[发明专利]一种基于多维影响量的电能表计量准确性评估方法

摘要

本发明提供一种基于多维影响量的电能表计量准确性评估方法，包括以下步骤，设计模型拓扑结构和初始化模型；获取电能表历史试验数据样本；计算模型输入层神经元输出；计算模型隐含层神经元输出；计算模型输出层神经元输出；计算模型网络对样本组评估偏差值得STDEV；调整模型内部神经元参数，直到满足精度要求，建立多维影响量下电能表计量性能模型；采集实际现场多维影响数据，对多维影响量下运行电能表计量准确性能进行评估。本发明无需对运行电能表新增试验测试，实现了对电能表历史试验数据的进一步挖掘利用和对多维影响量下电能表计量性能的准确评估。

主权项

1.一种基于多维影响量的电能表计量准确性评估方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤：(1)根据多维影响参量设计模型拓扑结构；(2)建立多维影响量下电能表计量性能初始化模型；(3)获取电能表历史试验数据样本；(4)计算模型输入层神经元输出；(5)计算模型隐含层神经元输出；(6)计算模型输出层神经元输出；(7)计算模型网络对样本组评估偏差值STDEV；(8)根据所述样本组评估偏差值STDEV确定是否满足精度要求，建立多维影响量下电能表计量性能模型；若不满足精度要求，调整模型内部神经元参数，重复(4)‑(7)，直到满足精度要求；(9)采集实际现场多维影响数据；(10)评估多维影响量下的运行电能表计量准确性，结束评估；所述步骤(4)中，所述输入层各神经元为一维输入多维输出结构，输入元素为电压、电流、功率因数、温度、湿度和压力；采用归一化函数(1)对每个输入元素进行归一化处理：即可得到模型输入层的各元素的函数关系：式中：xi为各输入层神经元输入值，即各种干扰因素的实测值；yi为输入层神经元输出值，即归一化后的干扰因素值；xmax为输入的最大值；xmin为输入的最小值；M为输入元素数量最大值；Ii为中间量。