数字电能计量系统误差多参量退化评估模型及方法

李玲 孔群景 张卫川

（1.国网蚌埠供电公司营销部 2.河南许继仪表有限公司 3.河南许继仪表有限公司）

数字电能计量系统误差多参量退化评估模型及方法

李玲1孔群景2张卫川3

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本文提出了一种基于多参量退化模型的评估方法，对数字电能计量系统多参量退化模型，评估模型的求解方法以及基于多参量退化评估模型的具体方法进行了逐一分析与阐述，更加适用于对数字电能计量装置误差的评估。

数字电能计量系统；计量误差；多参量退化

0 引言

作为智能化变电站建设过程中非常关键的构成要素之一，数字电能计量系统的运行质量将直接对智能化变电站建设运行水平产生重要影响。近年来，国内外展开了大量有关数字电能计量系统的理论与实践研究，对提高数字电能计量系统自身运行稳定性以及可靠性水平起到了非常重要的作用，并推动了数字电能计量系统的工程化应用。但现阶段，大部分电能计量系统所采取的检修模式仍然以定期检定或计量误差超限下的停电检修模式为主，在一定程度上对供电系统运行可靠性产生了不良影响，还造成了运行维护成本的增加。针对这一问题，在电力系统领域中需研究一套可适用于数字电能计量系统误差评估的评估模型与方法，结合数字电能计量系统的多参量特征，对评估模型与方法进行优化，以更好地为状态检修提供可靠依据与技术支持。

1 多参量退化模型

对于系统或具体设备而言，参量退化代表着该系统或设备性能降低。目前，电力系统中针对大部分输变电设备已形成了较为成熟的状态评估模型与方法，但在复杂设备或系统中的研究尚不够深入。主要原因是此类系统设备中往往存在多个状态参量，如：变压器设备中存在绝缘电阻水平、介质损耗水平等多个状态参量；断路器设备中存在的线圈电流、触头电磨损水平、开端行程等多个状态参量。因此，在针对此类系统设备状态进行评估时，必须对所有参量进行充分考量。既往研究中针对系统设备状态参量的评估方法相对简单，即定义某系统设备状态参量构成集合P表示为{P1，P2，......，Pn}，若存在“max|Pi|（i＝1，2，......，n）”且其值超过阈值，则提示该系统设备某方面性能出现缺陷，并对其正常运行产生不良影响。但这种形式简单的评估模型在数字电能计量系统评估中并不适用，主要原因有二。第一，在数字电能计量系统当中，任意参量的退化并不会对数字电能计量系统整体运行产生实质性影响；第二，数字电能计量系统中各个参量退化均具有一定的方向性，不同参量退化对数字电能计量系统计量误差的影响并不一致，甚至可能相互抵消，进而对系统整体计量准确性无显著影响。

针对上述分析，为更加准确地针对数字电能计量系统误差进行多参量退化评估，必须建立起一套更为科学和有效的评估模型。结合现有理论成果来看，在数字电能计量系统的实际运行中，系统计量准确性会受到包括环境温度、环境湿度、断流事件、失压事件、频率、谐波、负荷、电磁场异常、振动以及通信异常等多参数的影响。从简化模型结构上考量，以主要影响因素环境温度、环境湿度、电网频率、谐波作为参量代表。分别用fpt、δpt、fct、以及δct代表环境温度参量、环境湿度参量、电网频率参量、以及谐波参量，则可构建式（1）方程对数字电能计量系统多参量退化过程进行描述：

式中，Vtemp(t)为环境温度随时间变化函数；Vhum(t)为环境湿度随时间变化函数；Vfrep(t)为电网频率随时间变化函数；Vharm(t)为谐波随时间变化函数。

当同时满足式（2）以及式（3）的情况下，可对方程组进行简化：

经简化后将式（1）解定义为A，可将式（1）转化为式（4）：

如上分析，式（4）是数字电能计量系统所适用的多参量退化评估方程，在该方程中，将ε定义为退化参量，将α定义为参量退化作用量，将A定义为作用量下退化参量所对应退化网络。在此基础之上，可将该数字电能计量系统功率误差作为评估模型约束条件，将ηp定义为平均功率误差，则约束条件可如式（5）所示：

2 多参量退化网络评估模型求解

在评估数字电能计量系统所对应计量误差时，需要解决的核心问题是如何根据所收集的计量系统历史运行参数，在合理的数据处理方法下求解多参量退化网络评估模型。在求解过程中，关键步骤与方法可以归纳如下。

第一步，预处理。在数字电能计量系统中，误差评估时需要考量的参量退化作用参数包括以下四个方面：一是环境温度，二是环境湿度，三是电网频率，四是谐波。在获取上述数据的过程中，采样频率会在一定程度上对数据量产生影响。为实现数据的同步性，必须对各类数据采样率进行统一处理。除此以外，为了实现变量权值与量纲的统一，还应归一化处理各类数据信息。由于上述参量数据中，环境温度与环境湿度不存在突变风险，因此可以直接采用一阶线性插值的方式进行环境温度、环境湿度数据量的扩充操作。

如：对于环境温度参量而言，假定i点下所采样温度数据为T(i)，假定j点下所采样温度数据为T( j )，在数据量增加值N倍的情况下，数据扩充中两个采样量的差值序列可以用式（6）进行表示：

在此基础之上，对各类数据进行差分归一化处理。假定变量序列用{V1，V2，......，Vn，Vn＋1}进行表示，则可将最大变化梯度按照用式（7）进行表示：

经差分归一化处理后，可将差分归一化退化参量按照式（8）形式表示，其中，将△α定义为经差分归一化处理后退化参量作用量，将B定义为所对应差分归一化退化网络。

第二步，求解退化网络。考虑到矩阵B元素具有不可解析的特点，因此无法以常量形式或初等函数形式对元素加以描述，必须依托于人工智能技术的方式逼近，并对矩阵B输入、输出特性作出科学描述。在本文面向数字电能计量系统的误差进行评估的过程中，以差分归一化退化参量△α作为输入作用量，以差分归一化退化参量△ε作为输出作用量，按照式（8）对矩阵B系数的逼近与求解进行描述。

3 基于多参量退化评估模型的具体方法

在按照上述步骤评估数字电能计量系统误差的过程中，根据多参量退化评估模型基本流程，误差评估的具体处理步骤如下：

第一步，对数据样本进行预处理，预处理内容包括统一采样率以及差分归一化两个方面，以历史数据经过统一采样率处理后所得结果作为BP神经网络输入数据，同时以历史数据经过差分归一化处理后所得结果作为BP神经网络输出数据。

第二步，对退化网络进行求解，根据数据预处理环节中所得到的数据输入样本以及输出样本，在BP神经网络迭代逼近系数矩阵作用下验证均方差结果可靠性，使均方差低于预设值（若所得均方差高于预设值，则应返回上一步骤继续进行求解处理）。

第三步，对数字电能计量系统误差进行评估。测量实测值经差分归一化处理后所得退化参量输入退化网络模型中，生成变化量并与退化参量对应，根据退化参量初始值评估系统状态参数可靠性，在此基础之上依据前文分析中所得数字电能计量系统功率误差下评估约束条件的计算结果得到具体电能计量误差结果。

4 结束语

综合本文上述分析，与当前现有系统设备不同，数字电能计量系统的误差评估模型与方法存在一定的特殊性。结合这一特殊性，本文提出了一种基于多参量退化模型的评估方法，更加适用于对数字电能计量装置误差的评估。基于这一研究成果，望后续研究人员进一步将大数据方法用于模型评估中，对退化模型求解方法进行进一步优化，以提高数字电能计量系统对计量误差评估的准确性，提高评估的在线性与精确性，为状态检修提供可靠依据。

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2017-07-20）