System.ArgumentOutOfRangeException: 索引和长度必须引用该字符串内的位置。 参数名: length 在 System.String.Substring(Int32 startIndex, Int32 length) 在 zhuanliShow.Bind() 基于能量路由器的充电枪计量误差监测方法技术_技高网

基于能量路由器的充电枪计量误差监测方法技术

技术编号:44355552 阅读:3 留言:0更新日期:2025-02-25 09:39
本发明专利技术涉及电能计量技术领域,公开了一种基于能量路由器的充电枪计量误差监测方法,步骤如下:获取充电枪、能量路由器数据。计算充电站线损、线损率。识别线损率异常点并剔除对应数据。进行加窗,加权累加窗内数据,且每滑动一个样本点就对样本数据进行遍历。建立线性模型求解充电枪误差系数,监测充电枪计量误差。本发明专利技术基于15分钟间隔的节点采样数据,通过能量路由器、充电枪数据计算线损率,通过3σ原则对线损率进行异常值处理后,采用滑窗方式对原始电量数据进行累加求和,同时考虑到实际应用场景中,每组滑窗后样本数据重要性不同问题,对滑窗后的采样数据赋予权重,进一步提高了充电枪误差系数的求解精度,保证了异常充电枪的精准检出。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及电能计量,尤其涉及一种基于能量路由器的充电枪计量误差监测方法


技术介绍

1、随着科技的发展,充电枪的应用场景不断扩展,其计量功能也变得越来越关键。充电枪的准确计量有助于电费收缴,保证了电力公司和用户间的公平公正。在新能源行业,需经常对充电枪进行排查,保证其准确、稳定运行。

2、以15分钟作为时间间隔的采样数据能够以更小的时间粒度监测电网电流、电压、功率等信息,有助于应用大数据分析手段排查用户异常用电的情况。但15分钟间隔采样数据数值小且存在较多零值,会对充电枪误差系数的准确求解产生干扰。针对于此,采用滑窗算法对15分钟间隔电量数据进行累加求和,提高数据质量。考虑到实际应用场景,每组滑窗加和后的样本数据重要性不同,现有的忽略样本数据置信度而直接进行平均的方式难以获得精确的充电枪误差系数。

3、对此,专利申请文件cn118818141a公开了一种基于能量路由器的充电枪计量误差监测方法,基于15分钟间隔的节点采样数据,通过能量路由器、充电枪数据计算线损率,通过3σ原则对线损率进行异常值处理后,采用自适应累积滑窗方式对原始电量数据进行累加求和,同时考虑到实际应用场景中,每组滑窗后样本数据重要性不同问题,对滑窗后的采样数据赋予权重,以提高充电枪误差系数的求解精度。但该方法根据初始窗内低负荷占比确定累积窗宽大小这一思路并没有满足初衷:如果低负荷电量在初始窗的前面,则累积后的电量可能依然很小,并不能实现滑窗累积的效果。


技术实现思路

1、本专利技术针对现有技术存在的不足和缺陷,提供了一种基于能量路由器的充电枪计量误差监测方法,在初始窗的基础上基于累加的方式确定窗宽,使得累积后的电量从源头上不会出现小值,且实现了每个累积后的电量值都具有随机性(不同位置pos的初始窗的累积电量是不同的)。

2、本专利技术的目的可以通过以下技术方案来实现。

3、一种基于能量路由器的充电枪计量误差监测方法,包括以下步骤:

4、步骤1,根据充电站档案信息获取充电枪、能量路由器电量数据;

5、步骤2,基于充电枪、能量路由器电量数据,计算充电站线损、线损率;

6、步骤3,通过3σ原则识别线损率异常点并剔除对应的充电枪、能量路由器电量数据;

7、步骤4,对处理后的电量数据进行加窗操作,并对加窗后的数据进行加权处理:

8、步骤4-1,初始化最大窗宽windowmax、最小目标电量tmin、窗口位置pos=1、滑动步长step=1、目标窗宽windownew=1;

9、步骤4-2,以第一个能量路由器数据为滑窗起点,截取windowmax个样本点作为观测区,观测区范围:[pos,pos+windowmax-1];

10、步骤4-3,确定窗口位置为pos时的目标电量cumpos:

11、

12、其中xi-all为第i个样本中所有的充电枪;

13、步骤4-4,如果cumpos没有超过tmin,则windowmax×c,直至cumpos大于tmin;

14、其中c为窗宽拓展系数;

15、步骤4-5,确定目标窗宽:

16、将首次满足的窗宽windownew1值作为目标窗宽windownew;

17、其中η表示目标电量系数;windownew1按加1方式递增;

18、步骤4-6,对窗内充电枪、能量路由器数据进行加和:

19、

20、其中,xi-all为第i个样本中所有的充电枪,yi为第i个样本能量路由器电量数据,x′k为加和后的充电枪数据,y′k为加和后的能量路由器数据;

21、步骤4-7,更新滑窗位置,位置更新公式如下:

22、pos=pos+step;

23、步骤4-8,当滑窗移动到最后一个windowmax位置时,pos+windowmax-1=m1,其中m1为剔除异常点后的充电站样本数;

24、直接对window_max个点进行累加计算;

25、步骤4-9,将充电站样本数更新为m2;

26、其中m2=m1-windowmax+1;

27、步骤4-10,计算滑窗后电量数据的权重ωk;

28、

29、其中k表示累积后的样本点序号,1≤k≤m2;

30、步骤4-11,赋权重ωk给滑窗后的电量数据,赋值公式如下;

31、″′

32、xk=wk·xk;

33、″′

34、yk=wk·yk;

35、其中,xk″、yk″为赋权重后的充电枪、能量路由器电量数据;

36、步骤5,基于构建的加权数据,建立线性模型求解充电枪误差系数,监测充电枪计量误差。

37、优选地,所述步骤2中充电站线损率的计算公式如下:

38、

39、其中,yi为第i个样本能量路由器电量数据,1≤i≤m0,m0为充电站样本数,xij为第i个样本中第j个充电枪电量数据,lri为第i个样本对应的线损率,n0为充电枪数。

40、优选地,所述步骤3的具体过程如下:

41、a1,计算线损率整体分布的均值μ;

42、

43、其中,lri为第i个样本对应的线损率,m0为充电站样本数;

44、a2,计算线损率整体分布的方差σ;

45、

46、a3,根据3σ原则计算线损率上限lrup;

47、lrup=μ+3σ;

48、a4,根据3σ原则计算线损率下限lrdown;

49、lrdown=μ-3σ;

50、a5,根据线损率上限、下限,进行异常点判别,异常点判别公式如下;

51、

52、其中,sgn=1时识别为异常点;

53、a6,根据识别的异常点,剔除对应的充电枪、能量路由器电量数据。

54、优选地,所述步骤5中建立线性模型求解充电枪误差系数的过程如下;

55、c1,计算线损;

56、

57、其中,为第k个样本的线损;xkj″为赋权重后的第k个样本中第j个充电枪电量数据;

58、c2,建立线性模型;

59、

60、其中β为充电枪误差系数,下标为充电枪标号,从1取到n;δ为线路中其他损耗;α为能量路由器计量误差系数;

61、c3,求解充电枪误差系数β;

62、β=(xtx+λe)-1xterror;

63、其中,矩阵x=[x1″,x2″,...,xn″,y″,1];λ为正则化参数;y”为累加后的m2个能量路由器电量数据向量。

64、优选地,λ为1。

65、优选地,windowmax=48。

66、优选地,η为0.8。

67、优选本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于能量路由器的充电枪计量误差监测方法,其特征在于,包括以下步骤:

2.根据权利要求1所述的一种基于能量路由器的充电枪计量误差监测方法,其特征在于,所述步骤2中充电站线损率的计算公式如下:

3.根据权利要求1所述的一种基于能量路由器的充电枪计量误差监测方法,其特征在于,所述步骤3的具体过程如下:

4.根据权利要求1所述的一种基于能量路由器的充电枪计量误差监测方法,其特征在于,所述步骤5中建立线性模型求解充电枪误差系数的过程如下;

5.根据权利要求4所述的一种基于能量路由器的充电枪计量误差监测方法,其特征在于,λ为1。

6.根据权利要求1所述的一种基于能量路由器的充电枪计量误差监测方法,其特征在于,windowmax=48。

7.根据权利要求1所述的一种基于能量路由器的充电枪计量误差监测方法,其特征在于,η为0.8。

8.根据权利要求1所述的一种基于能量路由器的充电枪计量误差监测方法,其特征在于,Tmin为10kWh。

9.根据权利要求1所述的一种基于能量路由器的充电枪计量误差监测方法,其特征在于,c取2或3或4。

...

【技术特征摘要】

1.一种基于能量路由器的充电枪计量误差监测方法,其特征在于,包括以下步骤:

2.根据权利要求1所述的一种基于能量路由器的充电枪计量误差监测方法,其特征在于,所述步骤2中充电站线损率的计算公式如下:

3.根据权利要求1所述的一种基于能量路由器的充电枪计量误差监测方法,其特征在于,所述步骤3的具体过程如下:

4.根据权利要求1所述的一种基于能量路由器的充电枪计量误差监测方法,其特征在于,所述步骤5中建立线性模型求解充电枪误差系数的过程如下;

5.根据权利要求4所述的一...

【专利技术属性】
技术研发人员:曹乾磊王磊张乐群苗壮范建华
申请(专利权)人:青岛智电新能科技有限公司
类型:发明
国别省市:

网友询问留言 已有0条评论
  • 还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。

1