摘要：为提升电网交易数据的可靠性,针对当前电力测量仪表计量误差校正方法由于计量数据误差检定能力较差,导致误差校正结果与理想结果相差较大的问题,设计基于人工智能技术的电力测量仪表计量误差校正方法。使用T分布检测方法构建电力测量仪表计量误差检定模型,确定误差数据的类型。根据人工智能技术中的EM-KF原理,结合误差数据类型与特征,完成计量数据误差校正。构建电力测量仪表校正实验环节,通过多环境、多实验条件的测定,确定新型误差校正方法使用后所得数据与理想数据较为贴近,此方法使用效果较好。

摘要：针对现有电力测量仪表短路故障诊断方法存在的诊断精准度低的问题,利用人工智能技术实现故障自动化诊断方法的优化设计。根据各个短路故障类型的原理和特征,设置电力测量仪表短路故障诊断依据。根据电力测量仪表的内部组成元件以及电路连接情况,构建等效模型。自动化采集电力测量仪表实时低电压和电流数据,利用人工智能技术中的神经网络算法,提取运行数据特征。最终通过与设置诊断依据的匹配,输出包含故障运行参数和短路故障类型的诊断结果。通过性能测试实验得出结论:与传统诊断方法相比,设计短路故障自动化诊断方法的故障参数误差更小,短路故障类型诊断正确率更高,即设计故障自动化诊断方法在精准性能方面更加具有优势。

摘要：常规的电力测量仪表计量误差校正方法以误差来源检测为主,根据检定权值校正的误差仍高于误差限值,影响电力测量仪表的正常运行。因此,设计了基于小波变换的电力测量仪表计量误差校正方法。核定电力测量仪表计量的动态误差,通过分析电力测量仪表计量的动态负荷特征,判断动态误差的校正条件。基于小波变换构建电力测量仪表计量误差校正模型,选取不同的小波基,对电力测量仪表计量误差进行小波变换,得到计量误差的能量集中特性,从而实现误差的有效校正。采用对比实验,验证了该方法的误差校正效果更佳,能够应用于实际生活中。

摘要：本文讨论了一种三相电压电流谐波测量仪,它能够完成电网谐波的实时监测和长时间的统计记录,并具有多种通信方式上传数据。文中以LPC210x微处理器为核心处理单元,对仪表的工作原理和嵌入式软件设计做了深入的分析研究,设计了小型的任务调度程序,并应用于电网分析仪系统中。