电力电能计量与采集网格化融合体系研究与应用

电力电能计量与采集网格化融合体系研究与应用

许战权 胡鑫泉

国网金昌供电公司

摘要:传统的基于卷积高斯窗的电能计量方法忽视了实时有效功率和实时功率因数的有效计算，导致电能计量与采集结果之间存在偏差。构建用于电能计量和收集的网格融合系统。该系统由主控制单元，以太网传输，电能测量和电能测量信息收集组成。功率和阶跃时间计算阶跃时间段内功率调整的功率值，并求和以实现电能测量； RFID电子标签用于收集电能测量信息，内置在电能表中的RFID电子标签包括RFID标签芯片和天线。 RFID标签芯片以无线传输的方式将收集到的信息发送到手持式抄表设备，以实现电能计量信息的收集。实验结果表明，所构建系统的电能计量准确率高达99.4％，平均时间仅为3.6s，可以有效实现电能计量和采集。

关键词:电能计量;计量信息采集;RFID电子标签

1引言

社会生产和生活中电费的收取是基于电力系统收集的电能计量信息。因此，电力系统中电能测量和收集的准确性非常重要。寻找有效的电能测量和获取方法已成为重点研究课题。在该领域中有许多相关研究，并且提出了一种基于卷积高斯窗的电能测量方法。但是，这种方法不能有效地计算实时有效功率和实时功率因数，从而导致测量结果出现偏差。基于射频识别（RFID）的电能测量方法使用RFID电子标签来测量电能以获得更准确的结果，但是电能测量信息的收集并没有明确说明，获得的电能信息收集结果也没有理想的。关于云计算在电力用户用电信息采集系统中的应用研究，主要从大数据的角度解释了电能数据信息采集的全面性。硬件设计存在缺陷，最终收集的电能测量信息与实际值相差甚远。针对上述方法存在的问题，本文从电能测量和测量信息采集两个方面进行研究，构建了电能测量和采集的网格融合系统，并结合了两种方法，实现了电能的网格集成。电力系统中的测量信息。有效高效的采集，与其他类似方法相比，该方法效率更高，误差更低。

2电力电能计量与采集网格化融合体系

2.1总体设计

电能计量和收集网格集成系统的总体架构：主控制单元，以太网传输，电能计量和电能计量信息收集构成系统的主要部分。

（1）主控制单元：MC68332MCU是系统的主控制单元。电能计量，电能信息收集，电能数据显示以及同一芯片CS8900A之间的数据交换均由MC68332MCU实现。

（2）以太网传输设计：采用由CIRRUSLOGIC生产和开发的，符合IEEE802.3标准的10M以太网控制器CS8900A。可以使用小型变压器将控制器连接到所有以太网。具有兼容性强，操作简便的优点。

其中，电能测量部分采用考虑了精确功率因数的电能测量方法，电能获取部分采用基于RFID的电能获取方法来构建电能测量和获取的网格集成系统。下面介绍两种方法。

2.2基于计及精确化功率因数的电能计量方法

电力系统中用户力调电费率hi可通过电力系统中用户实时有效功率Di与实时功率因数cosβi进行获取，根据电力系统中电压与电流采用半波傅里叶算法能够获取Di、cosβi两个参数值。若ΔT=20ms为单个采样周期，在此期间，电力系统中频率、电压以及电流有效值未发生变化，那么单个采样周期内，计及精确化功率因数的等效有功电能量计算方法。

2.3基于RFID技术的电能表数据采集方法

RFID主要由标签和读取器组成，并且这两个设备是无线连接的。具有更高的前向链路容量，它可以提供更远的射频通信范围。将RFID电子标签放置在电能表中，并且RFID标签芯片和天线构成RFID电子标签的主体。 RFID电子标签位于电能表的印刷电路板（PCB）中。它可以使用I2C与电能表的微控制器单元（MCU）传输数据。电能数据信息自动存储；无线数据信息传输是RFID电子标签和手持抄表设备的传输方法。在电子标签寄存器中输出电能计量信息，以实现电能计量信息的收集。将上述考虑了精确功率因数的能量测量算法与基于RFID的能量测量信息收集方法相结合，以构建用于电力和能量测量和收集的网格融合系统。

3实验分析

为了验证本文构建的电能计量和采集并网系统的有效性，以2017年10月10日至19日某城市第二主配电变压器电源系统的运行状态为例。 进行实验分析的案例。 表2中描述了2号主配电变压器的每小时运行数据。表2仅描述了12:00至23:00的运行数据。。

3.1电能计量性能验证

精准率分析：

该系统中的电能计量方法用于计算2017年10月10日至19日的3号主配电变压器的功率调节功率，并与实际结果进行比较。从表3可以看出，本文方法得到的力调节功率值与实际值基本相同，平均值之差为0.02kW·h，可以忽略不计。为了突出该系统的优势，使用该系统中的电能测量方法，基于卷积高斯窗的电能测量方法和基于RFID的电能测量方法来计算该城市的电能。 2主配电变压器从10月10日至19日。比较了三种方法的测量准确率。分析表明，在10月10日至19日期间，本文测量方法的平均准确率为99.4％，其中10月12日的准确率为98.7％。其他日期的准确率均在99％以上，总体趋势相对稳定；基于卷积高斯窗的能量测量方法的平均准确率为97.9％，基于RFID的能量测量方法的平均准确率为96.6％。该方法具有较高的电能计量准确率，但仍低于本文方法。由于本系统中的测量方法使用半波傅里叶算法来计算实时有效功率和实时功率因数，因此其他两种方法获得的测量结果更加准确可靠。

误差分析：

电能测量方法最重要的性能是测量是否准确。以上实验验证了本文方法的准确性。这次，从测量误差的角度评估了本文测量方法的性能。具体方法是：设置谐波间干扰电网。干扰级别为：5％，10％，20％。三种测量方法用于电能测量。为了确保实验结果的可靠性，每种方法都要计算5次。在不同的谐波间干扰下，通过该方法获得的电能测量误差率。从分析可以看出，该方法的测量误差最小，其次是基于卷积高斯窗的电能测量方法，而基于RFID的电能测量方法具有最高的测量误差。分析表明，在10％的谐波间干扰下，本文测量方法的测量误差约为2.3％，第五次实验得到的误差结果基本稳定。基于卷积高斯窗的电能测量方法的测量误差波动较大。最大误差为3.3％，最小误差为2.7％；基于RFID的电能测量方法的测量误差呈线性上升趋势，从3.0％上升到3.7％。以上三组数据表明，加上10次谐波间干扰，本文系统的测量误差仅为2.3％左右，远低于其他两种方法。分析表明，在20％的谐波间干扰下，三种方法的测量误差均增加了。本文系统的测量方法误差在5％左右波动，基于卷积高斯窗的电能测量方法的测量误差约为8.7％，基于RFID的电能测量方法的测量误差也存在波动。约8.7％。从以上数据可以看出，在20％的大谐波间干扰下，本文测量方法的误差仅为5％左右，比其他两种方法降低了约3.7％。由于本系统中基于精确功率因数的电能测量方法中使用的力调节电的计算原理与其他方法之间存在差异，因此计算原理为：基于实时功率获取步长， -时间无电，并有时间。内力调节电能值并将其累加以获得电能测量结果。因此，通过其他方法获得的电能测量结果的误差较小。即使增加了谐波间干扰，该系统中测量方法的测量误差仍然最小。

3.2本文体系运行效率分析

为了验证电能计量和采集网格集成系统的效率优势，将纸质系统，基于智能电表的能源信息计量和采集系统以及基于Zigbee技术的能源信息计量和采集系统应用于电力系统。城市第二主配电变压器的电源系统。开始电能信息收集实验，并记录这三个系统的运行时间。对这三组数据的分析表明，本文中该系统的运行时间约为3.6s，即与其他两个系统相比最短。由于本系统采用RFID电子标签进行能源信息采集，因此RFID电子标签的芯片为MonzaX-2KDura，具有不易丢失存储，运行速度快的优点，电能计量信息的采集时间较短，并且比其他方法更有效。

4结语

本文构建的网格化电能计量采集系统融合了电能计量和电能信息采集的功能。 基于准确功率因数的电能测量方法可以准确地测量电能信息，然后利用基于RFID电子标签的电能数据采集方法采集电能测量结果，实现电能的网格集成 测量和采集。 实验验证表明，所构建系统的平均测量准确率高达99.4％，平均电能采集信息采集时间约为3.6s。 系统的构建为社会生活和工业生产中的电能节省提供了有效的手段。

参考文献

[1]吕伟嘉,翟术然,乔亚男.电力电能计量与采集网格化融合体系研究与应用[J].中国电子科学研究院学报,2018:103-108.

[2]任玮蒙,何义赟,吴轲.计量与采集业务网格化融合体系研究与应用[J].电子技术与软件工程,2018

[3]胡千映.电能计量采集系统的应用与实现研究[J].南方农机,2019:228.