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电力设备检定误差快速预测技术研究

贵州电网有限责任公司计量中心陈泰屹肖监陈波

摘要：为解决传统电力设备检定方法的局限性，本文对电力设备检定误差快速预测技术进行分析研究，提出

了一种结合时间序列分析和机器学习的预测模型，以提高预测的准确性和效率。研究结果表明，该模型能显

著提升误差预测的准确率和响应速度，对提高电力设备检定的可靠性和电网运行的稳定性具有重要意义。

关键词：电力设备；检定误差；快速预测技术

提高变压器检定的效率和准确度，本公司采1.1.1电力设备运行数据获取

为用支持向量机（SVM）算法来预测变压器在电力设备检定误差快速预测技术的研究中，

的检定误差，该项目收集了2019年-2021获取准确可靠的运行数据是构建有效预测模型的前

年期间100台变压器在不同负荷、温度和湿度条件下提，需根据所需监测的电力设备类型（如变压器、

的运行数据作为样本，其中80%用作训练集、20%断路器等）在关键部位安装传感器，所安装的传感

用作测试集。具体参数包括负荷率（40%~95%）、环器要求能够精确测量电流、电压、温度、振动等物

境温度（-10~40℃）、相对湿度（25%~90%），以及理量，使用电流互感器来捕获负载电流，使用热像

历史检定误差记录，通过分析确定负荷率和环境温度仪来监控设备表面的温度分布。

对检定误差的影响最为显著。在模型训练阶段利用交1.1.2数据质量控制与处理

叉验证优化SVM参数，得到最佳惩罚参数C=2.5和为加强对数据质量的控制，需要对原始数据进

核函数参数γ=0.1。模型在测试集上的平均绝对误差行清洗和预处理，目的是移除数据中的噪声和异常

为0.32%，比传统的线性回归方法（平均绝对误差为值，包括空值处理、错误数据校正以及剔除明显偏

0.65%）精度提高约50%。离正常范围的数据点，可以使用统计方法如箱线图

从效果来看，该技术实施后变压器的检定周期分析来识别并处理异常值。接下来进行数据归一化

缩短20%，检定成本降低15%，并且大幅提升了检或标准化处理，以消除不同量程和单位带来的影响，

定工作的整体效率，这一案例表明，机器学习技术使得各个特征值处于相同的量级，便于后续的算法

在电力设备检定误差预测中具有极大的应用潜力和处理，归一化采用最小-最大规范化（Min-Max

实践价值。本文旨在探讨电力设备检定误差的快速Scaling），而标准化则多采用Z-score标准化方法，

预测技术，通过引入先进的数据分析和机器学习算数据质量控制还包括数据完整性的验证，需要检查

法，提高预测的速度和准确性，不仅可以优化电力数据集中是否存在断点、连续性错误等问题，并采

设备的维护和管理，减少因误差导致的经济损失，取适当的方法进行修补，利用插值技术填补缺失的

还能显著提升电力系统的整体性能和响应速度，最数据点，确保数据的连续性和可用性。

终为电力系统的稳定运行提供强有力的技术支持。最后应用数据集成技术将来自不同来源和时期的

数据有效整合，以构建一个全面、一致的数据视图，

1电力设备检定误差快速预测技术分析

从而为误差预测模型提供稳定且可靠的输入，同时采

1.1数据采集