電表時鐘異常對低壓居民客戶電費影響的定量評估

王尉　畢全任　李兵　崔照華　石卓　章柯　唐明雨

摘要 通過對用電信息采集系統中運行智能電能表時鐘I級異常數據進行分析，從客戶感知和公司運營兩個角度，分析電表時鐘異常帶來的運營和輿情風險，針對低壓居民客戶電表時鐘異常數量多，負荷特性差異大，采用客戶群體負荷等效和“微積分”思路，定量評估電費損益水平，為公司有效防范運營和輿情風險提供前瞻研究。

關鍵詞：智能電能表;時鐘異常;分時電價;電費;風險

通過獲取用電信息采集系統（以下簡稱用采系統）中運行智能電能表電表時鐘異常I級數據，闡述電表時鐘異常的相關定義，定量評估電表時鐘異常給公司帶來電費損益率，以期能為電力管理人員提供參考，有效防范供電公司的運營風險，保障優質服務水平。

1 電表時鐘異常相關定義

根據《中華人民共和國計量檢定規程》JJG 596-1999規定復費率電能表時段投切誤差不大于5min，否則判定為時鐘異常。智能電能表時鐘I級異常（以下簡稱電表時鐘異常）是指智能電能表時鐘與用采系統時間超差60分鐘以上。

2 電表時鐘異常對分時電價用戶影響

電表時鐘異常使得智能電表費率投切時間與用戶感知時間（當地世界標準時間）存在不同時長超差，影響分時電價用戶“峰、平、谷”等時段電量統計，從而對用戶電費支出產生偏差。電表時鐘異常對分時電價用戶影響，與電表時鐘超差時長、分時電價函數和客戶用電負荷曲線有關，下面以某區域13241個電表時鐘異常的分時電價低壓居民客戶為對象開展分析。

2.1 異常電表時鐘超差時長分析

根據分時電價計價規則，電表時鐘超差對分時電價的影響以24小時為周期呈現相同規律，將用采系統導出電能表時鐘超差時長除以24小時（1440分鐘）的余數為時鐘超差時長。異常電表時鐘超差時長分布統計，詳見表1。

電表時鐘超差時長分布如圖1所示。時鐘超差時長分布整體較為平均，但超差時長在1-4小時之間呈現“小高峰”，累計占比達到19.44%。

2.2 低壓居民客戶分時電價函數

根據某省低壓居民分時電價相關實施辦法規定，居民生活用電，電壓不滿1千伏，分時電價規則為平段（8：00至22：00）0.5953元/kWh，谷段（22：00至次日8：00）0.3153元/kWh，如圖2所示。

2.3 低壓居民客戶群體典型負荷曲線

低壓居民客戶數量多，負荷曲線差異大，這里將13241個客戶視為1個客戶群體，使用臺區負荷曲線等效客戶群體典型負荷曲線。將13241只時鐘異常電表按照供電臺區分類，發現對應222個臺區，穿透用采系統查詢這些臺區用功功率96點曲線，分層抽樣2017年1月至12月每月的5日、15日和25日數據，計算平均值得到臺區平均負荷曲線，以負荷曲線最大值為分母，各點負荷數據為分子進行歸一化數據預處理，以此近似作為居民典型用電曲線，如圖3所示。

2.4電表時鐘異常對影響定量評估

采用“微積分”思路，將連續的負荷曲線以半小時為單位進行離散化處理，電表時鐘異常等效為負荷曲線“平移”，最后將離散后的負荷與電價乘積進行積分，算出不同超差時長電表對應客戶的應收電費和實收電費，定量評估各類客戶的電費損益率，公式如（1）、（2）、（3），基于“微積分”思路的電費損益率定量評估原理如圖4。

根據公式（1）、（2）、（3），在客戶群體典型負荷曲線下，計算獲得不同時鐘超差時長電表對分時電價電費影響統計表，如表2所示。由表2可以看出，57.14%的居民用戶實交電費少于應交電費，因電表時鐘異常獲利;39.64%居民實交電費多于應交電費，因電表時鐘異常損失;3.22%居民用戶電費支出未受此影響。時鐘超差時長為3小時用戶，電費損失最大（3.62%）;時鐘超差時長為16小時用戶，電費獲利最大（-4.03%）。供電公司整體電費損益率為-0.55%，考慮到居民低壓表計誤差上限為2%，因電表時鐘異常帶來電費損失在容許范圍內。

3、結論

本文以用采系統中運行智能電能表時鐘I級異常數據進行分析，電表時鐘異常會影響分時電價居民用戶電費支出，電費損益率與電表時鐘超差時長、分時電價函數和用戶負荷曲線有關，綜合計算各類分時電價用戶的電費損益，可以定量評估供電公司電費損益情況，期望對公司防范運營和輿情風險提供參考。