CN103487644A - 电能分项能耗计量方法和装置 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种电能分项能耗计量方法和装置，所述方法包括：获取各计量表的测量数据；计算各计量表所在配电支路在预定时间段内的支路能耗值；根据与配电支路相连的各末端集的预估计能耗值及其不确定度，将配电支路能耗值按照与所述配电支路相连的各末端集进行拆分，得到各末端集的拆分能耗值及其不确定度；根据不同末端集所属的能耗分项类型，将属于相同能耗分项类型的末端集的拆分能耗值进行合并，得到电能的分项能耗计量值及每个分项能耗计量值的不确定度。本发明使得各末端集的拆分能耗及拆分能耗不确定度的计算与用能设备的类型无关，具有算法实现简单、分项能耗计量准确度高以及通用性强的优点，有利于实现电力能源的精细化管理。

Description

电能分项能耗计量方法和装置

技术领域

本发明涉及能耗测量技术领域，尤其涉及一种电能分项能耗计量方法和装置。

背景技术

建筑耗能主要包括水、电、燃气、集中供热、集中供冷和其他能源。由于建筑用能设备数量大、能耗构成复杂，加之不同类型用能设备能耗水平高低的差异影响，使得仅依靠整个建筑系统的总能耗或者部分计量装置测量的能耗数据，无法准确定位建筑用能不合理或者管理策略方面的缺陷，无法高效且有针对性的开展建筑节能工作。为了解决该问题，提出了对建筑的各功能系统的能耗进行分项计量的解决方案。分项计量是指对建筑的各功能系统安装分类、分项能耗计量仪表，从而得到建筑物的总能源消耗量和不同能源种类、不同功能系统分项消耗量。一般建筑中，电能使用量最多、应用范围最广，所以分项计量更多针对电能分项能耗计量。建筑的配电系统以配电室为中心，从配电室出发的支路(简称配电室支路)进入建筑的各个区域，再由各区域的配电柜或配电箱分配到各末端支路。对于新的建筑，可以根据分项计量的要求对配电系统的功能进行划分，使得同一条配电室支路上连接相同类型的用能设备。而对于既有建筑的配电系统；通常一条配电室支路上可能会连接有多个不同类型的用能设备，在建筑用能设备数量较大时，为每一用能设备配套相应的计量装置，成本高、可操作性差，加之由于建筑改造或者功能系统区域改变等原因，经常需要增加或改变一些用能设备。为了尽量减小施工的复杂度，通常会直接从距离最近的配电室取电，而忽视了初始的配电室支路设计规范和功能划分。

在对上述配电系统进行能耗计量时，由于计量手段的限制，对按照分项计量的要求进行功能划分的配电系统而言，可以将某个计量装置所测得的能耗归为某一特定能耗分项的能耗数据，但是，这种计量方式对于复杂的配电室支路(连接有多个不同类型的用能设备，用能设备能耗差异大)而言是不合理的。当然，为了准确计量各用能设备的能耗，可以对某计量装置测得的能耗数据进行合理拆分，现有技术中采用按照预设分配比例的方式对支路能耗进行拆分，该种方式会导致拆分后各末端集的分项能耗数据准确度差，无法为后续的能耗分析、问题诊断、能耗管理等工作提供准确的基础数据，进而可能给后续工作带来不利影响。

发明内容

有鉴于此，本发明提供一种电能分项能耗计量方法和装置，使得各末端集的拆分能耗及拆分能耗不确定度的计算与用能设备的类型无关，具有算法实现简单、分项能耗计量准确度高以及通用性强的优点，有利于实现电力能源的精细化管理。

在第一方面，本发明实施例提供一种电能分项能耗计量方法，包括如下步骤：

S01、获取各计量表的测量数据；

S02、根据所述测量数据计算各计量表所在配电支路在预定时间段内的支路能耗值；

S03、根据与配电支路相连的各末端集的预估计能耗值及其不确定度，将配电支路在所述预定时间段内的能耗值按照与所述配电支路相连的各末端集进行拆分，得到各末端集的拆分能耗值及其不确定度；

S04、根据不同末端集所属的能耗分项类型，将属于相同能耗分项类型的末端集的拆分能耗值进行合并，得到电能的分项能耗计量值及每个分项能耗计量值的不确定度；

其中，所述预估计能耗值的不确定度指预估计能耗值不确定区间的半宽度；所述拆分能耗值的不确定度指拆分能耗值不确定区间的半宽度；所述分项能耗计量值的不确定度指分项能耗计量值不确定区间的半宽度。

在第一种可能的实现方式中，所述末端集的预估计能耗值及其不确定度是在一定置信水平下，根据末端集能耗预估计模型及与所述末端集能耗预估计模型相关的已知能耗特征参数计算得到的。

进一步的，所述末端集的预估计能耗值及其不确定度是在一定置信水平下，根据末端集负载率模型及额定功率计算得到的，具体步骤包括：

采集与目标末端集属于同一能耗类别的末端集在一定时间段内的能耗特征序列作为样本，所述样本符合正态分布；

在1-α置信水平下，根据末端集负载率模型计算与目标末端集属于同一能耗类别的末端集的负载率样本均值及其不确定区间，作为所述目标末端集的样本均值及其不确定区间；

根据所述目标末端集的负载率样本均值及不确定区间计算总体负载率及其不确定区间；

计算末端集的额定功率与总体负载率的乘积得到所述末端集的预估计能耗值；计算末端集的额定功率与总体负载率不确定度的乘积得到预估计能耗值的不确定度；

其中，α为预设的显著性水平值，0≤α≤1；所述目标末端集是同一配电支路的一个或多个同类设备的集合；所述总体负载率不确定度为总体负载率不确定区间的半宽度。

进一步的，所述末端集的预估计能耗值及其不确定度是在一定置信水平下，根据末端集负载率模型及额定功率计算得到的，具体步骤包括：

采集目标末端集在一定时间段内的能耗特征序列作为样本，所述样本符合正态分布；

在1-α置信水平下，根据末端集负载率模型计算目标末端集的负载率样本均值及样本标准差；

根据所述目标末端集的负载率样本均值及样本标准差计算总体负载率及其不确定区间；

计算末端集的额定功率与总体负载率的乘积得到所述末端集的预估计能耗值；计算末端集的额定功率与总体负载率不确定度的乘积得到预估计能耗值的不确定度；

其中，α为预设的显著性水平值，0≤α≤1；所述总体负载率不确定度为总体负载率不确定区间的半宽度。

在第二种可能的实现方式中，所述步骤S03具体包括：

设定计量表所在配电支路在预定时间段内的支路能耗值为Y，与配电支路相连的末端集有n个，n≥1，则根据下述公式(1)计算与该配电支路相连的第i个末端集的拆分能耗

${\hat{\hat{x}}}_i={\hat{x}}_i+\frac{s_i^2}{\underset{j\≠i}{\overset{n}{\underset{j=1}{\mathrm{\Σ}}}}{s}_j^2}(Y-\underset{j\≠i}{\overset{n}{\underset{j=1}{\mathrm{\Σ}}}}{\hat{x}}_j)---\left(1\right)$

根据下述公式(2)计算所述第i个末端集的拆分能耗值的不确定度u_i：

$u_i=\sqrt{s_i^2(1-\frac{s_i^2}{\underset{j\≠i}{\overset{n}{\underset{j=1}{\mathrm{\Σ}}}}{s}_j^2})}---\left(2\right)$

其中，

为所述第i个末端集的预估计能耗值，s_i为所述第i个末端集的预估计能耗值的不确定度，

为与该配电支路相连的第j个末端集的预估计能耗值，s_j为所述第j个末端集的预估计能耗值的不确定度；

若计算得到

时，设定所述第i个末端集的拆分能耗

设定所述第i个末端集的拆分能耗的不确定度u_i＝0。

在第三种可能的实现方式中，所述步骤S01还包括获取各配电支路包含的末端集信息；在步骤S02和步骤S03之间还包括计算未安装计量表配电支路在预定时间段内的支路能耗值，及确定需要进行能耗拆分的配电支路；所述步骤S03为根据与待拆分的配电支路相连的各末端集的预估计能耗值及其不确定度，将所述待拆分的配电支路能耗值按照与所述待拆分的配电支路相连的各末端集进行拆分，得到各末端集的拆分能耗值及每个拆分能耗值的不确定度。

进一步的，所述末端集信息包括各用能设备信息、各用能设备所属能耗分项、各用能设备的能耗时间特征、配电室支路关系以及各配电室支路的名称信息。

在第四种可能的实现方式中，所述预定时间段内包括一小时、24小时、1周、1月或者1年。

在第二方面，本发明实施例提供了一种电能分项能耗计量装置，包括：

获取单元，用于获取各计量表的测量数据；

支路能耗计算单元，用于根据所述测量数据计算各计量表所在配电室支路在预定时间段内的支路能耗值；

拆分能耗计算单元，用于根据与配电支路相连的各末端集的预估计能耗值及其不确定度，将配电支路在所述预定时间段内的能耗值按照与所述配电支路相连的各末端集进行拆分，得到各末端集的拆分能耗值及其不确定度；

分项能耗计算单元，用于根据不同末端集所属的能耗分项类型，将属于相同能耗分项类型的末端集拆分能耗值进行合并，得到电能的分项能耗计量值及每个分项能耗计量值的不确定度；

其中，所述预估计能耗值的不确定度指预估计能耗值不确定区间的半宽度；所述拆分能耗值的不确定度指拆分能耗值不确定区间的半宽度；所述分项能耗计量值的不确定度指分项能耗计量值不确定区间的半宽度。

在第一种可能的实现方式中，所述装置还包括预估计能耗参数计算单元，用于在一定置信水平下，根据末端集能耗预估计模型及与所述末端集能耗预估计模型相关的已知能耗特征参数计算末端集的预估计能耗值及其不确定度。

进一步的，所述预估计能耗参数计算单元用于在一定置信水平下，根据末端集负载率模型及额定功率计算末端集的预估计能耗值及其不确定度，其中，所述预估计能耗参数计算单元包括：

样本采集子单元，用于采集与目标末端集属于同一能耗类别的末端集在一定时间段内的能耗特征序列作为样本，所述样本符合正态分布；

样本均值及不确定区间获取子单元，用于在1-α置信水平下，根据末端集负载率模型计算与目标末端集属于同一能耗类别的末端集的负载率样本均值及其不确定区间，作为所述目标末端集的样本均值及其不确定区间；

总体均值及不确定区间获取单元，用于根据所述目标末端集的负载率样本均值及不确定区间计算总体负载率及其不确定区间；

预估计参数计算单元，用于计算末端集的额定功率与总体负载率的乘积得到所述末端集的预估计能耗值；计算目标末端集的额定功率与相对不确定度的乘积得到预估计能耗值的不确定度；

其中，α为预设的显著性水平值，0≤α≤1；所述末端集是同一配电支路的一个或多个同类设备的集合；所述相对不确定度为总体负载率不确定区间的半宽度。

进一步的，所述预估计能耗参数计算单元用于在一定置信水平下，根据末端集负载率模型及额定功率计算末端集的预估计能耗值及其不确定度，其中，所述预估计能耗参数计算单元包括：

样本采集子单元，用于采集目标末端集在一定时间段内的能耗特征序列作为样本，所述样本符合正态分布；

样本均值及不确定区间获取子单元，在1-α置信水平下，根据末端集负载率模型计算目标末端集的负载率样本均值及样本标准差；

总体均值及不确定区间获取单元，用于根据所述目标末端集的负载率样本均值及样本标准差计算总体负载率及其不确定区间；

预估计参数计算单元，用于计算末端集的额定功率与总体负载率的乘积得到所述末端集的预估计能耗值；计算目标末端集的额定功率与总体负载率不确定度的乘积得到预估计能耗值的不确定度；

其中，α为预设的显著性水平值，0≤α≤1；所述总体负载率不确定度为总体负载率不确定区间的半宽度。

在第二种可能的实现方式中，所述拆分能耗计算单元具体用于：

设定计量表所在配电支路在预定时间段内的支路能耗值为Y，与配电支路相连的末端集有n个，n≥1，则根据下述公式(1)计算与该配电支路相连的第i个末端集的拆分能耗

${\hat{\hat{x}}}_i={\hat{x}}_i+\frac{s_i^2}{\underset{j\≠i}{\overset{n}{\underset{j=1}{\mathrm{\Σ}}}}{s}_j^2}(Y-\underset{j\≠i}{\overset{n}{\underset{j=1}{\mathrm{\Σ}}}}{\hat{x}}_j)---\left(1\right)$

根据下述公式(2)计算所述第i个末端集的拆分能耗值的不确定度u_i：

$u_i=\sqrt{s_i^2(1-\frac{s_i^2}{\underset{j\≠i}{\overset{n}{\underset{j=1}{\mathrm{\Σ}}}}{s}_j^2})}---\left(2\right)$

其中，

为所述第i个末端集的预估计能耗值，s_i为所述第i个末端集的预估计能耗值的不确定度，

为与该配电支路相连的第j个末端集的预估计能耗值，s_j为所述第j个末端集的预估计能耗值的不确定度；

若计算得到

时，设定所述第i个末端集的拆分能耗

设定所述第i个末端集的拆分能耗的不确定度u_i＝0。

在第三种可能的实施方式中，所述获取单元还用于获取各配电支路包含的末端集信息；所述支路能耗计算单元还用于计算未安装计量表配电支路在预定时间段内的支路能耗值，及确定需要进行能耗拆分的配电支路；所述拆分能耗计算单元用于根据与待拆分的配电支路相连的各末端集的预估计能耗值及其不确定度，将所述待拆分的配电支路能耗值按照与所述待拆分的配电支路相连的各末端集进行拆分，得到各末端集的拆分能耗值及每个拆分能耗值的不确定度。

进一步的，所述末端集信息包括各用能设备信息、各用能设备所属能耗分项、各用能设备的能耗时间特征、配电室支路关系以及各配电室支路的名称信息。

在第四种可能的实现方式中，所述预定时间段内包括一小时、24小时、1周、1月或者1年。

本发明实施例通过将电能能耗按照统一的、规范化的能耗分项模型进行分类，根据前期调研情况，在未充分装表或者未完整装表的情况下，以积累的历史数据信息为基础预估计各末端集的能耗特征，并结合各末端集的能耗特征及配电支路的能耗，利用最优化拆分方法对配电支路能耗按照各末端集进行拆分，在有效降低施工成本的同时，使得各末端集的拆分能耗及拆分不确定度的计算与用能设备类型无关，具有实现简单，分项计量准确度高，通用性强的优点，有利于实现电力能源的精细化管理。

附图说明

图1是本发明第一实施例的电能分项能耗计量方法的流程图；

图2是本发明第一实施例配电系统的一种装表结构示意图；

图3是本发明第一实施例配电系统的另一种装表结构示意图；

图4是本发明第一实施例的一种计算末端集预估计能耗参数的流程图；

图5是本发明第一实施例的另一种计算末端集预估计能耗参数的流程图；

图6是本发明第一实施例的建筑能耗分类模型的示意图；

图7是本发明第二实施例的电能分项能耗计量装置的结构图。

具体实施方式

为了使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面结合附图对本发明具体实施例作进一步的详细描述。可以理解的是，此处所描述的具体实施例仅仅用于解释本发明，而非对本发明的限定。另外还需要说明的是，为了便于描述，附图中仅示出了与本发明相关的部分而非全部内容。

第一实施例

图1是本发明第一实施例的电能分项能耗计量方法的流程图。如图1所示，所述方法包括：

步骤110、获取各计量表的测量数据。

在本实施例中，计量表在测量能耗数据时，测量间隔可根据实际情况进行设置，作为示例而非限定，可以设置计量表每隔1分钟、5分钟或者半小时记录一次能耗数据等。计量表测量的能耗数据通过通讯网络远传到数据中心进行处理。

步骤120、根据所述测量数据计算各计量表所在配电支路在预定时间段内的支路能耗值。

本实施例中，在根据所述测量数据计算各计量表所在配电支路在预定时间段内的支路能耗值时，根据实际需要选择合适的时间尺度进行计算，作为示例而非限定可以选择小时、天、周、月或年等。

各配电支路在预定时间段内能耗数据的计算与配电系统的装表方案有关。典型的配电系统具备树状结构，在实际施工过程中，由于配电系统复杂，计量表通常会被划分为不同的层级进行安装，而且针对不同的建筑，计量表的安装方案也会存在很大的差异。一般情况下，系统中有多少块计量表，就需要计算多少次计量表在预定时间段内的能耗值。

图2是本发明第一实施例配电系统的一种装表结构示意图。如图2所示，整个配电系统的每一条配电室支路上都安装有计量表，通过通讯网络直接读取各配电室支路的能耗数据，配电支路在预定时间段内的支路能耗值通过计算预定时间段结束时刻的测量值与起始时刻的测量值的差可得，即与计量表所在配电室支路连接的所有末端集的总能耗。对于图2中高层级计量表可以用其所包含的低层级的计量表累加替代。

图3是本发明第一实施例配电系统的另一种装表结构示意图。如图3所示，整个配电系统仅在部分配电室支路上安装计量装置(通常为重要的配电室支路，即该支路中存在对系统能耗影响较大的用能设备)。通过计算高层级配电支路在预定时间段内计量表的能耗数据与低层级中已安装计量表的配电支路在所述预定时间段内计量表的能耗数据的差值，得到未安装计量表的配电室支路的能耗数据。在图3中，配电室支路3的能耗数据为：表A读数-(表B读数+表C读数)。

举例而言，统计某一个工作日(例如：2013-08-19)工作时间段内(例如：8:30-17:30)计量表所在配电支路的支路能耗值，根据该配电支路中计量表在当日8:30时的能耗数据A和在当日17:30时的能耗数据B，计算B-A的值即为该计量表所在配电支路在8:30-17:30内的支路能耗值。

这里仅以图2和图3所示的两种具体的装表方案为例进行了说明。当然，本领域技术人员容易知道，在获取配电室支路的能耗数据时还可以采用其他的方法，对此并不限定。

步骤130、根据与配电支路相连的各末端集的预估计能耗值及其不确定度，将配电支路在所述预定时间段内的能耗值按照与所述配电室支路相连的各末端集进行拆分，得到各末端集的拆分能耗值及每个拆分能耗值的不确定度，其中，所述预估计能耗值的不确定度指预估计能耗值不确定区间的半宽度；所述拆分能耗值的不确定度指拆分能耗值不确定区间的半宽度。

这里需要说明的是，末端集的预估计能耗值及其不确定度是在一定置信水平下，根据末端集能耗预估计模型及与所述末端集能耗预估计模型相关的已知能耗特征参数计算得到的。

在本实施例的一个优选的实施方式中，所述末端集的预估计能耗值及其不确定度是在一定置信水平下，根据末端集负载率模型及额定功率计算得到的。

一般来说，同类末端集的负载率特性相似，以大量的历史测量数据作为样本，通过建模得到各末端集的负载率预估计值及其不确定区间，结合末端集的额定功率，进而得到各末端集的预估计能耗值和预估计能耗值的不确定度。根据与配电支路相连的各末端集的预估计能耗值和预估计能耗值的不确定度(已预先计算得到)，计算与配电支路相连的每个末端集的拆分能耗值和拆分能耗值的不确定度。

其中：负载率＝变压器的实际功率/变压器的额定功率*100％。一般来说，负载率的经验值为80％左右。根据负载率模型估算方法，计算末端集的预估计能耗值及其不确定度：

预估计能耗值＝额定功率*总体负载率；

预估计能耗值不确定度＝额定功率*总体负载率值不确定度；

这里总体负载率不确定度是通过建模统计得到的总体负载率不确定区间的半宽度。

在本实施例中，末端集的预估计能耗值及其不确定度可以通过两种预测方式实现。

第一种预测方式：末端集能耗不可测量的情况下，获取与目标末端集属于同一能耗类别的末端集在一个时间段或者多个代表时间段的实际能耗，如有必要还可以测量与能耗相关的其它影响因素参数，作为预测样本建立末端集预估计模型。根据同类末端集的负载率特性相似，建立负载率估算模型，在样本符合正态分布的条件下，通过统计的方式得到样本的负载率均值及其不确定区间，根据样本负载率均值及其不确定度得到总体负载率预估计值及其不确定区间，进一步的，根据必要的输入参数(例如额定功率)，计算所述末端集的预估计能耗值和预估计能耗值不确定度作为目标末端集的预估计能耗值及其不确定度。这里需要说明的是，由于同一能耗类别的末端集的选取具有较大的自主性，因此，这里优选与目标末端集应用目的和能耗特征性质相似的末端集。

图4是本发明第一实施例的计算末端集预估计能耗参数的流程图。在本实施例中，目标末端集为与待拆分的配电支路直接相连的末端集，这里仅以末端集包括一个用能设备为例进行说明。如图4所示，所述方法包括：

步骤410、采集与目标末端集属于同一能耗类别的末端集在一定时间段内的能耗特征序列作为样本，计算各末端集的负载率均值及标准差，所述样本符合正态分布。

在本实施例中，选择多个与目标末端集属于同一能耗类别的末端集在一定时间段t内(如一年)实际能耗序列值作为样本，根据负载率计算公式(负载率＝末端集实际功率/末端集额定功率*100％)得到末端集的负载率或者与时间单位相关的负载率，统计每个末端集在某段时间内(如24小时)的逐时负载率均值及标准差。

其中，为提高估计精度，将样本分为两类，一类小于均值，一类大于均值，分别统计两类样本相对于均值的误差的标准差，得到下标准差和上标准差，两者之和称为标准差区间大小，反映了末端集预估计的不确定度大小。

步骤420、根据所述每个末端集的负载率均值及标准差，绘制每个末端集负载率的概率密度曲线和累计概率密度曲线。

步骤430、对概率密度曲线和累计概率密度曲线做归一化处理，得到目标末端集的平均概率密度曲线和平均累计概率密度曲线。

步骤440、获取目标末端集负载率的样本均值及不确定区间。

在本实施例中，将所述平均概率密度曲线的中心线的横坐标对应的数值

作为目标末端集负载率的样本均值；

在本实施例中，根据α/2和1-α/2累计概率密度线与平均累计概率密度曲线的两个交点的横坐标对应的两个数值u _s 和

得到目标末端集负载率的样本不确定区间

其中，α为预设的显著性水平值，0≤α≤1；

作为示例而非限定，可以取显著性水平值α为O.05或者O.1，其中α的取值越小，该末端集负载率的样本不确定区间越大。

步骤450、计算末端集预估计能耗值和预估计能耗值的不确定度。

根据目标末端集的负载率样本均值及样本不确定区间，计算总体负载率及不确定区间。

在本实施例中，目标末端集负载率样本值是独立于同一能耗类别末端集负载率的样本均值，当所述同一能耗类别末端集负载率样本总体符合正态分布时，将所述与目标末端集属于同一能耗类别的末端集负载率的样本均值

作为所述目标末端集的总体负载率，将

作为所述目标末端集的总体负载率不确定区间。

计算目标末端集的额定功率与总体负载率的乘积得到所述末端集的预估计能耗值；计算目标末端集的额定功率与总体负载率不确定度的乘积得到预估计能耗值的不确定度，所述总体负载率不确定度为总体负载率不确定区间的半宽度宽度。在本实施例中，总体负载率不确定度为：

$[t_{\mathrm{\α}/2}s\sqrt{1+1/N}-(-t_{\mathrm{\α}/2}s\sqrt{1+1/N})]/2=t_{\mathrm{\α}/2}s\sqrt{1+1/N}$

第二预测方式：末端集能耗可直接测量的情况下，选取与配电支路相连的目标末端集在一个时间段或者多个代表时间段的实际能耗，如有必要还可以测量与能耗相关的其它影响因素参数，作为预测样本建立末端集预估计模型。根据同类末端集的负载率特性相似，建立负载率估算模型，在样本符合正态分布的条件下，通过统计的方式得到样本在置信水平下负载率均值及其不确定区间，根据样本负载率均值及其不确定区间计算总体负载率预估计值及其不确定区间，进一步的，根据必要的输入参数(例如额定功率)，计算与配电支路相连的各末端集的能耗预估计值和能耗预估计值不确定度。

图5是本发明第一实施例的计算末端集预估计能耗参数的流程图。该流程具体包括：

步骤510：采集目标末端集在一定时间段内的能耗序列作为样本，所述样本符合正态分布。

在本实施例中，选择一定时间段t内(如一年)目标末端集实际能耗序列值作为样本，所述样本符合正态分布。

步骤520：在一定的置信水平下，计算末端集的负载率均值及标准差。

根据负载率计算公式(负载率＝末端集实际功率/末端集额定功率*100％)得到末端集的负载率或者与时间单位相关的负载率，统计末端集的负载率均值及标准差。

其中，为提高估计精度，将样本分为两类，一类小于均值，一类大于均值，分别统计两类样本相对于均值的误差的标准差，得到下标准差和上标准差，两者之和称为标准差区间大小，反映了末端集预估计的不确定度大小。

步骤530、计算末端集预估计能耗值和预估计能耗值的不确定度。

根据目标末端集的负载率样本均值及标准差，计算总体负载率及不确定区间。

本实施例中，在样本符合正态分布的情况下，当样本数量足够大时，总体负载率与所述负载率样本均值相等，总体负载率不确定区间为：

总体负载率不确定区间与样本负载率的不确定区间有关。

计算目标末端集的额定功率与总体负载率的乘积得到所述末端集的预估计能耗值；计算目标末端集的额定功率与总体负载率不确定度的乘积得到预估计能耗值的不确定度，

其中，所述末端集是同一配电支路的一个或多个同类设备的集合；所述总体负载率不确定度为总体负载率不确定区间的半宽度。在本实施例中，总体负载率不确定度为：

$[z_{\mathrm{\α}/2}\frac{\mathrm{\σ}}{\sqrt{n}}-(-z_{\mathrm{\α}/2}\frac{\mathrm{\σ}}{\sqrt{n}})]/2=z_{\mathrm{\α}/2}\frac{\mathrm{\σ}}{\sqrt{n}}$

本实施例中，究竞选择哪种获取方式进行末端集能耗估算，需要结合建筑的配电系统信息进行分析后确定。如末端集由单个或少量设备构成，具备直接计量或采用第一种预估计方法的条件，同时该末端集能耗很少，采用间接计量方式带来的不确定度对计量结果精度影响不大，也可采用第二预测方式；如末端集由多个设备构成，与其它类型的末端集设备混合供电，分布过于分散，直接计量存在困难或无法采用第一预测方式的条件，则选择第二预测方式进行末端集能耗预测，得到末端集能耗特征值及预测不确定度。

在进行末端集能耗特征值预测时，负载率模型分为逐时负载率模型和累计负载率模型两类。当然，根据实际情况负载率模型的时间尺度可选。

公共建筑中的多数末端集都具备一个很重要的性质，即全年可分为若干个不同类型的时段，同类时段的能耗特性类似，不同类型时段的能耗特性有显著差别。

电梯负载率模型与季节、昼夜、工作日等具有相关性。当然，其它分项能耗类型的用能设备进行能耗特征值的预估计时，负载率模型也会有相应的改变。例如信息中心，属于全年不变型的用能设备，该类特征的用能设备常年、昼夜不间断地运行，其能耗基本上不变；此外，还有一些用能设备属于昼夜变化或者昼夜休息日变化等类型。

在本实施例的一个优选的实施方式中，所述步骤110还包括获取各配电支路包含的末端集信息；在步骤120和步骤130之间还包括计算未安装计量表配电支路在预定时间段内的支路能耗值，及确定需要进行能耗拆分的配电支路；所述步骤130为根据与需要进行能耗拆分的配电支路相连的各末端集的预估计能耗值及其不确定度，将需要进行能耗拆分的配电支路能耗值按照与所述需要进行能耗拆分的配电支路相连的各末端集进行拆分，得到各末端集的拆分能耗值及每个拆分能耗值的不确定度。

其中，所述末端集信息包括各用能设备信息、各用能设备所属能耗分项、各用能设备的能耗时间特征、配电室支路关系以及各配电室支路的名称信息。其中，用能设备信息包括用能设备的功率、运行管理方式等信息，还可以包括该用能设备的设备名称、功率误差值等信息；配电室支路关系包括各配电室支路相互之间的上下级关系等信息，还可以是各配电室支路下包括有哪些用能设备等信息。

这里需要说明的是，根据前期调研的建筑配电情况按照建筑能耗分类模型进行划分，生成配置文件进行存储。通过调用建筑的配置文件即可获得与各配电支路连接的末端集信息。在对电能能耗进行分项计量时，通过调用相应的配置文件，就可知哪些配电室支路能耗需要进行能耗拆分。

典型的配电系统具备树状结构，采用递归算法，判断要做多少次拆分。一般情况下，系统中有多少块计量表，就需要做多少次拆分；若出现某装表支路下级支路全部装表的情况，该电表在计算中一般可忽略不计。

根据配电支路预定时间段内的总能耗及与所述配电支路连接的末端集的预估计能耗值及其不确定度，利用最优化拆分算法将配电支路能耗按照各末端集进行拆分。本实施例中，拆分算法公式与用能设备类型无关，具有通用性。作为拆分对象的末端集能耗相互独立。

通过计量表测得的能耗数据得到其所在配电室支路在预定时间段内各末端集的能耗之和Y，该配电支路连接的末端集的个数为n个(n≥1)，根据负载率模型估算得到的在1-α置信水平下每个末端集的预估计能耗参数

求： $x_i~F^{\′}({\hat{\hat{x}}}_i,u_i),$ 使得 $Y=\underset{i=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}{\hat{\hat{x}}}_i,$ 且F′优于F。。

其中，为第i个末端集的预估计能耗值，s_i为第i个末端集的预估计能耗值的不确定度，

为第i个末端集的拆分能耗值，μ_i为第i个末端集的拆分能耗值的不确定度。

根据上述已知条件，利用下述公式分别计算各末端集的拆分能耗值及其不确定度：

${\hat{\hat{x}}}_i={\hat{x}}_i+\frac{s_i^2}{\underset{i\≠i}{\overset{n}{\underset{j=l}{\mathrm{\Σ}}}}{s}_j^2}(Y-\underset{j\≠i}{\overset{n}{\underset{j=l}{\mathrm{\Σ}}}}{\hat{x}}_j);$

${\hat{\hat{e}}}_i={\hat{\hat{x}}}_i-x={\hat{x}}_i-x+\frac{s_i^2}{\underset{j\≠i}{\overset{n}{\underset{j=l}{\mathrm{\Σ}}}}{s}_j^2}(Y-\underset{j\≠i}{\overset{n}{\underset{j=l}{\mathrm{\Σ}}}}{\hat{x}}_j)={\hat{e}}_i+\frac{s_i^2}{\underset{j\≠i}{\overset{n}{\underset{j=l}{\mathrm{\Σ}}}}{s}_j^2}\underset{j\≠i}{\overset{n}{\underset{j=l}{\mathrm{\Σ}}}}{\hat{e}}_j;$

其中，

为末端集拆分能耗值与实际能耗值的误差。

在拆分过程中，需要检查结果中是否有

的情况。如果没有，则拆分计算完成；如果有，则说明存在一个或多个末端集(不包括第i个末端集)，它们的实际能耗之和远超过支路能耗Y，其离散系数却很小。

这种情况下，只需简单的把

取为0，同时将第i个末端集从原拆分问题中去掉，再按第一步的方法进行拆分，直到没有

的情况为止。

末端集不确定度的求解过程如下：

根据 $\begin{array}{cc}{\hat{\hat{e}}}_i={\hat{e}}_i+\frac{s_i^2}{\underset{j\≠i}{\overset{n}{\underset{j=l}{\mathrm{\Σ}}}}{s}_j^2}\underset{j\≠i}{\overset{n}{\underset{j=l}{\mathrm{\Σ}}}}{\hat{e}}_j,& {\hat{e}}_i~N(0,s_i^2);\end{array}$ 计算 $\begin{array}{ccc}E\left({\hat{\hat{e}}}_i\right),& D\left({\hat{\hat{e}}}_i\right),& u_i\end{array}$

$E\left({\hat{\hat{e}}}_i\right)=E({\hat{e}}_i-\frac{s_i^2}{\stackrel{n}{\underset{\underset{j\≠i}{j=l}}{\mathrm{\Σ}}{s}_j^2}}\underset{j\≠i}{\overset{n}{\underset{j=l}{\mathrm{\Σ}}}}{\hat{e}}_j)=E\left({\hat{e}}_i\right)-\frac{s_i^2}{\underset{j\≠i}{\overset{n}{\underset{j=l}{\mathrm{\Σ}}}}{s}_j^2}\underset{j\≠i}{\overset{n}{\underset{j=l}{\mathrm{\Σ}}}}E\left({\hat{e}}_j\right)=0;$

$D\left({\hat{\hat{e}}}_i\right)=D({\hat{e}}_i-\frac{s_i^2}{\underset{\underset{j\≠i}{j=l}}{\stackrel{n}{\mathrm{\Σ}}}{s}_j^2}\underset{\underset{j\≠i}{j=l}}{\stackrel{n}{\mathrm{\Σ}}}{\hat{e}}_i)=s_i^2(1-\frac{s_i^2}{\underset{j\≠i}{\overset{n}{\underset{j=l}{\mathrm{\Σ}}}}{s}_j^2});$

$u_i=\sqrt{D\left({\hat{\hat{e}}}_i\right)}=\sqrt{s_i^2(1-\frac{s_i^2}{\underset{j\≠i}{\overset{n}{\underset{j=l}{\mathrm{\Σ}}}}{s}_j^2})};$

说明复估计的无偏性与预估计相同；

说明复估计的有效性比预估计更优。

最优化拆分的完整结果：在置信水平1-α下的点估计值为

置信区间为 $\widehat{\hat{x_i}}\±u_i.$

本发明的拆分计算方法保证了能耗拆分的一致性(各末端集能耗之和等于支路能耗)和无偏性，具有较高的有效性；最终结果表达式简单，便于快速大量计算。

根据上述拆分算法，假如一条配电室支路只含有一个末端集，则该配电室支路计量表测得的数据即为该末端集的能耗，不确定度与计量表的精度有关。计算结果与按照上述最优化拆分算法的结果是一致的。多个末端集情况下，得到的计算结果与按照上述最优化拆分算法结果也是一致的。因此，最优化拆分算法在保证拆分准确度的情况下，计算更加简单。

步骤140、根据不同末端集所属的能耗分项类型，将属于相同能耗分项类型的末端集的拆分能耗值进行合并，得到电能的分项能耗计量值，并计算每个分项能耗计量值的不确定度；所述分项能耗计量值的不确定度指分项能耗计量值不确定区间的宽度。

图6是本发明第一实施例的建筑能耗分类模型的示意图。如图6所示，将建筑能耗按照能耗用途和设备类型进行多层级划分，形成统一的、规范化的能耗分项模型，包括空调系统能耗、照明能耗、插座或办公设备能耗、电梯能耗、信息中心或厨房等特殊功能区域能耗。该能耗分项模型具有通用性，能够满足既有建筑或者需要进行能耗计量设计的建筑的能耗分项要求，而且，通过统一的、规范化的能耗分项模型，很容易实现不同建筑间能耗分项的分析、诊断及管理等操作。

在独立性假设和正态分布假设的前提下，多个同类末端集的能耗合成遵从如下原则：

$x=\mathrm{\Σ}{\hat{\hat{x}}}_i,u=\sqrt{\mathrm{\Σ}{u}_i^2}$

其中x为某一分类下电能的分项能耗计量值；u为分项能耗计量值的不确定度。

其中，若末端集能耗为直接计量，取不确定度为0。

不同的建筑按照统一的、规范化的建筑分项能耗模型进行分项计量后，可以按照各分项能耗进行纵向或横向的比较等，从而准确定位建筑用能不合理或者管理策略方面的缺陷，为必要的节能改造方案提供依据。

本实施例技术方案通过将电能能耗按照统一的、规范化的能耗分项模型进行分类，根据前期安装信息调研的情况，在未充分装表或者未完整装表的情况下，以积累的历史数据信息为基础预估计各末端集的能耗特征，并结合各末端集的能耗特征及配电室支路的能耗，利用最优化拆分方法对配电室支路能耗按照各末端集进行拆分。该方法在有效降低施工成本的同时，使得各末端集的拆分能耗及拆分不确定度的计算与用能设备类型无关，具有实现简单，分项计量准确度高，通用性强的优点，有利于实现电力能源的精细化管理。

以下为本发明实施例提供的电能分项能耗计量装置的实施例。装置的实施例与上述电能分项能耗计量方法实施例属于同一构思，装置的实施例中未详尽描述的细节内容，可以参考上述实施例。

实施例二

图7是本发明第二实施例的电能分项能耗计量装置的结构图，如图7所示，所述装置包括：

获取单元71，用于获取各计量表的测量数据；

支路能耗计算单元72，用于根据所述测量数据计算各计量表所在配电室支路在预定时间段内的支路能耗值；

拆分能耗计算单元73，用于根据与配电支路相连的各末端集的预估计能耗值及其不确定度，将配电支路在所述预定时间段内的能耗值按照与所述配电支路相连的各末端集进行拆分，得到各末端集的拆分能耗值及其不确定度；

分项能耗计算单元74，用于根据不同末端集所属的能耗分项类型，将属于相同能耗分项类型的末端集拆分能耗值进行合并，得到电能的分项能耗计量值及每个分项能耗计量值的不确定度，

其中，所述预估计能耗值的不确定度指预估计能耗值不确定区间的半宽度；所述拆分能耗值的不确定度指拆分能耗值不确定区间的半宽度；所述分项能耗计量值的不确定度指分项能耗计量值不确定区间的半宽度。

所述装置还包括预估计能耗参数计算单元，用于在一定置信水平下，根据末端集能耗预估计模型及与所述末端集能耗预估计模型相关的已知能耗特征参数计算末端集的预估计能耗值及其不确定度。

所述预估计能耗参数计算单元用于在一定置信水平下，根据末端集负载率模型及额定功率计算末端集的预估计能耗值及其不确定度，其中，所述预估计能耗参数计算单元包括：

样本采集子单元，用于采集与目标末端集属于同一能耗类别的末端集在一定时间段内的能耗特征序列作为样本，所述样本符合正态分布；

样本均值及不确定区间获取子单元，用于在1-α置信水平下，根据末端集负载率模型计算与目标末端集属于同一能耗类别的末端集的负载率样本均值及其不确定区间，作为所述目标末端集的样本均值及其不确定区间；

总体均值及不确定区间获取单元，用于根据所述目标末端集的负载率样本均值及不确定区间计算总体负载率及其不确定区间；

预估计参数计算单元，用于计算末端集的额定功率与总体负载率的乘积得到所述末端集的预估计能耗值；计算目标末端集的额定功率与相对不确定度的乘积得到预估计能耗值的不确定度；

其中，α为预设的显著性水平值，0≤α≤1；所述末端集是同一配电支路的一个或多个同类设备的集合；所述相对不确定度为总体负载率不确定区间的半宽度。

所述预估计能耗参数计算单元也可以根据直接测量的目标末端集的实际能耗值进行末端集预估计能耗值及其不确定区间的计算。具体过程可参见图5实施例部分的描述，这里不再赘述。

本实施例的计量装置通过将电能能耗按照统一的、规范化的能耗分项模型进行分类，根据前期调研情况，在未充分装表或者未完整装表的情况下，以积累的历史数据信息为基础预估计各末端集的能耗特征，并结合各末端集的能耗特征及配电室支路的能耗，利用最优化拆分方法对配电室支路能耗按照各末端集进行拆分。该装置使得各末端集的拆分能耗及拆分不确定度的计算与用能设备类型无关，具有实现简单，分项计量准确度高，通用性强的优点，有利于实现电力能源的精细化管理。

以上所述仅为本发明的优选实施例，并不用于限制本发明，对于本领域技术人员而言，本发明可以有各种改动和变化。凡在本发明的精神和原理之内所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (16)

1.一种电能分项能耗计量方法，其特征在于，包括如下步骤：

S01、获取各计量表的测量数据；

S02、根据所述测量数据计算各计量表所在配电支路在预定时间段内的支路能耗值；

S03、根据与配电支路相连的各末端集的预估计能耗值及其不确定度，将配电支路在所述预定时间段内的能耗值按照与所述配电支路相连的各末端集进行拆分，得到各末端集的拆分能耗值及其不确定度；

S04、根据不同末端集所属的能耗分项类型，将属于相同能耗分项类型的末端集的拆分能耗值进行合并，得到电能的分项能耗计量值及每个分项能耗计量值的不确定度；

其中，所述预估计能耗值的不确定度指预估计能耗值不确定区间的半宽度；所述拆分能耗值的不确定度指拆分能耗值不确定区间的半宽度；所述分项能耗计量值的不确定度指分项能耗计量值不确定区间的半宽度。

2.根据权利要求1所述的电能分项能耗计量方法，其特征在于，所述末端集的预估计能耗值及其不确定度是在一定置信水平下，根据末端集能耗预估计模型及与所述末端集能耗预估计模型相关的已知能耗特征参数计算得到的。

3.根据权利要求2所述的电能分项能耗计量方法，其特征在于，所述末端集的预估计能耗值及其不确定度是在一定置信水平下，根据末端集负载率模型及额定功率计算得到的，具体步骤包括：

采集与目标末端集属于同一能耗类别的末端集在一定时间段内的能耗特征序列作为样本，所述样本符合正态分布；

在1-α置信水平下，根据末端集负载率模型计算与目标末端集属于同一能耗类别的末端集的负载率样本均值及其不确定区间，作为所述目标末端集的样本均值及其不确定区间；

根据所述目标末端集的负载率样本均值及不确定区间计算总体负载率及其不确定区间；

计算末端集的额定功率与总体负载率的乘积得到所述末端集的预估计能耗值；计算末端集的额定功率与总体负载率不确定度的乘积得到预估计能耗值的不确定度；

其中，α为预设的显著性水平值，0≤α≤1；所述目标末端集是同一配电支路的一个或多个同类设备的集合；所述总体负载率不确定度为总体负载率不确定区间的半宽度。

4.根据权利要求2所述的电能分项能耗计量方法，其特征在于，所述末端集的预估计能耗值及其不确定度是在一定置信水平下，根据末端集负载率模型及额定功率计算得到的，具体步骤包括：

采集目标末端集在一定时间段内的能耗特征序列作为样本，所述样本符合正态分布；

在1-α置信水平下，根据末端集负载率模型计算目标末端集的负载率样本均值及样本标准差；

根据所述目标末端集的负载率样本均值及样本标准差计算总体负载率及其不确定区间；

计算末端集的额定功率与总体负载率的乘积得到所述末端集的预估计能耗值；计算末端集的额定功率与总体负载率不确定度的乘积得到预估计能耗值的不确定度；

其中，α为预设的显著性水平值，0≤α≤1；所述总体负载率不确定度为总体负载率不确定区间的半宽度。

5.根据权利要求1所述的电能分项能耗计量方法，其特征在于，所述步骤S03具体包括：

设定计量表所在配电支路在预定时间段内的支路能耗值为Y，与配电支路相连的末端集有n个，n≥1，则根据下述公式(1)计算与该配电支路相连的第i个末端集的拆分能耗

${\stackrel{\widehat{^}}{x}}_i={\hat{x}}_i+\frac{s_i^2}{\underset{\underset{j\≠i}{j=1}}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}{s}_j^2}(Y-\underset{\underset{j\≠i}{j=1}}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}{\hat{x}}_j)---\left(1\right)$

根据下述公式(2)计算所述第i个末端集的拆分能耗值的不确定度u_i:

$u_i=\sqrt{s_i^2(1-\frac{s_i^2}{\underset{\underset{j\≠1}{j=1}}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}{s}_j^2})}---\left(2\right)$

其中，

为所述第i个末端集的预估计能耗值，s_i为所述第i个末端集的预估计能耗值的不确定度，

为与该配电支路相连的第j个末端集的预估计能耗值，s_j为所述第j个末端集的预估计能耗值的不确定度；

若计算得到

时，设定所述第i个末端集的拆分能耗

设定所述第i个末端集的拆分能耗的不确定度u_i=0。

6.根据权利要求1所述的电能分项能耗计量方法，其特征在于，所述步骤S01还包括获取各配电支路包含的末端集信息；在步骤S02和步骤S03之间还包括计算未安装计量表配电支路在预定时间段内的支路能耗值，及确定需要进行能耗拆分的配电支路；所述步骤S03为根据与待拆分的配电支路相连的各末端集的预估计能耗值及其不确定度，将所述待拆分的配电支路能耗值按照与所述待拆分的配电支路相连的各末端集进行拆分，得到各末端集的拆分能耗值及每个拆分能耗值的不确定度。

7.根据权利要求6所述的电能分项能耗计量方法，其特征在于，所述末端集信息包括各用能设备信息、各用能设备所属能耗分项、各用能设备的能耗时间特征、配电室支路关系以及各配电室支路的名称信息。

8.根据权利要求1所述的电能分项能耗计量方法，其特征在于，所述预定时间段内包括一小时、24小时、1周、1月或者1年。

9.一种电能分项能耗计量装置，其特征在于，包括：

获取单元，用于获取各计量表的测量数据；

支路能耗计算单元，用于根据所述测量数据计算各计量表所在配电室支路在预定时间段内的支路能耗值；

拆分能耗计算单元，用于根据与配电支路相连的各末端集的预估计能耗值及其不确定度，将配电支路在所述预定时间段内的能耗值按照与所述配电支路相连的各末端集进行拆分，得到各末端集的拆分能耗值及其不确定度；

分项能耗计算单元，用于根据不同末端集所属的能耗分项类型，将属于相同能耗分项类型的末端集拆分能耗值进行合并，得到电能的分项能耗计量值及每个分项能耗计量值的不确定度；

其中，所述预估计能耗值的不确定度指预估计能耗值不确定区间的半宽度；所述拆分能耗值的不确定度指拆分能耗值不确定区间的半宽度；所述分项能耗计量值的不确定度指分项能耗计量值不确定区间的半宽度。

10.根据权利要求9所述的电能分项能耗计量装置，其特征在于，所述装置还包括预估计能耗参数计算单元，用于在一定置信水平下，根据末端集能耗预估计模型及与所述末端集能耗预估计模型相关的已知能耗特征参数计算末端集的预估计能耗值及其不确定度。

11.根据权利要求10所述的电能分项能耗计量装置，其特征在于，所述预估计能耗参数计算单元用于在一定置信水平下，根据末端集负载率模型及额定功率计算末端集的预估计能耗值及其不确定度，其中，所述预估计能耗参数计算单元包括：

样本采集子单元，用于采集与目标末端集属于同一能耗类别的末端集在一定时间段内的能耗特征序列作为样本，所述样本符合正态分布；

样本均值及不确定区间获取子单元，用于在1-α置信水平下，根据末端集负载率模型计算与目标末端集属于同一能耗类别的末端集的负载率样本均值及其不确定区间，作为所述目标末端集的样本均值及其不确定区间；

总体均值及不确定区间获取单元，用于根据所述目标末端集的负载率样本均值及不确定区间计算总体负载率及其不确定区间；

预估计参数计算单元，用于计算末端集的额定功率与总体负载率的乘积得到所述末端集的预估计能耗值；计算目标末端集的额定功率与相对不确定度的乘积得到预估计能耗值的不确定度；

其中，α为预设的显著性水平值，0≤α≤1；所述末端集是同一配电支路的一个或多个同类设备的集合；所述相对不确定度为总体负载率不确定区间的半宽度。

12.根据权利要求10所述的电能分项能耗计量装置，其特征在于，所述预估计能耗参数计算单元用于在一定置信水平下，根据末端集负载率模型及额定功率计算末端集的预估计能耗值及其不确定度，其中，所述预估计能耗参数计算单元包括：

样本采集子单元，用于采集目标末端集在一定时间段内的能耗特征序列作为样本，所述样本符合正态分布；

样本均值及不确定区间获取子单元，在1-α置信水平下，根据末端集负载率模型计算目标末端集的负载率样本均值及样本标准差；

总体均值及不确定区间获取单元，用于根据所述目标末端集的负载率样本均值及样本标准差计算总体负载率及其不确定区间；

预估计参数计算单元，用于计算末端集的额定功率与总体负载率的乘积得到所述末端集的预估计能耗值；计算目标末端集的额定功率与总体负载率不确定度的乘积得到预估计能耗值的不确定度；

其中，α为预设的显著性水平值，0≤α≤1；所述总体负载率不确定度为总体负载率不确定区间的半宽度。

13.根据权利要求9所述的电能分项能耗计量装置，其特征在于，所述拆分能耗计算单元具体用于：

设定计量表所在配电支路在预定时间段内的支路能耗值为Y，与配电支路相连的末端集有n个，n≥1，则根据下述公式(1)计算与该配电支路相连的第i个末端集的拆分能耗

${\stackrel{\widehat{^}}{x}}_i={\hat{x}}_i+\frac{s_i^2}{\underset{\underset{j\≠i}{j=1}}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}{s}_j^2}(Y-\underset{\underset{j\≠i}{j=1}}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}{\hat{x}}_j)---\left(1\right)$

根据下述公式(2)计算所述第i个末端集的拆分能耗值的不确定度u_i:

$u_i=\sqrt{s_i^2(1-\frac{s_i^2}{\underset{\underset{j\≠1}{j=1}}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}{s}_j^2})}---\left(2\right)$

其中，

为所述第i个末端集的预估计能耗值，s_i为所述第i个末端集的预估计能耗值的不确定度，

为与该配电支路相连的第j个末端集的预估计能耗值，s_j为所述第j个末端集的预估计能耗值的不确定度；

若计算得到

时，设定所述第i个末端集的拆分能耗设定所述第i个末端集的拆分能耗的不确定度u_i=0。

14.根据权利要求9所述的电能分项能耗计量装置，其特征在于，所述获取单元还用于获取各配电支路包含的末端集信息；所述支路能耗计算单元还用于计算未安装计量表配电支路在预定时间段内的支路能耗值，及确定需要进行能耗拆分的配电支路；所述拆分能耗计算单元用于根据与待拆分的配电支路相连的各末端集的预估计能耗值及其不确定度，将所述待拆分的配电支路能耗值按照与所述待拆分的配电支路相连的各末端集进行拆分，得到各末端集的拆分能耗值及每个拆分能耗值的不确定度。

15.根据权利要求14所述的电能分项能耗计量装置，其特征在于，所述末端集信息包括各用能设备信息、各用能设备所属能耗分项、各用能设备的能耗时间特征、配电室支路关系以及各配电室支路的名称信息。

16.根据权利要求9所述的电能分项能耗计量装置，其特征在于，所述预定时间段内包括一小时、24小时、1周、1月或者1年。

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