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(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202211331032.0 (22)申请日 2022.10.28 (71)申请人 武汉格蓝若智能技 术股份有限公司 地址 430000 湖北省武汉市东湖新 技术开 发区光谷大道303号光谷 ·芯中心2- 07栋1803-1805室 (72)发明人 饶芳 陈勉舟 陈应林 代洁 任波 (74)专利代理 机构 武汉蓝宝石专利代理事务所 (特殊普通 合伙) 42242 专利代理师 万畅 (51)Int.Cl. G06F 30/27(2020.01) G06N 3/04(2006.01) G06N 3/08(2006.01) (54)发明名称 一种自适应的电流互感器误差 评估方法 (57)摘要 本发明涉及一种自适应的电流互感器误差 评估方法, 包括: 将同一变电站内同一母线上的 各线路CT作为评估群体, 构建各CT个体误差与测 量值节点电流矢量和的物理关系, 得到群体内每 台CT的测量误差, 记为第一误差估计值 ; 建立 个体CT误差评估模型; 基于个体CT 误差评估模型 得到评估群体中各个待评估CT的第二误差估计 值; 采用改进后物理信息神经网络方法, 将第一 误差估计值和第二误差估计值进行融合, 得到第 三误差估计值; 利用误差偏差值, 对第一误差估 计和第二误差估计值进行修正, 自适应地实现了 CT运行误差的实时在线评估。 权利要求书2页 说明书8页 附图2页 CN 115392141 A 2022.11.25 CN 115392141 A 1.一种自适应的电流互感器误差 评估方法, 其特 征在于, 所述 误差评估方法包括: 步骤1, 将同一变电站内同一母线上的各线路CT作为评估群体S, 根据基尔霍夫电流定 律, 构建各CT个体误差与测量值节点电流矢量和的物理关系, 利用数学 处理方法, 得到群体 内每台CT的测量 误差, 记为CT的第一 误差估计值 ; 步骤2, 利用离线建模、 在线训练的方式, 建立个体CT误差评估模型; 所述个体CT误差评 估模型的输入为CT的多维特征参量, 输出为CT的第二误差估计值 ; 基于所述个体CT误 差评估模型得到所述评估群 体S中各个待评估CT的第二 误差估计值 ; 步骤3, 采用改进后物理信息神经网络方法, 将 所述第一误差估计值 和所述第二误 差估计值 进行融合, 得到第三 误差估计值 ; 步骤4, 分别计算第一误差估计值 、 第二误差估计值 与第三误差估计值 之 间的误差偏差值 和 ; 利用所述误差偏差值 和 , 对所述第一误差估计值 和所述第二 误差估计值 进行修正, 自适应实现CT运行误差的在线评估。 2.根据权利要求1所述的误差 评估方法, 其特 征在于, 所述 步骤1包括: 步骤101, 实时获取并筛选变电站同一节点下的各线路CT的稳定段的电流测量值, 构建 监测数据集; 步骤102, 根据基尔霍夫电流定律, 构建所述监测数据集中目标CT的电流测量值以及误 差与其他CT的电流测量 值以及误差的关系式; 步骤103, 以所述目标CT 的目标相电流数据与额定变比计算目标CT 的电流真值作为电 流基准值 ; 在所述监测数据集中选取任一线路的CT的三相电流数据进行状态评估, 将 电流数据为 正常状态时对应的CT和相分别作为目标CT和目标相; 步骤104, 将所述监测数据 集中除目标CT外的其它CT的电流测量值作 为输入, 将所述电 流基准值 作为输出, 训练LAPO ‑RBF神经网络得到LAPO ‑RBF神经网络模型; 步骤105, 利用所述LAPO ‑RBF神经网络模型得到各个所述待评估CT的所述电流基准值, 根据所述电流基准 值计算各个所述待评估CT的第一 误差估计值 。 3.根据权利要求2所述的误差 评估方法, 其特 征在于, 所述 步骤102中 得到的所述关系式为: (10) (11) 、 接 近 于 0 , n 为 线 路 条 数 , m 表 示 A 、B 或 C 相 ,权 利 要 求 书 1/2 页 2 CN 115392141 A 2为测量值的电流实部, 为测量值的电流虚部, 为各线路电流测量 值, 为相应的比值差, 为相应的相位差 。 4.根据权利要求1所述的误差评估方法, 其特征在于, 所述步骤2中的所述多维特征参 量包括: 工况参 量、 电磁参 量和环境 参量。 5.根据权利要求1或4所述的误差 评估方法, 其特 征在于, 所述 步骤2包括: 步骤201, 获取离线检测过程中的各个CT的多维特征参量构建离线数据集; 基于所述离 线数据集训练AN N模型得到预训练模型; 步骤202, 获取在线检测过程中的各个CT的多维特征参量, 根据CT的电流值的范围构造 各个分段 数据集; 步骤203, 将各个分段数据集分别输入各个所述预训练模型进行训练, 得到各个CT的电 流值的范围对应的各个所述个 体CT误差 评估模型; 步骤204, 将所述待评估CT 的在线监测数据输入其电流值所在分段对应的所述个体CT 误差评估模型, 所述个 体CT误差 评估模型输出 该待评估CT的第二 误差估计值 。 6.根据权利要求1所述的误差评估方法, 其特征在于, 所述步骤3中采用改进后物理信 息神经网络的方法得到误差 评估值的融合模型; 所述融合模型的输入特征量为: , 输出特征量为: ; 为待评估CT的第三 误差估计值。 7.根据权利要求1或6所述的误差评估方法, 其特征在于, 所述融合模型的构建过程包 括: 通过全连接神经网络来逼近函数, 利用自动微分技术, 求出偏微分方程残差和初边值 残差约束, 并将其作为正则项放入损失函数中, 利用变色龙算法获得神经网络连接权重参 数W和偏微分方程物理参数b。 8.根据权利要求1所述的误差评估方法, 其特征在于, 所述步骤4中对所述第一误差估 计值 和所述第二 误差估计值 进行修正的过程包括: 当具备群体评估条件时, 得到所述待评估CT的误差 评估值 ; 当不具备群体评估条件时, 得到所述待评估CT的误差 评估值 。权 利 要 求 书 2/2 页 3 CN 115392141 A 3
专利 一种自适应的电流互感器误差评估方法
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