電力施工現場多電能計量裝置運行誤差在線監測研究

石浩淵，董永樂，王 桐，席 佳

(內蒙古電力(集團)有限責任公司 內蒙古電力科學研究院分公司，內蒙古 呼和浩特 010020)

全球不可再生能源日益匱乏，并且其消耗過程引起的氣候變暖問題也逐漸嚴重，作為目前使用較為廣泛的清潔能源——電能，成為每個國家重點發展對象之一[1]。近幾年，互聯網技術的大力發展為電力系統帶來了新的機遇，智能化電網成為未來發展的必然趨勢。隨著我國電網規模的不斷擴大，電力施工作業任務不斷增多，其存在的問題也逐漸顯現[2]。電力施工現場中，會應用多種電能計量裝置，以此來保障電網建設的安全性。電能計量裝置是電力建設的關鍵構成部件。另外，準確計量也是電費統計核算的法定依據，不但影響電力企業的經濟效益，也影響著電網建設的運維效率，充分說明電能計量裝置的重要性。

電網規模的擴張、計量點的突增，為電能計量裝置管理工作帶來了極大的挑戰，電能計量裝置運行誤差問題也逐漸受到重視。電能計量裝置運行誤差主要來自采樣、測量、傳輸等過程，裝置運行誤差是隨機的，因此也被稱為量化噪聲[3]。

現今，我國智能電網建設已經邁入引領提升階段，新型能源接入、智能變電站建設以及動態負荷的增加，致使電力計量裝置運行誤差逐漸增大，給國家、社會以及電力企業造成了巨大的經濟損失。因此，提出電力施工現場多電能計量裝置運行誤差在線監測方法研究，為電能計量、電能計量裝置運行誤差校驗提供可靠的、精準的理論支撐。

1 多電能計量裝置運行誤差在線監測

1.1 多電能計量裝置體系

電力施工現場的電能計量裝置種類眾多，例如互感器、電能表等。為設計一種適用性較強的電能計量裝置運行誤差在線監測方法，將電力施工現場中多種電能計量裝置看作一個體系，對多電能計量裝置體系進行建模，為后續電能計量裝置運行誤差監測提供便利[4]。

目前，電力施工現場采用的是全數字化電能計量裝置體系，即電子式互感器+合并單元模式。全數字化電能計量裝置體系構成情況如圖1所示。

圖1 全數字化電能計量裝置體系構成Fig.1 System structure of a fully digital electric energy metering device

如圖1所示，通信光纖接線采用的是IEC60044協議格式。電子式互感器通過電光轉換可以將大電壓、大電流轉換為數字量，符合IEC60044協議格式，利用通信光纖接線將其傳輸至合并單元，合并單元依據需求組幀報文格式，利用點對點形式將數字量傳輸至數字化電能表，完成電能計量全過程[5]。

1.2 電能計量裝置運行誤差分析

基于上述構建的全數字化電能計量裝置體系，分析電能計量裝置運行誤差影響因素。電能計量裝置運行誤差影響因素較多，例如計量電壓、計量電流、功率因數、相位角、電量、通信等，其中電壓因素對計量結果的影響最大。因此，研究針對計量電壓因素進行詳細分析，以此為基礎，構建電能計量裝置運行誤差的監測特征向量[6]。

計量電壓監測指標包含三相電壓、三相電壓突變量與三相不平衡電壓等。依據電能計量裝置運行誤差情況，提取計量電壓監測特征向量[7]。基于電能計量裝置最小三相電壓與基準值的標幺值，通過映射獲取電能計量裝置失壓概率水平值。其與標幺值隸屬關系如圖2所示。

圖2 電能計量裝置失壓概率水平隸屬度函數Fig.2 Membership function of probability of loss of voltage of electric energy metering device

如圖2所示，獲取裝置計量電壓分布函數表達式為：

(1)

式(1)中，a與b表示計量電壓分布函數的電壓參數，依據電力施工現場需求確定參數值。

三相電壓突變量特征向量記為VMp，表達式為：

(2)

式中，εUp為相鄰相電壓差值。

三相電壓不平衡表達式為：

(3)

式中，U0、U1與U2分別為三相電壓的正序、負序與零序分量的方均根值。

三相不平衡特征向量記為VMib，由εU2/εU0決定。若VMib=0時，表示電壓不平衡事件未發生；若VMib=1時，表示電壓不平衡事件發生[8]。

同理，依據上述程序分析電能計量裝置運行誤差因素，得到電能計量裝置運行誤差監測特征向量見表1。

表1 電能計量裝置運行誤差監測特征向量Tab.1 Characteristic vector of operation error monitoring of electric energy metering device

上述過程完成了電能計量裝置運行誤差的分析，構建了電能計量裝置運行誤差監測特征向量[9]。

1.3 電能計量裝置運行誤差在線監測

基于上述構建的電能計量裝置運行誤差監測特征向量，結合電子信息化系統與移動設備，在線監測電能計量裝置運行誤差[10]。

考慮到多種電能計量裝置存在相互影響，利用專業理論建立電能計量裝置運行誤差監測模糊關系矩陣為：

(4)

通過模糊化處理，得到模糊輸入集合為X6=[DE1，DE2，DE3，DE4]，再結合電能計量裝置監測數值計算模糊監測結果，記為Y6[11]。

經過上述各個參數的計算，獲取當前已知監測參數條件下電能計量裝置運行誤差評估數據，表達式為：

(5)

式中，列向量Yi表示每一個電能計量裝置運行誤差監測單元Xi與對應關聯矩陣Ri經過模糊運算后，得到的電能計量裝置運行誤差評估數據系數集；Yj表示運行誤差監測特征向量經過不同關聯矩陣R映射而得的數據系數集[12]。

電力施工現場中，基于模糊理論進行多電能計量裝置運行誤差監測過程可簡化為：設置論域U=[u1u2…un](運行誤差監測結果)，可供論域U支持決策因素為m個，通過m個因素獲取m個不同的模糊意見，將其記為V=[ν1，ν2，…，νm]，以此為基礎，實現電能計量裝置運行誤差的在線監測[13]。

由于電能計量裝置運行誤差監測因素權重很難確定，因此在運行誤差監測過程中，通過模糊優先關系排序決策方法來實現電能計量裝置運行誤差監測，具體實現過程如下。

令uiU，Bi(u)表示第i個因素表述意見序列νi中，排列在ui后面的因素數量，即：

若ui排列在第一位，則Bi(u)=n-1；若ui排列在第二位，則Bi(u)=n-2；…；若ui排列在第k位，則Bi(u)=n-k；將ui在m個因素中獲得的模糊意見Bi(u)進行累加，得到Borda數為：

(6)

依據公式(6)對電能計量裝置運行誤差監測因素進行排序，以此為基礎，獲取電能計量裝置運行誤差的監測結果[14]。

1.4 電能計量裝置運行誤差經驗庫構建

基于上述電能計量裝置運行誤差的監測結果，構建電能計量裝置運行誤差經驗庫，積累運行誤差故障詳細信息。若電力施工現場再次出現同種類型電能計量裝置運行誤差，可以縮短電能計量裝置運行誤差監測時間，提升監測效率[15]。電能計量裝置運行誤差經驗庫具體規劃情況如圖3所示。

圖3 電能計量裝置運行誤差經驗庫規劃Fig.3 Experience base planning for operation error of electric energy metering device

通過上述過程實現電力施工現場多電能計量裝置運行誤差的在線監測，為電力施工安全以及電能計量裝置穩定運行提供有效的保障，也為電能計量裝置誤差校驗提供可靠的數據支撐[16-18]。

2 仿真實驗與結果分析

為驗證提出方法的性能，采用MATLAB軟件設計仿真實驗，具體實驗過程如下。

2.1 實驗準備

依據給定的計量電壓與電流計算功率因數，為下述仿真實驗做準備。實驗數據見表2(A相電壓、B相電壓、C相電壓均為104 V)。

表2 實驗數據Tab.2 Experimental data

計量電壓分布函數電壓參數a與b決定著電能計量裝置運行誤差監測效果，因此通過測試方式確定計量電壓分布函數參數，變化趨勢如圖4所示。

圖4 計量電壓分布函數參數變化趨勢Fig.4 Parameters variation trend of of metering voltage distribution function

如圖4所示，當2條參數變化曲線相交時，計量電壓分布函數最為合理，則函數參數a設置為0.78 V，b設置為1.00 V。

2.2 實驗結果分析

基于上述實驗準備數據，設計多電能計量裝置運行誤差在線監測仿真實驗，通過監測響應時間與準確率反映該方法的性能。

2.2.1 監測響應時間分析

通過仿真實驗得到監測響應時間數據見表3。

表3 監測響應時間數據Tab.3 Monitoring response time data

由表3數據顯示，多電能計量裝置運行誤差在線監測方法監測響應時間為0.774 5～0.984 5 s，遠遠低于現有方法平均值。

2.2.2 監測準確率分析

通過仿真實驗得到監測準確率數據見表4。

表4 監測準確率數據Tab.4 Monitoring accuracy data

由表4數據顯示，多電能計量裝置運行誤差在線監測方法監測準確率為78.45%～89.51%，遠遠高于現有方法平均值。

通過上述實驗結果顯示，與現有方法平均數值相比較，多電能計量裝置運行誤差在線監測方法監測響應時間較短、監測準確率較高，充分說明該方法的運行誤差監測效果更佳。

3 結語

研究提出了一種新的多電能計量裝置運行誤差在線監測方法，通過實驗發現，該方法極大地縮短了監測響應時間，提升了監測準確率，可為電力施工提供更加有效的保證。