本发明属于电力系统监测领域，具体涉及一种单、三相表的数据特征分析方法及系统。
背景技术：
1、随着我国经济的快速发展，能源需求不断增加，电力系统作为能源的重要组成部分，其稳定运行和高效管理显得尤为重要。电能计量作为电力系统的基础工作，对电力系统的安全、经济运行具有举足轻重的作用。传统的电能计量主要依靠人工抄表，工作效率低，易出错，且无法实时监测电能使用情况。为解决这一问题，智能电能表应运而生。智能电能表可以自动采集电能数据，实现远程抄表和实时监测，大大提高了电能计量的准确性和效率。
2、然而，现有的智能电能表在实际应用中仍存在一些不足之处。首先，目前市场上的智能电能表大多为单相电能表，对于三相电能表的研发和应用相对较少。三相电能表相比单相电能表具有更高的计量准确性和稳定性，但在数据处理和分析方面存在一定的技术难题。其次，现有的电能数据特征分析方法主要针对单相电能表，对于三相电能表的数据特征分析尚无有效的解决方案。这使得三相电能表在实际应用中无法充分发挥其优势，限制了其在电力系统中的应用范围。
技术实现思路
1、鉴于上述现有存在的问题，提出了本发明。本发明通过分析单相和三相电能表的数据特征，提出了一种适用于单相和三相电能表的通用数据特征分析方法，有效提高电能计量的准确性和稳定性，同时还可以实现对电能使用情况的实时监测和分析。本发明旨在解决现有电能计量技术中存在的问题，提高电能计量的准确性和稳定性，为电力系统的稳定运行和高效管理提供有力的技术支持。
2、为解决上述技术问题，提出了一种单、三相表的数据特征分析方法，包括，
3、在单相电能表和三相电能表上布置同步校准多通道数据采集系统，获取功率因数和电表脉冲信号，进行电压和电流波形分析；构建预测电能消耗模型，通过因子识别模型分析影响电能总功率的因素，根据分析结果提取谐波含量和相位角的特征值；通过因子识别模型，根据特征值进行谐波成分分析畸变因素，并进行畸变消除。
4、作为本发明所述的一种单、三相表的数据特征分析方法的一种优选方案，其中：所述同步校准多通道数据采集系统包括在单相电能表上布置多通道数据校准系统和三相电能表上布置一个多通道数据采集系统，每个系统包括三个通道。
5、对于单相电能表的所述多通道数据校准系统包括，通道1进行环境监测和预处理，监测电表的运行环境，采集温度、湿度以及振动信号，评估环境因素对单相电能表对读数产生的影响：
6、，
7、如果 的值在-0.5%到0.5%之间，系统认为环境因素对电能表读数的影响是允许忽略的，如果的值大于1%或小于-1%，那么环境因素对电能表读数有显著影响，不能忽略，根据环境影响的读数与通道2中的读数进行同步校准。
8、其中， 是用于校正电能表读数的环境因素影响的总和，t是温度，和分别是温度的最小值和最大值，h是湿度，和 分别是湿度的最小值和最大值，是在数据采集总时间t内的震动信号，k是一个常数，根据当前电能表所处环境调整震动的权重；是温度影响系数，β 是湿度影响系数，是湿度校准常数，震动影响系数。
9、通道2进行电能参数的采集和初步分析，实时采集电压和电流波形，并计算实时功率p和功率因数:
10、，
11、其中，是时间t内的电流信号，是时间t内的电压信号。
12、通道3进行数据的同步校准，当通道1的数值允许忽略时，最终采集的电压和电流信号以通道2的采集数据为准，当通道1中的数值对电能表的影响不可忽略时，结合通道1和通道2的数据进行同步校准，进行同一时刻下数值的环境补偿，消除由于环境因素造成的偏差：
13、，
14、，
15、其中，和分别表示经过环境补偿后的实际电压值和实际电流值，得到实际数值后进行电压和电流波形分析。
16、对于三相电能表的所述多通道数据采集系统包括，通道1根据a相电压和电流信号的变化采集a相电压和电流信号，通道2根据b相电压和电流信号的变化采集b相电压和电流信号，通道3根据c相电压和电流信号的变化采集c相电压和电流信号，当a、b、c三个相位的负载一致时，三相电流和电压都保持一致，工作状态正常，当a、b、c三个相位的负载不同时，负载不平衡进行电压和电流波形分析。
17、作为本发明所述的一种单、三相表的数据特征分析方法的一种优选方案，其中：所述电表脉冲信号包括将得到的实际电压和电流数值计算电能消耗量，并等效成电表脉冲信号。
18、所述预测电能消耗模型包括，
19、，
20、其中，是预测的电能消耗，和分别是预测时间范围的起始和结束时间，是在时间 t时第 i个电表的功率，是在时间 t时第 i个电表的电能质量因子，是时间 t时刻的功率因数，是功率因数的最佳值，=1；是一个正常数，调整功率因数函数的形状；s(t)是时间 t时刻的电表脉冲信号，是电表脉冲信号的一个基准值，和分别是时间 t时刻的实际电压和电流，和分别是电压和电流的基准值，和分别是电压和电流的标准差，用于调整电压和电流波形分析函数的形状；n是电表的数量。
21、作为本发明所述的一种单、三相表的数据特征分析方法的一种优选方案，其中：所述因子识别模型包括根据预测电能消耗的分析结果针对谐波畸变通过因子识别模型分析影响电能总功率的主因素包括负载类型包括非线性负载和线性负载，线路阻抗，环境变化包括温度变化、湿度变化、震动变化：
22、，
23、当w的值越大，表示当前因素的影响程度越大，当w的特征值低于1时，忽略当前因素的影响，计算所述负载类型和所述环境变化的影响程度，确定电能总功率的主因素，并根据电压和电流波形分析结果分析畸变情况。
24、其中，w表示各个因素对电能总功率的综合影响程度，代表角度，m代表因素的数量，表示第d个特征值，是因子分析中提取的主因素的贡献率；为因素的数量，为第j个因素的特征值，j为变量索引，代表第k个主因素的值，代表因子分析中第k个潜在因子的值，表示标准差，用于计算高斯分布，e 是自然对数的底数。
25、作为本发明所述的一种单、三相表的数据特征分析方法的一种优选方案，其中：所述电压和电流波形分析包括分析单、三相表的电压和电流数据波形的特征，进行电压和电流波形匹配，当电压和电流波形之间的相位差超过额定相位差的±10%时，标记为不匹配，当电压和电流波形之间的相位属于额定相位差的±10%范围时，认为电流和电压波形匹配，识别匹配成功的电压和电流波形的畸变情况包括频率畸变、相位畸变以及谐波畸变。
26、所述频率畸变包括当基波频率偏离当前电能表的额定值超过±a%时，标记为频率畸变，进行同步校准，判断是否出现校准错误，若二次校准的数值与一次校准不同，则认为是校准错误，更新系统消除误差后重新进行校准，直至基波频率不偏离当前电能表的额定值，若二次校准的数值与一次校准相同，则检查是否有大功率设备的启停或电网负荷的剧烈变化，进行电网维护。
27、所述相位畸变包括当相位差超出±b°时，标记为相位畸变，是否存在非线性负载或电容器影响相位关系的元件，若存在此类元件，则更换元件，若问题持续存在，更换电能表。
28、所述谐波畸变包括当任何次谐波的幅值与基波幅值之比超过c%，标记为谐波畸变，进行谐波成分分析并减少谐波影响，其中，a、b以及c分别为根据当前工作环境和当前工作使用规范所规定的阈值。
29、当电压或电流波形在0.1秒内出现超过3次所述畸变情况时，分类为短时畸变，根据预测电能消耗模型以及电压和电流波形出现畸变的时间，根据发生畸变的时间查找瞬时干扰源。
30、当电压或电流波形在1分钟内持续所述畸变情况时，分类为长时畸变，停止当前单相电能表和三相电能表的使用，通过预测电能消耗查找出现问题的范围，并通知工作人员进行电网维护和电能表更新。
31、作为本发明所述的一种单、三相表的数据特征分析方法的一种优选方案，其中：所述谐波成分分析包括根据提取谐波含量和相位角的特征值判断影响电能总功率的总因素中的畸变因素，谐波成分分析表达式为：
32、，
33、其中，表示时间t内的电压信号产生的电压波形的函数， 表示时间t内的电流信号产生的电流波形的函数，t表示采样周期，s表示谐波次数，表示第s次谐波角频率，和分别表示电压和电流的第s次谐波的幅值，和分别表示电压和电流的第s次谐波的相位角，表示不同谐波频率下的电压和电流波形的能量，d表示畸变因素概率值。
34、通过傅里叶变换和系统的滤波器分析不同谐波频率下的电压和电流波形的能量：
35、，
36、其中，n 是最高谐波次数，是周期采样的时间长度，是的共轭复数，计算功率；表示进行傅里叶变换。
37、当 d在0到的范围时，表示存在轻度的电能质量畸变，表示畸变由环境因素引起，当 d大于时，表明电能质量畸变严重，表示畸变由非线性负载因素引起，并且随着d的值增大，畸变程度越高。
38、收集正常情况下的数据集和畸变情况下的数据集，并计算两个数据集的均值和标准差：
39、，
40、其中，表示置信水平参数，采用95%的置信水平，z取值为1.96是根据相关电力质量标准规定的最大允许总谐波失真百分比。
41、确定最终畸变因素后，采用多源协同优化算法进行谐波消除达到电能表的最优目标。
42、作为本发明所述的一种单、三相表的数据特征分析方法的一种优选方案，其中：所述多源协同优化算法包括采用多源协同优化算法通过调整非线性负载的补偿设备以及环境补偿进行谐波消除达到电能表的最优目标，环境补偿通过重新计算进行补偿，非线性负载的补偿设备表达如下：
43、，
44、其中，代表电能表的总功率畸变消除的最优目标函数，是第 i个非线性负载的运行成本系数，是第 i个非线性负载的有功功率畸变，控制变量的函数；第 i个非线性负载的补偿成本系数，是第 i个非线性负载的无功功率畸变，控制变量的函数；是第 n个谐波的幅值，是第 n个谐波的衰减系数，是第 n个谐波的相位角。
45、本发明的另外一个目的是提供了一种单、三相表的数据特征分析系统，本发明通过精确的数据采集、分析和优化，提高电能计量和管理效率，确保电能质量和供电可靠性。利用多通道数据采集、环境监测与预处理、电能参数采集与初步分析、数据同步校准等方法，解决环境因素对电能表读数影响的问题，实现数据采集的准确性和同步性。同时，构建电能消耗预测模型、分析影响电能总功率的主因素，为电能管理和优化提供决策支持。电压和电流波形分析、谐波成分分析等方法，用于监测电能质量，识别电能质量问题，量化电能质量畸变程度。最后，通过多源协同优化算法实施，调整补偿设备进行谐波消除，优化电能质量。此系统达到了提高电能计量和管理效率，确保电能质量和供电可靠性的效果。
46、作为本发明所述的一种单、三相表的数据特征分析系统的一种优选方案，其特征在于，包括数据采集与同步校准模块、电能消耗预测与因子识别模块、电能质量分析模块、畸变因素分析与优化模块以及电网维护与电能表管理模块。
47、所述数据采集与同步校准模块，包括多通道数据采集、环境监测与预处理、电能参数采集与初步分析、数据同步校准，监测电表的运行环境，采集温度、湿度以及振动信号，评估环境因素对电能表读数的影响，并消除环境因素对电能表读数的影响。
48、所述电能消耗预测与因子识别模块，构建电能消耗预测模型、分析影响电能总功率的因素，预测电能消耗，识别影响电能总功率的主因素，为电能管理和优化提供决策支持。
49、所述电能质量分析模块，电压和电流波形分析、谐波成分分析，监测电能质量，识别电能质量问题，量化电能质量畸变程度。
50、所述畸变因素分析与优化模块，分析畸变因素、多源协同优化算法实施，识别和分析电能质量畸变因素，通过调整补偿设备进行谐波消除，优化电能质量。
51、所述电网维护与电能表管理模块，包括电能表读数的校准错误检查、非线性负载或电容器影响分析、电网维护通知、电能表更新，确保电能表读数的准确性，及时处理电能质量问题，维护电网稳定运行。
52、一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现一种单、三相表的数据特征分析所述的方法的步骤。
53、一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现一种单、三相表的数据特征分析所述的方法的步骤。
54、本发明的有益效果：本发明利用同步校准多通道数据采集系统，解决了单相和三相电能表在复杂环境因素影响下的读数准确性问题，同步校准环境因素对电能表读数的影响，减少由环境因素引起的读数误差；构建了预测电能消耗模型，通过因子识别技术分析了影响电能总功率的各种因素，如负载类型、线路阻抗、环境变化等，本模型不仅能够预测电能消耗，还为电能质量评估提供了量化指标，识别电能质量畸变的具体原因，改善电能质量和效率，采用了谐波成分分析技术，对畸变因素进行了深入分析，并通过多源协同优化算法实现了谐波消除，提升了电能质量和效率，减少了能量损失和不必要的成本，通过调整非线性负载的补偿设备以及环境补偿，达到了电能表的最优运行目标；本发明解决了电能表在多变环境和工作条件下的读数准确性问题，实现了电能质量的优化和电能消耗的预测，本发明的方法不仅提高了电能表系统的整体性能，还为电力系统的稳定运行和能源管理提供了强有力的技术支持，具有显著的经济和社会效益。
1.一种单、三相表的数据特征分析方法，其特征在于：包括，
2.如权利要求1所述的一种单、三相表的数据特征分析方法，其特征在于：所述同步校准多通道数据采集系统包括在单相电能表上布置多通道数据校准系统和三相电能表上布置一个多通道数据采集系统，每个系统包括三个通道；
3.如权利要求2所述的一种单、三相表的数据特征分析方法，其特征在于：所述电表脉冲信号包括将得到的实际电压和电流数值计算电能消耗量，并等效成电表脉冲信号；
4.如权利要求3所述的一种单、三相表的数据特征分析方法，其特征在于：所述因子识别模型包括根据预测电能消耗的分析结果针对谐波畸变通过因子识别模型分析影响电能总功率的主因素包括负载类型包括非线性负载和线性负载，线路阻抗，环境变化包括温度变化、湿度变化、震动变化：
5.如权利要求4所述的一种单、三相表的数据特征分析方法，其特征在于：所述电压和电流波形分析包括分析单、三相表的电压和电流数据波形的特征，进行电压和电流波形匹配，当电压和电流波形之间的相位差超过额定相位差的±10%时，标记为不匹配，当电压和电流波形之间的相位属于额定相位差的±10%范围时，认为电流和电压波形匹配，识别匹配成功的电压和电流波形的畸变情况包括频率畸变、相位畸变以及谐波畸变；
6.如权利要求5所述的一种单、三相表的数据特征分析方法，其特征在于：所述谐波成分分析包括根据提取谐波含量和相位角的特征值判断影响电能总功率的总因素中的畸变因素，谐波成分分析表达式为：
7.如权利要求6所述的一种单、三相表的数据特征分析方法，其特征在于：所述多源协同优化算法包括采用多源协同优化算法通过调整非线性负载的补偿设备以及环境补偿进行谐波消除达到电能表的最优目标，环境补偿通过重新计算进行补偿，非线性负载的补偿设备表达如下：
8.一种采用如权利要求1~7任一所述的一种单、三相表的数据特征分析方法的系统，其特征在于：包括数据采集与同步校准模块、电能消耗预测与因子识别模块、电能质量分析模块、畸变因素分析与优化模块以及电网维护与电能表管理模块；
9.一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至7中任一项所述的一种单、三相表的数据特征分析方法的步骤。
10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至7中任一项所述的一种单、三相表的数据特征分析方法的步骤。
