DCS 控制器中電表接觸傳感器計量誤差檢測方法

王 鵬，焦 陽，李昕鈺，張揚華

（1.國網北京市電力公司，北京 100032；2.北京中電普華信息技術有限公司，北京 102218）

電力系統智能化的不斷進步和發展，在DCS（distributed control system）的控制器中，機械電表接觸傳感器得到了比較廣泛的應用，研究機械電表接觸傳感器計量誤差檢測[1-2]方面的內容具有十分重要的意義。目前國外發達國家已經建立了相對成熟的機械電表接觸傳感器計量數據庫，并且也取得了比較顯著的研究成果，可以為決策者提供相關的理論支持。

文獻[3]在長短期記憶網絡模型中加入基于因果卷積的自注意力機制，提取局部特征信息，將預測結果和測量結果展開殘差計算，同時將Shapiro-Wilk 檢驗和閾值比較法兩者相結合的方式完成傳感器故障檢測；文獻[4]考慮殘差對未知干擾產生的影響，設定H∞/H∞性能指標，獲取增益矩陣，通過量化誤差的隨機過程特性確定閾值誤報率的上限值，完成傳感器故障檢測；文獻[5]將向量自回歸模型和小波分析法有效結合對傳感器展開故障檢測。由于上述方法在實際DCS 使用過程中，存在檢測結果不準確以及檢測時間較長等問題。

因此，提出一種針對DCS 機械電表接觸傳感器的計量誤差檢測方法。

1 傳感器計量誤差檢測方法

1.1 計量數據抗干擾去噪

在進行小波去噪過程中，閾值選取[6-7]是非常重要的步驟，特別是在實時處理機械電表接觸傳感器計量數據的場景中。由于計量數據規模大且連續，將數據預處理和基于小波基擬合的數據處理方法嵌入其中。對于靜態的計量數據而言，需要全部數據到達，并且構建對應的緩沖區，對數據展開去噪處理。

計量數據抗干擾去噪[8-9]的詳細操作步驟：

（1）組建滑動的計量數據窗口，選擇合適的小波基函數對計量數據抗干擾處理，對應的計算式如下所示：

式中：bk，2n為小波系數；ej，n為尺度系數；hk，2n為信號離群采樣點數量；n 為常數。

（2）通過均方根誤差以及信噪比動態選擇閾值，展開計量數據去噪[10-11]。其中，均方根誤差RMSE以及信噪比SNR 對應的計算式如下所示：

式中：r（n）為原始計量數據；～r（n）為去噪處理后的計量數據；powersignal為原始信號功率；powernoise為噪聲功率，對應的計算式如下所示：

根據計算結果確定動態閾值，進而展開去噪處理，對應的計算式如下所示：

式中：λ 表示去噪后的計量數據；M 為機械電表接觸傳感器計量數據長度。

（3）對計量數據展開多項式擬合處理[12-13]，并且通過均方根誤差選擇最優擬合參數βbest，對應的計算式如下所示：

（4）當滑動窗口移動到下一個時間段，重復上述操作步驟，直至各個時間段的計量數據完成去噪。

1.2 計量數據誤差檢測

通過抗干擾去噪處理計量數據，可消除數據中的噪聲和干擾信號，從而提高計量結果的準確性，并為后續的計量誤差檢測提供基礎。在進行計量過程時，需要對各個時段的數據展開計量誤差檢測。分簇通過LEACH 協議實現，相鄰節點數據形態簇中隨機選定簇頭。在簇頭通過簇內節點對去噪后的數據展開融合處理，利用閾值分析方法獲取計量指標，判斷各個節點對應的計量結果是否存在誤差。

引入變量pm表示加權中值屬于計量誤差的范圍，對應的計算式如下所示：

式中：u 為鄰居節點；λk為第k 個閾值；m 為常數。

為了有效避免能量消耗過快，將節點傳感器功能設定為休眠狀態，當再次被選為簇頭節點時被喚醒。簇頭共有5 個成員節點，在設定的LEACH 周期內，簇內節點轉發至簇頭節點的計量數據X，具體表達式為

對計量數據序列展開排序，序列中各個數據對應的權值初始值表示為τi，計算每個計量數據序列對應的權重，每重復一次將權值的取值加1。計算計量數據的加權中值xmed：

引入容量ψij，優先設定閾值，主要用來確定計量值的容錯率。為了防止有效數據被忽略，在得到計量數據序列中值時，需要選擇其相鄰左右數據展開比較，對應的計算式如下所示：

在設定閾值范圍內，將其作為有效計量數據，通過加權均值方法展開平均值計算，如公式（12）所示：

式中：ψmed為容量均值。

（1）將原始計量數據展開排序，表示為｛x1′，x2′，x3′，x4′，x5′｝；

（2）計算計量數據的權值；

（3）通過公式（10）計算計量數據的加權中值；

（4）將全部計量數據展開融合[14-15]處理θ，對應的計算式如下所示：

計量誤差檢測詳細的操作步驟如下：

（1）在展開檢測前期，基站將全部檢測環境參數直接轉發給工作節點；

（2）在每個分簇的過程中，簇頭節點的融合值θ作為本地計量值，同時評估加權中值算法的準確率，選擇合適的簇內節點作為計量值，通過簇內節點的計量值估計下一時間段的節點計量值；

（3）簇內節點利用滑動窗口記錄n 個時刻的計量值；

（4）根據服務器存儲的計量歷史數據，通過閾值分析方法，確定計量指標Gp，如公式（14）所示：

（5）將計量指標作為判定依據，判定公式為

式中：yij為機械電表接觸傳感器計量。

通過公式（15）作為判定依據，檢測機械電表接觸傳感器計量數據是否存在誤差。

2 實驗分析

2.1 數據來源

為了驗證DCS 中機械電表接觸傳感器計量誤差檢測方法的有效性，采集B 城市2021 年～2022 年的某大型電站DCS（和利時公司）控制器中，機械電表接觸傳感器計量數據作為測試數據，使用Daubechies小波函數對數據去噪處理，設置窗口長度為10～100，閾值設置為2，并通過軟件輸出實驗結果。實驗現場如圖1 所示。

圖1 DCS 控制系統實驗圖Fig.1 Experimental diagram of DCS control system

2.2 測試指標

（1）誤差檢測率

所提方法的機械電表接觸傳感器計量誤差檢測率，如圖2 所示。分析圖2 可知，所提方法獲取的電表接觸傳感器計量誤差檢測率保持在90%以上，說明所提方法可以為機械電表接觸傳感器計量誤差檢測提供有利的理論支撐。

圖2 誤差檢測率實驗結果Fig.2 Experimental results of error detection rate

（2）誤檢率

機械電表接觸傳感器計量誤差檢測過程中誤檢率結果如表1 所示。

表1 誤檢率實驗結果Tab.1 Experimental results of false detection rate

分析表1 可知，所提方法在機械電表接觸傳感器計量過程中最高和最低誤檢率分別為0.11%和0.02%，說明所提方法更加適用于機械電表接觸傳感器計量誤差檢測。

（3）誤判率

在機械電表接觸傳感器計量誤差檢測過程中的誤判率如圖3 所示。

圖3 誤判率實驗結果Fig.3 Experimental results of misjudgment rate

分析圖3 可知，所提方法在機械電表接觸傳感器計量過程中的誤判率取值明顯較低，未超過1%，充分驗證了所提方法在機械電表接觸傳感器計量誤差檢測過程中的優越性。

（4）誤差檢測時間

在設定樣本數量下對方法的機械電表接觸傳感器計量誤差檢測時間展開實驗，詳細的實驗測試結果如圖4 所示。

圖4 誤差檢測時間結果Fig.4 Error detection time result

通過圖4 可知，采用所提方法展開機械電表接觸傳感器計量誤差檢測過程中，對應的機械電表接觸傳感器計量誤差檢測時間最高僅為125 s，說明所提方法具有比較高的檢測效率。

利用接觸傳感器，記錄機械電表1 年內的讀數數據作為對照組，將實際讀數和機械電表接觸傳感器計量結果進行對比，所提方法的機械電表接觸傳感器計量誤差實驗結果如表2 所示。

表2 機械電表接觸傳感器計量誤差Tab.2 Mechanical meter contact sensor measurement error

根據表2 的實驗結果分析，該方法在計量誤差檢測方面表現良好。相對誤差方面，對于大多數月份中的相對誤差較小且波動較小，具有更好的計量精度。同時，在絕對誤差方面，所提方法的計量結果普遍較接近實際值，因此，所提方法在計量誤差檢測方面效果較好。

3 結語

為了得到精準的傳感器計量故障檢測結果，提出一種機械電表接觸傳感器計量誤差檢測方法。采用合適的小波基函數和動態閾值選取的方法對機械電表接觸傳感器計量數據去噪，并利用LEACH協議進行簇內監測和閾值分析，實現機械電表接觸傳感器的計量誤差檢測。實驗結果表明，所提方法可以有效降低機械電表接觸傳感器計量誤差檢測過程中的誤判率和誤檢率，提升機械電表接觸傳感器計量誤差檢測率和檢測效率。