電網電能計量裝置與異常情況解決策略研究

徐明望

（國網四川省電力公司達州市蒲城供電分公司，四川 達州 636150）

電能計量裝置是電網中的核心設備，但是其計量異常問題一直困擾著電力行業。為了應對這一問題，本文提出了一種基于多模融合算法的異常用電異常診斷方案。傳統方法往往依賴于單一模型，其受限于數據和模型選擇，準確性有限。而多模融合算法通過整合不同模型的優勢，提高了異常用電的檢測準確性。本文將結合多種人工智能算法模型，根據數據特點為每個模型分配權重，從而實現更精確的異常用電診斷。這一方案對電力系統管理和電費計算具有重要意義。通過準確識別異常用電行為，可以防止竊電和不公平計費，提高電網的穩定性和效率。這項研究將有助于電力行業更好地理解電能計量裝置異常處理的需求，以及多模融合算法在提高異常用電診斷準確性方面的潛力，進一步提升電力系統的運行水平。

1 電網電能計量裝置

電網電能計量裝置是電力系統中不可或缺的關鍵組件，它們的主要任務是測量、記錄和監控電能的使用情況，以確保公平的計費、能源管理和電力系統的穩定運行。本文將介紹傳統電表和數字電表兩種類型的電能計量裝置，它們在電力行業中的重要性以及各自的特點和優勢。傳統電表，也稱為機械電表或機電電表，是一種廣泛用于許多年的電能計量裝置。它的工作原理基于電流和電壓的物理測量，通過機械部件的運動來記錄電能使用量。數字電表，也稱為電子電表或智能電表，是一種先進的電能計量裝置，利用數字技術來測量和記錄電能的使用情況。隨著電力系統的現代化和數字化轉型，數字電表在電網中的應用正在不斷增加。它們不僅可以提供準確的用電數據，還支持能源管理、遠程監控和智能電力網絡的發展。無論是傳統電表還是數字電表，它們都對確保電力資源的有效利用和電網的穩定運行起著不可或缺的作用。

電力系統中，電能計量設備扮演著極為重要的角色，而電能表則是其中最為核心的組件。無論使用何種電能計量設備，都必須使用電能表來記錄電能的數值。電能計量裝置必須經過專業機構的檢驗，然后進行集中的分發，以確保其精確性和可靠性[1]。高壓電能表通過傳感器將高電壓和大電流轉換成便于測量的低電壓和小電流。這種結構保證了電能計量的準確性，對于電力公司的計量工作至關重要，有助于確保公平計費和電能數據的準確性。

2 電能計量異常處理方案分析

2.1 人為異常

電能計量異常處理是電力系統運營中的重要環節，用于檢測和處理電能計量設備異常，確保電能計量的準確性和公平性。其中，人為異常原因分析是異常處理方案中的關鍵部分，下面將對其進行分析，探討可能的人為異常原因。

1.操作不當：操作員可能因疏忽大意或缺乏必要的培訓而在電能計量設備的操作中出現錯誤。例如，誤操作儀表、未按規定的時間周期進行抄表，或者不正確地連接電流、電壓互感器等。解決方案是提供充分的培訓和操作指南，確保操作員熟悉設備操作流程，同時實施嚴格的操作審查和監控。

2.人為篡改：惡意操作員可能會試圖篡改電能計量數據，以獲得不正當的經濟利益。這可能包括更改儀表讀數、關閉電表或者擅自更改電纜連接等。解決方案可以采取實施安全措施，如密封儀表或使用數字簽名技術，以確保數據的完整性和可信度。同時，建立監督機制和審查程序，以防止惡意篡改。

3.非法接入：未經授權的人員可能試圖非法接入電能計量系統，以獲取電能計量數據或操縱計量設備。解決方案是實施物理和網絡安全措施，限制對計量設備的訪問，并建立監控系統以檢測潛在的非法活動。

4.驗收失誤：電能計量驗收有著嚴格的標準和規范，具體誤差限值如表1 所示，這些標準和規范旨在確保計量裝置的質量和性能，以及計量數據的準確性和可靠性[2]。驗收失誤可能導致嚴重的計量錯誤。例如，二次導線對地絕緣不合格可能導致電能計量裝置的漏電流問題，而二次回路多點接地可能導致回路干擾，進而影響計量精度。電能表二次接線錯誤和互感器錯相錯極性等問題都可能導致計量數據的不準確性，進而影響正常供用電秩序。驗收失誤直接影響電能計量的準確性。電能計量是電力系統中至關重要的一環，影響著電費計算、電能數據考核以及電網運行的穩定性。因此，驗收失誤可能導致不準確的電能計量數據，損害電力系統的正常運行和供用電的公平性。

表1 不同準確級電流互感器的誤差限值

在處理電能計量異常時，識別并解決人為異常原因至關重要。通過建立明確的異常處理流程、提供培訓、加強監控和審查機制，以及使用先進的技術來確保數據的安全和準確性，可以有效減少人為異常的發生，維護電力系統的公平和穩定運行。

2.2 非人為異常

非人為電能計量異常的原因也有多種，具體分析如下：

1.計量設備故障。電能計量裝置包括電能表和互感器等組件。雖然這些設備在安裝前通常經過嚴格的質量控制和維護，但它們仍然可能會因各種原因出現故障。這些故障可能包括機械損壞、電子元件故障、連接問題等。一旦這些設備出現故障，就可能導致電能計量異常，影響電能計量的準確性。因此，定期的檢測和維護是防止計量設備故障的關鍵。

2.系統負荷的干擾（例如諧波）。系統中的負荷不是純阻性負荷，而包括電子設備等非線性負荷。這些非線性負荷可能引入諧波和其他電信號的干擾，這些干擾可能會影響電能計量裝置的正常運行。為了解決這個問題，通常需要采取濾波器等措施來減少諧波干擾。

3.系統運行方式的影響。電能計量需要考慮系統中的電流、電壓、功率因數等參數。不同系統運行方式，如輸電線路、主變壓器和系統中性點的接地方式的變化，可能會對這些參數產生影響。如果系統的接線方式存在錯誤或變化，可能會導致電能計量的準確性受到影響，尤其是在計算線損率等方面。

維護計量設備、減少系統中的非線性負荷以及確保系統運行方式正確都是維護電能計量準確性的重要措施。同時，定期的校準和檢測也是必不可少的，以確保計量設備的正常工作和準確性。電力供應公司需要采取措施來監測和維護計量設備，以確保電能計量的準確性和公平性。

2.3 解決方案分析

電能計量裝置檢驗檢測是預防計量異常的第一道防線。由于電力用戶數量的不斷增加，傳統的現場監測方法存在限制。大數據智能算法可以在此過程中發揮作用，通過遠程監控和數據分析，識別潛在的異常模式，幫助及早發現問題。

同時，電能量遠程采集系統已廣泛應用于電網企業，但其數據分析預警功能有待加強。大數據分析可以更深入地挖掘數據，實現實時預警和異常模式識別，幫助電網企業快速響應問題，減少損失。最后，對于異常用電行為的處理，大數據算法分析可以更好地幫助確定異常的原因。它可以區分人為異常和非人為異常，并為追究責任提供更多依據。因此采用大數據算法解決診斷用電異常情況是行之有效的解決方案。

3 基于多模融合算法的異常用電異常診斷

3.1 診斷算法分析

電能計量異常檢測是電力領域中的關鍵任務，旨在識別用戶用電中的異常行為，包括竊電和其他異常情況。為了實現自動化異常檢測，本文采用了多種算法，包括支持向量機（SVM）、隨機森林算法和神經網絡。

1.SVM 算法。支持向量機是一種二分類模型，其主要目標是在特征空間中找到能夠最大化類別間距離的線性分類器[3]。它也可以通過核函數進行非線性分類。在電能計量異常檢測中，SVM 可以用于識別異常行為，例如竊電。SVM 的訓練策略是間隔最大化，通常可以形式化為凸二次規劃問題，這使其在小樣本量情況下表現出色。如式（1）與（2）中所示。

2.隨機森林算法。隨機森林是一種基于決策樹的集成學習算法，它能夠通過構建多個決策樹并組合它們的結果來提高分類性能。每個決策樹都使用不同的隨機樣本和特征集進行訓練。在電能計量異常檢測中，隨機森林可以有效地應對噪聲和復雜數據，降低了過擬合的風險。如式（3）與（4）中所示[4]。

3.神經網絡算法。神經網絡是一種模擬人腦結構的機器學習算法，它由多個神經元和層級組成。神經網絡在深度學習領域表現出色，能夠學習復雜的特征表示。在電能計量異常檢測中，神經網絡可以用于對高維數據進行處理和分類。它通過反向傳播算法進行訓練，不容易出現梯度消失問題，能夠適應不同的數據情況。如式（5）中所示[5]。

4.多模型融合算法。多模型融合算法是一種將多個不同模型的輸出結果結合起來以提高整體性能的方法。在電能計量異常檢測這一場景中，多模型融合算法可以用于更精確地識別異常行為，提高系統的可靠性。電能計量異常檢測是一個重要的任務，旨在識別用電數據中的異常情況，如竊電或其他非正常行為。這種異常檢測需要高度精確性，因為錯誤的識別可能導致不必要的損失或誤報。傳統的單一模型可能無法滿足這種高精確性的要求，因此需要一種多模型融合算法，將多個模型的優勢結合在一起。如式（6）與（7）中所示。

多模型融合的步驟包括選擇合適的基本模型（如SVM、隨機森林和神經網絡），在訓練數據上對每個模型進行訓練并確定最佳權重分配，然后使用加權求和方式將它們的輸出結果結合起來，最后通過ROC 曲線和AUC 值評估性能。

3.2 多模融合算法結果分析

為了驗證多模融合算法的效果，在考慮到實際采用訓練樣本數量為總樣本數的80%的情況下，進行了算法實驗，其中選擇了三種不同的對比模型：SVM、隨機森林和神經網絡，并為它們分配了不同的權重。神經網絡被分配了1/6 的權重，而SVM 和隨機森林分別被分配了1/2 和1/3 的權重。這個分配策略在實驗中取得了非常令人滿意的結果，結果如表2 所示。

表2 四種模型最優準確率表

在多模型融合后，多模融合短發整體性能首次超過了三個單一模型的歷史最佳表現。具體來說，SVM、隨機森林、神經網絡和融合模型的精度歷史最佳分別為87.7%，87.6%，82.1%，90.2%。這種出色的性能提升可能是因為數據集中存在許多相鄰的數據點，這使得模型更容易從數據規律中學習。在多模型融合的情況下，相對有把握的模型可以很好地平衡對存疑數據的影響，從而提高了整體性能。

4 結語

在現代電網發展中，電網電能計量裝置起到了至關重要的作用，確保了電能計量的準確性和可靠性。然而，由于各種因素，電能計量異常問題時有發生。為了應對這些問題，本文提出了一種基于多模融合算法的電能計量異常處理方案，提高了異常檢測的精度和魯棒性，確保電能計量數據的可信度。這一綜合方法有效地解決了電能計量異常問題，提高了電網數據的質量和穩定性，為電力系統的運維提供了幫助和支撐。這一研究為電能計量異常處理領域提供了有價值的參考，對電力行業具有重要意義。