论文部分内容阅读
本文提出在用电管理部门对工业电能表进行远程接线诊断的解决方案。采用本方案可以及时、准确地发现电能表接线错误，分析错误接线方式，从而帮助电力部门有效地避免电费流失。
工业电能表在实际安装接线时往往由于疏忽，容易产生接线错误，特别是配有电流互感器和电压互感器的电能表，接错概率更大，给电费计量工作造成了很大的麻烦。有些用电单位甚至把改变电能表的接线方式作为一种窃电的手段，远程抄表系统的推广使用更减少了窃电行为实发现的可能性。因此，对用户的用电行为进行监管是十分必要的。
在本系统中，错接线诊断的过程分为两个步骤，首先判断电能表是否存在错接线，如果存在错接线，再判断接线方式。
在判断是否存在错接线部分，本文采用了短期负荷预测的方法。电力系统短期负荷预测就是依据电力系统的历史负荷时间序列值，在满足一定精度的前提下预测未来某特定时刻的负荷值。电力系统的负荷具有复杂的周期性，负荷序列本身可以看作是一些具有不同频率特征的分量的迭加。根据此特点，本文使用小波多分辨率分析算法将历史负荷序列分解成多个具有不同频率特征的分量，选择合适的小波基和分解层数，使各个分量相对原负荷序列呈现出更为明显的周期性和规律性，对分解后的具有明显特性的分量再采用自回归滑动平均(ARMA)算法进行预测。这种算法减少了负荷预测的峰值误差和平均误差，提高了预测精度。
在判断接线方式部分，本文首先对工业电能表近3000种接线方式做了系统分析。鉴于传统判断方式直接使用电能表上传的电量数据，判断结果不准确，本文构建出电能表接线矢量模型，通过该模型能够将电能表上传的标量数据还原为矢量数据，从而判断出接线方式，并绘制出向量图和接线图。
本文提出的解决方案是电能表远程管理领域中一种全新的方法，与传统的方法相比，具有成本低，诊断准确的优点。