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    電能計(jì)量數(shù)據(jù)聚類分析與竊電檢測(cè)研究

    2020-03-11 03:01:50楊浩
    科學(xué)與財(cái)富 2020年35期
    關(guān)鍵詞:電能計(jì)量聚類分析

    楊浩

    摘 要:隨著電力系統(tǒng)智能化程度的提高,各種智能電能計(jì)量設(shè)備的普遍應(yīng)用,電能計(jì)量自動(dòng)化系統(tǒng)內(nèi)積累了許多電能計(jì)量信息,采取數(shù)據(jù)挖掘手段對(duì)這些數(shù)據(jù)展開分析,能夠幫助電力部門把握客戶的用電行為,對(duì)預(yù)測(cè)負(fù)荷、管理負(fù)荷、用電故障檢測(cè)等具備顯著作用。竊電是影響電力系統(tǒng)發(fā)展的重大問題,既給國家經(jīng)濟(jì)帶來巨大損失,還威脅到電力系統(tǒng)的安全運(yùn)轉(zhuǎn)。伴隨技術(shù)的進(jìn)步,竊電方式逐漸多樣化,并且隱蔽性更強(qiáng),由此給竊電檢測(cè)造成了較大困難?;谟秒姅?shù)據(jù)采集系統(tǒng)的電力計(jì)量信息分析方法與依靠K-Means聚類的電能計(jì)量信息分析方法,選擇歷史良好電能計(jì)量信息為基類,再和當(dāng)下時(shí)刻電力計(jì)量信息展開聚類分析,篩選異常電能量信息,找到可疑數(shù)據(jù),為查處竊電現(xiàn)象提供線索。

    關(guān)鍵詞:電能計(jì)量;聚類分析;竊電檢查

    1.常用的竊電方法

    竊電屬于電能非技術(shù)虧損的一個(gè)關(guān)鍵來源。由電能計(jì)量方面的電功率計(jì)算公式P=UIcosθ 得知,電能表計(jì)算電量是通過電壓、電流及功率因素決定,調(diào)整任意一個(gè)條件,均會(huì)造成電能計(jì)量設(shè)備少計(jì),進(jìn)而引起竊電現(xiàn)象。另外,經(jīng)過調(diào)整電能計(jì)量設(shè)備自身的結(jié)構(gòu)也能夠引起竊電。所以常用的竊電方法包括:欠流法、欠壓方式、擴(kuò)差方式、移相法及強(qiáng)交流磁強(qiáng)法。

    1.1欠流法

    該方法是通過多種方式令流經(jīng)計(jì)量設(shè)備的電流降低甚至是0,進(jìn)而讓計(jì)量設(shè)備少計(jì)引起竊電。主要方法包括調(diào)整電流電路接法、調(diào)整電流互感設(shè)備變化、短接電流線路等。

    1.2欠壓法

    是指經(jīng)過多種方法令電能計(jì)量設(shè)備的電壓線圈喪失電壓或是降低所受電壓,進(jìn)而讓計(jì)量設(shè)備少計(jì)引起竊電。主要方法包含串聯(lián)電阻減壓、導(dǎo)致電壓回路接觸異常、調(diào)整電壓回路連線等。

    1.3擴(kuò)差法

    即通過各種手段改變計(jì)量設(shè)備內(nèi)部結(jié)構(gòu)或其運(yùn)行條件,使其設(shè)備本身的誤差擴(kuò)大,致使電能計(jì)量設(shè)備少計(jì)或不計(jì)電量引起竊電。主要方法包括利用電流或機(jī)械外力損壞計(jì)量設(shè)備、破壞計(jì)量設(shè)備的正常運(yùn)行條件、拆卸計(jì)量設(shè)備改變其結(jié)構(gòu)性能等。

    1.4移相法

    指經(jīng)過調(diào)整電能計(jì)量設(shè)備內(nèi)電壓、電流之間穩(wěn)定相位關(guān)系,進(jìn)而造成電能計(jì)量設(shè)備慢轉(zhuǎn)甚至產(chǎn)生倒轉(zhuǎn),由此令計(jì)量設(shè)備少計(jì)電量引起竊電。主要方法包含調(diào)整電表的正常連線、接入和電表沒有聯(lián)系的電壓、電流等。

    1.5強(qiáng)交流磁強(qiáng)法

    因?yàn)橛械碾娮邮诫娔苡?jì)量設(shè)備選擇步進(jìn)電機(jī)技術(shù),但是步進(jìn)電機(jī)技術(shù)設(shè)備在強(qiáng)交變磁場影響下會(huì)智能計(jì)數(shù),調(diào)整磁場方向,計(jì)數(shù)設(shè)備將迅速遞減計(jì)數(shù),如此就會(huì)造成電能少計(jì),進(jìn)而引起竊電。

    上述幾種方法均是經(jīng)過調(diào)整電能設(shè)備的計(jì)量回路引起竊電。但是,伴隨科技的進(jìn)步,有些針對(duì)智能計(jì)量設(shè)備來竊電的方法也產(chǎn)生了,如高頻高壓偷電、紅外遙控偷電、大功率無線信號(hào)偷電。其中,高頻高壓偷電就是經(jīng)過影響電能設(shè)備的內(nèi)部運(yùn)行流程,損壞電能設(shè)備的運(yùn)行曲線,導(dǎo)致電能設(shè)備計(jì)量精準(zhǔn)度低,不能順利計(jì)量。大功率無線信號(hào)偷電是指影響電能設(shè)備的CPU,令電表少計(jì)甚至不計(jì),該種方法還能夠隨時(shí)復(fù)原電表計(jì)量。這類高科技的偷電方法都較為隱蔽且難以發(fā)覺,偷電操作時(shí)間少,給竊電稽查造成了較大困難。

    2.反竊電策略

    反竊電策略應(yīng)當(dāng)按照相關(guān)的竊電方法來確定。盡管竊電方法多樣化,但主要涉及兩點(diǎn):其一,經(jīng)調(diào)整電能計(jì)量設(shè)備引起竊電;其二,繞過計(jì)量設(shè)備引起竊電。因?yàn)殡娔苡?jì)量設(shè)備通過電能設(shè)備、互感器以及二次回路構(gòu)成,所以能夠針對(duì)這些部分調(diào)整計(jì)量設(shè)備達(dá)到反竊電目的。反竊電不僅要采用技術(shù)措施,也必須管理措施。

    2.1技術(shù)措施

    (1)選擇專門的電能計(jì)量箱和電表箱

    設(shè)置專門的電表箱能夠提高竊電難度,讓用戶不能觸碰電能設(shè)備。而且,竊電稽查者定時(shí)檢查電表,盡量減少竊電現(xiàn)象。

    (2)密封變壓設(shè)備低壓輸出端到計(jì)量設(shè)備的導(dǎo)體

    該種方法常用來預(yù)防無表竊電,而且對(duì)經(jīng)過二次線采取欠壓法、欠流法以及移相法偷電有顯著效果。

    (3)選擇新一代電子式多功能智能電表

    電子式電能設(shè)備存在無法倒裝、底度無法智能清零、不能隨意調(diào)整表計(jì)參數(shù)等特點(diǎn),能夠有效避免竊電行為出現(xiàn)[1]。此外,多功能智能電表存在失壓、失流、電力失衡、逆相以及參數(shù)確定等事件智能記錄作用,可以有效避免竊電行為出現(xiàn)。

    (4)優(yōu)化電能表連線

    優(yōu)化電能表連線,能夠把相線與零線選擇不同色彩的導(dǎo)線且對(duì)號(hào)入座,避免欠流法和跨相偷電。出入電能表的電線應(yīng)盡可能縮短預(yù)留長度,避免擴(kuò)差法偷電。該種方法可以有效預(yù)防欠流法、欠壓方式、移相法以及擴(kuò)差法。

    2.2管理措施

    (1)提高檢測(cè)力度

    用電檢測(cè)是達(dá)到反竊電目的的重要方法,包含重點(diǎn)檢測(cè)、臨時(shí)檢測(cè)、抽檢、普檢等形式。用電檢測(cè)過程,主要采取直觀檢測(cè)、現(xiàn)場檢測(cè)等方法確定竊電。檢測(cè)內(nèi)容有檢測(cè)電能表外表、鉛封、連線等是否存在問題。

    (2)加強(qiáng)宣傳力度

    給用電客戶積極宣傳電力法律法規(guī),從多角度警示偷電的危害性及嚴(yán)重性,宣傳偷電行為的體現(xiàn)形式,指引客戶安全用電,嚴(yán)厲打擊竊電,創(chuàng)造一個(gè)穩(wěn)定用電的社會(huì)環(huán)境。

    (3)加強(qiáng)培訓(xùn)

    定時(shí)組織防偷電、反竊電的專業(yè)培訓(xùn),對(duì)經(jīng)典的竊電案例展開分析,分享反竊電經(jīng)驗(yàn),提升電力管理者的各種技能與業(yè)務(wù)能力。

    另外,還有很多新的反竊電對(duì)策,如借助計(jì)量自動(dòng)化系統(tǒng)(負(fù)荷管理平臺(tái))實(shí)時(shí)監(jiān)控計(jì)量設(shè)備二次側(cè)的電壓、功率以及電流等各項(xiàng)參數(shù)的改變,當(dāng)變化超過指定閾值將智能報(bào)警。

    3.K-Means聚類算法

    這是James MacQueen等人總結(jié)的一種依靠相似性與中心距的空間信息分類方式。利用該聚類算法把電能計(jì)量數(shù)據(jù)進(jìn)行建模聚類分析,將其數(shù)據(jù)信息映射為空間里的點(diǎn),按照點(diǎn)的密度與中心距能夠把空間細(xì)分為多個(gè)區(qū)域,就是簇。信息點(diǎn) 所屬的簇能夠表示成:

    其中,kb 表示屬性數(shù)量,C表示簇,dkb 表示聚類C每個(gè)屬性維度的中心點(diǎn)。相同簇中的信息均靠近其聚類的中心點(diǎn),所以他們存在很高的相似度。相反,不同簇里的信息差別很大。K-Means聚類示意圖見圖1所示。

    3.1依靠ARMA與K-Means的異常判斷模型

    (1)模型創(chuàng)建

    依靠ARMA與K-Means的異常判斷模型是通過ARMA模型與K-Means聚類算法構(gòu)成。ARMA模型對(duì)輸進(jìn)的用電量信息序列完成時(shí)序創(chuàng)模,再展開短期預(yù)測(cè),獲得各個(gè)時(shí)刻相應(yīng)的用電量預(yù)測(cè)值用作異常判斷的比對(duì)值。K-Means聚類算法對(duì)電能計(jì)量信息真實(shí)值與預(yù)測(cè)值的殘差項(xiàng)完成聚類分析,進(jìn)而完成對(duì)異常信息點(diǎn)的檢測(cè)。

    (2)K-Means異常判斷

    為了對(duì)原始信息完成異常識(shí)別,在基于ARMA模型得到各個(gè)歷史時(shí)刻電能計(jì)量比對(duì)值的前提下,與原始信息中的實(shí)際電能量作差,獲得i時(shí)刻的殘差項(xiàng),即:

    res(t)=│y(t)-x(t)│

    其中, res(t)表示第t時(shí)刻的殘差值;y(t) 與x(t) 分別表示第i時(shí)刻的預(yù)測(cè)值與實(shí)際值;t=1,2...,T。

    再采取K-Means聚類法對(duì) 展開聚類分析,最終結(jié)果把這些信息分為多個(gè)簇與離群點(diǎn),包含于簇內(nèi)的點(diǎn)是正常收集的信息,但在簇外的離群點(diǎn)即K-Means聚類算法所篩選出的異常數(shù)據(jù)。

    參考文獻(xiàn):

    [1]陳欽亮.電能計(jì)量自動(dòng)化系統(tǒng)在反竊電工作中的應(yīng)用分析[J].企業(yè)科技與發(fā)展,2020,(6):71-72.

    [2]邱暨韶.電能計(jì)量裝置反竊電技術(shù)應(yīng)用[J].南方農(nóng)機(jī),2020,51(6):185.

    [3]姚騰,李育靈,王嬋瓊, 等.電能計(jì)量互感器二次回路狀態(tài)識(shí)別系統(tǒng)[J].沈陽工業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào),2020,42(2):143-147.

    (廣東電網(wǎng)有限責(zé)任公司陽江供電局)

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