一、高压电能计量装置特殊接线及其分析（论文文献综述）
魏海斌,张慧祥,郑心城,蒋涵,郭清华[1]（2021）在《低压电能表反向走字异常分析》文中指出文章首先对国内电能表反向走字异常情况进行总结,之后对低压计量情况下造成电能表反向走字异常的各类原因进行分析,针对不同原因给出相应的反向电量产生机理。在此基础上,给出一套低压反向走字异常现场排查流程,用于指导现场计量故障排查工作。最后,结合现场工程实例对几种典型的低压反向走字原因进行剖析,挖掘造成计量异常根本原因,便于后续计量异常处理工作。
刘星玉[2]（2021）在《基于深度学习的配电网非技术损失检测方法研究》文中提出非技术损失（Non-technical Losses,简称NTL）主要包括由窃电、仪表故障、测量误差等原因造成的未核算的电量之和。非技术损失不仅给电力公司造成经济损失,还给社会带来安全隐患。传统的非技术损失检测方法效率低,准确率不高,且费时费力。而且,各种高科技智能设备被非法用于窃电,给非技术损失的检测工作带来了新挑战。随着智能电表的普及,用电数据出现爆发式的增长,将电力大数据与数据挖掘技术相结合,从用电数据当中挖掘有效信息,研究出精准有效的配电网非技术损失检测方法,具有重大意义。本文主要对配电网非技术损失的检测方法进行了研究。首先对获取到的用户用电数据样本进行预处理:主要针对数据存在的噪声和缺失问题,进行数据处理。然后对用电特征进行了提取:基于电力用户的日常用电数据,提取出电压不平衡率、电流不平衡率、单相功率不平衡率和三相功率不平衡率的用电特征。最后,利用支持向量机（Support Vector Machines,SVM）算法,将粒子群优化算法（Particle Swarm Optimization,PSO）与BP（Back Propagation）神经网络和长短期记忆（Long ShortTerm Memory,LSTM）神经网络相结合,构建了SVM模型,提出了基于PSO-BP神经网络的检测模型和基于PSO-LSTM神经网络的检测模型,来实现对配电网非技术损失的检测。利用Python语言对本文中设计的模型进行编程实现,并利用收集到的数据进行实例验证。根据实验结果分析,发现PSO算法提升了BP神经网络和LSTM神经网络模型的检测效果,基于PSO-LSTM神经网络的检测模型对非技术损失的检测具有更好的效果,且这些模型都能够较为准确地实现对非技术损失的检测。
邝萌[3]（2021）在《基于Stacking集成学习的窃电检测方法研究》文中进行了进一步梳理随着社会经济增长步伐的加快,用电需求在不断的扩增,电网架构也日趋复杂,为了进一步规范市场供电秩序,维护公平与和谐的用电环境,需要对用电情况进行稽查,其难点在于对窃电行为的识别,它不仅会对电网计量的公平性产生影响,也会对电网的主干架构造成威胁。本文以用电数据为基础,探寻一种与窃电行为实际特征相切合并且高效精确的窃电检测方法,对保障电力企业中的智慧用电管理意义重大。研究内容分为以下三点:（1）针对如何从大量的用电数据中提取窃电特征问题,本文采用数据分析的方法,分析常见窃电行为所导致的电压、电流等相关电气参量的变化,选取正常用户与窃电用户之间电气特征参量的差异作为窃电行为的判别特征,包括三相电流不平衡率、电压不平衡率、额定电压偏移度、功率因数,这为下文窃电检测方案提供检测指标和特征基础。（2）针对本文采用的用电数据样本量大且存在正常用电样本与窃电样本不平衡的特点,在采用单分类算法进行预测时,正确率到达一定水平就会进入瓶颈期,继续优化该算法难度较高。现从集成学习的角度出发,引入基于Stacking集成学习的窃电检测方法。首先,针对用电数据的特征引入KNN、SVM、DTree三种经典的单分类算法作为Stacking集成学习方法的学习器,并分别建立基于Stacking集成学习方法与三个单分类算法的分类模型;其次,为了验证Stacking集成学习方法用于窃电检测的有效性,加入RF、Ada Boost两种集成算法进行分类效果对比验证;最后,采用量子遗传算法（QGA）搜索Stacking集成学习方法中三个经典算法的超参数,并以云南省某地的用电数据进行仿真验证,与未经QGA优化的方法相比,正确率提高了8.7%。（3）从数据平衡化的角度出发,将FCM聚类与SMOTE过采样方法结合用于用电数据平衡化处理,引入了基于F-SMOTE和Stacking集成学习的窃电检测方法。首先,针对SMOTE算法处理不平衡数据时容易产生正负样本数据边界模糊问题,采用FCM聚类方法找出窃电样本的类簇质心;其次,在窃电样本质心与窃电样本的连线上进行SMOTE插值,构造相对平衡的用电样本,并将其作为Stacking集成学习模型的输入。最后以云南省某地的用电数据进行验证,与未经FCM聚类算法对数据作预处理的方法相比,正确率提高了3.3%。
王川[4]（2020）在《基于配网线路同期线损计算的配网线路线损管理》文中研究表明随着社会用电需求的逐年增长,配网运行管理的精细化需求日渐提高,供电企业对中压配网线路的线损管理重视程度得到增强,从供电质量角度出发,降低中压配网线路线损可以提高配网线路的供电质量,使用户得以使用更加稳定、更加优质的电能;从企业利益角度出发,降低中压配网线路线损可以减少企业损失,变相提高售电量,提高企业效益。因此,无论是从经济角度,还是从电能质量角度,在配网精益化管理的内容中,配网线路损耗管理的重要性日渐提高。国家电网公司全力推进“四分”线损管理,结合10千伏分线同期线损管控需求,论文完成了复杂配电网10千伏关口优化配置与多源数据融合的中压配电网关键损耗环节精准辨识技术研究,设计研制了新型的一二次融合移动式计量装置:按照网格化体系和目标网架固有特性,提出了基于目标网架的复杂电缆网和架空网的网格划分方法,形成了关口建设改造需求;提出了基于可观加权线损最大化和关口建设成本最小的分阶段关口优化配置方法;制定了关口配置原则和四种典型配置模式,有效指导规范了国家电网公司10千伏分线线损关口建设改造工作。论文提出了多源海量线损数据融合架构体系,提出了多源信息融合分析方法,分析了中压配电网线损多维度精准辨识。建设完成扬州10千伏分线线损精益化管理示范区,为配电网10千伏分线线损管控和精细化降损提供实践依据,促进了 10千伏分线管理模式在国家电网公司推广应用和配电网精细降损工作的高效开展。
李梦[5]（2020）在《配网一二次融合背景下高压电能计量设备检定系统研究》文中提出配网一二次融合后,国家电网公司将高压电能计量设备作为精细化调度的重要手段,其准确度不仅影响电力公司的经济效益和决策,且影响用户交易的公平公正。目前计量设备的误差检定与校准,主要通过低压状态下的理论计算综合误差的方式来间接评估高压电能计量设备的整体误差,这种低压状态下的实现方式不符合实际工况,无法精确评价高压电能计量设备的整体电能计量性能。近些年,高压电能计量设备的整体误差校验技术虽取得了一定的进步,但仍存在检定时标准电流互感器在高压状态下产生泄漏电流的问题,影响电流互感器的准确度,使检定与校准失去可信度。本文对传统的高压电能计量设备误差检定方法作了比较分析,提出等电位检定消除泄漏电流的方案和新的检定系统设计方案,研制了一款高压电能计量设备误差检定样机。具体工作如下:设计了基于DSP的三相程控功率源。为了提高输出精度,采用DDS技术和16位高速高精度DAC方式实现,可输出极低波形失真度的高精度高次谐波。为了实现DAC对外部同步触发脉冲的同步跟踪,通过系统内建的DDS频率微调机制实现锁相功能。为了输出高压交直流,采用驱动MOSFET方式放大电压和功率,采用直接电阻取样反馈的方式放大电流。设计了高压等电位电能标准系统。通过采用增加一个以一次侧为参考电位的二次绕组的双二次绕组双极电压互感器,实现可提供高压电位参考的标准电压互感器。通过采用双铁芯,励磁电流提取补偿技术的宽量程零磁通比例变换器,实现具有多变比功能的标准电流互感器。通过基于BF609核心板及高精度AD7608同步采样模数转换器的高压电能采集模块实现计算标准实时电能。由LoRa无线通信方式将标准实时电能送至综合控制单元与被检定高压电能计量设备电能比较计算整体误差值。在带有Windows操作系统的工控机上,通过Qt对综合控制单元进行人机交互界面设计,并将研制的检定系统样机对高压电能表进行测试与验证,结果表明等电位检定的方案,可消除泄漏电流,实现了无泄漏电流的电能检定系统对高压电能计量设备进行整体误差检定。
马玉莹[6]（2019）在《基于量测数据分析的智能电表运行误差远程估计》文中认为智能电表是智能电网的重要组成部分,其计量结果直接关系到电网安全及双方贸易结算是否公平合理,所以判定智能电表的运行误差尤为重要。现有校验模式工作强度高、检定周期长、管理效率低下,难以满足智能电表状态检修和更换的要求。为了确保计量的准确性,探寻一种高效精准的智能电表运行误差远程估计方法尤为重要。论文采用大数据分析技术,提出一种基于量测数据分析的智能电表运行误差远程估计方法,论文具体工作如下:（1）对用电信息采集系统及采集对象进行分析,梳理了智能电表运行状态量测数据特点及主要业务应用;给出了对智能电表运行异常数据的识别与修复以及相近运行状态量测数据聚类方法,为智能电表运行误差远程估计提供高质量的数据源。（2）建立了专变用户智能电表运行误差远程估计理论模型;结合单遗忘因子递推最小二乘算法在实际应用中所存在的局限性,提出了一种基于双遗忘因子的估计方法,该方法基于实际用电数据的特点以及需要估计参数的特性,引入了动态双遗忘因子递推最小二乘方法,利用实时信息对估计结果进行反复修正,能适应多参数估计中变化速度不同的情况,并且通过算例仿真验证了方法的有效性。（3）考虑典型居民配电台区采集数据的特点建立了智能电表运行误差远程估计的理论模型,运用扩展卡尔曼滤波算法进行配电线损率的动态估计,并运用限定记忆递推最小二乘算法进行智能电表运行误差的实时动态估计,由此建立了配电线路损耗率与智能电表运行误差的联合估计方法,并且从多角度验证了所提估计方法的具有较高的精准度。
秦腾[7]（2019）在《分布式光伏发电接入配电网影响的实测与仿真分析》文中认为过度依赖化石能源造成的环境污染和气候变化,推动着对于解决世界能源可持续发展的探讨和研究,可再生清洁能源的开发利用技术突飞猛进。“巴黎协定”表明,充分利用可再生清洁能源,促进能源生产和利用方式的转变已经成为我国乃至众多国家的发展战略。在我国“十三五”规划的新形势下,我国能源发展的重点和主要矛盾已经不再是扩能保供,而是转向如何提高能源发展的质量和效益,规划重点从保供应转到了增效益。而分布式发电技术作为新型发电技术之一,其发展趋势已经势不可挡,高低压配电网的设计规划、运行维护和调度控制的理念、方式都要进行更新换代以适应新型发电技术的要求。因此分布式发电技术将成为未来研究的关键,深入探讨分布式发电具有重大意义。本文针对大规模光伏分布式接入低压配电网带来的问题,分析了分布式光伏发电接入对配电网影响及接入方案研究现状,结合实际工作经验,综合分析了目前研究存在的不足。阐述了分布式光伏发电的基本原理结构、优缺点及当前接入低压配电网的电量消纳模式和典型接入方式。针对每种消纳模式和接入方式的特点进行了分析,然后结合模拟算例重点分析了分布式光伏发电接入对低压配电网在电压质量、台区线损、继电保护、电网规划改造、安全和可靠性等方面的影响,并根据分析分别选取某县区供电区域内包含分布式光伏电源的多个不同的低压配电网典型实例,进行了有针对性的数据测量,结合大量的实测数据对影响程度进行对比分析和验证总结,并根据实际工作需求提出了合理建议。研究成果为今后低压配电网中分布式光伏发电并网工作提供更加准确的参考与依据;应用新的技术,制定相应的管理措施,促进大量分布式光伏接入配电网,在光伏发电功率充分消纳的同时,有利于配电网能够安全稳定运行和效益的最大化。
王迪[8]（2019）在《电力用户电能追补方案分析》文中提出计量异常通常意味着供电企业的供售电量不平衡,大多数情况均为异常期间电量少计,因此,合理把控好异常恢复后的电量追补环节,是保证供用电企业双方经济利益以及避免国有资产流失的重要举措。由此,本文主要探讨某供电公司辖区内发生10kV电力用户电能计量异常情况,并提出电能追补方案,以期为电能追补提供参考。
吕德勇[9]（2019）在《基于STM32的单相智能电能表设计》文中研究表明随着国家智能电网建设的不断推进,尤其是在国家电网提出建设“泛在电力物联网”后,窄带物联网（Narrow Band Internet of Things,NB-IoT）无线通信成为了智能电表的重要研究方向,对智能电表的深入研究与设计具有重大的现实意义以及广阔的市场空间。本文中的单相智能电能表采用了“专用计量芯片+MCU+NB-IoT”的组合方式,以STM32作为主控芯片、以ATM90E26作为电能计量芯片,以BC-95作为NB-IoT无线通信芯片,具有高精度、低功耗的特点,且有效改善了数据传输控制的可靠性,基于蜂窝移动网络,符合建设“泛在电力物联网”的发展趋势。针对当前市场上部分智能电表还不具备在线升级功能,本文在软件部分设计了远程升级子程序,工作人员在主站就可以完成对智能电表的远程升级。与同类产品相比,本设计方案中的电路安全可靠,电能表的总体性能稳定,具有非常广阔的市场前景以及应用价值。首先,介绍了本文的研究背景及意义,并且分析了国内外智能电表的发展现状及趋势。其次,对单相智能电能表的工作原理以及整体方案设计进行了研究。然后,对智能电表硬件设计进行介绍,给出了硬件设计的总体结构框图,并对主要功能模块电路原理图的设计思路及作用等进行了详细分析。基于硬件电路设计,随后介绍了软件设计的总体架构及开发环境,并且以流程示意图的形式对软件的主程序及部分子程序设计进行了分析。最后,按照国家能源局发布的单相智能电能表技术规范中的试验要求,通过试验测试平台,对本文中的单相智能电能表进行了NB-IoT通信验证、远程升级验证、功耗测试及部分准确度试验。试验结果表明,本文中的单相智能电表符合设计规范要求。
庞渝基[10]（2019）在《配电网单相接地故障对电能计量的影响研究》文中提出电能作为人类生活中重要能源,其计量结果是供用电双方电费结算重要依据,其计量数据的准确性及合理性直接影响到供用电双方经济利益及交易公平性。随着我国深化电力体制改革和确保电力交易公平公正发展趋势,对电能计量工作提出了新要求,电能计量准确性与公平性的研究是电力系统中重要研究课题之一。由于在单相接地故障下带电运行期间,配电网出现了电能计量失准,该情况影响了电力交易公平公正。所以,论文针对配电网单相接地故障对电能计量的影响进行了研究,研究内容和结果为分析该工程实际问题和解决该工程实际应用问题提供了坚实依据。具体研究内容如下:（1）针对工程实际中计量用电磁式互感器因单相接地故障而在故障下出现误差超标进而影响电能计量准确性的顾虑,就单相接地故障对互感器误差的影响进行了研究,研究表明单相接地故障不会对互感器误差造成明显影响,解除了该工程应用顾虑。（2）针对目前国内配电网计量用电压互感器主要采用的接线方式,通过理论分析和仿真计算,研究了在单相接地故障下配电网带电运行期间,电能计量装置中电压互感器采用不同接线方式时电能计量的准确性,得出变电站出线侧采用V/v接线方式会造成电能计量失准的结论,并针对该结论提出了一些关于配电网电能计量装置选用注意事项,具有一定工程指导价值。（3）针对供电企业与专线供电用户之间电能计量方案在单相接地故障下的公平性,对单相接地故障前后故障线路损耗变化机理进行分析,对配电网针对该类电力用户电能计量方案进行了阐述,将该计量方案结合线损变化的结论对电能计量方案公平性进行了分析,得出了该计量方案会因单相接地故障造成对用户少计电能的结论,并提出供电企业与专线供电用户之间电能计量方案应考虑配电网单相接地故障下带电运行的特殊情况,具有一定工程指导和参考价值。（4）为了验证理论分析和仿真计算正确性,搭建了实际物理模型的试验平台。在实际试验中,对配电网单相接地故障下,电流和电压互感器进行误差测量,对电压互感器采用不同接线方式下电能计量数据结果进行对比。试验结果表明了理论分析和仿真计算的正确性,从而进一步证明了研究内容和结论的正确性与有效性,为相关工程实际应用和工程疑问解答奠定了坚实依据。
二、高压电能计量装置特殊接线及其分析（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、高压电能计量装置特殊接线及其分析（论文提纲范文）
（2）基于深度学习的配电网非技术损失检测方法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 传统检测方法 |
| 1.2.2 基于数据挖掘的检测方法 |
| 1.3 论文结构与安排 |
| 第二章 配电网非技术损失分析 |
| 2.1 用电信息采集系统 |
| 2.2 配电网非技术损失常见原因 |
| 2.2.1 电能表计量故障 |
| 2.2.2 窃电 |
| 2.3 数据处理 |
| 2.3.1 数据收集 |
| 2.3.2 数据预处理 |
| 2.3.3 用电数据特征提取 |
| 2.4 模型评价指标 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 基于支持向量机的检测方法研究 |
| 3.1 支持向量机 |
| 3.2 基于支持向量机的检测模型 |
| 3.3 实验结果 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 基于PSO-BP神经网络的检测方法研究 |
| 4.1 BP神经网络 |
| 4.1.1 神经单元 |
| 4.1.2 BP神经网络原理 |
| 4.2 粒子群优化算法 |
| 4.3 基于PSO-BP神经网络的检测模型 |
| 4.4 实验结果 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 基于PSO-LSTM神经网络的检测方法研究 |
| 5.1 LSTM神经网络 |
| 5.2 基于PSO-LSTM神经网络的检测模型 |
| 5.3 实验结果 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 全文总结 |
| 6.2 工作展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士期间取得的成果 |
（3）基于Stacking集成学习的窃电检测方法研究（论文提纲范文）
| 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 |
| 1.2.1 窃电检测方法研究现状 |
| 1.2.2 不平衡数据处理方法研究现状 |
| 1.3 本文主要研究内容及创新点 |
| 第二章 基于电气参量的窃电行为特征分析 |
| 引言 |
| 2.1 高压计量装置工作原理 |
| 2.2 常见窃电方式分析 |
| 2.2.1 欠压法 |
| 2.2.2 欠流法 |
| 2.2.3 移相法 |
| 2.2.4 扩差法 |
| 2.2.5 高科技窃电法 |
| 2.3 窃电行为的特征分析与选择 |
| 2.3.1 电压特征 |
| 2.3.2 电流特征 |
| 2.3.3 功率因数特征 |
| 2.4 用电数据预处理 |
| 2.4.1 数据过滤 |
| 2.4.2 数据缺失值处理 |
| 2.4.3 数据归一化处理 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 基于Stacking集成学习的窃电检测方法研究 |
| 引言 |
| 3.1 算法原理介绍 |
| 3.1.1 支持向量机 |
| 3.1.2 K近邻算法 |
| 3.1.3 决策树 |
| 3.1.4 集成学习方法 |
| 3.2 性能评价指标 |
| 3.3 实验设计 |
| 3.3.1 实验环境与参数设置 |
| 3.3.2 对比实验设计 |
| 3.4 实验结果与分析 |
| 3.4.1 数据集描述 |
| 3.4.2 实验对比分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 基于F-SMOTE和 Stacking集成学习窃电检测方法研究 |
| 引言 |
| 4.1 不平衡数据集的概述 |
| 4.2 SMOTE算法和FCM算法简介 |
| 4.2.1 SMOTE算法 |
| 4.2.2 模糊C均值聚类算法 |
| 4.3 基于FCM和 SMOTE的不平衡数据处理方法 |
| 4.4 实验结果与分析 |
| 4.4.1 数据集描述 |
| 4.4.2 实验对比分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 总结与展望 |
| 5.1 总结 |
| 5.2 展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 附录 A(攻读学位期间发表论文目录) |
（4）基于配网线路同期线损计算的配网线路线损管理（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 研究意义 |
| 1.3 本文主要的研究内容和目标 |
| 1.4 研究思路和方法 |
| 第二章 复杂配电网10千伏线损关口优化配置技术 |
| 2.1 新型10千伏分线线损计量装置设计研制 |
| 2.1.1 总体设计 |
| 2.1.2 一体化电子互感器设计 |
| 2.1.3 三段可调U型结构设计 |
| 2.1.4 高压直接取能设计 |
| 2.1.5 数据采集与通信单元设计 |
| 2.1.6 整体误差校验 |
| 2.2 复杂配电网10千伏关口优化配置 |
| 2.2.1 基于目标网架的复杂配电网网格化划分方法 |
| 2.2.2 复杂配电网关口配置方法 |
| 2.3 复杂配电网10千伏关口建设(配置)原则与模式 |
| 2.3.1 复杂配电网10千伏关口建设(配置)原则 |
| 2.3.2 复杂配电网10千伏关口建设(配置)模式 |
| 2.4 小结 |
| 第三章 多源数据融合的中压配电网关键损耗环节精准辨识技术 |
| 3.1 配电网多源海量线损数据融合分析方法 |
| 3.2 中压配电网线损全过程计算模型 |
| 3.3 10千伏线损异常原因精准辨识 |
| 3.4 小结 |
| 第四章 10千伏分线线损精益化管理示范区建设与评价 |
| 4.1 扬州示范区建设评价 |
| 4.1.1 主要建设内容 |
| 4.1.2 建设成效及亮点 |
| 4.2 小结 |
| 第五章 结论与展望 |
| 5.1 结论 |
| 5.2 展望 |
| 参考文献 |
（5）配网一二次融合背景下高压电能计量设备检定系统研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 研究现状 |
| 1.2.1 国内研究现状 |
| 1.2.2 国外研究现状 |
| 1.3 课题研究目标和内容 |
| 1.3.1 课题研究目标 |
| 1.3.2 课题研究内容 |
| 1.4 论文的组织和安排 |
| 第2章 高压电能计量设备误差检定方法 |
| 2.1 综合误差方法 |
| 2.1.1 综合误差的计算方法 |
| 2.1.2 综合误差分析 |
| 2.2 整体检定方法 |
| 2.2.1 高压泄漏电流产生机理 |
| 2.2.2 高压泄漏电流的测量 |
| 2.2.3 高压泄漏电流对电流互感器的影响 |
| 2.3 本章小结 |
| 第3章 高压电能计量设备检定系统硬件设计 |
| 3.1 检定系统整体框架 |
| 3.2 三相程控功率源 |
| 3.2.1 主控DSP电路设计 |
| 3.2.2 信号发生器设计和原理 |
| 3.2.3 同步触发设计 |
| 3.2.4 功放设计 |
| 3.2.5 显示模块设计 |
| 3.3 高压等电位电能标准系统 |
| 3.3.1 双二次绕组双极电压互感器 |
| 3.3.2 宽量程零磁通电流比例变换器 |
| 3.3.3 高压电能采集 |
| 3.3.4 高低电位数据传输 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 高压电能计量设备误差检定系统软件设计与测试 |
| 4.1 系统原理 |
| 4.2 软件系统设计 |
| 4.2.1 综合控制单元 |
| 4.2.2 用户交互设计 |
| 4.3 高压电能计量设备检定系统测试 |
| 4.3.1 高压等电位电能标准验证 |
| 4.3.2 高压电能计量设备检定测试 |
| 4.4 本章小结 |
| 第5章 总结与展望 |
| 5.1 总结 |
| 5.2 展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 附录A 高压电能采集BF609核心板实物图 |
| 附录B 高压电能计量设备误差检定系统样机 |
| 攻读学位期间的研究成果 |
（6）基于量测数据分析的智能电表运行误差远程估计（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.3 本文主要工作 |
| 第2章 智能电表量测数据的获取与处理 |
| 2.1 智能电表量测数据的获取 |
| 2.1.1 用电信息采集系统采集对象 |
| 2.1.2 系统主站 |
| 2.1.3 通信信道 |
| 2.1.4 采集设备 |
| 2.2 智能电表运行状态量测数据特点及应用 |
| 2.2.1 智能电表运行状态量测数据的特点 |
| 2.2.2 智能电表运行状态数据应用 |
| 2.3 智能电表误差运行状态数据预处理 |
| 2.3.1 异常数据的识别与修复 |
| 2.3.2 智能电表运行状态相近量测数据聚类 |
| 2.4 小结 |
| 第3章 专变用户智能电表运行误差远程估计 |
| 3.1 智能电表运行误差远程估计理论模型 |
| 3.1.1 专变用户智能电表的用电信息 |
| 3.1.2 建立专变用户智能电表的估计模型 |
| 3.2 智能电表运行误差参数与配电线路损耗参数估计 |
| 3.3 双参数递推最小二乘算法 |
| 3.4 遗忘因子的实时调整 |
| 3.5 算例仿真及分析 |
| 3.5.1 遗忘因子对配电台区故障智能电表估计精准度的影响 |
| 3.5.2 遗忘因子对配电台区智能电表整体估计精准度的影响 |
| 3.5.3 配电线路损耗的估计结果 |
| 3.5.4 智能电表运行误差误检率分析 |
| 3.6 小结 |
| 第4章 居民用户智能电表运行误差远程估计 |
| 4.1 智能电表运行误差和配电线路损耗率估计耦合关系分析 |
| 4.1.1 智能电表运行误差和配电线路损耗率耦合关系机理分析 |
| 4.1.2 智能电表运行误差和配电线路损耗率耦合关系实验分析 |
| 4.2 建立配电线路损耗率和智能电表运行误差联合估计模型 |
| 4.2.1 智能电表运行误差远程估计理论模型 |
| 4.2.2 配电线路损耗率动态估计模型 |
| 4.2.3 智能电表运行误差动态估计模型 |
| 4.3 智能电表运行误差多指标精准度的综合评价体系 |
| 4.4 算例仿真及分析 |
| 4.4.1 基于配电线路损耗率的台区日线损率联合估计仿真实验 |
| 4.4.2 不同限定记忆长度的联合估计仿真实验 |
| 4.4.3 智能电表误差估计方法效果评价 |
| 4.5 小结 |
| 第5章 结论与展望 |
| 5.1 结论 |
| 5.2 展望 |
| 参考文献 |
| 发表论文和参加科研情况说明 |
| 致谢 |
（7）分布式光伏发电接入配电网影响的实测与仿真分析（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRUCT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 分布式光伏发电研究背景及研究意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 研究现状 |
| 1.2.1 分布式光伏发电接入对配电网影响的研究现状 |
| 1.2.2 分布式光伏发电接入方式的研究现状 |
| 1.3 研究问题 |
| 1.4 研究内容 |
| 第二章 分布式光伏发电接入电网典型方式分析 |
| 2.1 分布式光伏发电的基本原理与结构 |
| 2.1.1 分布式光伏发电的基本原理 |
| 2.1.2 分布式光伏发电的系统结构 |
| 2.2 分布式光伏发电的优缺点分析 |
| 2.3 分布式光伏发电发电量消纳方式 |
| 2.4 分布式光伏发电典型接入方式特点分析 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 分布式光伏发电接入对配电网的影响分析 |
| 3.1 对低压台区线损的影响 |
| 3.1.1 分布式光伏电源接入模型构建及分析 |
| 3.1.2 分布式光伏电源接入模型仿真分析 |
| 3.2 对配电网电压质量的影响 |
| 3.2.1 分布式光伏电源接入模型构建及分析 |
| 3.2.2 分布式光伏电源接入模型仿真分析 |
| 3.3 对继电保护的影响 |
| 3.4 对配电网设计、规划、改造的影响 |
| 3.5 对系统安全和可靠性的影响 |
| 3.6 本章小结 |
| 第四章 分布式光伏发电接入对配电网的影响实例测量 |
| 4.1 对低压台区线损的影响实例与分析 |
| 4.1.1 采集系统线损计算模型的变化 |
| 4.1.2 实例选取与测量分析 |
| 4.2 对配电网电压质量影响实例与分析 |
| 4.3 其他影响的实例与分析 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 结论与展望 |
| 5.1 结论 |
| 5.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 学位论文f阅及答辩情况表 |
（8）电力用户电能追补方案分析（论文提纲范文）
| 1 数据统计、分析调查 |
| 2 及时发现,尽早处理 |
| 3 规范处理,有据可依 |
| 3.1 负控交采法 |
| 3.2 更正系数法 |
| 3.3 对比参考法 |
| 3.4 其他方法 |
| 4 实事求是,合理协商 |
| 5 解决问题、任重道远 |
| 6 结语 |
（9）基于STM32的单相智能电能表设计（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 论文研究的背景和意义 |
| 1.2 智能电能表国内外发展现状及趋势 |
| 1.2.1 行业发展概况 |
| 1.2.2 技术水平及特点 |
| 1.3 本文主要研究内容 |
| 第二章 电能表工作原理与整体方案设计 |
| 2.1 单相智能电表工作原理 |
| 2.1.1 电能计量基本原理 |
| 2.1.2 各计量单元工作原理 |
| 2.1.3 NB-IoT架构及优势 |
| 2.2 整体方案设计 |
| 2.2.1 主要技术参数 |
| 2.2.2 主要功能要求 |
| 2.2.3 STM32 芯片介绍 |
| 2.3 本章小结 |
| 第三章 单相智能电能表的硬件设计 |
| 3.1 整体结构框图 |
| 3.2 电源模块设计 |
| 3.3 电能计量模块设计 |
| 3.3.1 电能计量芯片简介 |
| 3.3.2 电压采样电路 |
| 3.3.3 电流采样电路 |
| 3.4 传统通信模块设计 |
| 3.4.1 RS-485 通信 |
| 3.4.2 红外通信 |
| 3.4.3 载波通信 |
| 3.5 NB-IoT无线通信模块设计 |
| 3.6 负荷控制模块设计 |
| 3.7 时钟与存储模块设计 |
| 3.7.1 时钟模块 |
| 3.7.2 存储模块 |
| 3.8 显示模块设计 |
| 3.9 本章小结 |
| 第四章 单相智能电能表的软件设计 |
| 4.1 总体结构及开发环境 |
| 4.1.1 总体结构 |
| 4.1.2 开发环境 |
| 4.2 主程序设计 |
| 4.3 NB-IoT程序设计 |
| 4.3.1 云平台部署及NB-IoT模块注册 |
| 4.3.2 NB-IoT入网初始化程序设计 |
| 4.3.3 NB-IoT上报数据程序设计 |
| 4.4 部分子程序设计 |
| 4.4.1 单片机初始化子程序设计 |
| 4.4.2 电能计量子程序设计 |
| 4.4.3 通信子程序设计 |
| 4.4.4 远程升级子程序设计 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 单相智能电能表的性能测试 |
| 5.1 试验平台 |
| 5.2 NB-IoT通信验证 |
| 5.3 远程升级验证 |
| 5.4 准确度试验 |
| 5.4.1 起动试验 |
| 5.4.2 潜动试验 |
| 5.4.3 有功基本误差试验 |
| 5.4.4 频率改变试验 |
| 5.4.5 电压改变试验 |
| 5.5 功耗测试 |
| 5.6 本章小结 |
| 第六章 结论与展望 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间研究成果 |
| 致谢 |
（10）配电网单相接地故障对电能计量的影响研究（论文提纲范文）
| 中文摘要 |
| 英文摘要 |
| 1 绪论 |
| 1.1 课题背景及研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.3 存在的问题 |
| 1.4 本文的主要研究内容 |
| 2 故障下互感器计量误差对电能计量的影响 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 电磁式互感器计量原理基础 |
| 2.2.1 CT计量原理 |
| 2.2.2 PT计量原理 |
| 2.3 理论分析 |
| 2.3.1 单相接地故障对CT的影响 |
| 2.3.2 单相接地故障对PT的影响 |
| 2.4 仿真计算 |
| 2.4.1 仿真原理 |
| 2.4.2 仿真结果 |
| 2.5 本章小结 |
| 3 故障下PT不同接线方式对电能计量的影响 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 理论分析 |
| 3.2.1 PT采用Y/y和 V/v接线方式进行电能计量的等效条件 |
| 3.2.2 故障下PT不同接线方式对电能计量的影响 |
| 3.3 仿真计算 |
| 3.3.1 仿真原理 |
| 3.3.2 仿真结果 |
| 3.4 本章小结 |
| 4 故障下线路损耗对电能计量的影响 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 理论分析 |
| 4.2.1 故障前线路损耗情况 |
| 4.2.2 故障下线路损耗情况 |
| 4.2.3 故障下线路损耗对电能计量的影响 |
| 4.3 仿真计算 |
| 4.3.1 仿真原理 |
| 4.3.2 仿真结果 |
| 4.4 本章小结 |
| 5 试验验证 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 试验原理及设备 |
| 5.2.1 试验原理 |
| 5.2.2 试验设备 |
| 5.3 试验内容和过程 |
| 5.3.1 故障下互感器计量误差对电能计量的影响 |
| 5.3.2 故障下PT不同接线方式对电能计量的影响 |
| 5.4 试验结果 |
| 5.4.1 故障下互感器计量误差对电能计量的影响 |
| 5.4.2 故障下PT不同接线方式对电能计量的影响 |
| 5.5 本章小结 |
| 6 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| A 作者在攻读硕士学位期间发表的论文目录 |
| B 学位论文数据集 |
| 致谢 |
四、高压电能计量装置特殊接线及其分析（论文参考文献）
- [1]低压电能表反向走字异常分析[A]. 魏海斌,张慧祥,郑心城,蒋涵,郭清华. 福建省电机工程学会2020年学术年会获奖论文集（下册）, 2021
- [2]基于深度学习的配电网非技术损失检测方法研究[D]. 刘星玉. 电子科技大学, 2021(01)
- [3]基于Stacking集成学习的窃电检测方法研究[D]. 邝萌. 昆明理工大学, 2021(01)
- [4]基于配网线路同期线损计算的配网线路线损管理[D]. 王川. 扬州大学, 2020(04)
- [5]配网一二次融合背景下高压电能计量设备检定系统研究[D]. 李梦. 南昌大学, 2020(01)
- [6]基于量测数据分析的智能电表运行误差远程估计[D]. 马玉莹. 天津大学, 2019(01)
- [7]分布式光伏发电接入配电网影响的实测与仿真分析[D]. 秦腾. 山东大学, 2019(02)
- [8]电力用户电能追补方案分析[J]. 王迪. 河南科技, 2019(22)
- [9]基于STM32的单相智能电能表设计[D]. 吕德勇. 青岛大学, 2019(03)
- [10]配电网单相接地故障对电能计量的影响研究[D]. 庞渝基. 重庆大学, 2019(01)