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河北南网电能表自动化检定系统测量不确定度的分析与评定

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第1章 绪论

1. 1 选题的背景及其意义

1. 2 国内外研究现状及发展动态

1. 3 测量不确定度的主要评定方法

1. 4 本文主要研究的内容

第2章 基于贝叶斯理论测量不确定度的研究

2.1 贝叶斯统计理论简介

2.2 贝叶斯统计理论原理

2.3 先验分布的确定方法

2.4 基于贝叶斯的测量不确定度评定

2.5 本章小结

第3章 基于最大熵的测量不确定度评估方法

3.1 最大熵原理概述

3.2 最大熵函数的一般通式

3.3 基于最大熵的测量不确定度的贝叶斯评估方法

3.4 本章小结

第4章 电能表自动化检定系统测量不确定度评定

4.1 河北南网电能表自动化检定系统介绍

4.2 三相电能表自动化检定系统测量不确定度评定实例

4.3 本章小结

第5章 总结与展望

5.1 工作总结

5.2 研究展望

参考文献

附 录 4.2.3数据表

致谢

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摘要

在计量校准工作中,量值传递与溯源的准确度是保证校准精确的重要方法,其中一项重要的指标就是测量不确定的评定。为适应智能电网快速发展的步伐,国网公司大力推进智能电能表的应用,这就大大提高了对计量工作效率的要求。各网省加快了建设省级计量中心的步伐,通过自动化检定系统和智能立体仓库的应用,有效提高计量工作质量和管理水平。电能表自动化检定系统与传统的电能表检定标准装置有所不同,作为一个全自动校验装置,其涉及到自动上下料机器人、输送系统、外观检查等功能专机,他们的噪音、电磁干扰都会对综合检定仓产生影响。本文对河北计量中心的三相自动化检定系统测量不确定度进行分析,找到科学的数学模型,得出可靠结论。
  目前我们主要采用JJF1059.1-2012《测量不确定度评定与表示》(GUM方法)对电力计量中电能表检定装置的测量不确定度进行评定。该方法仅考虑当前样本信息,浪费了历史资料和信息。本文通过对贝叶斯统计原理的研究,充分利用历史资料和数据,并与当前样本相结合,得到后验分布的贝叶斯评定方法。在样本分布的确定中,运用最大信息熵原理,找到熵最大时的概率密度函数,并与贝叶斯统计原理相结合,得到最接近实际的基于最大熵的贝叶斯评估方法,并通过实例计算验证了该方法的可靠性。
  通过本文的研究为自动化检定系统标准装置的建标、期间核查提供更有力的依据,对标准的量值溯源和传递打下良好基础。

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