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    重庆时时彩网上推广: 电能表异常诊断方法.pdf

    摘要
    申请专利号:

    重庆时时彩单双窍门 www.4mum.com.cn CN201610794324.6

    申请日:

    2016.08.31

    公开号:

    CN106405475A

    公开日:

    2017.02.15

    当前法律状态:

    实审

    有效性:

    审中

    法律详情: 实质审查的生效IPC(主分类):G01R 35/04申请日:20160831|||公开
    IPC分类号: G01R35/04 主分类号: G01R35/04
    申请人: 国网江苏省电力公司常州供电公司; 国网江苏省电力公司; 国家电网公司
    发明人: 李铭; 王立白; 李芷筠; 张明
    地址: 213001 江苏省常州市天宁区局前街27号
    优先权:
    专利代理机构: 常州市江海阳光知识产权代理有限公司 32214 代理人: 陈晓君
    PDF完整版下载: PDF下载
    法律状态
    申请(专利)号:

    CN201610794324.6

    授权公告号:

    |||

    法律状态公告日:

    2017.03.15|||2017.02.15

    法律状态类型:

    实质审查的生效|||公开

    摘要

    本发明涉及一种电能表异常诊断方法,包括如下几个步骤:①通过现场检测和电能信息采集系统获取电表数据和事件数据;②通过步骤①获得的电表数据和事件数据进行单一异常分析,单一异常分析包括6类智能诊断分析模型,每个智能诊断分析模型包括若干个智能诊断主题;③将步骤②得到的智能诊断主题的单一异常分析诊断结果输出给现场检测人员,辅助现场检测人员进行电能表检测和诊断。本发明通过数据比对、统计分析和数据挖掘等技术手段,对电能表的运行工况进行诊断和分析,有效确定电能表是否处于正常运行状态。

    权利要求书

    1.一种电能表异常诊断方法,其特征在于包括如下几个步骤:
    ①通过现场检测和电能信息采集系统获取电表数据和事件数据;
    ②通过步骤①获得的电表数据和事件数据进行单一异常分析,单一异常分析包括电量
    异常诊断、电压电流异常诊断、异常用电诊断、负荷异常诊断、时钟异常诊断、接线异常诊断
    共计6类智能诊断分析模型,每个智能诊断分析模型包括若干个智能诊断主题;
    ③将步骤②得到的智能诊断主题的单一异常分析诊断结果输出给现场检测人员,辅助
    现场检测人员进行电能表检测和诊断。
    2.根据权利要求1所述的电能表异常诊断方法,其特征在于:步骤②中,6类智能诊断分
    析模型包括共27个智能诊断主题,如下所示,每个智能诊断主题包括定义、数据源、诊断方
    法、计算模型、阈值及分级5个项目,其中K和N为各个诊断主题中对应设置的阈值参数,K的
    定义在各个诊断主题中独立、主题间互不干扰,N的定义在各个诊断主题中独立、主题间互
    不干扰:
    1、电量异常诊断模型:包括电能表示值不平、电能表飞走、电能表倒走、电能表停走、电
    能表费率设置异常5个智能诊断主题,如下表:


    2、电压电流异常诊断模型:包括电压断相、电压越限、电压不平衡、高供高计B相异常、
    电流失流、电流不平衡6个智能诊断主题,如下表:



    3、异常用电诊断模型:包括电能表开盖、计量门开闭、恒定磁场干扰、电量差动异常、功
    率差动异常、用户停电6个智能诊断主题,如下表:


    4、负荷异常诊断模型:包括需量超容、负荷超容、电流过流、负荷持续超下限、功率因数
    异常5个智能诊断主题,如下表:


    5、时钟异常诊断模型:包括终端时钟异常、电能表时钟异常2个智能诊断主题,如下表:


    6、接线异常诊断模型:包括反向电量异常、相序异常、潮流反向3个智能诊断主题,如下
    表:


    3.根据权利要求1或2所述的电能表异常诊断方法,其特征在于:步骤①中,事件数据包
    括电能表断相、终端电压回路异常、电能表过压、电能表欠压、终端电压越限;
    电表数据包括三相电压曲线、三相电流曲线、计量回路正向有功总电能示值、比对回路
    正向有功总电能示值。
    4.根据权利要求1至3之一所述的电能表异常诊断方法,其特征在于:步骤①中,对于电
    表数据和事件数据进行筛选,其中事件筛选规则如下:对于采集终端和电能表生成的事件,
    按以下规则筛选:
    (1)同1条事件重复上报,事件内容包括时间均完全相同,只保留第1条;
    (2)同1类事件重复上报,事件名称相同但内容不同,每8h只保留第1条;
    (3)剔除内容不符合通信协议格式要求的事件,包括数据乱码及应填数据为空的情况;
    (4)剔除内容明显有误的事件,包括事件时间早于设备安装时间及事件时间晚于当前
    时间h天后的情况;
    (5)对于应成对出现的事件,若事件不成对则通过曲线数据和终端心跳、登录报文等数
    据进行辅助判断。
    5.根据权利要求4所述的电能表异常诊断方法,其特征在于:h建议值为5。
    6.根据权利要求1至4之一所述的电能表异常诊断方法,其特征在于:步骤①中,对于电
    表数据和事件数据进行筛选,其中数据筛选规则如下:对于采集终端和电能表的数据,按以
    下规则筛?。?br />
    (1)正/反向有功总功率乘倍率的数值大于用户合同容量的a倍,属于异常数据;
    (2)日冻结正/反向电能示值计算得到的电量,大于用户日最大用电量即合同容量×
    24h的b倍,属于异常数据;
    (3)月冻结正/反向电能示值计算得到的电量,大于用户月最大用电量即合同容量×
    24h×30天的c倍,属于异常数据;
    (4)日/月冻结最大需量乘倍率的数值大于用户合同容量的d倍,属于异常数据;
    (5)总加组电能量曲线计算得到的时段电量,大于用户时段最大用电量即合同容量×
    时段长度的e倍,属于异常数据;
    (6)二次侧电压值大于二次侧额定电压值的f倍,属于异常数据;
    (7)二次侧电流值乘倍率大于电流互感器一次侧额定电流值的g倍,属于异常数据。
    7.根据权利要求6所述的电能表异常诊断方法,其特征在于:a建议值为50,b建议值为
    50,c建议值为50,d建议值为50,e建议值为50,f建议值为2,g建议值为2。

    关 键 词:
    电能表 异常 诊断 方法
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