基于大數據分析的智能電網電能量計量誤差辨析

摘要：由于智能電網電能量計量誤差特征提取不完整，導致電能量計量比差擬合曲線波動較大，因此設計了一種基于大數據分析的智能電網電能量計量誤差辨析方法。基于大數據分析技術，了解電網信息，確定傳感器的最佳安裝位置，獲取智能電網的運行數據；提取電能量計量的誤差特征，識別潛在的誤差源；對各個誤差組成部分的時間序列數據進行穩定性評估，確定數據統計特性，識別出造成計量誤差的具體原因。結果表明，該設計方法能夠精準地檢測出三相智能電能表的電能量計量比差擬合曲線，并且波動較小，證明該方法更適用于實際應用。

關鍵詞：大數據分析 智能電網 電能量計量 誤差辨析 三相智能電能表

中圖分類號：TP183" 文獻標識碼：A

Analysis of Measurement Errors in Smart Grid Electric Energy Based on Big Data Analysis

WANG Changrui" HAO Lifa

Jicheng Electronics Co.， Ltd， Ji’nan， Shandong Province， 250104 China

Abstract： Due to incomplete feature extraction of smart grid electric energy measurement error， the fitting curve of electric energy measurement ratio difference fluctuates greatly. Therefore， a method of discrimination of smart grid electric energy measurement error based on big data analysis is designed. Based on big data analysis technology， understand the power grid information， determine the best installation location of sensors， and obtain the operation data of smart grid. The error characteristics of electric energy measurement are extracted and the potential error sources are identified. The stability of the time series data of each error component is evaluated， the statistical characteristics of the data are determined， and the specific causes of measurement errors are identified. The results show that the design method can accurately detect the fitting curve of the electric energy metering ratio difference of the three-phase smart energy meter， and the fluctuation is small， which proves that the method is more suitable for practical application.

Key Words： Big data analysis; Smart grid; Electric energy measurement; Error analysis; Three-phase smart energy meter

由于電力系統中存在多種諧波干擾和噪聲影響，電能量的計量往往伴隨著一定的誤差。因此，如何有效地辨析和校正這些誤差，成為了智能電網領域研究的熱點問題。在現有研究文獻中，梁麗[1]通過構建復雜的神經網絡模型，對電力系統中的諧波電流進行學習和預測，進而實現對電能計量誤差的精確校正。楊正泰[2]則通過不斷迭代和優化來尋找問題的最優解，增強遺傳算法的搜索范圍與尋優效率，實現了更快的收斂速度和更高的準確性。上述兩種方法在電能計量誤差校正和自動檢測方面取得了一定的成果，但仍然存在一些局限性。因此，本文提出了一種基于大數據分析的智能電網電能量計量誤差辨析方法。該方法充分利用了智能電網中產生的海量數據，通過數據挖掘和分析技術來提取電力系統中的設備校準偏差、數據傳輸誤差、環境因素影響、人為操作失誤等特征，進而實現對電能計量誤差的精確辨析和校正。

1 基于大數據分析獲取智能電網運行數據

基于大數據分析，了解電網的結構、設備布局、電纜走向等信息，確定傳感器的最佳安裝位置，確保傳感器能夠覆蓋到電網的關鍵節點，連接牢固可靠，避免松動或脫落[3]。安裝完成后，對傳感器進行調試和測試，確保其能夠正常工作并準確傳輸數據。

實時記錄智能電網的電壓、電流、功率因數等關鍵參數，并將這些參數以時間序列的形式進行存儲，具體公式為

式（1）中，表示的是電網在任意時刻的數據集合，其中包含了各種參數的實時值。

由于不同參數的量綱和單位可能不同，直接進行比較和分析可能會產生誤導。因此，需要將數據轉換為同一尺度，即進行標準化處理。標準化處理的公式為

式（2）中：為參數的均值；為參數的標準差。

通過標準化處理，可以將數據轉換為無量綱的形式，便于后續的數據分析和比較。通過合理的數據轉換步驟，可以提高數據的質量和可靠性，為后續的數據分析和決策支持提供有力的保障。

2 提取電能量計量誤差特征

智能電網運行數據中的電能量計量誤差可以分為設備校準偏差、數據傳輸誤差、環境因素影響與人為操作失誤四類。提取這些誤差特征能減少電能設備的不穩定運行，優化資源配置，降低潛在的風險和成本。引入連續波轉換標度和平移參數，為電能波形函數[4-6]，其受和的影響，可以表示為

式（2）中：為電能量計量誤差振幅；為電能量計量誤差角頻率；為相位調制函數。

由于的變化會通過影響頻率，因此可以通過比較實際頻率與標準頻率來量化電能量計量誤差，這通常涉及對的具體形式進行假設或測量，并據此計算頻率。電能量計量誤差特征可以表示為

式（4）中：為實際電能量計量誤差頻率。

通過分析電能量計量誤差特征在多個監測點的數據模式，能夠識別潛在的誤差源。獲取的電能量計量誤差特征數據，經過設備層、通信層與基站層的層層處理，確保了信息的準確性和完整性[7]。采用邏輯分析和通信分析來優化電能量計量誤差特征數據傳輸和解析，同時確保管理協議的有效執行和功耗的精確控制，從而提高故障檢測的準確性和效率。

3 智能電網電能量計量誤差辨析

為了準確地辨析智能電網中的電能量計量誤差成分，采用時間序列分析的方法。這一方法涉及對各個組成部分的時間序列數據進行穩定性評估，以確保模型能夠準確捕捉數據的動態特征。通過實施平穩性檢驗，確定數據是否具有穩定的統計特性。針對非平穩的旋轉分量特性，采用包括差分運算在內的技術手段，以實現其平穩性轉換，以消除數據中的趨勢和季節性因素[8]。

對于平穩的趨勢分量時間序列，采用自回歸移動平均模型（Auto Regressive Moving Average，ARMA模型）進行預測。ARMA模型作為一種時間序列分析工具，其通過擬合數據的自回歸和移動平均過程來預測未來的數據值。模型的形式如下。

式（5）中：為自回歸項的階數；為移動平均項的階數；為自回歸項的滯后期數；為移動平均項的滯后期數；為移動平均項的系數；為在時刻的白噪聲序列值。通過估計這些參數，得到趨勢分量的預測值。

將非平穩時間序列轉化為平穩狀態，運用差分自回歸滑動平均模型（Autoregressive Integrated Moving Average Model，ARIMA），確保數據的時間序列特性能更好地滿足平穩性的要求。差分運算可以簡單地表示為

式（6）中：為后移算子；為差分階數。

經過差分處理后，得到一個平穩時間序列，然后可以對其應用ARMA模型，至此成功完成智能電網電能量計量誤差辨析。

4 實驗

4.1 實驗準備

為了深入研究智能電網電能量計量誤差，選定某智能電網企業作為實驗對象，其中包含3級三相智能電能表，安裝在戶外的電表箱內，以模擬實際環境中的自然應力影響。

將0.01級三相標準電能表放置在室內，控制溫度恒定在（25±1）℃的環境中，以確保測量基準的穩定性。實驗過程中，利用先進的處理器每兩小時計算一次被測電能表與標準電能表的相對誤差，并將誤差數據實時存入數據庫中。同時，持續監測并記錄外部環境因素如溫度、濕度、氣壓、光照強度和風速等，每10s更新一次數據，為后續的誤差分析提供全面依據。測試環境具體參數如表1所示。

為了證明本文設計的基于大數據分析的智能電網電能量計量誤差辨析方法有效性，選取梁麗等人[1]所提方法和楊正泰等人[2]所提方法作為對比方法進行實驗。針對三相智能電能表的電能量計量比差進行了擬合曲線檢測，實驗結果如圖2所示。

4.2 實驗結果分析

根據圖2可知，當加入一組噪聲數據后，本文方法依然能夠精準地檢測出三相智能電能表的電能量計量比差擬合曲線，并且波動較小。通過這種方法，即使在噪聲干擾的情況下，依然能夠獲得與標準比差擬合曲線相接近的結果，從而確保電能量計量的準確性和可靠性。

5 結語

在智能電網領域，大數據分析技術為電能量計量誤差的辨析提供了強有力的支撐。通過深入挖掘電力數據的潛在價值，能夠更準確地識別并校正計量誤差，從而保障電力計量的準確性，促進智能電網的穩定運行。隨著技術的不斷進步和數據的不斷積累，大數據分析將在智能電網的計量誤差辨析中發揮更加重要的作用，為電力行業的可持續發展貢獻力量。

參考文獻

[1]梁麗，馬亞珍.基于深度學習的電力系統諧波電能計量誤差校正方法[J].自動化技術與應用，2023，42（9）：49-52，57.

[2]楊正泰，龍逸群.基于改進遺傳算法的數字化電能計量誤差自動檢測方法[J].信息與電腦（理論版），2023，35（15）：132-134.

[3]徐利棚.基于大數據分析的智能電網監控運行建設[J].中華紙業，2024，45（4）：115-117.

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[8]邱麗麗.云計算的大數據分析技術在智能電網中的應用[J]現代工業經濟和信息化，2024，14（2）：151-152，158.