本文選題：三相電能表 + 計量　； 參考：《計算機仿真》2017年10期

【摘要】：對電子式三相電網電能表計量誤差的預測,能夠及時的發(fā)現(xiàn)電能表計量設備的潛在隱患。對電能表計量誤差的預測,需要擬合出電子式電能表計量非線性系統(tǒng),對適應度函數(shù)進行優(yōu)化,完成電能表計量誤差的預測。傳統(tǒng)方法通過灰色關聯(lián)分析理論,選取電能表計量誤差訓練樣本,但忽略了對適應度函數(shù)的優(yōu)化,導致預測結果偏低。提出基于神經網絡的電子式三相電網電能表計量誤差預測方法。研究電子式三相電網電能表計量設備綜合誤差的構成,建立用于描述非線性分布的組合半梯度云模型,用于預測電網傳輸電壓和電流互感器的運行誤差,利用以獲取的電能表計量誤差時間序列經過神經網絡進行在線學習,擬合出電子式電能表計量非線性系統(tǒng)來預測三相電能表計量值,對適應度函數(shù)進行優(yōu)化,達到電能表計量誤差動態(tài)預測的目的。實驗結果表明,所提方法預測誤差較小,具有較強的泛化能力。
[Abstract]:The prediction of the measurement error of the three-phase electric meter in electronic power network can discover the potential hidden danger of the measuring equipment in time. In order to predict the metering error of watt-hour meter, it is necessary to fit the nonlinear system of electronic watt-hour meter and optimize the fitness function to forecast the metering error of the watt-hour meter. The traditional method selects the training sample of measuring error of watt-hour meter through grey correlation analysis theory, but neglects the optimization of fitness function, which leads to the low prediction result. A neural network based method for predicting the metering error of three-phase electric energy meter in electronic power system is presented. In this paper, the composition of the synthetic error of the measuring equipment of the electronic three-phase power meter is studied, and the combined semi-gradient cloud model is established to describe the nonlinear distribution, which can be used to predict the operation error of the transmission voltage and current transformer in the power network. Based on the time series of measurement error of electric energy meter (Watt-hour Meter), the on-line learning is carried out through neural network, and the nonlinear measurement system of electronic watt-hour meter is fitted to predict the metering value of three-phase watt-hour meter, and the fitness function is optimized. To achieve the purpose of dynamic prediction of metering error of watt-hour meter. The experimental results show that the prediction error of the proposed method is small and the proposed method has strong generalization ability.
【作者單位】： 國網上海市電力公司電力科學研究院;國網上海市電力公司市南供電公司;
【分類號】：TM933.4

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本文編號：1775902