基于多节点电压差的台区电能表运行状态评估方法及系统与流程 专利技术说明

计算;推算;计数设备的制造及其应用技术1.本公开属于电能表在线状态监测技术领域，尤其涉及一种基于多节点电压差的台区电能表运行状态评估方法及系统。背景技术：2.本部分的陈述仅仅是提供了与本公开相关的背景技术信息，不必然构成在先技术。3.电力行业是国民经济的支柱产业，电能计量是电力经济的重要组成部分。电能计量装置是计量供电侧和用户端用电量的设备，其计量结果的准确可靠对于电力系统的安全高效运行、贸易结算具有重大意义。对电能计量装置运行状态的准确获取，是建立公平电力市场的前提，也是电力系统安全工作的重要保障。4.发明人发现，目前，针对电能表运行状态的多指标相关性分析方法主要有数据驱动法和模型分析法。数据驱动法是基于所采集的大量电能表历史运行数据，通过算法分析数据之间的关联关系，选取适用于数据分析的经验模型作为评估判据，实际运行数据经过该经验模型分析后判定电能表的运行状态。但选取的经验模型未考虑台区实际工况的电气、物理拓扑及特点，完全依赖于所采集数据，模型的适用性受限于历史数据，当模型适用性降低时，电能表状态判定准确性也会随之下降。模型分析法是基于台区电网结构建立状态评估的物理或者数学模型，根据所建模型确定评估指标，依据评估指标判定电能表的运行状态，但该方法的精确与否主要取决于模型建立的准确程度，目前大多评估方法是基于能量守恒原理建立供用电侧能量平衡方程获得电能表运行误差，在建模时假定线损在分析的时间范围内保持恒定或者只有很小的变动，而实际运行时由于导线温度会受台区负荷量、环境温度等因素的影响，线路损耗会产生一定的波动，导致评估电能表运行状态时存在误差，准确性难以保障。技术实现要素：5.本公开为了解决上述问题，提供了一种基于多节点电压差的台区电能表运行状态评估方法及系统，所述方案通过将精确建模和数据驱动相结合，基于台区物理、电气关系构建模型，依据热平衡方程构建温度计算模型函数，实时更新导线温度，基于当前导线温度确定线路实时电阻，保证了分析过程中线路阻抗的精确度，提高了所建模型的准确程度；在保证模型准确度的基础上，基于电能表的历史运行数据，基于所建模型建立台区节点电压差方程，并设定离线电压差状态特征量评估指标，实际运行数据经所建模型生成新的实际运行状态特征量评估指标，通过比较二者的适配程度实现电能表运行状态的精确判定。6.根据本公开实施例的第一个方面，提供了一种基于多节点电压差的台区电能表运行状态评估方法，包括：7.基于台区内用户电表的线路拓扑关系构建台区电能表模型，并基于所述台区电能表模型构建电能表运行误差计算模型；8.基于所述电能表运行误差计算模型，根据线路热平衡方程构建线路温度计算模型函数，并基于所述线路温度计算模型函数，通过迭代循环获得线路实际温度；9.基于所述线路实际温度，获得台区内各级线路电阻；并根据各用户侧电能表输出的电压、电流信号以及获得的各级线路电阻构建节点处电压方程；10.基于所述节点处电压方程，根据台区内各电表正常与故障时分别采集的电压及电流信号，建立离线状态特征量数据集；11.获取实际运行时全区电能表的输出电压及电流信号，构建实时采样状态特征量，对比所述离线状态特征量数据集，实现电能表的实时运行状态的判定。12.进一步的，所述离线状态特征量数据集的构建，具体为：13.定义状态特征量fi,j,j′为台区第i个节点处由第j，j′条支路所得电压的方程差，表示为：fi,j,j′＝(vi,j+ri,jii,j)-(vi,j′+ri,j′ii,j′)(i＝1,2…m,j＝1,2…ni,j′＝1,2…ni,j′≠j)；14.定义状态特征量数据集为台区第i个节点处不同支路所得电压的方程差矩阵，表示为：15.通过确定电表在不同故障程度时台区第i个节点处状态特征量数据集，实现台区所有节点离线状态特征量数据集的确定；16.其中，ii,j，ii,j′(i＝1,2,…m,j＝1.2…ni)为第二级第i个节点至第j,j′个用户侧电表电流，ri,j，ri,j′(i＝1,2,…m,j＝1.2…ni)为其线路电阻，vi,j，vi,j′(i＝1,2,…m,j＝1.2…ni)为第二级第i个节点所连第j,j′个用户侧电表所采集的电压。17.进一步的，所述对比所述离线状态特征量数据集，实现电能表的实时运行状态的判定，具体为：根据单个节点所构建的离线状态特征量数据集构建多维空间；基于实时采样状态特征量在所述多维空间中的分布确定电能表的运行状态。18.进一步的，所述电能表运行误差计算模型的构建，具体为：以一个台区的所有电能表为一个集群，台区所有线路均视为纯电阻线路，基于所述台区电能表模型中的线路拓扑关系建立以树状拓扑为基本单位的电能表运行误差计算模型。19.进一步的，所述线路温度计算模型函数的构建基于线路热平衡状态获得，具体表示如下：20.t(θ)＝t(θ0)+t′(θ0)(θ-θ0)21.其中，θ为线路温度，θ0为线路初始温度。22.进一步的，所述通过迭代循环获得线路实际温度，具体为：23.令则24.设置最大迭代次数与计算精度，当计算误差小于预设精度时跳出循环，返回线路实际温度值。25.进一步的，所述离线状态特征量数据集包括各用户侧电表正常运行数据和各用户侧电表不同故障程度时的运行数据。26.根据本公开实施例的第二个方面，提供了一种基于多节点电压差的台区电能表运行状态评估系统，包括：27.模型构建单元，其用于基于台区内用户电表的线路拓扑关系构建台区电能表模型，并基于所述台区电能表模型构建电能表运行误差计算模型；28.线路温度计算单元，其用于基于所述电能表运行误差计算模型，根据线路热平衡方程构建线路温度计算模型函数，并基于所述线路温度计算模型函数，通过迭代循环获得线路实际温度；29.线路电阻计算单元，其用于基于所述线路实际温度，获得台区内各级线路电阻；并根据各用户侧电能表输出的电压、电流信号以及获得的各级线路电阻构建节点处电压方程；30.状态特征量数据集构建单元，其用于基于所述节点处电压方程，根据台区内各电表正常与故障时分别采集的电压及电流信号，建立离线状态特征量数据集；31.运行状态判定单元，其用于获取实际运行时全区电能表的输出电压及电流信号，构建实时采样状态特征量，对比所述离线状态特征量数据集，实现电能表的实时运行状态的判定。32.根据本公开实施例的第三个方面，提供了一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现所述的一种基于多节点电压差的台区电能表运行状态评估方法。33.根据本公开实施例的第四个方面，提供了一种非暂态计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现所述的一种基于多节点电压差的台区电能表运行状态评估方法。34.与现有技术相比，本公开的有益效果是：35.本公开所述方案提供了一种基于多节点电压差的台区电能表运行状态评估方法及系统，所述方案通过将精确建模和数据驱动相结合，基于台区物理、电气关系构建模型，依据热平衡方程构建温度计算模型函数，实时更新导线温度，基于当前导线温度确定线路实时电阻，保证了分析过程中线路阻抗的精确度，提高了所建模型的准确程度；在保证模型准确度的基础上，基于电能表的历史运行数据，基于所建模型建立台区节点电压差方程，并设定离线电压差状态特征量评估指标，实际运行数据经所建模型生成新的实际运行状态特征量评估指标，通过比较二者的适配程度实现电能表运行状态的精确判定。36.本公开附加方面的优点将在下面的描述中部分给出，部分将从下面的描述中变得明显，或通过本公开的实践了解到。附图说明37.构成本公开的一部分的说明书附图用来提供对本公开的进一步理解，本公开的示意性实施例及其说明用于解释本公开，并不构成对本公开的不当限定。38.图1为本公开实施例中所述的基于多节点电压差的台区电能表运行状态评估方法流程图；39.图2为本公开实施例中所述的一种以树状拓扑为基本单位的台区电能表模型示意图；40.图3为本公开实施例中所述的电能表运行误差计算模型示意图；41.图4为本公开实施例中所述的具体应用实施例中台区电能表模型示意图；42.图5为本公开实施例中所述的具体应用实施例中电能表运行误差计算模型示意图。具体实施方式43.下面结合附图与实施例对本公开做进一步说明。44.应该指出，以下详细说明都是例示性的，旨在对本公开提供进一步的说明。除非另有指明，本文使用的所有技术和科学术语具有与本公开所属技术领域的普通技术人员通常理解的相同含义。45.需要注意的是，这里所使用的术语仅是为了描述具体实施方式，而非意图限制根据本公开的示例性实施方式。如在这里所使用的，除非上下文另外明确指出，否则单数形式也意图包括复数形式，此外，还应当理解的是，当在本说明书中使用术语“包含”和/或“包括”时，其指明存在特征、步骤、操作、器件、组件和/或它们的组合。46.在不冲突的情况下，本公开中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。47.实施例一：48.本实施例的目的是提供一种基于多节点电压差的台区电能表运行状态评估方法。49.一种基于多节点电压差的台区电能表运行状态评估方法，包括：50.基于台区内用户电表的线路拓扑关系构建台区电能表模型，并基于所述台区电能表模型构建电能表运行误差计算模型；51.基于所述电能表运行误差计算模型，根据线路热平衡方程构建线路温度计算模型函数，并基于所述线路温度计算模型函数，通过迭代循环获得线路实际温度；52.基于所述线路实际温度，获得台区内各级线路电阻；并根据各用户侧电能表输出的电压、电流信号以及获得的各级线路电阻构建节点处电压方程；53.基于所述节点处电压方程，根据台区内各电表正常与故障时分别采集的电压及电流信号，建立离线状态特征量数据集；54.获取实际运行时全区电能表的输出电压及电流信号，构建实时采样状态特征量，对比所述离线状态特征量数据集，实现电能表的实时运行状态的判定。55.进一步的，所述离线状态特征量数据集的构建，具体为：56.定义状态特征量fi,j,j′为台区第i个节点处由第j，j′条支路所得电压的方程差，表示为：fi,j,j′＝(vi,j+ri,jii,j)-(vi,j′+ri,j′ii,j′)(i＝1,2…m,j＝1,2…ni,j′＝1,2…ni,j′≠j)；57.定义状态特征量数据集为台区第i个节点处不同支路所得电压的方程差矩阵，表示为：58.通过确定电表在不同故障程度时台区第i个节点处状态特征量数据集，实现台区所有节点离线状态特征量数据集的确定；59.其中，ii,j，ii,j′(i＝1,2,…m,j＝1.2…ni)为第二级第i个节点至第j,j′个用户侧电表电流，ri,j，ri,j′(i＝1,2,…m,j＝1.2…ni)为其线路电阻，vi,j，vi,j′(i＝1,2,…m,j＝1.2…ni)为第二级第i个节点所连第j,j′个用户侧电表所采集的电压。60.进一步的，所述对比所述离线状态特征量数据集，实现电能表的实时运行状态的判定，具体为：根据单个节点所构建的离线状态特征量数据集构建多维空间；基于实时采样状态特征量在所述多维空间中的分布确定电能表的运行状态。61.进一步的，所述电能表运行误差计算模型的构建，具体为：以一个台区的所有电能表为一个集群，台区所有线路均视为纯电阻线路，基于所述台区电能表模型中的线路拓扑关系建立以树状拓扑为基本单位的电能表运行误差计算模型。62.进一步的，所述线路温度计算模型函数的构建基于线路热平衡状态获得，具体表示如下：63.t(θ)＝t(θ0)+t′(θ0)(θ-θ0)64.其中，θ为线路温度，θ0为线路初始温度。65.进一步的，所述通过迭代循环获得线路实际温度，具体为：66.令则67.设置最大迭代次数与计算精度，当计算误差小于预设精度时跳出循环，返回线路实际温度值。68.进一步的，所述离线状态特征量数据集包括各用户侧电表正常运行数据和各用户侧电表不同故障程度时的运行数据。69.具体的，为了便于理解，以下结合附图对本实施例所述方案进行详细说明：70.如图1所示，本实施例提供了一种基于多节点电压差的台区电能表运行状态评估方法,包括：71.以一个台区的所有电能表为一个集群，建立以树状拓扑为基本单位的电能表运行误差计算模型，台区所有线路均视为纯电阻线路，其中台区总表为供电表，其准确度等级高于用户侧电表；72.采集实际运行时全区电能表的输出电压、电流信号，所述输出电压、电流信号为各用户侧电表正常运行数据；73.依据所建台区模型，建立线路温度计算模型函数后确定导线温度，从而确定导线电阻率，测量线路长度后建立线路电阻方程；74.基于本台区所有树状拓扑的节点数信息，根据各用户侧电能表输出的电压、电流信号以及线路参数建立节点处电压方程；75.设定状态特征量f，所述状态特征量f为台区所有节点处电压差的数据集；依据各电表正常与故障时分别采集的电压、电流信号，建立离线状态特征量f数据集，所述离线状态特征量f数据集包括各用户侧电表正常运行数据和各用户侧电表不同故障程度时运行数据；76.采集实际运行时全区电能表的输出电压、电流信号，构建实时采样状态特征量基于设定的离线状态特征量f数据集判定电能表的实时运行状态。77.进一步的，所述建立以树状拓扑为基本单位的电能表运行误差计算模型的过程包括：78.步骤101，以一个台区的所有电能表为一个集群，建立一种以树状拓扑为基本单位的台区电能表模型如图2所示。79.步骤102，确定台区模型分支数量与节点信息。根据所述的台区电能表模型图建立电能表运行误差计算模型如图3所示，根据所述模型，设定树状拓扑第一级共有m条分支，第二级各有ni(i＝1.2…m)条分支。80.进一步的，所述建立线路电阻方程包括：81.步骤201，建立线路热平衡方程。82.线路热平衡状态是由线路周围环境和电力负荷所获得和失去的热量相互平衡而达到的，热平衡方程为83.qj+qs＝qc+qr84.式中，qj为线路焦耳热增益，qs为线路太阳能热增益，qc为线路对流散热，qr为线路辐射散热。85.步骤202，建立线路温度计算模型函数，86.t(θ)＝qj+qs-qc-qr87.t(θ)＝t(θ0)+t′(θ0)(θ-θ0)88.式中，θ为线路温度，θ0为线路初始温度。89.步骤203，采用迭代循环的方法求出线路实际温度。90.令则91.设置最大迭代次数与计算精度，当计算误差小于预设精度时跳出循环，返回线路实际温度值。92.步骤204，求得台区线路电阻。93.已知金属导线的电阻为[0094][0095]式中，ρ为导线的电阻率，s为导线载流部分的标称截面积，l为线路长度。[0096]电阻率ρ与材料、温度等因素有关，在温度变化不大的范围内，ρ＝ρ0(1+at)，式中，t是摄氏温度，ρ0是0℃的电阻率，a是电阻率温度系数。[0097]进一步的，所述建立节点电压方程的过程包括：[0098]步骤301，根据所述电能表运行误差计算模型可建立第二级节点处电压方程，即为[0099]vi＝vi,j+ri,jii,j(i＝1,2,…m,j＝1.2…ni)[0100]式中，ii,j(i＝1,2,…m,j＝1.2…ni)为第二级节点第i个节点至各用户侧电表电流，ri,j(i＝1,2,…m,j＝1.2…ni)为其线路电阻，vi(i＝1,2,…m)为第二级第i个节点处电压，vi,j(i＝1,2,…m,j＝1.2…ni)为第二级第i个节点所连用户侧电表所采集的电压。[0101]进一步的，所述设定状态特征量f的过程包括：[0102]步骤401，确定状态特征量fi,j,j′。[0103]步骤402，确定台区第i个节点处状态特征量数据集[0104]步骤403，确定电表在不同故障程度时台区第i个节点处状态特征量数据集fi，确定台区所有节点离线状态特征量f数据集。[0105]其中，所述步骤401包括：[0106]定义状态特征量fi,j,j′为台区第i个节点处由第j，j′条支路所得电压的方程差，即为[0107]fi,j,j′＝(vi,j+i,jii,j)-(vi,j′+i,j′ii,j′)(i＝1,2…m,j＝1,2…ni,j′＝1,2…ni,j′≠j)[0108]式中，ii,j，ii,j′(i＝1,2,…m,j＝1.2…ni)为第二级第i个节点至第j,j′个用户侧电表电流，ri,j，ri,j′(i＝1,2,…m,j＝1.2…ni)为其线路电阻，vi,j，vi,j′(i＝1,2,…m,j＝1.2…ni)为第二级第i个节点所连第j,j′个用户侧电表所采集的电压。[0109]所述步骤402包括：[0110]定义状态特征量数据集为台区第i个节点处不同支路所得电压的方程差矩阵，即为[0111][0112]特别的，对于同一节点，由用户侧电表沿树状分支逆推至节点处时所得节点电压应相等，但用户侧电表可能存在一定误差，状态特征量实际为常数矩阵。[0113]所述步骤403包括：[0114]步骤40301，确定电表正常运行时电压范围。设第i个节点所连第一块用户侧电表wi,1正常运行时电压为vi,1，电表在正常运行误差范围内运行时电压最大偏差量为则各用户侧电表电压为[0115]步骤40302，确定电表不同故障时第i个节点的所有状态特征量数据集fi。假定电表故障电压偏差量最大为e，根据电表故障程度确定不同的电压偏差量建立故障电压程度数据集vi,1+e1，vi,1+e2，…，vi,1+en，假定其他电表正常运行，基于电表wi,1的故障电压程度数据集，按所述方法可得第i个节点的所有状态特征量数据集fi。[0116]步骤40303，按步骤40302所述方法可建立台区所有电表均单独发生故障时的所有状态特征量数据集fi，即建立了台区所有节点离线状态特征量f数据集，并将其保存至存储器中。[0117]进一步的，所述构建实时采样状态特征量的过程包括：[0118]步骤501，实际运行时，采集全区电能表的输出电压、电流信号，根据所述方法构建台区各节点实时采样状态特征量fi数据集，根据采样时间(t0,t1)生成数据矩阵，[0119]其中，m为采样点数。[0120]步骤502，按步骤501所述方法可建立台区所有节点实时采样状态特征量[0121]进一步的，所述判定电能表的实时运行状态的过程包括：[0122]步骤601，依据单个节点所建立的离线状态特征量数据集fi构建维空间。[0123]步骤602，依据实时采样状态特征量在空间中的分布确定电表的运行状态。[0124]其中，所述步骤601的过程包括：[0125]基于台区第i个节点信息所得的电压、电流信号，将所求fi,j,j′视为空间中的一个点，则所述方法建立的状态特征量数据集即为维空间上的一个点。当台区所有电表均单独发生故障时，根据第二级支路所连电表电压故障程度确定的偏差量e所建立的离线状态特征量数据集fi为维空间上的若干个维体。[0126]所述步骤602的过程包括：[0127]根据步骤402所求得的实时采样状态特征量数据集为所有台区节点实时采样状态特征量的集合。所述实时采样状态特征量为m个在(t0,t1)时间内维空间的点，根据点在维空间的分布即可判断其电表的运行状态，并根据该点所对应的采样时间即可判定台区第i个节点所连用户侧电表是否发生故障，并发送判定信号至主控制器。按所述方法可判断台区所有节点所连用户侧电表的运行状态。[0128]进一步的，以下结合图4和图5的具体实例对本实施例所述方案进行详细说明：[0129]如图4所示为本发明提供的以树状拓扑为基本单位的台区电能表模型图，基于该模型中节点信息构建离线状态特征量f数据集和实时状态特征量f，以判定用户侧各电能表的实时运行状态。[0130]步骤101，以一个台区的所有电能表为一个集群，建立以树状拓扑为基本单位的电能表运行误差计算模型如图5所示。根据所述模型，可知树状拓扑第一级共有3条分支，第二级各有2，3，2条分支。[0131]步骤201，确定线路材料后根据线路载负荷量、环境温度、太阳辐射强度以及环境风速等因素后建立线路热平衡方程。热平衡方程为[0132]qj+qs＝qc+qr[0133]式中，qj为线路焦耳热增益，qs为线路太阳能热增益，qc为线路对流散热，qr为线路辐射散热。[0134]步骤202，建立线路温度计算模型函数，[0135]t(θ)＝qj+qd-qc-qr[0136]t(θ)＝t(θ0)+t′(θ0)(θ-θ0)[0137]式中，θ为线路温度，θ0为线路初始温度。[0138]步骤203，采用迭代循环的方法求出线路实际温度。[0139]令则[0140]设置最大迭代次数n＝10与计算精度ε＝1e-8，当计算误差小于预设精度时跳出循环，返回线路实际温度值。[0141]步骤204，求得台区线路电阻。[0142]已知金属导线的电阻为[0143][0144]式中，ρ为导线的电阻率，s为导线载流部分的标称截面积，l为线路长度。[0145]电阻率ρ与材料、温度等因素有关，在温度变化不大的范围内，ρ＝ρ0(1+at)，式中，t是摄氏温度，ρ0是0℃的电阻率，a是电阻率温度系数。[0146]求得电阻参数如表1所示。基于以上参数，根据所述台区电能表模型图建立电能表运行误差计算模型如图5所示。[0147]表1求得的电阻参数[0148][0149]步骤301，根据所述电能表运行误差计算模型可建立第二级节点处电压方程，分别为[0150]v1＝v1,1+r1.1i1.1＝v1,2+r1.2i1.2[0151]v2＝v2,1+r2.1i1.1＝v2,2+r2.2i2.2＝v2,3+r2.3i2.3[0152]v3＝v3,1+r3.1i3.1＝v3.2+r3.2i3.2[0153]步骤401，确定状态特征量fi,j,j′。根据所述状态特征量fi,j,j′定义，可求得[0154]表2不同节点的状态特征量[0155][0156]步骤402，确定各节点状态特征量根据台区所有树状拓扑节点信息，在各用户侧电表正常运行时，求得各节点状态特征量根据所述状态特征量数据集定义，可得[0157][0158][0159][0160]步骤403，建立所述台区所有节点离线状态特征量f数据集。[0161]具体的，步骤403包括：[0162]步骤40301，已知用户侧电表准确度等级为2.0级，其允许最大偏差为±2％，假定电表电流检定完全正确，则电表在正常运行时其电压为(220(1-2％),220(1-2％))。[0163]步骤40302，假定电能表1故障，其他电表正常运行，电表故障电压偏差量最大为±5％，根据电表故障程度确定不同的电压偏差量等级a[-5％～-4％)，b[-4％～-3％)，c[-3％～-2％)，d(2％～3％]，e(3％～4％]，f(4％～5％]，从而建立故障电压程度数据集。基于电表1的故障电压程度数据集，可建立当电表1故障程度不同时第1个节点的状态特征量数据集f1，同理，可得到第2，3个节点的状态特征量数据集f2,f3，即创建了当电表1发生故障时台区所有节点离线状态特征量f数据集。[0164]步骤40303，可建立台区所有电表单独发生故障时所有节点的离线状态特征量f数据集。[0165]步骤501，实际运行时，采集全区电能表的输出电压、电流信号，根据所述方法构建台区各节点实时采样状态特征量fi数据集，根据采样时间(t0,t1)生成数据集，[0166]其中，m为采样点数，此处m＝100。[0167]步骤502，按步骤401所述方法可建立台区第2，3个节点实时采样状态特征量数据集，[0168]其中，m为采样点数，此处m＝100。[0169]步骤601，依据单个节点所建立的离线状态特征量数据集f1，f2，f3构建一维、三维、一维空间。[0170]具体的，步骤601的过程包括：[0171]基于台区第1个节点信息所得的电压、电流信号，将所求f1,1,2视为空间中的一个点，则所述方法建立的状态特征量数据集即为一维空间上的一条线段。同理，即为三维空间上的一个立方体，即为一维空间上的一条线段。[0172]步骤602，依据实时采样状态特征量在空间中的分布确定电表的运行状态。[0173]具体的，步骤602的过程包括：[0174]在实时采集到各用户侧的电压、电流信号后，根据所述方法求得实时采样状态特征量数据集为所有台区节点实时采样状态特征量的集合，所述实时采样状态特征量为100个在(0,6000s)时间内一维空间的点，根据点在一维空间的分布即可判断其电表的运行状态。若该点位于正常运行时状态特征量数据集的线段内，则说明在该时刻电表运行正常；若该点位于故障运行时状态特征量数据集的线段内，则说明在该时刻电表运行故障，并根据该点位于不同故障程度所建立的线段可判断出故障程度，并发送判定信号至主控制器。按所述方法可判断台区所有节点所连用户侧电表的运行状态。[0175]实施例二：[0176]本实施例的目的是提供一种基于多节点电压差的台区电能表运行状态评估系统。[0177]一种基于多节点电压差的台区电能表运行状态评估系统，包括：[0178]模型构建单元，其用于基于台区内用户电表的线路拓扑关系构建台区电能表模型，并基于所述台区电能表模型构建电能表运行误差计算模型；[0179]线路温度计算单元，其用于基于所述电能表运行误差计算模型，根据线路热平衡方程构建线路温度计算模型函数，并基于所述线路温度计算模型函数，通过迭代循环获得线路实际温度；[0180]线路电阻计算单元，其用于基于所述线路实际温度，获得台区内各级线路电阻；并根据各用户侧电能表输出的电压、电流信号以及获得的各级线路电阻构建节点处电压方程；[0181]状态特征量数据集构建单元，其用于基于所述节点处电压方程，根据台区内各电表正常与故障时分别采集的电压及电流信号，建立离线状态特征量数据集；[0182]运行状态判定单元，其用于获取实际运行时全区电能表的输出电压及电流信号，构建实时采样状态特征量，对比所述离线状态特征量数据集，实现电能表的实时运行状态的判定。[0183]进一步的，本实施例所述系统与实施例一种所述方法相对应，其技术细节在实施例一中已经进行了详细说明，故此处不再赘述。[0184]在更多实施例中，还提供：[0185]一种电子设备，包括存储器和处理器以及存储在存储器上并在处理器上运行的计算机指令，所述计算机指令被处理器运行时，完成实施例一中所述的方法。为了简洁，在此不再赘述。[0186]应理解，本实施例中，处理器可以是中央处理单元cpu，处理器还可以是其他通用处理器、数字信号处理器dsp、专用集成电路asic，现成可编程门阵列fpga或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。[0187]存储器可以包括只读存储器和随机存取存储器，并向处理器提供指令和数据、存储器的一部分还可以包括非易失性随机存储器。例如，存储器还可以存储设备类型的信息。[0188]一种计算机可读存储介质，用于存储计算机指令，所述计算机指令被处理器执行时，完成实施例一中所述的方法。[0189]实施例一中的方法可以直接体现为硬件处理器执行完成，或者用处理器中的硬件及软件模块组合执行完成。软件模块可以位于随机存储器、闪存、只读存储器、可编程只读存储器或者电可擦写可编程存储器、寄存器等本领域成熟的存储介质中。该存储介质位于存储器，处理器读取存储器中的信息，结合其硬件完成上述方法的步骤。为避免重复，这里不再详细描述。[0190]本领域普通技术人员可以意识到，结合本实施例描述的各示例的单元即算法步骤，能够以电子硬件或者计算机软件和电子硬件的结合来实现。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本公开的范围。[0191]上述实施例提供的一种基于多节点电压差的台区电能表运行状态评估方法及系统可以实现，具有广阔的应用前景。[0192]以上所述仅为本公开的优选实施例而已，并不用于限制本公开，对于本领域的技术人员来说，本公开可以有各种更改和变化。凡在本公开的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本公开的保护范围之内。









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