[發明專利]智能電能表故障的分析方法及分析裝置

在審

• 申請號: 202110213552.0
• 申請日: 2021-02-25
• 公開（公告）號: CN112834978A
• 公開（公告）日: 2021-05-25
• 發明（設計）人: 黨三磊;黃友朋;招景明;唐捷;彭策;路韜
• 申請（專利權）人: 廣東電網有限責任公司;廣東電網有限責任公司計量中心
• 主分類號: G01R35/04
• 分類號: G01R35/04
• 代理公司: 廣州三環專利商標代理有限公司 44202
• 代理人: 陳旭紅;吳落

本申請公開了智能電能表故障的分析方法及分析裝置，其中方法包括建立智能電能表的故障數據庫；獲取某一智能電能表的連續的特征參數樣本；對特征參數樣本的樣本數據進行初始化和模糊處理，得到綜合診斷網絡；根據綜合診斷網絡和故障數據庫進行判斷，得到對應的分析結果。通過上述方式，本申請可以對智能電能表故障進行分析，及時反映故障原因，適用范圍廣。

技術領域

本申請涉及智能電能表故障技術領域，尤其涉及智能電能表故障的分析方法及分析裝置。

背景技術

智能電能表作為供電公司和用戶進行互動結算的計量儀器，是智能電網的重要組成部分之一。故障會導致智能電能表不能正常使用，從而影響用戶利益及安全問題。針對不同的故障會有不同的處理方案，因此當智能電能表出現問題時，需要及時反映故障原因，才能采取相應的對策處理。

然而，傳統的質量管控只能通過智能電能表安裝前的試驗和安裝后的運行抽檢、周期檢驗來保證智能電能表的可靠運行，其缺點是實時性差，且用于管控分析的數據維度較少，難以及時、全面地掌握電能表運行狀態。

發明內容

本申請提供智能電能表故障的分析方法及分析裝置，以解決現有技術中智能電能表故障分析實時性差的問題。

為解決上述技術問題，本申請提出一種智能電能表故障的分析方法，包括建立智能電能表的故障數據庫；獲取某一智能電能表的連續的特征參數樣本；對特征參數樣本的樣本數據進行初始化和模糊處理，得到綜合診斷網絡；根據綜合診斷網絡和故障數據庫進行判斷，得到對應的分析結果。

可選地，故障數據庫包括若干條故障數據，每條故障數據包括輸出波形特征的范圍參數、故障判定結果和元器件故障模型組成的特征向量。

可選地，建立智能電能表的故障數據庫，包括：建立智能電能表的電路功能仿真模型和元器件的故障模型，其中元器件故障模型包括元器件類型、位置及其失效模式；根據電路功能仿真模型和元器件故障模型，得出電路故障仿真模型；運行電路故障仿真模型，并以電路故障仿真模型中的元器件的故障模型作為節點選取故障測試節點，得到故障測試節點對應失效模式的輸出波形，并提取波形特征的范圍參數；對波形特征的范圍參數進行判斷，得到故障判定結果；根據波形特征的范圍參數、故障判定結果和元器件故障模型組成的特征向量建立智能電能表的故障數據庫。

可選地，對特征參數樣本的樣本數據進行初始化和模糊處理，得到綜合診斷網絡，包括：將樣本數據輸入自適應神經模糊推理系統，其中樣本數據包括用電量、電氣量和最大需量中的至少兩個；使用第一級自適應神經模糊推理系統對各連續的特征參數構成的樣本數據依次進行自適應神經模糊系統結構參數的初值化、確定訓練參數、訓練自適應神經模糊系統的處理，得出初始診斷網絡；使用第二級自適應神經模糊推理系統對初始診斷網絡進行自適應神經模糊系統的模糊處理，得到綜合診斷網絡。

可選地，自適應神經模糊推理系統的結構包括模糊化層、規則推理層、歸一化層、逆模糊化層和輸出層。

為解決上述技術問題，本申請提出一種智能電能表故障的分析裝置，包括：故障數據庫模塊，用于建立并保存故障數據庫；特征參數樣本模塊，用于獲取某一智能電能表的連續的特征參數樣本；處理模塊，用于對特征參數樣本的樣本數據進行初始化和模糊處理，得到綜合診斷網絡，并根據綜合診斷網絡和故障數據庫進行判斷，得到對應的分析結果。

可選地，故障數據庫包括若干條故障數據，每條故障數據包括輸出波形特征的范圍參數、故障判定結果和元器件故障模型組成的特征向量。