基于人工智能技术的电力测量仪表计量误差校正方法与流程

【】本发明涉及仪表校验，具体涉及基于人工智能技术的电力测量仪表计量误差校正方法。

背景技术

0、背景技术：

1、伴随电力行业的稳定发展，为确保电网运行的安全程度和稳定性满足要求，应积极应用先进的电力测量仪表。但是，在传统仪器的应用阶段，一旦受各类因素影响，仪表便会产生对应的仪表误差。由于基于人工智能技术的电力测量仪表误差校正方法的精准度较高，因此重点分析该手段的原理、优点及应用策略，有利于为电力行业的精准测量奠定坚实基础。

2、1.人工智能技术：

3、作为二十一世纪最具影响力的技术手段之一，人工智能技术被广泛应用至各个领域。在该技术的应用过程中，需要依靠强大的数据处理模式和智能算法。如此，机器便可模拟真实场景，拓展并延伸自身的智能性。

4、在实际的应用过程中，人工智能技术的足迹遍布各行各业。例如，在金融业的发展进程中，机器学习可以增强风控的精确度。自然语言处理功能能够显著提升客服的智能性，系统便可流畅地与人类交流；在机动车行业，实现计算机视觉技术的有效应用，能够将自动驾驶变成现实。将上述技术应用到实处，不但可以从根本上提升作业效率，更有助于推动产业研发与革新。

5、2.电力测量仪表计量误差成因：

6、2.1外部环境：

7、电力测量仪表受各类外界因素影响，一旦所在空间的温度发生变动，存在于输电线路中的电流、电压、相位角等都可能出现变化，为此，电力测量仪表极易产生对应的温度差值。同理，引发振幅误差的关键在于温度。一般情况下，为配电变压器加油的装置大多位于总控制室中。也正因如此，即使在较为寒冷的冬季，装置的数值通常会高于正常值，进而引发较大的差值出现。截至目前，当室外温度下降至一定限度后，用电量也会超过固定值。如若未能采取必要的措施，势必会对电力企业产生严重的经济亏损。

8、2.2设备配置：

9、受外界因素影响，供电企业未能结合用户的用电需求和使用时长，为之配备对应的计量装置。因为无法准确预判所属区域的人均需电量，线路内部的电荷量也相对较低。在管理的过程中，没能秉承较为严明的监管制度。同时，采用人工的手段评价时，数据也会出现较大物质。为此，引发电力测量仪表计量误差的又一成因在于，计量设备未能配备齐全。除外，在很多电力企业，依然沿用以往常用的计量方式，尽管测算的准确度和正确率有待提升，但是在此类企业，线路内的电力负荷量又无法长时间保持稳定状态。也正因如此，原有的剂量手段恐难以达到精确计量的目的。

10、2.3使用错误：

11、在电力测量的过程中，由于三相四元件零线性电阻值较大，因此引发的测量误差也相对较高。在实际的操作阶段，尽管部分关键点位需要借助三相元件表，但是受部分外界因素影响，科研人员并不能在第一时间明确引发停电问题的成因，更无法准确掌握中性线的内部结构。为此，当中性线的电阻值及接触面积过大时，测量的误差值也会发生相应变化。假如三相负载呈两两对称的形式存在，此时相邻两条中性线之间便不含有电流。此时，待测三相四线的性能便等同于现有负载。相反，如若两条中间线之间有电流通过，则表明a线内部出现误差。在测算单向零电路四线系统的稳定度和安全系数时，双值三相三线体系静电设备较为常用。但是，受负载影响，当零序电压出现时，零序电流会沿着既定的顺序流动。另外，三相电流和零电流恐无法达标。假如在系统中置入三相双组分时钟，零直流耗电量将会大幅度下降，测算电流也会低于预期值。

12、2.4计量点误差：

13、除此之外，当前在针对计量点的测量作业中，引发误差值过量的关键在于，工作人员只将工作的重心集中至检测电力测量仪表差值上，并未全面预估变压器故障。假如每一台设备的数据均达标，但是如若其中的数个传感装置失灵，二次降压值更高的同时，测算的精准度也有待加强。此时，假如仅有瓦特计的数值出现误差，恐难以准确呈现出对应计量点的精确度。如若电气表的精确度较低，便需要重点考量综合误差，并同步优化测算数据。同时，还应借助专业的基础手段，应用满足要求的变压装置，将电能测量误差控制在合理的区间内。另外，除受外界因素影响出现的问题外，致使电力测量仪表出现计量误差的又一成因在于，外部环境的干扰。

14、其一，外部环境容易对电表测量的精确度、稳定程度和技术水平造成干扰。其二，受人为因素影响，电表运行的平稳度也会出现相应变动。

15、由此可见，无论是受环境或人为因素干扰，一旦测量设备出现故障，测算数据的准确度会下降。当前，尽管由环境问题引发的电表误差无可避免，但是相关企业可以借助合理的手段，降低人为因素对时值的影响。

技术实现思路

0、技术实现要素：

1、针对目前行业中对于环境问题引发的电表误差无可避免的问题，本发明提供了基于人工智能技术的电力测量仪表计量误差校正方法，通过对基于人工智能技术的电力测量仪表计量误差校正方法进行深度分析，应用到位，既能显著提升电力测量仪表的精准度和稳定性，又有利于从根本上降低误差出现的可能性，为电力行业的平稳发展和高效管理做好充分准备。

2、本发明的目的通过以下技术方案实现：

3、基于人工智能技术的电力测量仪表计量误差校正方法，具体包括如下步骤：

4、1)数据获取与预处理：

5、将电力测量仪表计量的误差值归零，校正时妥善落实数据的获取作业，具体的操作步骤如下：

6、其一，从电力系统中获取大批量的数据，其中包含存在于线路中的电流、电压、电功率等重要参数；

7、其二，深度掌握电力测量仪器的主体性能，全面了解获取设备规格、所属批次，使用时长、外界温湿度等关键内容；

8、完成数据的获取后，工作人员对其进行预处理；移除其中存在的噪音误差和异常参数，从根本上强化数据的品质；剔除其中的错误数据；应用平滑滤波技术，抵消数据中的高阶噪点；前期的各项环节结束后，采用差值或回归技术填补其中的空白项；在人工智能模型训练阶段，将经过预处理后的数据视作输入参数；

9、2)选定特征与参数提取：

10、在构建人工智能模型的前期准备阶段，利用有效的方式，从事先处理过程数值中掌握电力测量仪表计量误差的特征；其中，此类特征包含以下几类，分别为：

11、其一，线路电流、电压、电功率等一系列参数；

12、其二，仪表的规格、类型、使用时长、温湿度等；

13、对模型进行简化处理并同步提升预估结构的准确度，结合选定的特征，从海量数据中筛选出误差较大的重要特征；

14、所述的结合选定的特征，选定特征的手段多种多样，包括将统计学视作切入点、基于模型的方式；在基于人工智能的方法中，采用基于模型的特征选择方法，包括基于随机森林或梯度提升树的特征重要性评估；通过训练一个初始模型并计算每个特征对模型预测性能的影响程度，选出对计量误差影响较大的关键特征；

15、3)构建人工智能模型：

16、当特征选定工作结束后，结合当前的实际情况，构建对应的人工智能模型，以此预判并校对电力测量仪表的剂量误差；正常情况下，由于电力测量数据有时序性和非线性两类特点；在实际的操作过程中，由于rnn具备较强的序列数据处理能力，能够准确获悉存在于待测数据中的时间辩证关系；因此，借助深度学习体系中的此类网络，并将其视作人工智能模型的基底；

17、为全面强化人工智能模型的预估水平的鲁棒性，在现有的基础上，引进lstm、注意力机制等各类智能化的技术手段；其中，lstm在最短的时间期限内，有效化解rnn处理长序列数值时，引发的梯度消失、梯度爆炸等风险问题；注意力机制引导人工智能模型截取序列数据中的重点内容，以此从根本上强化预判的正确性和即时性；

18、4)模型训练与化项优化：

19、人工智能模型的构建工作完成后，依靠经过预处理后的电力采纳数和特征，并将其视作训练数值，开展模型训练作业；在实际的操作过程中，结合实际情况，选用对应的损失函数，并采用优化算法等方式，对指导模型的参数进行更新处理；常用的损失函数包含以下几类，分别为mae、mse等；同理，优化算法借助sgd、adam达成；

20、为了提高模型的泛化能力和防止过拟合，在训练过程中引入一些正则化项和学习率调整策略；正则化项帮助模型在训练过程中更好地拟合训练数据并降低对测试数据的预测误差；而学习率调整策略则根据模型的训练情况动态调整学习率的大小，以提高模型的收敛速度和稳定性；

21、5)误差校对与验证：

22、当模型训练完成后，就将其应用于电力测量仪表的计量误差校正中；对于给定的电力测量仪表数据，先通过模型预测其计量误差，然后根据预测结果对原始数据进行校正；为了验证校正方法的准确性和有效性，将校正后的数据与高精度仪器测量的数据进行对比分析，并计算校正误差和校正精度等指标；如果校正误差较小且校正精度较高，则说明该方法能够有效地校正电力测量仪表的计量误差。

23、进一步的，步骤1)中，所述的完成数据的获取后，工作人员对其进行预处理；这样做的目的在于，移除其中存在的噪音误差和异常参数，从根本上强化数据的品质；在实际的操作过程中，为去掉多次出现、无效数值，利用数据清理技术；同时，还能剔除其中的错误数据；此外，应用平滑滤波技术，抵消数据中的高阶噪点；前期的各项环节结束后，采用差值或回归技术填补其中的空白项；通常，在人工智能模型训练阶段，将经过预处理后的数据视作输入参数。

24、和现有技术相比，本发明具有如下优点：

25、本发明所述的基于人工智能技术的电力测量仪表计量误差校正方法，在该方法应用过程中，首先利用大数据技术对电力测量仪表的历史数据进行收集和分析，识别出潜在的误差规律和特征；然后，通过机器学习算法，对这些数据进行建模和训练，构建出能够预测和校正误差的模型；最后，在实际应用中，电力测量仪表将实时数据输入到训练好的模型中，模型将根据历史数据和当前状态，对仪表的计量结果进行自动校正；这种校正过程不仅快速而且准确，能够显著减少误差的产生。