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摘要：本发明提供一种负荷功率因数角分布区间判别方法及系统，属于电能计量技术领域，主要包括以下步骤：获取A、C两相的有功功率、无功功率连续负荷记录数据；基于分相功率计算功率投影特征值（以下简称特征值）；判别A、C两相负荷所属的数学分区；转换为判别A、C两相负荷功率因数角的分布区间。本发明利用自动化抄表系统中计量装置A、C两相的日有功功率和无功功率数据曲线，基于电流在电压方向上的功率投影原理，实现用户负荷功率因数角分布区间的自动化判别，为电能计量装置错接线的自动化判别提供快速算法支撑。

主权项：1.一种负荷功率因数角分布区间判别方法，其特征在于，包括以下步骤：获取计量装置的A、C两相负荷的日分相功率曲线数据；对所述日分相功率曲线数据进行数据组合和预处理，得到多组有效数据组，所述有效数据组包括负荷的有功功率和无功功率；对有效数据组逐组计算特征值k，所述特征值k是电流在电压方向上功率投影的比值；根据各组有效数据组的特征值k和分相功率正负性判别计量装置的A、C两相负荷所属的数学分区；将所述A、C两相负荷所属的数学分区转换为A、C两相负荷功率因数角的分布区间；将所述A、C两相负荷所属的数学分区转换为A、C两相负荷功率因数角的分布区间的方法包括：根据A、C两相负荷所属的数学分区与A、C两相负荷功率因数角的分布区间的映射关系，判别A、C两相负荷功率因数角的分布区间；根据各组有效数据组的特征值k和分相功率正负性判别计量装置的A、C两相负荷所属的数学分区的方法包括：根据各组有效数据组的特征值k和分相功率的正负性判别各组有效数据组所在的数学分区；统计A相的各组有效数据组分布在数学分区中各分区的概率，其中概率最大的分区即为A相负荷所在的数学分区；统计C相的各组有效数据组分布在数学分区中各分区的概率，其中概率最大的分区即为C相负荷所在的数学分区；所述数学分区是将[0°，360°]等间距划分得到的12个分区；分区1为[0°，30°]；分区2为[30°，60°]；分区3为[60°，90°]；分区4为[90°，120°]；分区5为[120°，150°]；分区6为[150°，180°]；分区7为[180°，210°]；分区8为[210°，240°]；分区9为[240°，270°]；分区10为[270°，300°]；分区11为[300°，330°]；分区12为[330°，360°]；根据各组有效数据组的特征值k和分相功率的正负性判别各组有效数据组所在的数学分区的方法包括：根据每组有效数据组的特征值k和分相功率的正负性与数学分区的映射关系判断其所在的数学分区；所述特征值k和分相功率的正负性与数学分区的映射关系如下表所示： A、C两相负荷所属的数学分区与A、C两相负荷功率因数角的分布区间的映射关系如下表所示： 相别 A相负荷P1、Q1 C相负荷P2、Q2 分区1 潮流正向、容性[-30°，0°] 潮流正向、感性[30°，60°] 分区2 潮流正向、感性[0°，30°] 潮流正向、感性[60°，90°] 分区3 潮流正向、感性[30°，60°] 潮流反向、容性[-90°，-60°] 分区4 潮流正向、感性[60°，90°] 潮流反向、容性[-60°，-30°] 分区5 潮流反向、容性[-90°，-60°] 潮流反向、容性[-30°，0°] 分区6 潮流反向、容性[-60°，-30°] 潮流反向、感性[0°，30°] 分区7 潮流反向、容性[-30°，0°] 潮流反向、感性[30°，60°] 分区8 潮流反向、感性[0°，30°] 潮流反向、感性[60°，90°] 分区9 潮流反向、感性[30°，60°] 潮流正向、容性[-90°，-60°] 分区10 潮流反向、感性[60°，90°] 潮流正向、容性[-60°，-30°] 分区11 潮流正向、容性[-90°，-60°] 潮流正向、容性[-30°，0°] 分区12 潮流正向、容性[-60°，-30°] 潮流正向、感性[0°，30°] 。

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