智能電表及其數據在共享型配網中的深度應用研究

孫 鵬，林 光，邢 智，楊 瀟，蘭 雁

（1. 國網國際發展有限公司澳大利亞資產公司，澳大利亞 墨爾本；2. 國網湖北黃石供電公司，湖北 黃石435000）

0 引言

Jemena Electrical Network（JEN）是澳大利亞資產公司下屬配電運營公司，負責澳大利亞墨爾本西北地區950 km2的配電業務，擁有客戶33萬戶［1］。JEN圍繞“共商、共建、共享”，充分發揮智能電表及其數據資產，不僅提高了用戶對用能的參與度和滿意度，而且減少了電網運營成本，提高了供電可靠性。智能電表高級應用已經成為建設共享型配網的重要手段，贏得了消費者的廣泛認可。基于智能電表高級功能的“Power Change”［2］項目榮獲澳大利亞2019 年度“數字變革創新獎”和2019 年度美國愛迪生最終提名獎、2019 亞洲能源獎，產生了顯著的經濟效益和社會效益。

1 智能電表在故障和停電管理中的應用

長期以來，配電公司主要依據客戶電話來確定低壓配網故障位置。JEN 在部署智能電表之前，主要依靠停電管理系統（OMS：Outage Management System）進行低壓網絡故障處理。根據用戶停電后打入的電話來預判跌落保險或開關的位置，對停電規模、人員力量、搶修計劃進行分析，確定搶修優先級，計算現場所需工作力量，預估恢復時間，并管理現場工作。停電管理系統是配網管理系統（DMS：Distribution Management System）的子系統，控制室依靠此系統進行停電搶修的組織調度和下派工單。

JEN 將停電管理系統與智能電表系統（AMI：Advanced Metering System）進行貫通，在派遣工作人員赴現場處理故障前，利用智能電表和停電管理系統數據綜合分析判斷故障地點、性質、范圍，加快了響應時間，降低了成本，并提高了客戶滿意度和系統運行指標。

1.1 智能電表停電報送功能

智能電表內置電容供電的智能傳感器，當智能電表探測到電力供應中斷，“最后一口氣（Last Gasp）”報警信息將通過“載波多跳”方式傳輸到最近的無線信息網絡接入點（AP：：Access Point），再傳輸到智能電表后臺管理系統。報警信息可能要經過其他表計或者柱上轉接器到達AP，其路徑選擇基于跳點最少、信號最穩定原則自動選取。大多情況下，智能電表信息經過3跳到達接入點，并且傳輸到柱上由電池供電的轉接器，確保停電線路一串電表都失電的情況下，能將信息傳送出來。智能電表儲備電量可以在失電后支撐15 s。

圖1提供了一個由于箱變過載造成的小范圍停電故障。紅點顯示那些發送“最后一口氣”報警信息的電表。黃色方框顯示箱變所在位置。如果將這些數據與網絡拓撲圖結合起來，那么對故障判定情況將更準確。

在表1 中，對智能電表數據和停電管理系統數據進行對比發現，就同一故障，由于停電管理系統依靠呼叫中心錄入，而復電依據現場工作人員電話匯報，因此智能電表管理系統無論在報告停電開始時間和恢復時間都比停電管理系統要早。這將給搶修贏得時間，也更能準確反映用戶真實停電時間。

1.2 智能電表系統與停電管理系統的貫通

圖1 智能電表失電后報警信息報告實例-AYR-KENT 箱變Fig.1 Example of AMI outage report-AYR-KENT transformer

表1 技術比對-AYR-KENT 箱變Table 1 Technology comparison

智能電表管理系統與停電管理系統貫通后（圖2），經過濾的智能電表停電信息傳輸至停電管理系統，由停電管理系統結合上級配網運行情況，判別故障原因，進行故障定位，并根據下游信息生成準確的停電客戶列表，然后對復電進行優先級排序，生成工單，最后形成事件報告。

在生成故障處理單之前，為了過濾用戶瞬時性故障，對智能電表信息進行過濾，僅將故障時間超過1～2 min以上的停電信息報送給系統（圖3）。

把智能電表匯集來的故障信息與地理信息系統結合可清楚辨別故障點分布、拓撲關系以及各故障點的相關性，控制中心和現場人員可以清楚看到停電范圍（圖4）。圖中黃色“水滴”表示單個停電客戶；藍色圓圈表示多用戶停電，里面的數字代表受影響客戶數。對藍色圓圈放大，可進一步看清楚受影響客戶。點擊這些圖標，還可以獲得停電開始時間等信息，如客戶復電成功，停電圖標自動消失，所有停電信息將自動生成列表。

另外，在派遣現場作業人員處理故障前，控制中心操作人員通過發送PING 指令到相關電表的方式確認電表是否斷電（圖5），極大減少故障誤報，同時還有助于確認是否有多重故障同時存在。

1.3 效益共享分析

應用智能電表數據可以提前發現停電，系統自動生成停電信息告知呼叫中心，并通過短信、電子郵件、推特等載體通知客戶，第一時間主動將信息共享給用戶，極大提高了用戶對電網停復電的體驗。同時，信息也共享給了所有參與事故恢復的工作人員和第三方，提高了作業針對性和有效性，從而提高系統可靠性，把節省的效益分享給了客戶和社會。

圖2 智能電表系統與停電管理系統的貫通示意Fig.2 Indicative diagram of smart meter system linked to outage management system

圖3 停電信息報送時序圖Fig.3 Outage reporting

1.3.1 避免非必要搶修車輛出動，減少客戶和公司成本

以往JEN 范圍內每年平均發生2 499 起非必要搶修車輛出動。按照監管條例，用戶需對此付費，但對老年人、需生命救助設備人員、弱勢群體免除費用，列入公司運營成本。據統計，每年由用戶承擔車輛費用951 起，支付32.8 萬澳幣；由JEN 承擔1 548 起，增加成本53.5萬澳幣。運用智能電表和停電管理系統數據進行故障分析判別后，車輛出動費用下降70%，每年為公司節約運營成本約35 萬澳幣。由于可以提供信息讓客戶準確判別是否系統故障，防止誤判，每年為客戶可節約23萬澳幣。

1.3.2 提高用戶信息透明度，減少呼叫中心話務成本

JEN 呼叫中心主要采用外包方式，呼叫中心接線員每接一個電話收費8.5澳元，系統自動接聽回復收費0.5澳元。由于提前發現停電，系統自動生成停電信息告知呼叫中心，并通過短信、電子郵件、推特等載體通知客戶，有效減少話務量。同時，在接聽客戶電話時，由于話務員提前獲得了準確信息，與客戶溝通更加高效。2016年10 935起話務量較上年減少10%，節省開支9.2萬澳元，同時提高了澳大利亞能源監管委員會通過電話接聽率對公司客戶服務質量的評級。

1.3.3 提高供電可靠性指標（SAIDI），提升用戶用電體驗

用戶及時得到停電和復電信息，享有更多知情權，更加理解和支持搶修工作。智能電表與停電管理系統貫通，可以大大減少停電時間，單用戶停電報送可以節約10 min，多用戶停電平均可以節約31 min，晚間停電節約282 min。系統平均停電時間（SAIDI）每年可以減少1.5 min。僅在2016 到2020 年監管周期內，指標提升可給公司帶來42.4萬澳元收益。

1.3.4 減少停電帶來的客戶損失，提升社會綜合效益

圖5 控制中心與電表的PING通信Fig.5 PING communication between control centre and meter

由于提前知道停電范圍和故障點，可以減少故障點尋找時間，合理安排搶修力量；低壓故障早發現、早處理，減少故障延續對人身和設備造成的安全隱患；減少客戶提出的停電損失賠償（如冰箱食物腐壞）以及向監管機構的投訴。

2 基于阻抗測量的狀態評估技術

利用智能電表產生的海量數據可以對配電網進行有效監測，從而實現主動運維，提高供電可靠性［3］。JEN 對用戶回路阻抗進行監測，對線路老化（阻抗增加）及時識別，大大減少因電路及設備老化造成的故障［4］。

2.1 阻抗測量原理

回路阻抗可以通過計算電表處ΔV/ΔI 得出，而V/I測量的是負荷阻抗。圖6 示意通過測量a，b 兩個時刻的電壓和電流的變化速率來確定回路阻抗。

表2 總體效益分析Table 2 Overall benefit analysis

ΔV/ΔI是由ΔI變化引起的。算法中需要考慮無功功率影響，但負荷性質對測量值沒有直接影響，也就是說，即使太陽能發電造成功率反轉，也不會影響回路阻抗。同一網絡中的其他用戶投退時，測量值會發生變化。由于觀察到的電壓下降幅度偏高，測量出的回路電阻也會偏高，這種偏差可以通過取平均變化速率減少影響。如果回路中有表計被短接，回路測量電阻值將升高（可以用于反竊電）。

圖6 簡化低壓網絡阻抗模型Fig.6 Simplified low-voltage network impedance model

在以上簡化模型中：Rs代表變壓器低壓側等效電源電阻；Rd代表配電側電阻（包括Rd1，Rd2等）；Rcs代表用戶側負荷電阻；Vsupply假設在測量過程中保持恒定。

每天對樣本進行估算處理，以確定當天每個客戶的單一阻抗估計值。當使用智能電表5 min 數據采集時，每天可獲得最多144個阻抗估計值。

其中，隨著估計數的增加，測量精度和置信度也隨之增加。假設數據是正態分布的，可以使用Student’s-t分布來檢驗來估計結果的置信區間。

A= t(0.05，n - 1)≈2 for 95%置信度并且n ＞30。

2.2 預判客戶供電回路故障

回路阻抗測量結果可以用于用戶潛在斷線預判。斷線判據門檻值需要考慮正常運行情況下電阻變化、噪音/誤差以及老化速率，保證在發出警告信號之后、客戶供電回路斷線之前，運維人員有足夠處理時間（圖7）。

對接入同一配變的客戶回路阻抗進行分析可以發現共性故障。圖8中彩色的圓圈表示測量的阻抗X在正常范圍內，Y=X+以及Z＞1 Ω（需要關注）。在Y 的情形下（多個用戶顯示阻抗升高）意味著距離配變的距離越來越遠（一般情況下每100 m增加0.03 Ω，但一般在0.1～0.2 Ω之間）或者說明下戶線已經老化（＞0.2 Ω）。

圖7 用戶供電回路電阻監視Fig.7 Monitoring of customer loop impedance

在JEN 配電網中，計算出選定網絡用戶每天的阻抗，通過閾值設定，可定位出線路老化或故障點（表3）。提前發現故障類型并定位，及時安排現場檢修（圖9），減少設備故障，提升工作效率及用戶滿意度。

2.3 共享效益分析

1）減少中性線斷線對人身造成的傷害。中性線故障造成觸電事故一直是常見安全隱患，2013 年JEN共發生36 起觸電事件報告。通過智能電表對線路和中性點在線監測，可以提前發現和消除70%的中性點故障隱患。

2）減少中性線測試開支。維多利亞州安全監管機構非常重視中心線斷線造成的安全隱患，要求所有配電公司為用戶每10 a提供中性點測試。目前維多利亞州中性點故障造成觸電事故呈上升趨勢，10 a 檢測周期已經不能滿足，采取此方法可以取代現有中性線測試項目，節省開支120萬澳幣。

圖8 回路電阻監視Fig.8 Loop impedance monitoring

圖9 現場照片Fig.9 On-site photos

表3 供電回路故障案例Table 3 Case studies of service fault

3）SAIDI指標優化收益。對上年引起非計劃停電的3 333事故進行分析可以發現，通過阻抗在線監測可以避免約17%（561 起）低壓回路斷線故障，用戶平均停電時間每年約減少1.5 min。基于目前監管環境測算，可靠性指標提升每年給公司帶來約35.5 萬澳元收益。此外，用戶滿意度也得到相應提升。

4）利用數據可視化來優化檢修方案和策略。圖10中顏色深淺表示區域中已知故障密度，因此檢修安排可以更具有針對性，更集中、更高效開展。

3 基于大數據分析的用戶相位識別技術

在配網中了解用戶入網連接情況是精準運維的重要基礎，包括配網狀態估計、配網自愈和配電網絡配等應用都需要精確的網絡分布和相位連接模型［5］。

3.1 配電網用戶相位信息現狀

在JEN配電網中，GIS系統顯示用戶側所標注的導線連接顏色信息有缺失或不準確（表4）。其中有46%用戶連接情況信息缺失，另外54%用戶連接需要重新評估其GIS 數據是否準確直接影響設備經濟運行，影響客戶停電通知的準確及時送達（ESC：Essential Services Commission 對供電公司沒有準確通知相關客戶計劃性停電，將每次處以5 000至10 000澳元罰款）。因此，為提高配網運維精確度和減少可能存在的停電賠償，對低壓用戶接入的相位確認十分重要。

圖10 熱點圖Fig.10 Heat map

表4 用戶相位信息Table 4 User phase connection in JEN

3.2 相位識別算法

通過對智能電表采集的海量數據，按照大數據分析算法進行識別，可以準確、低成本、高效進行相別確認。JEN 采取向量檢測技術，針對智能電表所采集的5 min電壓時間序列數據建立模型［4］。

模型1：已知三相電壓參照值，通過參照值與電壓數據的相關性分析，以確定最高概率相位連接。

在模型1中，應用Pearson相關系數來測量電壓參照值數據與其相鄰客戶在選定時間段內的電壓曲線之間的關系。通過檢測閾值設定，動態地更新參照值數據，使每個客戶都能與其物理距離相近的參照值相比較，已減少電網損耗或數據誤差所帶來的相位識別誤差。

公式由下式給出

式中：n 為配對數據的數量；t 為選定時間段；VpmX（t）為動態電壓參照值數據；VpmY（t）為智能電表Y的電壓。

通過相關經驗知識，檢測閾值設置為0.8，以實現參考電壓曲線和客戶電壓曲線之間的線性相關性。由于每個采樣周期的相位結果可能不同，因此需要進行最終的評估。如果已知結果的百分比大于其通過率閾值，則選擇具有最高頻率的相位顏色。其他任何結果記錄為未知相位。

相位X將被選擇，if 相位X 個數/(相位紅相個數+

相位白相個數+ 相位藍相個數) ＞通過率(%)

通過率（%）由綜合評估來確定，其標準值為70%～80%。

模型2：未知參照值，通過非監督式學習聚類算法進行分類分析（圖11），以確定三組最相近的對象子集。

圖11 聚類分析可視圖Fig.11 Cluster visualization

該模型通過執行以下步驟進行相位識別：

1）建立統一標準化數據并提取相關屬性；

2）使用主成分分析（PCA），將數據集中的變量數減少為三維數，這樣可以保留住數據中最重要的特征；

3）使用k-means 聚類算法將客戶每個采樣間隔數據分組為3 個子集（對應三個相位），所識別相分組為A，B，C；

4）通過選擇具有最小聚類中心方差結果，選擇最佳聚類間隔分組結果；

5）當客戶數據置信度較低時，從分組中刪除并將顏色設置為未知。

以上兩種模型不需要額外的設備，模型結果將與現場數據相比較進行評估。通過以上模型，GIS 中客戶與配變連接關系將被復核，以保證其連接正確性（圖12）。

圖12 數據可視GIS區域街景圖Fig.12 GIS map visualization

3.3 共享效益分析

應用AMI 的電能質量檢測等功能，大多數低壓電能質量問題可以在優化三相負荷平衡、變壓器調壓或者變電站升級改造和新建過程中得以解決。需要進行用戶三相調整時，AMI 的數據和GIS 數據可以實現互補優化，幫助公司按照最少影響數量和最佳位置的原則進行用戶供電調整，實現三相電壓電流平衡，使得中性點電流最小。

1）防止低電壓或過電壓等電壓質量事件，保證客戶享有高質量電力

JEN 配網中，大多數箱變或柱上變壓器并沒有安裝計量裝置。通過智能電表以及網絡參數帶入電網分析模型中，不僅能計算各用戶接入的相別，而且可以計算出配電變壓器的電壓、電流。根據測算，智能電表可以替代三分之一的電能質量監測設備，每年可節省此類支出12萬澳元（包括設備拆裝費用），同時可以節省收集監測設備數據的時間，改善用戶服務體驗。

2）防止單相線路過載或變壓器過載，減少對用戶生產生活影響

提前對新客戶接入網絡做出評估，使其安裝至最合理的相位線路上，使三相線路保持平衡。同時，通過匯總用戶負荷監測變電站負荷，可以實現提前采取預防性措施（如三相負荷平衡或者進行擴容和用戶側管理）減少變壓器過負荷情況的發生。

3）智能電表數據用于配電網規劃，減少或者延后電網投資

依據電網分析模型，可以利用海量數據作負荷分析以及短中長期負荷預測，并將其結果與負荷特性、時間變化加以綜合分析，預測負荷變化及其峰值需求，進而為配電規劃人員提供諸多判據，促進合理地配電、用電，降低網損并優化電網規劃，盡可能減少和延后電網改造項目，實現電網的經濟運行。

4）減少客戶投訴

應用AMI 相關功能進行相序、電能質量優化調整后，公司處理用戶電壓投訴和進行調整操作的效率得到有效提高，根據測算，此類工作約有10%的效率提升。

4 智能電表在共享型配電網中其他高級運用展望

隨著清潔能源快速發展，競爭性的技術產品（如屋頂光伏發電系統、蓄電池、點對點能源交易和能源管理）逐漸普及。為適應變化的環境和挑戰，配電公司必須從純粹的“電桿和電線”業務轉變為向客戶提供能源服務解決方案供應商，其中一個關鍵環節就是發揮好智能電表作用。

4.1 高效科學安排客戶分布式發電和電池接入，為客戶創造效益

越來越多用戶選擇屋頂太陽能供電、電池接入網絡，通過智能電表雙向數據、仿真數據并結合電網模型分析，配電公司能提前準備大量分布式太陽能、電池接入后對電網的沖擊，尋求最佳解決方案［6-8］。

4.2 自發式需求側響應，讓客戶參與能源管理并獲得收益

為了滿足最大負荷需求，還需要建設足夠的電力基礎設施，雖然峰值并不太頻繁。如果客戶在配網高峰期同意使用較少的電力，相對應的電力設備投資將減少。當需要客戶壓減負荷時，如果用戶確實參與了壓負荷，智能電表可以捕獲用電信息變化，從而確保客戶得到適當回報［9-11］。

4.3 直接負載控制，實現最大社會效益

新一代的智能空調和泳池泵目前在商業上可以通過智能電表中的ZigBee無線接口進行控制［12-14］。JEN可以通過定期開啟和關閉操作來減少這些能源密集型設備在高峰負荷的運行，而且不會對客戶的舒適度產生不利影響。

4.4 家庭能源使用和發電量監測，提高用戶獲得信息便利性

通過用電數據分析，可以監測電器的能源損耗，如檢測到異常消耗，意味著電器存在缺陷。同樣，對屋頂光伏系統發電負荷和電量進行監視，如發現發電量低于預期，發出報警，提示可能出現樹枝陰影或PV 面板污穢［15-17］。

4.5 電動汽車的控制充電，實現電池社會效益最大化

電動車輛不受控制的充電方式可能會增加電力網絡的高峰需求，通過智能電表，可對電動汽車進行分時充電，從而避開用電高峰［18-20］。

4.6 應急供電控制，保證大電網運行安全

JEN的智能電表配備了一個稱為應急供電控制的裝置，啟用后可將客戶的用電量限制在預先設定水平以下。當特定時段的用電量高于設定的閾值時，電源會中斷，并在一段時間間隔后自動重新恢復。特別是當電力短缺時，應急供電功能控制將非常有用。與目前完全中斷供電的做法相比，使用應急供電功能進行控制意味著用戶將保留基本電力供應，以保證基本生活用電需求。

5 結語

智能電表的非計量功能和數據具有廣泛的共享價值，需要進行更進一步的深度開發和應用。一方面可以利用配網數學模型，對智能電表采集回來的海量信息進行大數據分析，反推獲得配網各種運行參數和運行狀態，并與配網管理系統、地理信息等系統結合，全面指導配網運行、維護、搶修、技改、規劃等各領域，真正實現了營配貫通和對數據資產充分挖掘。另一方面以智能電表為依托，開發新能源服務功能和負控功能，致力于成為用戶能源解決方案提供商，用較低的后續投入實現更大的社會和經濟效益。