一種實時在線的用戶電量數(shù)據修正方法

1、一種實時在線的用戶電量數(shù)據修正方法一種實時在線的用戶電量數(shù)據修正方法王華佑1，孫云蓮1，謝文旺1，徐冰涵1，王慶斌2，張眾發(fā)2（1.武漢大學電氣工程學院，武漢430072；2.廣東電網有限責任公司云浮供電局，云浮527300）摘要：為提高系統(tǒng)數(shù)據庫儲存的用戶日電量數(shù)據的準確性和質量，提出一種實時在線的用戶電量數(shù)據修正方法。該方法結合改進外推法和基于最小二乘法的二次修正，實時在線修正電量數(shù)據并儲存到數(shù)據庫。首先，通過提取當前日期的相似日電

2、量數(shù)據計得電量數(shù)據的縱向變化和對應的權重因子；然后結合當前電量數(shù)據的橫向變化，進行電量數(shù)據的修正；同時采集到正確數(shù)據時利用最小二乘法對符合二次修正原則的數(shù)據進行二次修正；最后將電量數(shù)據及其對應的標識位儲存于數(shù)據庫。文中采用武漢某地區(qū)居民用戶的日電量數(shù)據檢驗方法的有效性，結果表明該方法在一定程度上提高了電量數(shù)據的質量。關鍵詞：電量數(shù)據修正；改進外推法；二次修正；實時在線中圖分類號：TM764.1文獻標識碼：AArealtimeonline

3、methodfmodificationofconsumerpowerdataWangHuayou1SunYunlian1XieWenwang1XuBinghan1WangQingbin2ZhangZhongfa2(1.SchoolofElectricalEngineeringWuhanUniversityWuhan430072China.2.YunfuPowerSupplyCompanyGuangdongPowerGridCpation

4、Yunfu527300GuangdongChina)Abstract:InderTotoimprovetheaccuracyqualityofconsumerdailypowerdatainsystemdatabasearealtimeonlinemethodfmodificationofconsumerpowerdataisproposedinthispaper.Themethodcombinestheimprovedextrapol

5、ationsecondarymodificationbasedontheleastsquaremethodtoquicklymodifythepowerdataonlinesteitinthedatabase.Firstlythemethodobtainsthelongitudinalchangesthecrespondingweightingfactbyextractingthesimilardailyelectricitydatao

6、fthecurrentdatethencombinedwiththelateralchangesofthecurrentpowerdatatomodifythepowerdata.Finallytheleastsquaremethodisusedfthesecondarymodificationofthepowerdatawhichconfmstotheprincipleofthesecondarymodification.Thedai

7、lypowerdataofaconsumerinWuhanisadoptedtovalidatetheeffectivenessofthemethodtheresultsshowthatthequalityofpowerdataisimprovedtoacertainextent.Keywds：modificationofconsumerpowerdataimprovedextrapolationsecondarymodificatio

8、nrealtimeonline.0引言低壓配電網覆蓋范圍廣，是用電信息采集系統(tǒng)最方便經濟的信道。但由于低壓配電網網絡結構復雜、電網污染嚴重等，造成載波信號衰減嚴重、信噪比下降大的局面[1]，因此集中器請求智能電表數(shù)據時會出現(xiàn)數(shù)據丟失、數(shù)據錯誤等情況。因此，需要對采集數(shù)據進行修正來提高數(shù)據的可靠性和實用性。本文針對的采集數(shù)據是實時測量數(shù)據中的正向有功電能量，即電量數(shù)據，該數(shù)據也是用戶重點關注的數(shù)據。目前電能數(shù)據的研究主要集中在負荷預測及其

9、樣本處理，電量數(shù)據的修正和負荷預測及其樣本處理有相似之處。目前負荷預測常用方法有時間序列法、外推法、神經網絡、支持向量機SVM等[26]。文獻[2]研究了基于時間序列法的預測模型，該模型簡易、運算時間短，對變化較平穩(wěn)的負荷預測效果較好，但突變點的預測精度低。文獻[3]通過指數(shù)平滑法實現(xiàn)外推算法，模型計算速度快、實用性高，但在節(jié)假日和天氣變化幅度大的時刻預測精度不足。文獻[4]將粒子群算法應用于BP神經網絡，同時改時間電量Kwhctbta

10、t0aWcWbW圖1電量數(shù)據修正錯誤Fig.1Wrongmodificationfpowerdata本文的二次修正通過改進外推法修正時刻后續(xù)時刻的實際電量數(shù)據與修正電量數(shù)據比較，確定是否需要二次修正后進行二次修正。每采集到正確數(shù)據都進行二次修正原則的判斷，符合則進行二次修正。二次修正原則為：(6)max()irWW?式中，是改進外推法修正的當日電量數(shù)據?序列，是最后采集到的正確數(shù)據。2.2最小二乘法修正最小二乘法是一種常用于曲線擬合的數(shù)

11、學優(yōu)化技術，通過最小化誤差的平方和尋找數(shù)據的最佳函數(shù)匹配。本文二次修正采用最小二乘法對電量數(shù)據進行線性擬合，將二次修正值替代改進外推法的錯誤修正值，保證二次修正的實時性和可靠性。當主站采集到正確數(shù)據時，得到電量數(shù)據序列，則時間序號序列為=12，表示當日數(shù)據的序號。那么，存=12i在電量數(shù)據序列和對應時間=?1?序列，表示前一個采集到的=?1?1正確數(shù)據，表示改進外推法的修正值，滿足修?正原則時，。通過最小二乘法線性擬合得，n該段序列的電

12、量數(shù)據二次修正值為：(7)=nnWabt?(8)21()()riiirLabWabt??????式中擬合參數(shù)a、b可通過最小二乘法求解。令式(7)取得最小值，即：(9)112()02()0riiirriiiirLWabtaLWabttb???????????????????????????最終得到擬合參數(shù)如下：(10)11111221111222()2rriiirirrrriiiiiririrrriiiriraWbtWtWtbtt???

13、????????????????????????????????3修正過程3.1特殊點處理日電量數(shù)據存在特殊點，特殊點無法直接應用改進外推法修正或進行二次修正。日電量數(shù)據序列的第一個數(shù)據點無法應用改進外推法和進行二次修正，第二個數(shù)據點無法得到改進外推法的橫向變化值，最后的數(shù)據點是錯誤數(shù)據則最后的正確數(shù)1W?據點后的錯誤數(shù)據點無法進行二次修正。因此特殊點需要進行處理后才可進行電量數(shù)據的修正。日電量數(shù)據的特點之一是從當日零點至當日的二十四點

14、持續(xù)增大，且數(shù)值從零開始到當日最大值。據此，日電量數(shù)據序列的第一個數(shù)據點處理方法為：該數(shù)據點默認為0。第二個數(shù)據點的采集時kWh?刻處于當日凌晨時段，該數(shù)據點無法得到數(shù)據的橫向變化且用戶在凌晨時段用電行為基本相似，?1因此第二個數(shù)據點在應用改進外推法修正時僅考慮電量數(shù)據的縱向變化，即式(3)中權重因子?2。錯誤數(shù)據點進行二次修正的前提是采集到=0正確數(shù)據。若當日最后的電量數(shù)據是錯誤數(shù)據，則該數(shù)據與前一個正確數(shù)據之間的錯誤數(shù)據無法進行二次

15、修正。本文利用智能電表的日凍結功能實現(xiàn)最后數(shù)據點的修正。智能電表具有電量日凍結的功能，每日凌晨零點進行電量凍結并上傳至集中器。因此，每日凌晨可得前一日的日總電量為：(11)max1iididWWW???式中，表示第i日的總電量，表1d示第i1日的凍結量，表示第i日的凍結量。d當日最后采集的電量數(shù)據即當日總電量，則最后時刻采集到的錯誤數(shù)據的修正值為日總電量，從而上述情況的錯誤數(shù)據可進行二次修正。3.2修正流程圖本文的修正方法建立于以15m

16、in為采集間隔的用電信息采集試點系統(tǒng)，針對電量數(shù)據。利用該修正方法對采集到的電量數(shù)據進行實時在線修正并儲存于數(shù)據庫。該系統(tǒng)數(shù)據庫用于儲存電量數(shù)據的表有一字段作為電量數(shù)據的標識位：標識位“0”對應經過改進外推法修正的電量數(shù)據或未經任何處理的電量數(shù)據，標識位“1”對應正確的電量數(shù)據，標識位“2”對應進行二次修正后的電量數(shù)據，通過設定標識位方便進行數(shù)據處理。修正方法流程如圖2和圖3所示，分為當日和前一日的電量數(shù)據處理兩部分。修正流程結合改進外