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邢宇,瞿泽民,孙艳玲,董贤光,邹璐,陈勉舟.基于相关性时不变的自动化检定流水线上标准表的计量异常识别方法[J].电测与仪表,2025,62(2):202-209.
Xing Yu,Qu Zemin,SUN Yanling,Dong Xianguang,Zou Lu,Chen Mianzhou.An anomaly identifying method for metering of standard electricity meters in an automatic verification assembly line based on correlated time-invariant[J].Electrical Measurement & Instrumentation,2025,62(2):202-209.
基于相关性时不变的自动化检定流水线上标准表的计量异常识别方法
An anomaly identifying method for metering of standard electricity meters in an automatic verification assembly line based on correlated time-invariant
DOI:10.19753/j.issn1001-1390.2025.02.025
中文关键词:  自动化流水线  标准电能表  检定数据  相关性分析  异常识别
英文关键词:automatic assembly line, standard electricity meter, verification data, correlation analysis, anomaly identification
基金项目:国网山东省电力公司科技项目(520633210002)
                 
作者中文名作者英文名单位
邢宇Xing Yu国网山东省电力公司营销服务中心(计量中心)
瞿泽民Qu Zemin华中科技大学 电气与电子工程学院
孙艳玲SUN Yanling国网山东省电力公司营销服务中心(计量中心)
董贤光Dong Xianguang国网山东省电力公司营销服务中心(计量中心)
邹璐Zou Lu国网山东省电力公司营销服务中心(计量中心)
陈勉舟Chen Mianzhou华中科技大学 电气与电子工程学院
摘要点击次数: 276
中文摘要:
      自动化检定模式下,标准电能表在长期运行过程中可能发生计量性能的退化、甚至超差,而现行的定期离线人工核查方法无法实时识别标准电能表的计量异常,存在智能电能表误差试验结果失去可信度的风险。因此,文章在探明定期核查与误差试验结果相关性的基础上,提出了一种基于相关性时不变的标准表计量异常识别方法,以实时判断标准表计量性能是否异常。依据误差试验结果的群体性特征,构建标准电能表误差状态的特征参量;借助皮尔逊相关系数量化特征参量值与定期核查结果的相关性;利用改进箱型图异常值检测算法定位异常标准表;开展现场应用,对比定期核查结果,验证判定方法的有效性。
英文摘要:
      Under the automated verification mode, the metering performance of standard electricity meter may degrade or even exceed in the long-term operation, while the existing regular manual inspections are offline that cannot detect the abnormal working condition of the standard meter in real time, and there is a risk of credibility losing in the error test results of smart electricity meters. Therefore, based on the correlation between results of regular verification and error test, this paper proposes an anomaly identifying method for standard electricity meters based on correlated time-invariant, in order to check the metering performance of standard electricity meters in real time. Firstly, according to the group characteristics of the error test results, the characteristic parameters of error variable in standard electricity meters are constructed. Then, the correlation between the variable values and periodic verification results is quantified by the Pearson correlation coefficient. Secondly, anomaly detection algorithm based on improved box plot is used to locate the anomaly standard electricity meters. Finally, the method is applied to practice, and the effectiveness of the proposed method is verified by the comparison of periodic detection results.
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