国家电网公司智能电能表系列标准费控功能解读

随着我国智能电网建设进程的不断推进,对电能表等相关电能计量工具的要求也随之提高。电能表的费控功能是指电能表应能按照协议实现用户存储电费并实现不同时段具有不同费率的功能。在总结国家电网智能电能表系列标准中费控功能相关条文的基础上,主要对本地费控电能表的计费方式进行详细的介绍。     

具有安全防护功能的电动汽车充电桩控制装置

针对传统电动汽车充电桩控制装置在电力通信过程中传输数据容易被非法截获等安全性问题,设计了一种具有安全防护功能的电动汽车充电桩控制装置。介绍了硬件结构和软件结构设计。电动汽车充电桩控制装置采用了先进的数据加密技术,增加了安全存储单元,可以有效防止传输数据在通信过程中被非法截获或篡改,保障了数据的完整性和机密性,具有很高的实用价值。     

适用于智能电表双向互动系统的安全通信协议

根据智能电表双向互动系统逻辑结构和业务需求,提出了一种融合协议过滤、双向身份认证、访问列表查询和优先级控制等方法的智能电表双向互动、多重防护安全通信协议(BIMP),并采用BAN逻辑形式化分析方法和非形式化分析方法验证了其性能。BIMP在达到预期目标的同时具有安全保密性、抗攻击性、通信效率较高等特点,能够满足智能电表双向互动系统实际业务应用需求。     

不平衡数据集下基于多粒度近邻图的智能电表故障分类方法

智能电表故障的准确预测对实现计量设备精准主动运维、保障电网稳定运行具有重要意义。电表各故障类型样本的出现频次不同,且不同故障类型样本在高维特征空间中的分布存在重叠,这极大增加了故障预测的难度。现有不平衡分类方法通过构建单一样本信息与其对应类别标签的映射关系来划分样本类型,导致对具有相似表征信息的重叠区样本难以准确判别,降低了整体分类精度。该文提出一种基于多粒度近邻图的智能电表故障分类方法。首先,选择原始数据集中样本作为目标样本,以目标样本及其近邻样本作为节点、目标样本与其近邻样本连线作为边构建近邻图。根据选择的近邻样本数量不同构建多粒度近邻图,实现目标样本的信息扩充和训练样本的数量扩增,更有利于模型稳定训练。构建编码器挖掘近邻图节点特征,利用图注意力机制,根据近邻图节点编码特征和节点邻接关系将近邻样本信息自适应地聚合到目标样本,实现对相似样本差异的有效挖掘。对于给定测试样本,通过集成测试样本多粒度近邻图的分类结果,得到更精准、更鲁棒的智能电表故障预测结果。在20个KEEL(knowledge extraction based on evolutionary learning)和UCI(...     

居民用电复费率阶梯电价方案的实现

结合分时电价和阶梯电价的特点,研究了复费率阶梯电价及其计费方法的实现,并提出了对电能表的相应改进要求以满足复费率阶梯电价政策顺利稳定运行的需要.复费率阶梯电价既可引导电力用户节约用电,又可引导电力用户合理用电,在一定程度上优化了电能资源配置,减少了能源浪费.     

利用 GWO-LSSVM 算法对光纤压力传感器进行温度补偿

光纤压力传感器工作性能受温度影响较大，需进行温度补偿。针对这一问题，提出了灰狼算法与最小二乘支持向量机(GWO-LSSVM)算法相结合的软件补偿方案，利用灰狼算法在指定范围内迭代优化最小二乘支持向量机的惩罚因子ζ和核参数σ以求构建补偿算法模型。在不同温度环境下，对传感器进行标定试验测得传感器的输入输出数据，分成测试集和训练集。以测试集的预测值计算的均方根误差为适应度函数，将温度补偿问题转化为带约束的凸二次优化问题。结果表明，相较于补偿前，温度补偿后的光纤压力传感器的灵敏度温度系数由9.405×10^-3/℃提升到1.201 6×10^-4/℃,温度附加误差相对值由28.215%提升到0.481%,传感器的温度稳定性得到了很大程度的改善。