[发明专利]一种单相电能表电能质量分析的方法及单相电能表

说明书

本发明实施例公开了一种单相电能表电能质量分析的方法及单相电能表，其方法包括：电能表在上电后，电能表中电能计量芯片的模数转换器输出波形数据，所述输出波形数据包括：电压波形数据和电流波形数据；电能表管理模块基于所述波形数据计算出每周波梯度，并对所述每周波梯度进行录波形成录波数据；基于录波数据绘制成电压‑电流曲线图；将电压‑电流曲线图变换为有权重的像素化图像；采用训练好的卷积神经网络将所述像素化图像作为输入完成波形检测输出。实施本发明实施例具有较高的识别准确度，能识别出不同类型的电能质量故障类型。

技术领域

本发明涉及电力检测技术领域，尤其涉及一种单相电能表电能质量分析的方法及单相电能表。

背景技术

随着科技的不断发展，风力发电、光伏发电的大规模应用，以及用户侧的电力电子设备应用的增多，电网的电能质量下降引发的供电可靠性、电磁兼容等问题日益增多。亟需在低压用户侧对电能质量进行监控和分析，一方面有利于智能电网末端的态势感知与透明电网的发展，另一方面对用户侧电能污染随时进行观察，有利于提高供电服务质量。目前，低压用户的单相电能表中尚无电能质量检测与分析功能，单独功能的谐波电能表功能较单一，只用于监测谐波情况。本发明将对部分低频传导噪声进行检测与分析，识别出具体的电能质量问题。

发明内容

本发明的目的在于克服现有技术的不足，本发明提供了一种单相电能表数据特点，提供了一种单相电能表电能质量分析的方法及单相电能表，提高识别准确度。

为了解决上述问题，本发明提出了一种单相电能表电能质量分析的方法，所述方法包括以下步骤：

电能表在上电后，电能表中电能计量芯片的模数转换器输出波形数据，所述输出波形数据包括：电压波形数据和电流波形数据；

电能表管理模块基于所述波形数据计算出每周波梯度，并对所述每周波梯度进行录波形成录波数据；

基于录波数据绘制成电压-电流曲线图；

将电压-电流曲线图变换为有权重的像素化图像；

采用训练好的卷积神经网络将所述像素化图像作为输入完成波形检测输出。

所述电能表管理模块基于所述波形数据计算出每周波梯度，并对所述每周波梯度进行录波形成录波数据包括：

计算波形数据上每个周波上的波形梯度，所述波形梯度为当前周波采样点和前一个波形采样点的波形变化率；

识别出波形梯度变化最大的情况，并记录所述波形梯度变化最大的情况下前四个周波和后四个周波。

所述基于录波数据绘制成电压-电流曲线图包括：

基于录波波形将电压作为纵轴，电流作为横轴，绘制电压-电流曲线。

所述将电压-电流曲线图变换为有权重的像素化图像包括：

将所述电压-电流曲线波形转换为有权重的像素化图像，设置横轴、纵轴的像素个数分别为n，则图像被分割为n²个像素；

对n²个像素中的每个像素设置不同的权重，权重最大值为[(n+1)²-1]，权重最小值为0，按照该像素被全线穿过的次数分配权重。

所述采用训练好的卷积神经网络将所述像素化图像作为输入完成波形检测输出包括：

采用电能质量种类的有权重的像素化波形作为卷积神经网络的模型输入量，训练所述卷积神经网络得到全连接的权重；

基于已训练好的卷积神经网络对有权重的像素化图像进行识别分类，得出待识别的电能质量问题的种类。

所述电能质量种类包括：电压暂降、电压暂升、电压波动，谐波、瞬时过电压、暂态过电压。