基于人工智能技术的电能计量装置状态检修的研究
发布时间：2021-03-01 03:50
电能计量工作由于直接影响电力企业的部分收益,因此对于供电企业来说意义重大。而且,精准的计量也是实现电力企业与用户双方信任建设的基础。现阶段,电力市场在蓬勃发展的背后也对电能计量相关工作提出了更高的管理要求,必须保证电能计量装置的准确、可靠计量。同时随着用户数量不断增长,供电范围不断扩大,持续增加的工作量直接导致了运维管理人员与需要维护的电能计量装置设备规模不成比例,现有的人员配备无法兼顾如此庞大数量的电能计量设备;另外,随着用户的经济意识逐渐加强,其对于电网运行设备的计量准确度的要求也在逐步提高,这一切除了依靠提高计量管理工作水平是不够的,还需要从根本上依靠科技的进步和发展才能实现。目前,各种计算机操作系统、数据库技术、云计算功能和飞速发展,特别是互联网网络技术广泛的应用,我们在计量管理方面有更多的自由来选择新的技术手段以促进管理水平的提升。论文在介绍了电能计量装置状态检修技术的研究背景及意义,对比分析了国内外设备状态检修技术差别的基础上,介绍了电能计量装置系统的基本概念和主体架构,接着详细分析并设计了人工智能技术应用于电能计量装置运行状态检修的实现方法,并以广州供电局的计量自动化系统...
【文章来源】：华南理工大学广东省 211工程院校 985工程院校 教育部直属院校
【文章页数】：64 页
【学位级别】：硕士
【文章目录】：
摘要
Abstract
第一章 绪论
1.1 研究背景及意义
1.2 国内外研究现状及分析
1.3 本文研究内容
第二章 电能计量装置系统
2.1 电能计量装置
2.2 电能计量装置异常原因及分析
2.3 电能计量自动化系统
2.3.1 计量自动化系统概况
2.3.2 物理架构
2.3.4 软件架构
2.3.5 计量自动化系统功能要求
2.4 电能计量装置状态检修的概念
2.5 本章小结
第三章 基于纵横交叉算法的电能计量装置状态检修技术研究
3.1 概述
3.2 横向交叉搜索机制
3.3 纵横向交叉搜索机制
3.4 算法流程与结构
3.5 纵横交叉算法在电能计量装置状态检修中的应用
3.5.1 灰色预测模型（GM（1,1）模型）
3.5.2 纵横交叉优化神经网络模型
3.5.3 纵横交叉优化灰色模型算法（CSOGM）
3.5.4 CSOGM在电能计量装置状态检修中的应用
3.5.5 案例分析
第四章 基于BP神经网络的电能计量装置状态检修技术研究
4.1 BP神经网络在电能计量装置状态检修技术中的研究
4.2 BP神经网络在电能计量装置状态检修技术中的应用
4.2.1 研究目的
4.2.2 研究对象
4.2.3 研究方法
4.2.4 研究过程与分析
4.2.5 分析结果
4.2.6 研究结论
结论与展望
参考文献
附录
致谢
附件
【参考文献】：
期刊论文
[1]浅析电能计量装置异常接线[J]. 李露鑫. 中国电业(技术版). 2015(07)
[2]谐波背景下电能计量系统的计量误差分析[J]. 杨金涛,乐健,汪妮,刘开培. 电力系统自动化. 2015(13)
[3]基于灰色GM（1,1）模型的电能计量异常分析及判断[J]. 王涓,吴旭鸣,尤鋆,郁浩,郑建勇. 电力需求侧管理. 2015(03)
[4]微网用户短期负荷预测相似日选择算法[J]. 张玲玲,杨明玉,梁武. 中国电力. 2015(04)
[5]短期负荷预测中考虑积温效应的温度修正模型研究[J]. 高赐威,李倩玉,苏卫华,李扬. 电工技术学报. 2015(04)
[6]短期负荷预测中气象因素的大数据分析[J]. 李冰洁,陈哲,牛东晓. 科技和产业. 2015(01)
[7]海量数据下的电力负荷短期预测[J]. 张素香,赵丙镇,王风雨,张东. 中国电机工程学报. 2015(01)
[8]一种新的数字电能表校验仪设计[J]. 张英,秦涛,程昱舒. 现代电子技术. 2014(13)
[9]冲击性负荷对电能计量设备的影响分析[J]. 冯波,任鹏,张璇,耿建坡,孙冲,马红明,石振刚,董娟. 河北电力技术. 2014(03)
[10]应用皮尔逊相关系数算法查找异常电能表用户[J]. 王涓,吴旭鸣,王爱凤. 电力需求侧管理. 2014(02)
硕士论文
[1]电能计量装置运行状态管理系统的设计与实现[D]. 向斌.电子科技大学 2013
[2]电能表校验及误差调整的研究[D]. 林子午.大连理工大学 2012
[3]基于时间序列的电力系统短期负荷预测研究[D]. 万志宏.华南理工大学 2012
[4]基于支持向量机的电力系统短期负荷预测[D]. 冷北雪.西南交通大学 2010
[5]电能计量系统综合误差研究及其应用[D]. 李守民.天津大学 2009
[6]电能计量装置异常接线自动校验系统[D]. 刘会生.太原理工大学 2008
[7]三相电能计量系统防窃电技术研究[D]. 孙洪波.重庆大学 2003
本文编号：3056918
【文章来源】：华南理工大学广东省 211工程院校 985工程院校 教育部直属院校
【文章页数】：64 页
【学位级别】：硕士
【文章目录】：
摘要
Abstract
第一章 绪论
1.1 研究背景及意义
1.2 国内外研究现状及分析
1.3 本文研究内容
第二章 电能计量装置系统
2.1 电能计量装置
2.2 电能计量装置异常原因及分析
2.3 电能计量自动化系统
2.3.1 计量自动化系统概况
2.3.2 物理架构
2.3.4 软件架构
2.3.5 计量自动化系统功能要求
2.4 电能计量装置状态检修的概念
2.5 本章小结
第三章 基于纵横交叉算法的电能计量装置状态检修技术研究
3.1 概述
3.2 横向交叉搜索机制
3.3 纵横向交叉搜索机制
3.4 算法流程与结构
3.5 纵横交叉算法在电能计量装置状态检修中的应用
3.5.1 灰色预测模型（GM（1,1）模型）
3.5.2 纵横交叉优化神经网络模型
3.5.3 纵横交叉优化灰色模型算法（CSOGM）
3.5.4 CSOGM在电能计量装置状态检修中的应用
3.5.5 案例分析
第四章 基于BP神经网络的电能计量装置状态检修技术研究
4.1 BP神经网络在电能计量装置状态检修技术中的研究
4.2 BP神经网络在电能计量装置状态检修技术中的应用
4.2.1 研究目的
4.2.2 研究对象
4.2.3 研究方法
4.2.4 研究过程与分析
4.2.5 分析结果
4.2.6 研究结论
结论与展望
参考文献
附录
致谢
附件
【参考文献】：
期刊论文
[1]浅析电能计量装置异常接线[J]. 李露鑫. 中国电业(技术版). 2015(07)
[2]谐波背景下电能计量系统的计量误差分析[J]. 杨金涛,乐健,汪妮,刘开培. 电力系统自动化. 2015(13)
[3]基于灰色GM（1,1）模型的电能计量异常分析及判断[J]. 王涓,吴旭鸣,尤鋆,郁浩,郑建勇. 电力需求侧管理. 2015(03)
[4]微网用户短期负荷预测相似日选择算法[J]. 张玲玲,杨明玉,梁武. 中国电力. 2015(04)
[5]短期负荷预测中考虑积温效应的温度修正模型研究[J]. 高赐威,李倩玉,苏卫华,李扬. 电工技术学报. 2015(04)
[6]短期负荷预测中气象因素的大数据分析[J]. 李冰洁,陈哲,牛东晓. 科技和产业. 2015(01)
[7]海量数据下的电力负荷短期预测[J]. 张素香,赵丙镇,王风雨,张东. 中国电机工程学报. 2015(01)
[8]一种新的数字电能表校验仪设计[J]. 张英,秦涛,程昱舒. 现代电子技术. 2014(13)
[9]冲击性负荷对电能计量设备的影响分析[J]. 冯波,任鹏,张璇,耿建坡,孙冲,马红明,石振刚,董娟. 河北电力技术. 2014(03)
[10]应用皮尔逊相关系数算法查找异常电能表用户[J]. 王涓,吴旭鸣,王爱凤. 电力需求侧管理. 2014(02)
硕士论文
[1]电能计量装置运行状态管理系统的设计与实现[D]. 向斌.电子科技大学 2013
[2]电能表校验及误差调整的研究[D]. 林子午.大连理工大学 2012
[3]基于时间序列的电力系统短期负荷预测研究[D]. 万志宏.华南理工大学 2012
[4]基于支持向量机的电力系统短期负荷预测[D]. 冷北雪.西南交通大学 2010
[5]电能计量系统综合误差研究及其应用[D]. 李守民.天津大学 2009
[6]电能计量装置异常接线自动校验系统[D]. 刘会生.太原理工大学 2008
[7]三相电能计量系统防窃电技术研究[D]. 孙洪波.重庆大学 2003
本文编号：3056918
本文链接：https://www.wllwen.com/kejilunwen/rengongzhinen/3056918.html
