CN107607897A - 一种电压监测仪在线校验及预测装置和方法 - Google Patents
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Abstract
本发明提供了一种电压监测仪在线校验及预测装置和方法，该装置包括：交互显示模块、数据采集模块、标准信号源模块、控制器模块、预测分析模块、存储模块，通过将同一时标下的目标电压监测仪的监测数据与标准电压数据相比较，以完成对目标电压监测仪的在线校验，另外，通过目标电压监测仪的历史监测数据对预设的预测模型进行修正，并通过修正后的预测模型得出目标电压监测仪未来的监测数据的预测值，并做出相应处理。本发明的方案既完成了电压监测仪的在线校验，又可以得出电压监测仪未来监测数据的预测值，从而根据预测值判断该电压监测仪未来需要进行校验的可能性，从而从多重时间广度提升了电压监测仪校验的效率。
Description
技术领域
本发明涉及电力仪表仪器校验监测技术领域，尤其涉及一种电压监测仪在线校验及预测装置和方法。
背景技术
为了确保电网供电的稳定性，电压监测是电力监控的重点。随着电压监测仪器的广泛使用，每隔一段时间就可能出现电压监测仪不准的问题，因此，需要定期专门对电压监测仪进行校验。而随着电压监测仪使用数量的增加，人工成本也在增加。现有的电压监测仪校验方式众多，然而，都只是停留在简单的校验层面，并没有对已经完成校验的电压监测仪未来可能需要的下一次校验情况做出预测，使得现有的电压监测仪校验工作效率较低。
发明内容
为了克服现有技术存在的不足，本发明提出了一种电压监测仪在线校验及预测装置和方法，可以在校验完成的同时，针对电压监测仪所监测的电压做出进一步的预测，从而获知该电压监测仪未来可能需要的下一次校验的情况，可以从多重时间广度提升电压监测仪校验的效率。
本发明提供的一种电压监测仪在线校验及预测装置，包括：
交互显示模块，用于根据用户操作生成数据采集指令；
数据采集模块，用于获取电压监测仪的监测数据，并根据数据采集指令返回监测数据中的当前监测数据和/或根据预测指令返回监测数据中的历史监测数据；
标准信号源模块，用于根据所述数据采集指令产生与所述当前监测数据同一时标下的标准电压数据；
控制器模块，根据得到的目标电压监测仪的精度误差和预设的校验规则，对目标电压监测仪进行校验处理；
其中，所述精度误差通过所述当前监测数据和标准电压数据获得；
所述预设的校验规则为：当所述精度误差超过预设的标准值时，对目标电压监测仪进行重置补偿操作；当所述精度误差不超过预设的标准值时，向数据采集模块和预测分析模块发送预测指令；
预测分析模块，根据所述预测指令和预设的预测规则，通过预设的预测模型，对目标电压监测仪进行预测处理；
其中，所述预测模型所需参数为目标电压监测仪的历史监测数据，预测结果为目标电压监测仪的预测电压值；
所述预测规则为：当预测电压值超出或低于正常值范围时，向所述交互显示模块发出警示信号；当预测结果中的预测电压值处于正常值范围时，向所述交互显示模块发出正常信号；
存储模块，用于存储校验处理结果和预测处理结果；
所述交互显示模块、标准信号源模块、预测分析模块和存储模块均与控制器模块相连接；
所述数据采集模块同时与控制器模块和目标电压监测仪相连接。
本发明提供的装置具有两个功能：对电压监测仪的在线校验功能和对电源监测仪未来监测数据的预测功能。本装置内置有标准信号源和预测模型，标准信号源提供与电压监测仪的监测数据在同一时标下的标准电压数据，采用监测数据与标准电压数据进行比较，然后根据比较结果进行电压监测仪的校验操作；根据电压监测仪的历史监测数据，可以对内置的预测模型进行修正，然后根据修正后的预测模型得到电压监测仪未来某个时间的预测电压值，当电压监测仪多个时间的预测电压值均高于波动误差范围，则说明该电压监测仪的监测电压波动范围较大，未来需要进一步进行校验的可能性较高，从而提醒工作人员予以特别注意。
进一步的，所述预测分析模块的工作流程为：
根据控制器模块发送的预测指令，获取目标电压监测仪的历史监测数据；
将所述历史监测数据作为样本数据集对预测模型进行线性拟合修正；
通过修正后的预测模型得出目标电压监测仪的预测电压值；
根据所述预测规则和预测电压值，对目标电压监测仪进行预测处理；
其中，所述历史监测数据包括电压谐波、频率、电流、负载和电压值。
该预测分析模块内置有预测模型，在本方案中，发明人采用基于时间序列的多元回归参数模型作为预测模型，将历史监测数据中的时间点作为划分依据建立样本数据集，将同一时间点的电压谐波、频率、电流、负载和电压值作为一个样本数据，其中，电压谐波、频率、电流、负载作为样本数据中的输入参数，电压值作为样本数据中的输出参数，根据已有的历史数据评估预测模型的预测误差，对预测模型进行修正。
当预测模型的预测误差在允许范围内时，则采用该预测模型进行预测操作；否则，获取其他时间段的电压监测仪历史数据，重新对预测模型进行修正。
进一步的，所述预测分析模块中的预测模型具体为多元回归参数模型，模型函数为：
f(t)＝g(t)·β(m)+ξ
其中，f(t)表示预测模型的输出变量，即预测电压值，g(t)表示目标电压监测仪所监测的监测数据函数，β(m)表示自相关回归系数，ξ为回归调和系数；
其中，自相关回归系数β(m)的计算公式为：
式中，r(m)为自相关函数，m为计算中间量，x(n)为样本集，n为样本个数，t为采样时间长度，采样时间长度t和采样间隔决定样本个数n。
本发明方案采用的是基于时间序列的多元回归参数模型，其中，回归调和系数ξ可以由本领域技术人员根据经验值并结合实际情况确定，样本个数n通过采样时间长度t和采样时间间隔确定，该采样时间间隔可以根据实际情况确定，常用取值为1s。
进一步的，该装置还包括：
通讯模块，用于通过3G或4G网络与远程监控服务平台建立通讯连接；
所述通讯模块与控制器模块相连接。
本发明提供的装置还包含有通讯模块，该模块可以通过3G或4G网络实现本装置的远程通信和控制功能，进一步提高装置操作的便捷性。
本发明还提供了一种电压监测仪在线校验及预测方法，包括：
步骤S1：获取校验数据；
所述校验数据包括同一时标下的目标电压监测仪的监测数据和标准信号源的标准电压数据；
步骤S2：根据所述校验数据对目标电压监测仪进行在线校验；
利用步骤S1获取的监测数据和标准电压数据，确定目标电压监测仪的精度误差，并根据预设的校验规则进行校验处理；
其中，所述预设的校验规则为：当所述精度误差超过预设的标准值时，对电压监测仪进行重置补偿操作；当所述精度误差不超过预设的标准值时，执行步骤S3；
步骤S3：根据目标电压监测仪的历史监测数据修正预设的预测模型；
获取目标电压监测仪的历史监测数据，以所述历史监测数据作为样本数据集，线性拟合修正预设的预测模型；
其中，所述历史监测数据包括电压谐波、频率、电流、负载和电压值；
步骤S4：根据步骤S3修正后的预测模型，得到目标电压监测仪的预测电压值，并根据预设的预测规则对目标电压监测仪进行预测处理；
其中，所述预设的预测规则为：当预测电压值超出或低于正常值范围时，发出警示信号；当预测电压值处于正常值范围时，发出正常信号。
本发明方案中，步骤S1和步骤S2完成了对电压监测仪的在线校验操作，步骤S3和步骤S4完成了对电压监测仪未来监测数据的预测操作。本方法通过预测电压监测仪的未来监测数据，可以判断电压监测仪未来需要进行校验的可能性，从而提醒工作人员予以特别注意，从多重时间广度提升电压监测仪校验的效率。本方法中采用的预测模型，本领域技术人员可以根据实际情况灵活选定。
其中，步骤S2的校验处理是为了及时纠正电压监测仪所存在的测量误差，从而获得更为精确的电压监测数据；步骤S4的预测处理是为了通过电压监测仪的预测电压值，判断电压监测仪未来需要校验的可能性，提高电压监测仪校验的效率。
进一步的，所述预设的预测模型具体为多元回归参数模型，模型函数为：
f(t)＝g(t)·β(m)+ξ
其中，f(t)表示预测模型的输出变量，即预测电压值，g(t)表示目标电压监测仪所监测的电压参数函数，β(m)表示自相关回归系数，ξ为回归调和系数；
其中，自相关回归系数β(m)的计算公式为：
式中，r(m)为自相关函数，m为计算中间量，x(n)为样本集，n为样本个数，t为采样时间长度，采样时间长度t和采样间隔决定样本个数n。
本方法采用的是基于时间序列的多元回归参数模型，其中，回归调和系数ξ可以由本领域技术人员根据经验值并结合实际情况确定，样本个数n通过采样时间长度t和采样时间间隔确定，该采样时间间隔可以根据实际情况确定，常用取值为1s。
有益效果
本发明提供的一种电压监测仪在线校验及预测装置和方法，既实现了对电压监测仪的在线校验，又可以对电压监测仪未来的监测数据进行预测，通过数据的波动情况来判断电压监测仪未来需要进行校验的可能性，进而从多重时间广度提升电压监测仪校验的效率。
附图说明
图1示出了本发明实施例一提供的一种电压监测仪在线校验及预测装置的结构示意图；
图2示出了本发明实施例一提供的另一种电压监测仪在线校验及预测装置的结合示意图；
图3示出了本发明实施例二提供的一种电压监测仪在线校验及预测方法的流程图；
图4示出了本发明实施例二提供的一种电压监测仪在线校验及预测方法的原理图。
具体实施方式
为了进一步阐述本发明的技术方案，下面结合具体实施例予以详细说明。
实施例一
图1示出了本发明实施例一提供的一种电压监测仪在线校验及预测装置的结构示意图。本装置包括：交互显示模块100、数据采集模块200、标准信号源模块300、控制器模块400、预测分析模块500和存储模块600，交互显示模块100、数据采集模块200、标准信号源模块300、预测分析模块500和存储模块600均与控制器模块400相连接，同时，数据采集模块200与电压监测仪700相连接。
该装置的校验工作流程如下：交互显示模块100根据用户操作生成数据采集指令，并发送给控制器模块400；控制器模块400将数据采集指令分别转发给数据采集模块200和标准信号源模块300；数据采集模块200和标准信号源模块300根据数据采集指令分别上传同一时标下的电压监测仪监测数据和标准电压数据于控制器模块400；控制器模块400通过比较和计算得出电压监测仪的精度误差，若该精度误差超过了标准值，则对该电压监测仪进行重置补偿，并生成校验报告传输给交互显示模块100，用于向用户展示，同时将校验结果传输给存储模块600，用于存档；若该精度误差在标准值以内，控制器模块400则生成预测指令，并发送给预测分析模块500和数据采集模块200。
该装置的预测工作流程如下：数据采集模块200根据预测指令，获取电压监测仪的历史监测数据，并将历史监测数据发送给控制器模块400，该历史监测数据包括某个时间段内的电压谐波、频率、电流、负载和电压值；控制器模块400将历史监测数据转发给预测分析模块500；预测分析模块500根据预测指令和历史监测数据，将历史监测数据以监测时间点为划分依据建立样本数据集，将同一时间点的电压谐波、频率、电流、负载和电压值作为一个样本数据，其中，电压谐波、频率、电流、负载作为样本数据中的输入参数，电压值作为样本数据中的输出参数，根据已有的历史数据评估预测模型的预测误差，对预测模型进行修正；若误差在允许范围内，则采用该预测模型进行预测操作；否则，获取其他时间段的电压监测仪历史数据，重新对预测模型进行修正；预测分析模块500通过修正后的预测模型获得所需时间内电压监测仪的预测电压值，并根据预测规则对目标电压监测仪进行预测处理：当预测结果中的预测电压值超出或低于正常值范围时，向交互显示模块100发出警示信号；当预测结果中的预测电压值处于正常值范围时，交互显示模块100发出正常信号，并进行标注。
具体而言，本实施例采用的预测模型为基于时间序列的多元回归参数模型，模型函数为：
f(t)＝g(t)·β(m)+ξ
其中，f(t)表示预测模型的输出变量，即预测电压值；g(t)表示目标电压监测仪所监测的监测数据函数；β(m)表示自相关回归系数；ξ为回归调和系数，可以由本领域技术人员根据经验值并结合实际情况确定；
其中，自相关回归系数β(m)的计算公式为：
式中，r(m)为自相关函数，x(n)为样本集，n为样本个数，m为计算中间量，t为采样时间长度；样本个数n通过采样时间长度t和采样时间间隔确定，该采样时间间隔可以根据实际情况确定，常用取值为1s。
图2还示出了本发明实施例一提供的另一种电压监测仪在线校验及预测装置，图2装置与图1装置唯一的区别在于：图2装置在图1装置的基础上增加了通讯模块800，该通讯模块800通过3G或4G网络与远程监控服务平台建立通讯连接，实现了本装置与远程监控服务平台的对接，使得本装置实现远程通信和控制功能，进一步提高装置操作的便捷性。
本发明实施例一提供的电压监测仪在线校验及预测装置，既通过将同一时标下的监测数据和标准电压数据进行比较，实现了对电压监测仪的在线校验，又通过历史监测数据修正预测模型，并利用预测模型实现对未来监测数据的预测，通过预测数据的波动情况来判断电压监测仪未来需要进行校验的可能性，进而从多重时间广度提升电压监测仪校验的效率。
实施例二
图3示出了本发明实施例二提供的一种电压监测仪在线校验及预测方法的流程图，图4示出了本发明实施例二提供的方法的原理图。本方法包括：
步骤S1：获取校验数据。
所述校验数据包括同一时标下的目标电压监测仪的监测数据和标准信号源的标准电压数据。
步骤S2：根据所述校验数据对目标电压监测仪进行在线校验。
具体而言，利用步骤S1获取的监测数据和标准电压数据，确定目标电压监测仪的精度误差，并根据预设的校验规则进行校验处理；其中，所述预设的校验规则为：当所述精度误差超过预设的标准值时，对电压监测仪进行重置补偿操作；当所述精度误差不超过预设的标准值时，执行步骤S3。
步骤S3：根据目标电压监测仪的历史监测数据修正预设的预测模型；
具体而言，获取目标电压监测仪的历史监测数据，以所述历史监测数据作为样本数据集，修正预设的预测模型；其中，所述历史监测数据包括电压谐波、频率、电流、负载和电压值。在本实施例中，将历史监测数据中的时间点作为划分依据建立样本数据集，将同一时间点的电压谐波、频率、电流、负载和电压值作为一个样本数据，其中，电压谐波、频率、电流、负载作为样本数据中的输入参数，电压值作为样本数据中的输出参数，根据已有的历史数据评估预测模型的预测误差，对预测模型进行修正。当预测模型的预测误差在允许范围内时，则采用该预测模型进行预测操作；否则，获取其他时间段的电压监测仪历史数据，重新对预测模型进行修正。
本实施例中采用的预测模型为基于时间序列的多元回归参数模型，模型函数为：
f(t)＝g(t)·β(m)+ξ
其中，f(t)表示预测模型的输出变量，即预测电压值；g(t)表示目标电压监测仪所监测的监测数据函数；β(m)表示自相关回归系数；ξ为回归调和系数，可以由本领域技术人员根据经验值并结合实际情况确定；
其中，自相关回归系数β(m)的计算公式为：
式中，r(m)为自相关函数，x(n)为样本集，n为样本个数，m为计算中间量，t为采样时间长度；样本个数n通过采样时间长度t和采样时间间隔确定，该采样时间间隔可以根据实际情况确定，常用取值为1s。
步骤S4：根据步骤S3修正后的预测模型，得到目标电压监测仪的预测电压值，并根据预设的预测规则对目标电压监测仪进行预测处理。
其中，所述预设的预测规则为：当预测电压值超出或低于正常值范围时，发出警示信号；当预测电压值处于正常值范围时，发出正常信号。
本发明实施例二提供的一种电压监测仪在线校验及预测方法，既通过将同一时标下的监测数据和标准电压数据进行比较，实现了对电压监测仪的在线校验，又通过历史监测数据修正预测模型，并利用预测模型实现对未来监测数据的预测，通过预测数据的波动情况来判断电压监测仪未来需要进行校验的可能性，进而从多重时间广度提升电压监测仪校验的效率。
以上所述仅为本发明的实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明精神和原则之内，所作任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。
Claims (6)
1.一种电压监测仪在线校验及预测装置，其特征在于，包括：
交互显示模块，用于根据用户操作生成数据采集指令；
数据采集模块，用于获取电压监测仪的监测数据，并根据数据采集指令返回监测数据中的当前监测数据和/或根据预测指令返回监测数据中的历史监测数据；
标准信号源模块，用于根据所述数据采集指令产生与所述当前监测数据同一时标下的标准电压数据；
控制器模块，根据得到的目标电压监测仪的精度误差和预设的校验规则，对目标电压监测仪进行校验处理；
其中，所述精度误差通过所述当前监测数据和标准电压数据获得；
所述预设的校验规则为：当所述精度误差超过预设的标准值时，对目标电压监测仪进行重置补偿操作；当所述精度误差不超过预设的标准值时，向数据采集模块和预测分析模块发送预测指令；
预测分析模块，根据所述预测指令和预设的预测规则，通过预设的预测模型，对目标电压监测仪进行预测处理；
其中，所述预测模型所需参数为目标电压监测仪的历史监测数据，预测结果为目标电压监测仪的预测电压值；
所述预测规则为：当预测电压值超出或低于正常值范围时，向所述交互显示模块发出警示信号；当预测结果中的预测电压值处于正常值范围时，向所述交互显示模块发出正常信号；
存储模块，用于存储校验处理结果和预测处理结果；
所述交互显示模块、标准信号源模块、预测分析模块和存储模块均与控制器模块相连接；
所述数据采集模块同时与控制器模块和目标电压监测仪相连接。
2.根据权利要求1所述的装置，其特征在于，所述预测分析模块的工作流程为：
根据控制器模块发送的预测指令，获取目标电压监测仪的历史监测数据；
将所述历史监测数据作为样本数据集对预测模型进行线性拟合修正；
通过修正后的预测模型得出目标电压监测仪的预测电压值；
根据所述预测规则和预测电压值，对目标电压监测仪进行预测处理；
其中，所述历史监测数据包括电压谐波、频率、电流、负载和电压值。
3.根据权利要求2所述的装置，其特征在于，所述预测分析模块中的预测模型具体为多元回归参数模型，模型函数为：
f(t)＝g(t)·β(m)+ξ
其中，f(t)表示预测模型的输出变量，即预测电压值，g(t)表示目标电压监测仪所监测的监测数据函数，β(m)表示自相关回归系数，ξ为回归调和系数；
其中，自相关回归系数β(m)的计算公式为：
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式中，r(m)为自相关函数，m为计算中间量，x(n)为样本集，n为样本个数，t为采样时间长度，采样时间长度t和采样间隔决定样本个数n。
4.根据权利要求3所述的装置，其特征在于，包括：
通讯模块，用于通过3G或4G网络与远程监控服务平台建立通讯连接；
所述通讯模块与控制器模块相连接。
5.一种电压监测仪在线校验及预测方法，其特征在于，包括：
步骤S1：获取校验数据；
所述校验数据包括同一时标下的目标电压监测仪的监测数据和标准信号源的标准电压数据；
步骤S2：根据所述校验数据对目标电压监测仪进行在线校验；
利用步骤S1获取的监测数据和标准电压数据，确定目标电压监测仪的精度误差，并根据预设的校验规则进行校验处理；
其中，所述预设的校验规则为：当所述精度误差超过预设的标准值时，对电压监测仪进行重置补偿操作；当所述精度误差不超过预设的标准值时，执行步骤S3；
步骤S3：根据目标电压监测仪的历史监测数据修正预设的预测模型；
获取目标电压监测仪的历史监测数据，以所述历史监测数据作为样本数据集，线性拟合修正预设的预测模型；
其中，所述历史监测数据包括电压谐波、频率、电流、负载和电压值；
步骤S4：根据步骤S3修正后的预测模型，得到目标电压监测仪的预测电压值，并根据预设的预测规则对目标电压监测仪进行预测处理；
其中，所述预设的预测规则为：当预测电压值超出或低于正常值范围时，发出警示信号；当预测电压值处于正常值范围时，发出正常信号。
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述预设的预测模型具体为多元回归参数模型，模型函数为：
f(t)＝g(t)·β(m)+ξ
其中，f(t)表示预测模型的输出变量，即预测电压值，g(t)表示目标电压监测仪所监测的监测数据函数，β(m)表示自相关回归系数，ξ为回归调和系数；
其中，自相关回归系数β(m)的计算公式为：
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