CN119510883A 一种动态负载电能计量优化方法及系统 （中电华瑞技术有限公司）_第1页
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文档简介

本发明提出了一种动态负载电能计量优化进行离散化处理，得到采样点的电压值和电流态负载特征向量。通过实时采集电压和电流信2S1、利用高精度传感器对动态负载环境下的电压和电流在滤波过程中，对电压和电流信号的统计特性，以及滤波器基于实时监测的结果，制定滤波参数动态调整的规则；将参根据采样点的电压和电流值，对基础参数进行计算，所述基础参3在初步参数提取和频谱特征提取的基础上，根据实所述误差值用于反映实际计量值与理论值之间在电能计量过程中，对动态负载特征向量的变化进行实时监控基于神经网络的学习能力，从历史数据中提取特征向量与电能误差值之间的映射关根据神经网络的输出结果和当前特征向量的变化，对数据采集模块：利用高精度传感器对动态负载环境下的电压和电流信号进行实时采4567值对发电和输电策略进行实时调整，能够确保电力系统在动态负载条件下保持高效运行。应根据信号的频率成分和系统的采样率要求来确定。等间隔采样意味着在每个采样时刻，8术对传感器输出的连续电压和电流信号进行滤波处理，能够有效去除信号中的噪声和干根据动态负载环境下电压和电流信号的特性，对自适应滤波算法进行评估并选决定了滤波算法的选择，以确保算法能够有效地去除噪声并保留信号的主要特征；基于特性分析的结果，选择最适合当前信号特性的自适应滤波算法。常见的自适应滤波算法包括9保了滤波后的信号仍然具有足够的保真度，为后续的数据处理和分析提供了可靠的基础；理的效率和准确性；动态负载特征向量还为电力系统的运行和管理提供了重要的参考信在S21步骤的基础上，对信号进行再次的频谱分析；通过分辨率带宽和滤波器类ar-型-rl在初步参数提取和频谱特征提取的基础上，根据实际应用需求和数据分析的目利用效率的重要指标；通过测量电压和电流波形之间的相位差(θ),可以反映电流相对于电习历史数据中的特征和误差模式。这有助于神经网络更好地理解和适应负载的动态变化，过在线学习不断更新权重和参数。这种数据驱动的优化方式使得系统能够持续学习和改调整发电与输电策略的重要依据；电能误差值反映了当前电力系统在电能计量方面的偏[0042]上述技术方案的效果为：通过实时调整发电机的输出功率和输电线路的负载分值对发电和输电策略进行实时调整，能够确保电力系统

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