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智能电能表作为电能计量装置的核心设备,其运行状态直接影响着电能计量的准确性和公平性,因此对电能表运行状态进行准确评价至关重要。针对现有的电能表状态评价方式存在的问题,提出了一种新型电能表运行状态评价方法。以电能表现场试验、基本信息和运行监测指标为基础建立了运行状态评价体系;针对评价体系指标众多,各项指标重要性横向比较困难、缺乏客观性的问题,建立了基于模糊层次分析法(FAHP)的运行状态评价模型;考虑到异常状态值的淹没问题,提出了通过权重自适应调整对运行状态评价模型的改进,动态反映各个指标对电能表的影响。算例分析证明了FAHP可得到合理的评价权重系数,权重自适应调整算法避免了单个子指标异常越限的淹没,评价结果更加准确、合理。 相似文献
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为有效解决电能计量装置的计划检修任务重、重复检测、针对性不强等问题,提出了一种电力计量装置健康度的综合评估方法以及电能计量装置健康度的趋势预测方法,为电能计量装置的状态在线检修优化提供辅助决策。首先,从电能计量装置的运行状态、配置方式以及运行工况等方面,提出了一种电能计量装置的健康度综合评价指标体系。并采用序关系分析法求取电能计量装置综合评估指标的赋权值,从而实现电能计量装置健康度的综合评价。其次,基于电能计量装置的综合评估结论,提出了一种基于灰色GM(1,1)模型的电能计量装置健康度预测方法,并通过天津市电力公司的实际运行进行案例验证。健康度评价和预测的结果可对电能计量装置的现场状态检修进行有效指导,并能及时发现电能计量装置的运行隐患,为电能计量装置状态检修策略优化提供理论依据。 相似文献
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伴随着智能电表技术的广泛应用以及电信息采集平台的建设,电能计量装置的运行监测手段较之机械表有了质的飞跃。目前对电能计量装置已经可以进行远程监测,实时采集计量装置的运行信息,从而使得电能计量装置的现场检验工作逐步实现由计划检修模式向状态检修模式的转变。综合考虑电能计量装置中包含的电能表、电流互感器、电压互感器以及二次回路的运行状态,提出一种基于序关系分析法的计量装置总体状态评价方法。在电能计量装置的状态检修策略中,系统根据状态评价结果对计量装置进行现场检验计划的调整,可以使检验工作更具有针对性,减少不必要的检验操作,并及时发现计量装置隐患。 相似文献
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电能计量装置的运行误差直接对供用电双方贸易结算的准确性产生很大的影响,因此对于电能计量装置的运行状态评价显得尤为重要。本文将电能计量装置分为电能表、电流互感器、电压互感器和二次回路四个部件进行分析,总结了对各个部件运行误差的影响因素。此外,还从电网运行工况的角度对电能计量装置运行误差的影响进行了分析和说明。针对现行电能计量装置周期现场检验的不足,本文提出了新型运行状态评价方法。该方法通过对电能计量装置运行状态进行监测,来获取运行环境下的电压、电流、频率等运行状态数据,结合现场周期检验得到的误差数据,再加上实际电网运行环境对电能计量装置运行状态准确性、可靠性的影响,对其进行综合评价。该方法从各方面提取了多项指标,并制定相应的权重,共同构成状态评价标准。根据状态评价结果,提出相应的电能计量装置检验策略。 相似文献
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电能计量装置作为发电、变电、输电、配电、用电各环节贸易结算和经济技术指标考核的枢纽,其准确、稳定运行直接关系到贸易双方的经济利益。因此,有必要对电能计量装置的运行状态进行评估,达到预判止损的目的。在前人研究的基础上,对电能计量装置的状态指标和评估方法两方面内容进行了改进:采用非线性数学评分模型刻画定量状态指标,运用灰色理论对定性状态指标进行聚类分析,并基于改进层次分析法确定各指标的状态权重,最后借助加权平均模型和模糊数学理论得出状态评估结果。改进后的状态评估策略更趋完善,实用性更强,实现了对电能计量装置运行状态的全方位监督。 相似文献
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随着电力行业的飞速发展,电能计量装置在运行中所产生的各种异常问题越来越受到人们的重视,传统的电能计量监测方法已不能适应形势需要,不能及时有效地对电能装置的运行监控.文章介绍了电能计量装置异常状态的分类,并对异常状态的形成原因进行了分析,最后提出了异常状态监测系统的整体结构和通信系统设计方案. 相似文献
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电能计量装置的准确性关系贸易结算的公平公正、电网运行的经济安全。现有相关技术标准规定了电能表、互感器的误差控制要求,但对由电能表、互感器及其回路组成的电能计量装置的综合误差性能指标,尚缺乏准确量化的定义。文中以测量不确定度理论为基础,论述了不同典型条件下电能计量装置的各标准不确定度分量、合成标准不确定度以及整体扩展不确定度的计算评定方法与允许综合误差限值的确定方法,为电能计量装置综合误差性能评估,以及电能表、互感器装出前的优化组合选配提供技术依据与方法。 相似文献
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现有的电能表状态评价大都从孤立微观的角度对电能表运行状态进行评估,没有从更大的视角对台区电能表进行整体评价。孤立地对单个电能表进行状态评价,有可能造成对整个台区运行风险的误判。为了更加全面细致掌握电能表及台区的运行状态,我们提出了一种分层网络模型。方法是基于用电采集系统和计量生产调度平台的历史数据,根据各指标的状态对电能表质量,预期寿命和故障率进行评分,依据评分将电能表状态划分为稳定、正常、关注、严重和预警五个等级。基于台区终端记录的电能表异常事件数据,利用深度决策森林(Deep Neural Decision Forests)模型将台区中的异常事件等级程度划分为严重、重要、较重要和一般四个等级,模型分类正确率达到86.58%。实验结果表明,方法能够准确判断电能表的运行状态和整个台区的运行风险情况,为实现电网可靠稳定运行创造了条件。 相似文献
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