功电能量小时冻结数据和反向有功电能量小时冻结数据，将正向有功电能量小时冻结数据和反向有功电能量小时冻结数据相加，得到子表电能量数据；
[0016]获取电能表表箱进线处正向有功电能量小时冻结数据和反向有功电能量小时冻结数据，将正向有功电能量小时冻结数据和反向有功电能量小时冻结数据相加，得到总表电能量数据。
[0017]本专利技术的进一步改进在于：所述分别获取子表电能量数据和总表电能量数据后，剔除子表电能量数据和总表电能量数据中的异常数据，所述异常数据包括存在数据漏电的数据、采集时间异常的数据和前后两组有效数据之间间隔大于4个采集周期的前组数据。
[0018]本专利技术的进一步改进在于：所述根据累计滑差偏差曲线建立自优化弹性网回归模型的迭代式时，具体包括以下步骤：
[0019]根据累计滑差偏差曲线采用传统弹性网回归模型建立目标函数；
[0020]采用传统弹性网回归模型的求解算法与Newton
‑
Raphson迭代算法结合将目标函数进行变形，得到自优化弹性网回归模型的迭代式。
[0021]本专利技术的进一步改进在于：所述求解所述优化弹性网回归模型的迭代式，得到最优解时，具体包括以下步骤：
[0022]初始化优化弹性网回归模型的迭代式使权重系数为0，得到初始解；
[0023]根据Newton
‑
Raphson迭代算法和初始解，遍历所有权重系数，得到当前条件下只有一个权重系数变量情况下的过程最优解；
[0024]当所有权重系数的变化在预设范围内或者到达最大迭代次数时，结束迭代，输出此时的过程最优解作为最优解。
[0025]本专利技术的进一步改进在于：所述根据拟合均方误差值判断电能表是否失准时，具体包括以下步骤：
[0026]将拟合均方误差值与第一预设值进行比较，小于第一预设值的为正常；
[0027]计算每个大于等于第一预设值的拟合均方误差值的电能能表计量误差估计系数；
[0028]将电能能表计量误差估计系数的绝对值大于第二预设值作为超差表。
[0029]第二方面，电能表失准分析装置，包括：
[0030]数据获取模块：用于获取子表电能量数据和总表电能量数据；
[0031]累计滑差偏差曲线生成模块：用于根据子表电能量数据和总表电能量数据计算累计滑差偏差曲线；
[0032]迭代式生成模块：用于根据累计滑差偏差曲线建立自优化弹性网回归模型的迭代式；
[0033]最优解计算模块：用于求解所述优化弹性网回归模型的迭代式，得到最优解；
[0034]回归拟合曲线生成模块：根据所述最优解生成线损电量回归拟合曲线；
[0035]拟合均方误差值计算模块：用于根据线损电量回归拟合曲线和累计滑差偏差曲线计算拟合均方误差值；
[0036]输出模块：用于根据拟合均方误差值判断电能表是否失准。
[0037]第三方面，一种计算机设备，包括存储器、处理器以及存储在存储器中并可在处理器上运行的计算机程序，处理器执行计算机程序时实现第一方面中的电能表失准分析方法。
[0038]第四方面，一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质存储有计算机程序，其特征在于，计算机程序被处理器执行时实现第一方面中的电能表失准分析方法。
[0039]与现有技术相比，本专利技术至少包括以下有益效果：
[0040]1、本专利技术提供的基于自优化弹性网回归算法的电能表失准分析方法，通过Newton
‑
Raphson迭代算法，改进弹性网回归模型，优化模型参数，通过自优化迭代方式求解电能量偏差回归系数，然后通过拟合曲线与实际电能量滑差偏差值曲线的相似性和回归系数的大小最终定位超差表。本专利技术实现简单，仅需获取表箱内全部子表和总表的用电能量数据即可。
[0041]2、本专利技术对采集的总表和子表电能量数据做累计滑差处理，能够最大程度的降低表箱电能表截断误差的影响，同时该处理方法要求的累计数据周期也短，可以尽快地实现电能表计量失准的分析；
[0042]3、本专利技术采用数据采集和算法分析方式定位超差表计，可长期持续运行，节省人力物力，保证低压用电服务及管理水平。同时，本专利技术充分利用物联网、大数据、人工智能等新兴技术，有利于提高终端设备数字化、信息化、智能化水平。
[0043]4、相对于其他专利采用的功率曲线方案，本专利技术对采集的总表和子表电能量数据做累计滑差处理，具备以下优势：一是能够最大程度的降低表箱电能表截断误差的影响，保本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.电能表失准分析方法，其特征在于，包括以下步骤：分别获取子表电能量数据和总表电能量数据；根据子表电能量数据和总表电能量数据计算累计滑差偏差曲线；根据累计滑差偏差曲线建立自优化弹性网回归模型的迭代式；求解所述优化弹性网回归模型的迭代式，得到最优解；根据所述最优解生成线损电量回归拟合曲线；根据所述线损电量回归拟合曲线和累计滑差偏差曲线计算拟合均方误差值；根据拟合均方误差值判断电能表是否失准。2.根据权利要求1所述的电能表失准分析方法，其特征在于，所述分别获取子表电能量数据和总表电能量数据时采用低压物联感知终端进行获取。3.根据权利要求1所述的电能表失准分析方法，其特征在于，所述分别获取子表电能量数据和总表电能量数据时，具体包括以下步骤：获取电能表表箱侧所有户表正向有功电能量小时冻结数据和反向有功电能量小时冻结数据，将正向有功电能量小时冻结数据和反向有功电能量小时冻结数据相加，得到子表电能量数据；获取电能表表箱进线处正向有功电能量小时冻结数据和反向有功电能量小时冻结数据，将正向有功电能量小时冻结数据和反向有功电能量小时冻结数据相加，得到总表电能量数据。4.根据权利要求1所述的电能表失准分析方法，其特征在于，所述分别获取子表电能量数据和总表电能量数据后，剔除子表电能量数据和总表电能量数据中的异常数据，所述异常数据包括存在数据漏电的数据、采集时间异常的数据和前后两组有效数据之间间隔大于4个采集周期的前组数据。5.根据权利要求1所述的电能表失准分析方法，其特征在于，所述根据累计滑差偏差曲线建立自优化弹性网回归模型的迭代式时，具体包括以下步骤：根据累计滑差偏差曲线采用传统弹性网回归模型建立目标函数；采用传统弹性网回归模型的求解算法与Newton
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Raphson迭代算法结合将目标函数进行变形，得到自优化弹性网回归模型的迭代式。6.根据权利要求1所述的...
【专利技术属性】
技术研发人员：王慧琪，南琳，蔡智慧，张志远，赵瑀彤，代斌，王志海，孙峰，宋明辉，贾东强，葛玉磊，臧人霖，杜志国，孙永文，
申请(专利权)人：国家电网有限公司青岛鼎信通讯股份有限公司青岛鼎信通讯科技有限公司北京开元浩海科技发展有限公司，
类型：发明
国别省市：
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