電力測量儀表計量誤差校正中人工智能技術的應用

潘健龍

廣東威泰電力工程有限公司 廣東 佛山 528315

引言

在當今經濟飛速發展的大環境下，我國電力行業也飛速發展，各大電力企業不僅是積極建設電力網絡，實現電力全覆蓋以便于人民生活水平的提升，同時維系電力企業發展的重要因素就是經濟效益。也正因為大、中、小電力企業的百花齊放，電力市場的競爭力度也逐步增加，那么對電力測量儀表計量的誤差校正便使它已成為提高電力企業經濟效益的重要工具。在電力市場的競爭中，電力電能計量的準確性直接影響到各方的利益。因此，調試和提高測量精確度以及準確性也是影響電力企業發展的問題之一。在此基礎上，本文從電力測量背景、原因、解決措施以及人工智能對于數據校正等方面進行了以下分析：

1 電力測量儀表計量誤差校正必要性背景

近年來，隨著我國電力工業的快速發展，利用最新的科技設備提高了電能計量質量。然而，由于各種主觀因素的影響，能量測量中仍存在誤差。特別是中國能源部門的廣泛分散，即使差距很小，也會造成重大損失。因此，有必要規范功率測量。特別是對電氣設備的年度調查發現，大量的能源損失嚴重限制了公司的經濟利益[1]。當然，電能測量誤差的原因很多，也有很多意想不到的現象。為了調節測量機構的精度，必須根據儀器的慣性和適應性來調節和提高電能測量的誤差。本文從電能計量誤差的原因入手，為控制和改進電能計量誤差及決策提供依據。

2 電力測量儀表計量誤差原因分析

2.1 計量裝置配備不全

2.1.1 無表估算。因為沒有根據用戶用電設備的消耗量和使用時間計算表。由于缺乏固定的人口發電量，負荷較低，缺乏嚴格的規章制度，人工評價存在較大誤差。因此，缺乏一個衡量消費的表格是衡量方面的一個缺陷。

2.1.2 一表乘三。現在一表乘三的電力計量方式在我國的某些偏遠地區仍然在使用，這種電力計量方式注定是不科學、不精確的，但這些偏遠地區的電力負荷卻長期處于三相均不平衡的情況。也正因為這樣，一表乘三的計量方式注定是無法勝任精準計量工作要求的。

2.2 電力測量儀表使用不正確

2.2.1 有功電能計量誤差。雙值三相三線系統靜電計測量單相零電路四線系統的功能.由于負載不平衡，產生零序電壓，零序電流沿零序流動.三相電流和零電流難以滿足.如果系統采用三相雙組分時鐘，則零直流耗電量將大大減少，計算電流將大大降低。

2.2.2 電阻大產生計量誤差。三相四元件零線性電阻三元件電壓表測量誤差過大。這里面即使有些測量點是利用三相四元件表進行測量的，但由于某些原因，我們并不能科學有效且及時地注意到停電或中性線的構造，這也將會導致其中中性線電阻和中性線接觸過大，即測量誤差會變大。如果三相負載是具有對稱性的，中性線（n）中間是沒有電流的，即如果IA+IB+IC=0，U0=0，則被測三相四線的功能是與實際負載的消耗相等的。但如果中間線有電流，則證明r線存在誤差，其表達式為IA+IB+IC=IN[2]。我們用U0代表偏移申壓，IN代表不平衡電流。如果r=0，則其中市不平衡電流，盡管施加到負載上的電壓偏移，但施加到電壓表元件上的電壓也會偏移，而不會導致U0加r電壓偏移測量誤差。

2.3 電流互感器使用不當

2.3.1 CT變比大。電力測量儀表中許多測量點普遍存在測量誤差較大的問題，這是因為計算機斷層掃描的轉換大于CT根據配電變壓器的額定二次電流（一次測量時額定一次電流）選擇一次電流，這也導致選擇CT進行高精度、低精度的長期運行。如果電力測量儀表負載率低，那么他的瓦特表誤差也會很大，這同樣也會增加整個測量點的誤差。因此，只要適當降低計算機斷層掃描，就可以大大降低測量誤差。

2.3.2 CT外載根據電流互感器故障公式。電力測量儀表的操作參數僅適用于CT外載ZF和P0芯磁導率，這也說明只要降低CT和ZF負載或增加其磁導率，就可以減少誤差。目前，由于引入線長度、截面小、接觸電阻大，電力測量儀表的許多加油點在低負荷下連續運行，其MK值較低。也因此，F1值與81角值之間的差異太大，無法滿足精度要求。因此，我們可以通過降低CT儀器的磨損、縮短電路、增加線路橫截面、降低共軛、相應降低CT變異比、同時增加工作點和提高U值來降低誤差。

2.3.3 三相四線三元瓦特中由于電阻過大而引起的測量誤差。三相四線三元瓦特中由于電阻過大而引起的測量誤差中雖然有些測量點是用三相四元電力測量儀表測量的，但由于施工過程中沒有考慮到技術，電力測量儀表計量的相對誤差可能會發生變化。

2.4 環境變化

隨著環境溫度的變化，制動電流、電流、瓦數電壓和相位角都會發生變化，從而導致額外的溫度誤差。振幅誤差與溫度誤差有關。配電變壓器的總加油站設在控制室內，因此，我們可以在冬季觀察到，其經常超過標準規范，導致較大的負誤差。目前，冬季最冷的時期也是用電量最高的時期，這將造成電力企業更大的損失。

2.5 計量點綜合誤差

這次能源部測量點的總誤差只檢查電力測量儀表的誤差，不注意變壓器的故障評估。如果所有電表都符合要求，但由于5個傳感器出現故障，二次壓降過大，測量精度可能無法達到要求。然而，僅瓦特計的相對誤差遠不足以反映整個測量點的精度。如果電氣表的精度不能滿足要求，則必須考慮綜合誤差并調整測量結果。還可以采取措施適當調整變壓器和瓦特表，以減少電能測量的總誤差[3]。除了外部條件影響引起的故障外，導致特征測量誤差的主要因素是外部條件的破壞和影響。首先，環境因素將嚴重影響電表測量的技術、穩定性、安全性和準確性。其次，人為因素也是影響電表工作穩定性的重要因素（當用戶通過安裝其他設備破壞電表或改變電表讀數時，會出現測量誤差）。簡言之，環境因素和人為因素會損壞測量儀器，從而影響測量結果的運行穩定性和準確性。目前，環保因素對電表的影響是無法有效避免的，但電力企業可以采取有效措施，避免人為因素對電表造成損害，這也是電表糾錯措施。

3 電力計量設備

3.1 規范使用電力計量設備

近年來，隨著貿易和技術的不斷發展，電能表的功能也越來越大。為了能夠在低成本范圍內有效地減小電力測量儀表的誤差，有效提高電力測量結果的精確度，可以采取有針對性的措施對電能表進行優化。

3.2 減少電力測量儀表計量誤差的改進措施

3.2.1 完善計量裝置。測量設備的改進通過測量點工作的改革，可以消除無表估算、單表、三表等異常測量方法。同時對加藥設備進行改進，減少因工藝不符合或外部因素影響而產生的誤差。我國大部分電力部門都將測點改造納入規劃，取得了顯著成效。

3.2.2 測量方法正確。純電負荷專用配電變壓器采用三相y型連接和分配器，三相四線Y型連接器測量照明或照明。采用內置配電變壓器，用三相電表測量配電變壓器區域的三相負載平衡，進行調節分析：一相損壞不影響其他兩相測量。電能校準和更換損壞的儀表方便：轉動和檢查簡單：接線簡單，誤接線概率低；這有助于進行全面的錯誤分析。變壓器及儀表調整方便，儀表誤差整定方便。

3.2.3 選擇計量點位置。降低變壓器負荷，可提高測量精度。可以縮短變壓器接線，以減少儀表上的負載。測量點離配電變壓器越近越好。最好從配電變壓器的配電盤中選擇。

3.2.4 合理計量動態用電。合理測量照明、用電用電量。合理設計測量點的結構，采用單獨的柜門和儀表燈的運動形式，“配電變壓器標準區”包括單獨的燈具運動測量和儀表強度分離。所有經認可的標準配電變壓器均采用水泥磚和石材結構，中間分隔，兩側開敞，一個腔室配備照明、功率表、變壓器等測量設備，另一個腔室配備刀閘、熔斷器等控制設備。電表門鑰匙由用電部門負責，閘刀開關鑰匙由用戶負責。該方法合理選擇了測量點的位置，解決了光源運動的分離測量問題，避免了電能表前的竊電現象。

4 人工智能技術在電力測量方面的應用及背景技術

人工智能方法在電力測量中的應用，尤其包括基于人工智能的電表誤差預測方法。目前，該國的供電系統雇用了92.2%的員工，安裝了3.98億臺電力。電氣設備的可靠性是電網安全經濟運行的基礎。設備的可靠性和維護效率是保證企業生存的必要條件。目前，電氣測量儀表的維護主要采用技術人員定期進行故障檢測的方法。通過人工現場故障檢測或故障檢測，現場工作量大，發現故障的能力大，而且由于缺乏設備的實時監控和預警功能，往往導致早期搶修不徹底，小故障導致大故障。另一方面，隨著電力需求的增加和設備使用壽命的延長，設備故障的可能性也隨之增加。簡單地強調縮短維護周期給能源公司帶來了沉重的負擔。在這樣的背景下，人工智能旨在解決電測量儀器人工維護量大、檢測事故率低的問題。以下為人工智能應用方向：①基于人工智能特征的儀器誤差預測方法，其特點是采集具有歷史特征的儀器運行數據并轉換運行進度數據；指定轉換后歷史中使用的數據類型，并將標記數據分為訓練集和測試集；建立基于深部神經網絡的故障預測模型；將訓練一套輸入式測力儀故障預測模型，并通過自動旋轉編碼器進行測力儀故障預測，減少疊加噪聲；將測試套件引入準備好的儀器故障預測模型，檢查準備好的模型故障預測儀器的精度，當測試精度達到預定精度閾值時停止測試。②要求1所述基于人工智能的電表誤差預測方法的特點是，對往年運行中獲得的數據進行轉換，除其他外，包括對以往運行中獲得的數據進行標準化；標準化后，與過去操作相關的數據被標準化。③根據要求1所述采用人工智能化電表進行故障預測的方法，其特點是電表故障預測模型包括多層輸入層、多層隱藏層和多層輸出層。④根據權利要求3所述的一種基于人工智能的性能儀表誤差預測方法，其特征在于，在大力倡導智能能源的人士中，能源系統未來發展的中心點是產能、儲能和能耗的綜合發展。通過信息技術，將更多與能源生產、轉換、傳輸、儲存和消費的聯系深度整合，以促進能源系統的高效運行。人工智能技術對解決現代能源系統中的非線性、強不確定性，以及促進能源系統的高效運行。人工智能技術適應并靈活地解決了現代電力系統中的非線性、高不確定性、強耦合和多變量問題。它將在提高能源系統的效率、可靠性和智能化方面發揮重要作用。在此基礎上，人工智能技術也將滲透到電力系統中。作為新一代能源載體的重要載體，具有主動能源知識的智能電網在智能能源發展中占據基礎性地位，引領智能能源發展。能源互聯網將支持智能電網、云計算、物聯網、人工智能、海量數據和移動互聯網，并將深度融合信息、物理和社會。為了優化能源領域的決策和加強協調，人工智能和能源互聯網技術的結合將確保傳統能源網絡的智能功能。本文總結了人工智能技術在電力系統中的典型應用，展望了未來可能的研究方向，促進了人工智能在電力系統理論研究和實際應用中的發展。

5 結束語

總的來說，電能計量誤差的原因是不同的，這在某些情況下是一個不可避免的因素，并對電能的營銷和電力消耗產生重大影響。因此，加快電能計量控制的步伐顯得十分必要和緊迫。只有通過全面控制，提高運行專業性，全面普及人工智能技術，確保運行過程符合技術規范，才能提高電能計量的準確性，促進能源系統的可持續健康發展。