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荣雪琴,丁营营,刘勇.基于数据驱动与相关性的电能误差分析方法研究[J].电测与仪表,2025,62(1):101-109.
Rong Xueqin,Ding Yingying,Liu Yong.Research on data-driven and correlation-based electric energy error analysis method[J].Electrical Measurement & Instrumentation,2025,62(1):101-109.
基于数据驱动与相关性的电能误差分析方法研究
Research on data-driven and correlation-based electric energy error analysis method
DOI:10.19753/j.issn1001-1390.2025.01.012
中文关键词:  运行误差  电能表  皮尔逊相关系数  变分模态分解  相关性分析
英文关键词:operation error,electricity meter,Pearson correlation coefficient,VMD,correlation analysis
基金项目:国家自然科学基金青年项目(12304477)
        
作者中文名作者英文名单位
荣雪琴Rong Xueqin苏州工业职业技术学院集成电路与通信学院
丁营营Ding Yingying江苏理工学院电气信息工程学院
刘勇Liu Yong苏州工业职业技术学院集成电路与通信学院
摘要点击次数: 329
中文摘要:
      针对传统方法中有限负载点(load point)检定方式导致的电能表负载点检测数量过于弱化、部分负载点误差无法全面代表全量程计量特性的问题,提出将运行误差作为负载点误差可靠来源的补充策略。在电力系统运行误差持续积累的基础上生成电能表全量程误差数据,将处理后的全量程误差时间序列和时效性等关键特征进行划分,通过比较多个采集周期的皮尔逊相关系数矩阵来识别变点,建立不依赖于具体用电环境、仅依靠电能表误差本征分量的数据驱动型误差相关性预测模型。实证分析表明所提方法可以动态分析电能表误差在安全范围内的波动状态、挖掘电能表误差阶段性特征中的潜在高风险信息,以实现台区内电能表误差的长期趋势预测,对于具备时变特征的电能表误差评估及电能表轮换分析都具有非常重要的意义。
英文摘要:
      A supplementary strategy is proposed to use operational errors as a reliable source of load point errors in traditional methods, in response to the problem of insufficient detection of load points in electric energy meters and the inability of some load point errors to fully represent the full range measurement characteristics caused by the limited load point calibration method. On the basis of the continuous accumulation of operating errors in the power system, generate full-scale error data of the electric energy meter, divide the processed full-scale error time series and key features such as timeliness, identify the change points by comparing the Pearson correlation coefficient matrix of multiple acquisition periods, and establish a data-driven error correlation prediction model that does not depend on specific power consumption environments and only relies on the intrinsic components of the electric energy meter error. Empirical analysis shows that the proposed method can dynamically analyze the fluctuation state of energy meter errors within a safe range, explore potential high-risk information in the periodic characteristics of energy meter errors, and achieve long-term trend prediction of energy meter errors in the substation area. It is of great significance for the evaluation of energy meter errors with time-varying characteristics and the analysis of energy meter rotation.
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