文献类型：期刊文章

作　　者：孔祥玉[1] 马玉莹[1] 李野[2] 王成山[1] 赵鑫[1]

KONG Xiangyu;MA Yuying;LI Ye;WANG Chengshan;ZHAO Xin(Key Laboratory of Smart Grid of Ministry of Education(Tianjin University),Nankai District,Tianjin 300072,China;State Grid Tianjin Electric Power Research Institute,Heping District,Tianjin 300384,China)

机构地区：[1]智能电网教育部重点实验室(天津大学),天津市南开区300072 [2]国网天津市电力公司电力科学研究院,天津市和平区300384

出　　处：《中国电机工程学报》

基　　金：国家自然科学基金项目(51877145)。

年　　份：2020

卷　　号：40

期　　号：7

起止页码：2143-2151

语　　种：中文

收录情况：AJ、BDHX、BDHX2017、CSCD、CSCD2019_2020、EI、IC、JST、PROQUEST、RCCSE、SCOPUS、ZGKJHX、ZMATH、核心刊

摘　　要：针对智能电表拆检或现场校验方式存在维护成本高、精准性差以及难以全覆盖等问题,该文对大规模量测数据进行分析,提出一种基于限定记忆递推最小二乘算法(limited memory recursive least squares algorithm,LMRLSA)求解的智能电表运行误差远程估计方法。该方法首先根据用户不同量测时段的用电量水平,筛选出相近运行状态的量测数据;然后运用LMRLSA估计智能电表误差,并通过现场分层抽样检测提升误差估计的准确性。电网公司实际算例分析的结果表明,该方法在保证足够量测数据的情况下,可有效实现智能电表运行误差参数估计结果的精准性;且通过调节记忆长度,可保证智能电表误差变化估计的实时性,有助于及时发现疑似异常计量点,为高效的用电巡检提供支撑。

关 键 词：智能电表 量测误差  远程估计  递推最小二乘 限定记忆法  

分 类 号：TM93]