[發(fā)明專利]一種基于云邊協(xié)同計算的漏電測量誤差補償方法及系統(tǒng)

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 202110620709.1
• 申請日: 2021-06-03
• 公開（公告）號: CN113406548B
• 公開（公告）日: 2022-12-20
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 吳自然;吳桂初;林振權(quán);閆俊濤;孫月磊
• 申請（專利權(quán)）人: 溫州大學(xué);溫州大學(xué)樂清工業(yè)研究院
• 主分類號: G01R35/00
• 分類號: G01R35/00
• 代理公司: 溫州名創(chuàng)知識產(chǎn)權(quán)代理有限公司 33258
• 代理人: 陳加利

本發(fā)明提供一種基于云邊協(xié)同計算的漏電測量誤差補償方法，其在漏電流邊緣監(jiān)測終端與用電管理云平臺互聯(lián)形成的通信網(wǎng)絡(luò)上實現(xiàn)，包括以下步驟：漏電流邊緣監(jiān)測終端監(jiān)測漏電電流數(shù)據(jù)并發(fā)送給用電管理云平臺；用電管理云平臺使用接收的漏電數(shù)據(jù)迭代訓(xùn)練假漏電補償模型，不斷更新假漏電模型參數(shù)并反饋給漏電流邊緣監(jiān)測終端；漏電流邊緣監(jiān)測終端根據(jù)假漏電補償模型參數(shù)來處理漏電電流數(shù)據(jù)，以消除漏電電流數(shù)據(jù)中假漏電現(xiàn)象的影響。實施本發(fā)明，能對零序電流互感器產(chǎn)生的假漏電現(xiàn)象進行消除，以獲得準確的漏電電流數(shù)據(jù)。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及電氣線路監(jiān)測技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種基于云邊協(xié)同計算的漏電測量誤差補償方法及系統(tǒng)。

背景技術(shù)

隨著國民經(jīng)濟的飛速發(fā)展，我國的發(fā)電量和用電量已經(jīng)躍居全球第一，隨之也帶來了電氣安全事故的頻頻發(fā)生。電氣火災(zāi)發(fā)生的位置大多數(shù)處于電力系統(tǒng)中的配電端到用電終端這一范圍(即從用戶端低壓變壓器開始，經(jīng)過低壓配電電器，再到用戶的用電器)，這是因為配電線路和用電器往往是由用戶自行安裝和維護，使得設(shè)計、安裝、使用等環(huán)節(jié)經(jīng)常存在不規(guī)范現(xiàn)象，同時長期運行過程中出現(xiàn)損壞后也無法進行專業(yè)的維護檢修，尤其最重要的是因為線路狀態(tài)缺乏有效的監(jiān)測。然而，電氣安全事故中，由電路中的漏電電流引發(fā)的人身安全和火災(zāi)事故又占據(jù)了很大比例。因此，對線路中的漏電電流進行實時監(jiān)測就顯得尤為重要。

目前，采用零序互電流感器測量線路中的漏電電流。但是，實際應(yīng)用中的零序互感器因漏磁、繞線不均勻等原因而產(chǎn)生測量誤差，導(dǎo)致所測漏電電流顯著大于線路中真實的漏電電流，在行業(yè)中被稱為“假漏電”現(xiàn)象。必須去除“假漏電”的干擾，才能精確獲取與電氣火災(zāi)密切相關(guān)的真實漏電電流。

理論上，漏電電流的大小并不受工作電流變化影響。但是，在研究中發(fā)現(xiàn)，“假漏電”會隨著工作電流的增大而增大，這是由零序互感器本身精度以及電纜安裝方式所引起的。例如，不同零序互感器特性難以完全一致，使得精度不準確；又如，線纜安裝的一致性無法保證，導(dǎo)致真實漏電和“假漏電”的分布模式并不恒定。因此，需要通過對每個零序互感器的監(jiān)測數(shù)據(jù)進行分析，分別對每個零序互感器假漏電情況進行建模。由于邊緣監(jiān)測終端算力不足，需要將數(shù)據(jù)上傳至云平臺進行建模計算，然后將補償參數(shù)反饋至邊緣終端進行假漏電補償。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明實施例所要解決的技術(shù)問題在于，提供一種基于云邊協(xié)同計算的漏電測量誤差補償方法及系統(tǒng)，能對零序電流互感器產(chǎn)生的假漏電現(xiàn)象進行消除，以獲得準確的漏電電流數(shù)據(jù)。

為了解決上述技術(shù)問題，本發(fā)明實施例提供了一種基于云邊協(xié)同計算的漏電測量誤差補償方法，其在漏電流邊緣監(jiān)測終端與用電管理云平臺互聯(lián)形成的通信網(wǎng)絡(luò)上實現(xiàn)，包括以下步驟：

所述漏電流邊緣監(jiān)測終端監(jiān)測負載電壓、負載電流及漏電電流數(shù)據(jù)并發(fā)送給所述用電管理云平臺；

所述用電管理云平臺使用接收的數(shù)據(jù)迭代訓(xùn)練假漏電補償模型，更新假漏電模型參數(shù)并反饋給所述漏電流邊緣監(jiān)測終端；

所述漏電流邊緣監(jiān)測終端使用與所述用電管理云平臺相同的假漏電補償模型，并根據(jù)從所述用電管理云平臺接收的假漏電補償模型參數(shù)來處理所述漏電電流數(shù)據(jù)，以消除所述漏電電流數(shù)據(jù)中假漏電現(xiàn)象的影響假漏電補償模型。

其中，所述負載電壓、負載電流及漏電電流數(shù)據(jù)來自于預(yù)設(shè)傳感器在指定線路節(jié)點上所采集到的。

其中，所述假漏電補償模型是基于魯棒模糊聚類的多模型回歸算法構(gòu)建出來的，并在訓(xùn)練過程中逐步優(yōu)化模糊成員的中心點和協(xié)方差，直至概率成員完成收斂為止。

其中，所述模糊成員的優(yōu)化公式為其中，

C為聚類個數(shù)；m1，且為一個模糊化權(quán)重參數(shù)；x_j為樣本；c_i為聚類i的中心；e_ik為聚類i的協(xié)方差矩陣的第k個特征向量；v_ik是第k個特征向量中特征根的權(quán)重系數(shù)。