智能電能表電壓電流異常事件監測設計與應用

李付存，郭紅霞，楊 劍，李 驍，劉麗君

(國網山東省電力公司電力科學研究院，山東 濟南 250002)

0 引言

電能計量的準確性關系到千家萬戶的切身利益。隨著大部分網省電力公司智能表和用電信息采集實現雙覆蓋，用電信息采集對營業收費、用電檢查等營銷業務的作用越來越大。目前，國網山東省電力公司現場運行智能表4 350余萬只?，F場運行如此大規模的智能表，對電能表運行的精益化管理帶來很大的挑戰。為確?，F場智能表運行質量，及時處理計量故障、查處疑似竊電行為，需要對智能表現場運行情況開展監測。無論電能表是采用模擬乘法器，還是數據乘法器進行計量，其計量的準確性都與它采集到的電壓電流直接相關。因此，對電能表電壓電流異常事件的監測尤為重要[1-3]。

智能表電壓電流異常事件監測是指通過用電信息采集系統實現對智能表運行工況及數據的采集與處理。通過數據比對、統計分析和數據挖掘等技術手段，對電能表的運行工況進行診斷和分析，判斷表計是否處于正常運行狀態，為計量精益化管理提供輔助決策功能。

1 電壓電流異常事件分類

根據產生現象不同，電壓電流異常事件主要可分為以下六大類。①電壓斷相：計量回路的一相或多相電壓斷開。②電壓越限：電壓越上限或上上限以及電壓越下限或越下下限。③電壓不平衡：電壓不平衡越限。④高供高計B相異常：高供高計三相三線B相電壓應為0。⑤電流失流：三相電流中任一相或兩相小于啟動電流，且其他相線負荷電流大于5%額定(基本)電流。⑥電流不平衡：電流不平衡越限。

2 異常事件模型及無效數據篩選

2.1 電壓斷相

電壓斷相分為三相三線斷相和三相四線斷相。三相三線斷相是指AC相中任一相電壓小于K*參比電壓，另一相電壓不小于K*參比電壓。三相四線斷相指任一相電壓小于K*參比電壓，另兩相電壓中任一相電壓不小于K*參比電壓。如果同時監測到電能表或終端有電壓斷相事件，立刻判斷電壓斷相異常，計算模型如下。

三相三線斷相應滿足式(1)或式(2)：

Ua

(1)

Uc

(2)

三相四線斷相應滿足式(3)～式(5)中的一個：

Ua

(3)

Ub

(4)

Uc

(5)

建議K取60%。

2.2 電壓越限

①越上限：電壓范圍[K1,K4)參比電壓。

②越下限：電壓范圍(K5,K2]參比電壓。

③越上上限：電壓不小于K4參比電壓。

④越下下限：電壓范圍(K3，K5] 參比電壓。

如果同時監測到電能表或采集終端有電壓越限事件，立刻生成電壓越限異常，具體計算模型分別如式(6)～式(8)所示：

K4×Un>Ua|Ub|Uc≥K1×Un

(6)

K2×Un≥Ua|Ub|Uc>K5×Un

(7)

Ua|Ub|Uc≥K4×Un

(8)

K5×Un≥Ua|Ub|Uc>K3×Un

(9)

建議K1為110%，K2為90%，K3為60%，K4為120%，K5為80%。

2.3 電壓不平衡

在各相電壓均大于0的情況下，根據三相電壓最大值與最小值的差值和三相電壓最大值的比值判斷是否越限。計算模型如式(10)所示：

(10)

2.4 高供高計B相異常

高供高計三相三線B相電壓應為0，對于三相三線制電能表，判斷是否存在B相電壓大于0或B相電流不等于0的情況。

2.5 電流失流

在電壓范圍為額定電壓的0.7～0.9時，三相電流中任一相或兩相小于啟動電流，且其他相線負荷電流大于5%額定(基本)電流。具體三相三線失流：AC相中任一相電流小于0.5%額定(基本)電流，另一相電流不小于5%額定(基本)電流。三相四線失流：任一相電流小于0.5%額定(基本)電流，另兩相中至少一相電流不小于10%額定(基本)電流。若滿足：

0.7×Un≤U≤0.9×Un

(11)

對于三相三線制，應滿足式(12)～式(13)中的一項：

Ia<0.5%InIc≥5%In

(12)

Ic<0.5%InIc≥5%In

(13)

對于三相四線制，應滿足式(14)～式(16)中的一項：

Ia<0.5%InIb|Ic≥10%In

(14)

Ib<0.5%InIa|Ic≥10%In

(15)

Ic<0.5%InIa|Ib≥10%In

(16)

2.6 電流不平衡

(17)

2.7 無效數據校驗篩選

對于采集終端和電能表生成的電壓電流異常事件，應根據一定的無效數據校驗篩選規則，提高數據上報準確性，篩選規則如下。

①同一事件重復上報，事件內容包括時間均完全相同，只按第一條進行智能診斷，其余事件不參與主站智能診斷。

②同一類事件重復上報，事件名稱相同但內容不同，由期間分析判斷為誤報的，K天內不再參與主站智能診斷(K建議值為15，建議設置范圍為5～60)。

③剔除內容不符合通信協議格式要求的事件，包括數據亂碼及應填數據為空的情況。

④剔除內容明顯有誤的事件，包括事件時間早于設備安裝時間及事件時間晚于當前時間K天后的情況(K建議值為5，建議設置范圍為2～30)[4]。

3 異常診斷流程設計

3.1 總體流程設計

異常監測判斷應用流程如圖1所示。

圖1 異常監測判斷應用流程圖Fig.1 Flowchart of monitoring and judging application of abnormality

首先，采集主站完成對智能表的數據采集后，按照無效數據校驗規則，篩選排除無效采集數據和無效事件。然后，按照異常事件模型產生單一異常事件，采集人員對異常事件進行分析，對確定為異常的事件生成工作單，發起工單處理流程，對工單進行派工和現場處理；同時對判定為不是異常的事件或用戶，采集人員進行忽略處理或者加入白名單[5-8]。最后，統計分析各單位每月工單處理情況，進行評價考核，提升工作質量。

3.2 部分流程說明

①數據質量管理。

根據無效數據校驗規則，由采集系統自動開展基礎數據的有效性檢查，篩選排除無效采集數據和無效事件，并支持自動和人工定向補招，保證基礎數據的完整度和準確度，為后續的智能診斷做好準備。

②智能診斷分析。

根據智能診斷模型規則，采集系統自動產生單一異常事件和異常主題事件，并將事件分為一般、重要、嚴重三個等級。根據事件的重要性可進行人工甄別和自動生成工單，另外可根據前期情況判斷是否需要加入白名單[9-10]，然后進行派工和結果審核。

4 試驗測試

根據異常事件建立模型及數據篩選規則，試驗人員采用調壓變壓器、電能表、采集終端等搭建測試平臺，對電壓斷相、電壓越限和電流失流進行了測試。首先進行電壓越限測試，人為提高三相電壓。其中：A相提高15%，BC兩相提高10%，同時在主站側召測電壓越限數據。電壓越限測試波形如圖2所示。

圖2 電壓越限測試波形Fig.2 Test results curves of voltage violations

從圖2可以看出，主站召測的結果與人為調整的數據一致，同時根據式(6)判別為電壓越上限。在同臺區內的供電電壓不變的情況下，監測到電壓越上限事件后，可及時判定此種情況可能是由于電表采樣或信號處理環節出現故障，導致計算電壓與實際電壓不符，從而影響計量準確性。接著進行了電壓斷相測試，同時，在主站側召測電壓斷相數據，得到的電壓斷相測試波形如圖3所示。

圖3 電壓斷相測試波形Fig.3 Test results curves of voltage phase disconnection

由圖3 可以看出，B相電壓突然降低至50 V以下，在4 s時間后又恢復。按照式(4)進行判別為電壓斷相事件，在得到斷相事件后可及時判定此種情況為B相負荷開關跳閘或斷路導致，而后對線路及時進行恢復，提高了故障處理時間。最后進行了在三相三線制情況下的電流失流測試，得到的電流失流測試電流變化波形如圖4所示。

圖4 電流失流測試波形Fig.4 Test results curves of current loss

5 結束語

本文針對電能表電壓電流異常的不同種類和不同類型所對應的閾值特征，分別建立了不同異常種類對應的數學判別模型；在判別模型的基礎上，設計了異常事件監測流程，在流程中增加了無效數據校驗篩選規則。根據設計的流程搭建了試驗測試平臺，對電壓越限、電壓斷相及電流失流等情況進行了試驗驗證。根據試驗結果，分別對應了電壓越限、電壓斷相及電流失流等情況，測試驗證了方案的可行性。

電能表電壓電流異常事件的監測，有助于獲悉電能表現場運行工況，及時掌握電能表運行異常情況。特別是在智能電能表大規模運行時，該監測為確?，F場智能表運行質量、提高計量故障處理及時性以及打擊竊電行為的準確性提供了手段，加強了對電能表的精益化管理。