本發(fā)明屬于電能表和采集終端檢測，特別是涉及一種電能表和采集終端檢測系統(tǒng)及方法。

背景技術(shù)：

1、隨著電力系統(tǒng)的不斷發(fā)展和智能化程度的提高，電能表和采集終端作為電力數(shù)據(jù)采集與監(jiān)測的關(guān)鍵設(shè)備，其性能和可靠性至關(guān)重要。傳統(tǒng)的檢測方法存在諸多問題，如檢測效率低下，往往需要人工現(xiàn)場逐一排查，耗費(fèi)大量的時間和人力成本；故障診斷不準(zhǔn)確，依賴于簡單的閾值判斷或經(jīng)驗(yàn)判斷，難以精準(zhǔn)定位復(fù)雜故障；遠(yuǎn)程控制和調(diào)試功能有限，無法滿足現(xiàn)代電力系統(tǒng)對實(shí)時性、準(zhǔn)確性和智能化的要求，制約了電力系統(tǒng)的高效運(yùn)行和管理。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、本發(fā)明的目的是提供一種高效、準(zhǔn)確且智能的電能表和采集終端檢測系統(tǒng)，通過融合多種先進(jìn)技術(shù)，包括corba架構(gòu)、智能算法以及穩(wěn)定的通信網(wǎng)絡(luò)，實(shí)現(xiàn)對電能表和采集終端的全面監(jiān)測、精準(zhǔn)故障診斷以及遠(yuǎn)程調(diào)試。

2、為解決上述技術(shù)問題，本發(fā)明是通過以下技術(shù)方案實(shí)現(xiàn)的：

3、本發(fā)明為一種電能表和采集終端檢測系統(tǒng)，包括：

4、多個監(jiān)測終端，用于采集電能表的運(yùn)行數(shù)據(jù)和狀態(tài)信息，所述運(yùn)行數(shù)據(jù)包括電壓、電流、功率、頻率、諧波數(shù)據(jù)，所述狀態(tài)信息包括設(shè)備溫度、通信狀態(tài)數(shù)據(jù)；

5、中心控制站，通過通信網(wǎng)絡(luò)與所述監(jiān)測終端連接，用于接收、處理和分析所述監(jiān)測終端發(fā)送的數(shù)據(jù)，并對電能表和采集終端的故障進(jìn)行診斷、判別和遠(yuǎn)程調(diào)試；

6、通信網(wǎng)絡(luò)，用于實(shí)現(xiàn)所述監(jiān)測終端與所述中心控制站之間的數(shù)據(jù)傳輸和指令交互，所述通信網(wǎng)絡(luò)包括有線網(wǎng)絡(luò)和無線網(wǎng)絡(luò)；

7、基于corba架構(gòu)的通信接口，設(shè)置在所述監(jiān)測終端和所述中心控制站之間，用于建立二者之間穩(wěn)定、可靠的通信連接，確保數(shù)據(jù)傳輸?shù)臏?zhǔn)確性和完整性。

8、作為本發(fā)明的一種優(yōu)選技術(shù)方案，所述監(jiān)測終端包括:

9、傳感器模塊，用于采集電能表的運(yùn)行數(shù)據(jù)和狀態(tài)信息，所述傳感器模塊包括電壓傳感器、電流傳感器、功率傳感器、頻率傳感器、諧波傳感器、溫度傳感器和通信狀態(tài)檢測傳感器；

10、數(shù)據(jù)采集與預(yù)處理單元，與所述傳感器模塊連接，用于將采集到的模擬信號轉(zhuǎn)換為數(shù)字信號，并對數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理操作；

11、通信單元，與所述數(shù)據(jù)采集與預(yù)處理單元連接，用于通過所述通信網(wǎng)絡(luò)將預(yù)處理后的數(shù)據(jù)發(fā)送至所述中心控制站，并接收所述中心控制站發(fā)送的控制指令和調(diào)試指令，將執(zhí)行結(jié)果反饋給所述中心控制站。

12、作為本發(fā)明的一種優(yōu)選技術(shù)方案，

13、所述電壓傳感器的精度不低于0.1%；

14、所述電流傳感器采用霍爾效應(yīng)傳感器，測量范圍為0-50a，精度不低于0.2%；

15、所述功率傳感器的精度不低于0.5%；

16、所述頻率傳感器采用石英晶體振蕩器，測量精度為±0.01hz；

17、所述諧波傳感器可測量諧波次數(shù)為2-20次，精度不低于1%。

18、作為本發(fā)明的一種優(yōu)選技術(shù)方案，所述中心控制站包括：

19、數(shù)據(jù)接收與處理單元，用于接收所述監(jiān)測終端發(fā)送的數(shù)據(jù)，并對數(shù)據(jù)進(jìn)行解析、整理和存儲；

20、故障診斷與判別單元，用于利用智能算法對所述數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，以診斷電能表和采集終端的故障類型和故障程度，所述智能算法包括支持向量機(jī)（svm）算法和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法；

21、調(diào)試指令生成與發(fā)送單元，根據(jù)所述故障診斷與判別單元的結(jié)果，生成相應(yīng)的調(diào)試指令，并通過所述通信網(wǎng)絡(luò)發(fā)送至所述監(jiān)測終端；

22、數(shù)據(jù)存儲單元，用于存儲采集到的電能表和采集終端的運(yùn)行數(shù)據(jù)、故障診斷結(jié)果、調(diào)試指令及反饋數(shù)據(jù)信息，所述數(shù)據(jù)存儲單元采用大容量的硬盤陣列或分布式存儲系統(tǒng)；

23、用戶交互界面，用于向用戶展示監(jiān)測數(shù)據(jù)、故障信息、調(diào)試過程和結(jié)果，接收用戶的操作指令和查詢請求。

24、作為本發(fā)明的一種優(yōu)選技術(shù)方案，所述故障診斷與判別單元中的svm算法通過以下方式實(shí)現(xiàn)故障診斷：

25、收集大量已知故障類型和正常運(yùn)行狀態(tài)下的電能表和采集終端數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練樣本，所述訓(xùn)練樣本包括電壓、電流、功率、頻率、諧波等參數(shù)以及設(shè)備溫度、通信狀態(tài)等數(shù)據(jù)；

26、利用所述訓(xùn)練樣本對svm模型進(jìn)行訓(xùn)練，使svm模型構(gòu)建出將不同故障類型和正常狀態(tài)分隔開的最優(yōu)超平面；

27、當(dāng)新的數(shù)據(jù)輸入時，svm模型根據(jù)訓(xùn)練得到的超平面，將其分類為不同的故障類型或正常狀態(tài)，并輸出故障類型的分類結(jié)果和相應(yīng)的概率值。

28、作為本發(fā)明的一種優(yōu)選技術(shù)方案，所述故障診斷與判別單元中的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法通過以下方式實(shí)現(xiàn)故障診斷和程度評估：

29、構(gòu)建一個多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，包括輸入層、隱藏層和輸出層，所述輸入層接收電能表和采集終端的各種數(shù)據(jù)特征，所述隱藏層通過神經(jīng)元的非線性變換對輸入數(shù)據(jù)進(jìn)行特征提取和模式識別，所述輸出層輸出故障類型、故障程度等預(yù)測結(jié)果；

30、使用反向傳播算法對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練，不斷調(diào)整神經(jīng)元之間的連接權(quán)重和偏置，以最小化預(yù)測結(jié)果與實(shí)際故障情況之間的誤差函數(shù)；

31、當(dāng)輸入數(shù)據(jù)時，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)根據(jù)訓(xùn)練結(jié)果輸出故障類型和故障程度的評估結(jié)果，包括將故障程度分為輕度、中度和重度三個級別，并給出具體的故障程度量化指標(biāo)。

32、作為本發(fā)明的一種優(yōu)選技術(shù)方案，所述調(diào)試指令生成與發(fā)送單元中所述調(diào)試指令包括對設(shè)備參數(shù)的讀取、修改，以及對特定功能模塊的測試啟動操作，通過所述通信網(wǎng)絡(luò)將調(diào)試指令發(fā)送給故障設(shè)備。

33、本發(fā)明還提供了一種電能表和采集終端檢測方法，采用上述的檢測系統(tǒng)，包括以下步驟：

34、數(shù)據(jù)采集步驟：監(jiān)測終端按照預(yù)設(shè)的時間間隔和采集頻率采集電能表的運(yùn)行數(shù)據(jù)和狀態(tài)信息，經(jīng)過預(yù)處理后通過通信網(wǎng)絡(luò)發(fā)送至中心控制站，所述時間間隔為1分鐘，所述采集頻率為10hz；

35、遠(yuǎn)程監(jiān)控步驟：中心控制站實(shí)時監(jiān)測監(jiān)測終端的運(yùn)行狀態(tài)，通過通信網(wǎng)絡(luò)向監(jiān)測終端發(fā)送控制指令，實(shí)現(xiàn)遠(yuǎn)程控制，接收監(jiān)測終端發(fā)送的狀態(tài)信息，及時發(fā)現(xiàn)異常情況，并觸發(fā)基于智能算法的故障診斷程序；

36、故障診斷步驟：中心控制站利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)對采集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行深度分析，運(yùn)用svm和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法建立故障診斷模型，對故障進(jìn)行診斷，并發(fā)出預(yù)警信息，包括對數(shù)據(jù)進(jìn)行濾波處理、特征提取，然后分別利用svm和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行故障診斷和程度評估；

37、故障程度判別步驟：結(jié)合svm對故障類型的分類結(jié)果和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對故障程度的量化評估，對故障程度進(jìn)行更準(zhǔn)確的判別，并根據(jù)新的數(shù)據(jù)實(shí)時更新判別結(jié)果；

38、故障遠(yuǎn)程調(diào)試步驟：根據(jù)故障診斷和程度判別結(jié)果，中心控制站生成調(diào)試指令發(fā)送給故障設(shè)備，故障設(shè)備執(zhí)行操作后將結(jié)果反饋給中心控制站，中心控制站根據(jù)反饋數(shù)據(jù)利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對調(diào)試效果進(jìn)行評估，并智能調(diào)整后續(xù)的調(diào)試指令，直到故障得到解決或確定需要進(jìn)行現(xiàn)場維修；

39、數(shù)據(jù)存儲步驟：中心控制站將采集到的電能質(zhì)量數(shù)據(jù)、設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)數(shù)據(jù)、故障診斷結(jié)果、調(diào)試指令及反饋數(shù)據(jù)等存儲到數(shù)據(jù)存儲單元中，并定期對數(shù)據(jù)進(jìn)行備份。

40、作為本發(fā)明的一種優(yōu)選技術(shù)方案，所述故障遠(yuǎn)程調(diào)試步驟中，如果神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)評估第一次調(diào)試指令未達(dá)到預(yù)期效果，則中心控制站根據(jù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的建議調(diào)整調(diào)試參數(shù)或嘗試其他調(diào)試方法，生成新的調(diào)試指令并發(fā)送給故障設(shè)備。

41、本發(fā)明具有以下有益效果：

42、檢測效率提升：監(jiān)測終端按特定時間間隔和頻率采集數(shù)據(jù)，中心控制站快速處理分析，故障診斷和調(diào)試流程高效，減少故障檢測與修復(fù)時間，提高整體檢測效率，降低人力與時間成本；

43、遠(yuǎn)程檢控精準(zhǔn)度提高：svm和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法精準(zhǔn)診斷故障類型和程度，結(jié)合corba架構(gòu)通信接口保障數(shù)據(jù)準(zhǔn)確傳輸，減少誤判漏判，為電力系統(tǒng)穩(wěn)定運(yùn)行筑牢根基；

44、系統(tǒng)穩(wěn)定性增強(qiáng)：通信網(wǎng)絡(luò)雙網(wǎng)備份，確保數(shù)據(jù)傳輸穩(wěn)定連續(xù)；故障診斷和調(diào)試機(jī)制及時解決問題，降低設(shè)備故障引發(fā)停電風(fēng)險(xiǎn)，保障電力系統(tǒng)可靠運(yùn)行。

45、當(dāng)然，實(shí)施本發(fā)明的任一產(chǎn)品并不一定需要同時達(dá)到以上所述的所有優(yōu)點(diǎn)。