專利名稱：具有負(fù)荷測(cè)辨功能的智能電表的制作方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā) 明屬于電力系統(tǒng)及其自動(dòng)化技術(shù)領(lǐng)域，涉及一種智能電表。
背景技術(shù)：
電力負(fù)荷建模是一項(xiàng)十分重要同時(shí)也非常困難的工作，負(fù)荷模型的準(zhǔn)確性對(duì)電力系統(tǒng)設(shè)計(jì)、分析和計(jì)算有非常重要的影響，特別是對(duì)電力系統(tǒng)安全穩(wěn)定分析的結(jié)果有直接的影響。負(fù)荷模型研究的難點(diǎn)在于負(fù)荷存在著隨機(jī)性、時(shí)變性、分散性、多樣性和不連續(xù)性等特點(diǎn)，長(zhǎng)期以來，國(guó)內(nèi)外專家學(xué)者進(jìn)行了廣泛深入的研究，總體形成了四種方法，統(tǒng)計(jì)綜合法、總體測(cè)辨法、故障仿真法與混合法，這些方法都在不同方面取得了良好的效果。但是，電力系統(tǒng)是個(gè)不斷發(fā)展的系統(tǒng)，隨著系統(tǒng)規(guī)模的變化、新技術(shù)裝備的使用、分布式能源的引入都給負(fù)荷建模工作帶來了諸多挑戰(zhàn)。實(shí)際上，任何一種負(fù)荷建模方法都需要對(duì)負(fù)荷的成分和比重有準(zhǔn)確的了解，并有足夠的樣本來保證建模的效果，而長(zhǎng)期以來的一個(gè)重要問題就是負(fù)荷統(tǒng)計(jì)資料不齊全，原因是統(tǒng)計(jì)資料的獲取是一項(xiàng)巨大的工程。負(fù)荷組成清單的獲取一般來源于電氣設(shè)備的銷售收據(jù)、用戶申報(bào)單據(jù)等；負(fù)荷使用資料來源于用電設(shè)備的定期測(cè)量；根據(jù)用戶電能消耗報(bào)表，用以確定各類負(fù)荷在總體中的比重。由于負(fù)荷種類繁多、數(shù)量巨大且不斷增長(zhǎng)變化，同時(shí)在地域上有具有分散性，偶爾一次統(tǒng)計(jì)工作也很難完成，更不用說經(jīng)常性的統(tǒng)計(jì)了，即使完成了統(tǒng)計(jì)工作，但負(fù)荷的隨機(jī)性也無從把握。電能表是電力系統(tǒng)電能計(jì)量設(shè)備，是一種分布最廣泛、最基本的電力數(shù)據(jù)采集、測(cè)量和處理單元，而且系統(tǒng)的各個(gè)層次都有用各種用途電能表計(jì)，從最末端的用戶電表、配電表到廠站的饋線表、關(guān)口表等。智能電表是全球智能電網(wǎng)建設(shè)的一個(gè)重點(diǎn)，隨著智能電網(wǎng)建設(shè)的開展，智能電表的發(fā)展和應(yīng)用也達(dá)到了較高水平，現(xiàn)代的電能表是集有功、無功電能表、最大需量表、有功、無功功率表、功率因數(shù)表、頻率表、電壓表、電壓合格率表、電能質(zhì)量監(jiān)測(cè)儀、擾動(dòng)數(shù)據(jù)記錄儀、負(fù)荷控制器等多種功能于一體的電力參數(shù)綜合監(jiān)測(cè)設(shè)備。不但可以監(jiān)視和記錄電氣參數(shù)，還能形成日典型負(fù)荷曲線，甚至可以進(jìn)行某些就地控制。目前很多電表都采用了高性能MCU和DSP芯片，信號(hào)處理能力空前提高，隨著技術(shù)的發(fā)展其計(jì)算能力將進(jìn)一步提高，且價(jià)格不斷下降，這就使得普通電表具有非常高的運(yùn)算和處理能力。電力線通信、無線通信等技術(shù)的應(yīng)用又極大促進(jìn)了自動(dòng)抄表系統(tǒng)的發(fā)展，電力部門可以通過電力線載波通信技術(shù)(PLC)或通用分組無線業(yè)務(wù)(GPRS)等技術(shù)手段實(shí)現(xiàn)遠(yuǎn)程自動(dòng)抄取電表讀數(shù)以及相關(guān)信息。

發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明的目的是提供一種智能電表的設(shè)置方法，使智能電表具有負(fù)荷測(cè)辨功能，在其中移植負(fù)荷模型結(jié)構(gòu)和參數(shù)辨識(shí)算法，使電表具有負(fù)荷模型測(cè)辨功能，通過自動(dòng)抄表系統(tǒng)將負(fù)荷相關(guān)信息上送主站，可實(shí)現(xiàn)電力系統(tǒng)負(fù)荷的廣域建模。
本發(fā)明采取的技術(shù)方案是具有負(fù)荷測(cè)辨功能的智能電表，利用智能電表設(shè)有的電壓和電流信號(hào)的輸入、信號(hào)調(diào)理、采樣、A/D轉(zhuǎn)換、存儲(chǔ)、通信接口和微處理器(基本上是現(xiàn)成硬件資源)，獲取負(fù)荷模型測(cè)辨所需的電壓、電流、有功、無功等數(shù)據(jù)，按照電表所在電壓等級(jí)、所轄負(fù)荷類別，建立恰當(dāng)?shù)呢?fù)荷模型并進(jìn)行24小時(shí)不間斷的負(fù)荷模型結(jié)構(gòu)和參數(shù)辨識(shí)工作，通過自動(dòng)抄表系統(tǒng)將統(tǒng)計(jì)和辨識(shí)出的相關(guān)信息上送負(fù)荷建模主站，從而為負(fù)荷建模、負(fù)荷預(yù)測(cè)提供源源不斷的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)。通過自動(dòng)抄表系統(tǒng)將智能電表測(cè)量和辨識(shí)出的負(fù)荷相關(guān)信息分層收集并集中上送主站。將負(fù)荷模型測(cè)辨算法移植到智能電能表中，利用電能表的電壓、電流輸入量對(duì)接入的負(fù)荷模型結(jié)構(gòu)和參數(shù)進(jìn)行在線測(cè)量和辨識(shí)。實(shí)現(xiàn)負(fù)荷統(tǒng)計(jì)以及模型參數(shù)的辨識(shí)；最后，通過電表集抄系統(tǒng)將統(tǒng)計(jì)和辨識(shí)信息進(jìn)行收集和整理，對(duì)所有各層級(jí)的負(fù)荷相關(guān)信息進(jìn)行綜合統(tǒng)計(jì)、分析與校核，最終獲得負(fù)荷成分、比重以及時(shí)間特性等，從而建立符合實(shí)際情況的負(fù)荷模型。
電力系統(tǒng)負(fù)荷建模的重點(diǎn)內(nèi)容包括模型結(jié)構(gòu)和參數(shù)辨識(shí)兩個(gè)方面，一般來說，負(fù)荷成分簡(jiǎn)單則容易確定合理的模型結(jié)構(gòu)，結(jié)構(gòu)合理的模型其參數(shù)也就容易辨識(shí)，準(zhǔn)確性也高。遵循這一思路，首先針對(duì)某塊智能電表，例如一個(gè)家庭用戶典型負(fù)荷，統(tǒng)計(jì)其典型用電設(shè)備的組成，從負(fù)荷的物理本質(zhì)和機(jī)理出發(fā)，建立符合實(shí)際情況的負(fù)荷模型；其次，在智能電表處理程序中植入合適的在線統(tǒng)計(jì)建模算法，實(shí)現(xiàn)負(fù)荷統(tǒng)計(jì)以及模型參數(shù)的辨識(shí)；最后，通過電表集抄系統(tǒng)將統(tǒng)計(jì)和辨識(shí)信息進(jìn)行收集和整理，對(duì)所有各層級(jí)的負(fù)荷相關(guān)信息進(jìn)行綜合統(tǒng)計(jì)、分析與校核，最終獲得負(fù)荷成分、比重以及時(shí)間特性等，從而建立符合實(shí)際情況的負(fù)荷模型。步驟如下I)算法選取由于智能電表分布廣泛，從概率上講，不同地區(qū)以及不同電壓等級(jí)的智能電表總會(huì)經(jīng)歷各種擾動(dòng)，因此，可以針對(duì)不同的情形制定不同的辨識(shí)方案。例如在某些電壓波動(dòng)較大的地區(qū)或電壓等級(jí)(電壓緩慢波動(dòng)超過10%)可進(jìn)行靜態(tài)模型的測(cè)辨，對(duì)于擾動(dòng)多發(fā)的地區(qū)(電壓快速波動(dòng)超過5%)可進(jìn)行動(dòng)態(tài)模型的測(cè)辨。通過設(shè)置一定的擾動(dòng)判別門檻，可以識(shí)別出系統(tǒng)擾動(dòng)方式，進(jìn)行不同方式的模型測(cè)辨，而對(duì)于更多情況，電壓波動(dòng)實(shí)際難以達(dá)到上述范圍，但電壓在小范圍(一般在2%左右)的快速變化是有可能經(jīng)常遇到的，因此針對(duì)這種更一般的情形，可采用“先動(dòng)后靜”的辨識(shí)方法，同時(shí)獲得動(dòng)態(tài)和靜態(tài)參數(shù)。設(shè)有負(fù)荷模型與參數(shù)測(cè)識(shí)算法模塊，負(fù)荷模型與參數(shù)測(cè)識(shí)算法模塊執(zhí)行如下流程從動(dòng)態(tài)模型中得到負(fù)荷的靜態(tài)特征系數(shù)。首先，采用動(dòng)態(tài)模型去描述負(fù)荷；其次在電壓及頻率與初值偏離很小時(shí)，可將靜態(tài)模型線性化，采用這種“先動(dòng)后靜，動(dòng)靜結(jié)合”的方法，可由辨識(shí)所得的動(dòng)態(tài)模型很方便的獲得靜態(tài)特征系數(shù)，幾乎不增加計(jì)算量即可同時(shí)獲得動(dòng)態(tài)模型與靜態(tài)模型，這種算法非常適合于電壓在小范圍(2 %左右)快速變化情況下智能電表的在線辨識(shí)。2)通信接口 擴(kuò)充智能電表的自動(dòng)抄表系統(tǒng)通信內(nèi)容，增加負(fù)荷模型相關(guān)的內(nèi)容，便于負(fù)荷建模主站的接收和統(tǒng)計(jì)。本發(fā)明的有益效果是I)本發(fā)明利用智能電表現(xiàn)有的硬件、通信、網(wǎng)絡(luò)等資源，覆蓋面最廣，沒有盲點(diǎn)，不增加額外硬件設(shè)備投資。2)本發(fā)明可以構(gòu)建廣域負(fù)荷建模體系，可為用戶提供源源不斷的基礎(chǔ)負(fù)荷數(shù)據(jù)，從而推動(dòng)各項(xiàng)研究工作的開展。3)本發(fā)明解決了以往對(duì)負(fù)荷建模非常重要但同時(shí)又難以完成的負(fù)荷統(tǒng)計(jì)工作，且實(shí)現(xiàn)24小時(shí)不間斷的廣域的負(fù)荷統(tǒng)計(jì)和測(cè)辨工作，建立了長(zhǎng)效機(jī)制。4)以往的負(fù)荷建模形成的各種研究成果都可以繼承和使用。本發(fā)明公開了一種具有負(fù)荷模型測(cè)辨功能的智能電表技術(shù)方案，該方案將負(fù)荷模型測(cè)辨算法移植到智能電能表中，利用電能表的電壓、電流輸入量對(duì)接入的負(fù)荷模型結(jié)構(gòu)和參數(shù)進(jìn)行在線辨識(shí)，測(cè)辨結(jié)果通過自動(dòng)抄表系統(tǒng)送到主站，實(shí)現(xiàn)電力系統(tǒng)負(fù)荷的廣域負(fù)荷建模。


圖I具有負(fù)荷模型結(jié)構(gòu)和參數(shù)辨識(shí)功能的智能電表原理圖。
具體實(shí)施例方式I)算法選取按照前述的“先動(dòng)后靜，動(dòng)靜結(jié)合”的負(fù)荷建模方法，其表達(dá)式為動(dòng)態(tài)模型的公式如下
權(quán)利要求
1.具有負(fù)荷測(cè)辨功能的智能電表，其特征是利用智能電表設(shè)有的電壓和電流信號(hào)的輸入、信號(hào)調(diào)理、采樣、A/D轉(zhuǎn)換、存儲(chǔ)、通信接口和微處理器，獲取負(fù)荷模型測(cè)辨所需的電壓、電流、有功、無功等數(shù)據(jù)，按照電表所在電壓等級(jí)、所轄負(fù)荷類別，建立恰當(dāng)?shù)呢?fù)荷模型并進(jìn)行24小時(shí)不間斷的負(fù)荷模型結(jié)構(gòu)和參數(shù)辨識(shí)工作，通過自動(dòng)抄表系統(tǒng)將智能電表測(cè)量和辨識(shí)出的負(fù)荷相關(guān)信息分層收集并集中上送主站；從而為負(fù)荷建模、負(fù)荷預(yù)測(cè)提供源源不斷的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)。
2.根據(jù)權(quán)利要求I所述的具有負(fù)荷測(cè)辨功能的智能電表，其特征是將負(fù)荷模型測(cè)辨算法移植到智能電能表中，利用電能表的電壓、電流輸入量對(duì)接入的負(fù)荷模型結(jié)構(gòu)和參數(shù)進(jìn)行在線測(cè)量和辨識(shí)。實(shí)現(xiàn)負(fù)荷統(tǒng)計(jì)以及模型參數(shù)的辨識(shí)；最后，通過電表集抄系統(tǒng)將統(tǒng)計(jì)和辨識(shí)信息進(jìn)行收集和整理，對(duì)所有各層級(jí)的負(fù)荷相關(guān)信息進(jìn)行綜合統(tǒng)計(jì)、分析與校核，最終獲得負(fù)荷成分、比重以及時(shí)間特性等，從而建立符合實(shí)際情況的負(fù)荷模型。
3.根據(jù)權(quán)利要求I或2所述的具有負(fù)荷測(cè)辨功能的智能電表，其特征是電力系統(tǒng)負(fù)荷建模的內(nèi)容包括模型結(jié)構(gòu)和參數(shù)辨識(shí)兩個(gè)方面，首先智能電表，統(tǒng)計(jì)其典型用電設(shè)備的組成，從負(fù)荷的物理本質(zhì)和機(jī)理出發(fā)，建立符合實(shí)際情況的負(fù)荷模型；其次，在智能電表處理程序中植入合適的在線統(tǒng)計(jì)建模算法，實(shí)現(xiàn)負(fù)荷統(tǒng)計(jì)以及模型參數(shù)的辨識(shí)；最后，通過電表集抄系統(tǒng)將統(tǒng)計(jì)和辨識(shí)信息進(jìn)行收集和整理，對(duì)所有各層級(jí)的負(fù)荷相關(guān)信息進(jìn)行綜合統(tǒng)計(jì)、分析與校核，最終獲得負(fù)荷成分、比重以及時(shí)間特性，從而建立符合實(shí)際情況的負(fù)荷模型；步驟如下 I)算法選取 針對(duì)不同的情形制定不同的辨識(shí)方案。在某些電壓波動(dòng)較大的地區(qū)或電壓等級(jí)、電壓緩慢波動(dòng)超過10%時(shí)進(jìn)行靜態(tài)模型的測(cè)辨；對(duì)于擾動(dòng)多發(fā)的地區(qū)、電壓快速波動(dòng)超過5%、進(jìn)行動(dòng)態(tài)模型的測(cè)辨；通過設(shè)置擾動(dòng)判別門檻，識(shí)別出系統(tǒng)擾動(dòng)方式，進(jìn)行不同方式的模型測(cè)辨；對(duì)電壓波動(dòng)實(shí)際難以達(dá)到上述范圍，但電壓在2%小范圍的快速變化時(shí)采用“先動(dòng)后靜”的辨識(shí)方法，同時(shí)獲得動(dòng)態(tài)和靜態(tài)參數(shù)； 設(shè)有負(fù)荷模型與參數(shù)測(cè)識(shí)算法模塊，負(fù)荷模型與參數(shù)測(cè)識(shí)算法模塊執(zhí)行如下流程從動(dòng)態(tài)模型中得到負(fù)荷的靜態(tài)特征系數(shù)。首先，采用動(dòng)態(tài)模型去描述負(fù)荷；其次在電壓及頻率與初值偏離很小時(shí)，將靜態(tài)模型線性化，采用這種“先動(dòng)后靜，動(dòng)靜結(jié)合”的方法，由辨識(shí)所得的動(dòng)態(tài)模型很方便的獲得靜態(tài)特征系數(shù)，幾乎不增加計(jì)算量即可同時(shí)獲得動(dòng)態(tài)模型與靜態(tài)模型，這種算法非常適合于電壓在小范圍快速變化情況下智能電表的在線辨識(shí)； 2)通信接口 擴(kuò)充智能電表的自動(dòng)抄表系統(tǒng)通信內(nèi)容,增加負(fù)荷模型相關(guān)的內(nèi)容,便于負(fù)荷建模主站的接收和統(tǒng)計(jì)。
3)動(dòng)態(tài)模型的公式如下
全文摘要
具有負(fù)荷測(cè)辨功能的智能電表，利用智能電表設(shè)有的電壓和電流信號(hào)的輸入、信號(hào)調(diào)理、采樣、A/D轉(zhuǎn)換、存儲(chǔ)、通信接口和微處理器，獲取負(fù)荷模型測(cè)辨所需的電壓、電流、有功、無功等數(shù)據(jù)，按照電表所在電壓等級(jí)、所轄負(fù)荷類別，建立恰當(dāng)?shù)呢?fù)荷模型并進(jìn)行24小時(shí)不間斷的負(fù)荷模型結(jié)構(gòu)和參數(shù)辨識(shí)工作，通過自動(dòng)抄表系統(tǒng)將智能電表測(cè)量和辨識(shí)出的負(fù)荷相關(guān)信息分層收集并集中上送主站；從而為負(fù)荷建模、負(fù)荷預(yù)測(cè)提供源源不斷的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)。本發(fā)明將負(fù)荷模型測(cè)辨算法移植到智能電能表中，利用電能表的電壓、電流輸入量對(duì)接入的負(fù)荷模型結(jié)構(gòu)和參數(shù)進(jìn)行在線辨識(shí)，測(cè)辨結(jié)果通過自動(dòng)抄表系統(tǒng)送到主站，實(shí)現(xiàn)電力系統(tǒng)負(fù)荷的廣域負(fù)荷建模。
文檔編號(hào)G01R22/06GK102914694SQ20121035801
公開日2013年2月6日 申請(qǐng)日期2012年9月24日 優(yōu)先權(quán)日2012年7月9日
發(fā)明者王亮, 李力, 侯學(xué)勇, 呂航, 文繼鋒, 陳松林 申請(qǐng)人:南京南瑞繼保電氣有限公司, 南京南瑞繼保工程技術(shù)有限公司