縮短電能計量裝置異常發(fā)現(xiàn)時間的探索

王海軍，王文秀，閆宵雅

（國網(wǎng)咸陽供電公司，陜西 咸陽 712000）

0 引言

電能計量裝置準(zhǔn)確可靠運行，是公正計量的基礎(chǔ)，關(guān)系到電力企業(yè)和客戶的經(jīng)濟利益。電能計量裝置是各種類型的電能表或與計量用電壓、電流互感器（或?qū)Ｓ枚卫@組）及其二次回路相連接組成的用于計量電能的裝置，包括電能計量柜（箱、屏）［1］?，F(xiàn)場電能計量裝置異常時有發(fā)生，異常類型也各不相同。異常持續(xù)時間長，造成電量足額追回困難，給供電企業(yè)帶來較大的經(jīng)濟損失和不良社會效益。電能計量裝置電壓等級越高、異常持續(xù)時間越長，電力營銷風(fēng)險越大。

對電能計量裝置的異常監(jiān)測與分析研究越來越多。文獻［2-3］基于傳統(tǒng)的方法如六角圖法進行分析錯誤接線等。文獻［4-6］基于電能計量裝置異常狀況設(shè)計相關(guān)監(jiān)測系統(tǒng)進行分析研究。文獻［7］借助用電信息采集系統(tǒng)對電能計量裝置的異常進行智能分析。文獻［8］基于樸素貝葉斯方法進行智能分析研究。文獻［9-10］基于目前大數(shù)據(jù)的分析方法對電能計量裝置的運行狀態(tài)進行評估研究。本文重點分析了導(dǎo)致電能計量裝置異常時間長的原因，基于大數(shù)據(jù)的研究思路提出基于K-means聚類等解決方法，不僅大幅度縮短了電能計量裝置異常發(fā)現(xiàn)時間，同時提升了電能計量裝置技術(shù)管理水平。

1 電能計量裝置異常分析

電能計量裝置異常時間，即單次單個電能計量裝置從電能計量裝置異常產(chǎn)生至恢復(fù)正常的時間。電能計量裝置異常時間包括異常產(chǎn)生至異常發(fā)現(xiàn)時間、異常分析識別時間和異?，F(xiàn)場處理恢復(fù)時間。本文針對某公司2019年全年的電能計量裝置異常時間進行分析。

1.1 電能計量裝置異常時間分析

1）分析2019年全年發(fā)生的39起電能計量裝置故障發(fā)現(xiàn)，全年總異常時間長達到2 588日，平均單次異常時間長達到66.4日，單次異常最長時間達到360日，如表1所示。

表1 電能計量裝置異常時間統(tǒng)計分析

2）根據(jù)2019年1—12月發(fā)生的電能計量裝置異常原因調(diào)查情況，得出該公司發(fā)生電能計量裝置異常時間的主要原因：電能計量裝置TA、TV極性接反，電能計量裝置二次回路連接螺絲松動，聯(lián)合試驗接線盒連片位置不正確，TV高壓側(cè)保險熔斷，相位接錯等。對其產(chǎn)生與引起電能計量異常時間開展統(tǒng)計分析，如表2所示，2019年電能計量裝置異常發(fā)生至發(fā)現(xiàn)時間為1 949日，占比為96.6%，且螺絲松動導(dǎo)致裝置計量異常占比為71.2%，遠高于其他原因所占比例。

3）根據(jù)不同電壓等級分析，電能計量裝置異常時間占比，如圖1所示。統(tǒng)計分析表明，10 kV電能計量裝置異常時間占比高達82.3%。結(jié)合表2分析，10 kV電能計量裝置螺絲松動時計量異常產(chǎn)生至發(fā)現(xiàn)時間長是電能計量裝置異常時間長的主要原因所在。

表2 故障類別異常時間分析

圖1 各電壓等級在電能計量裝置異常時間占比

1.2 螺絲松動異常時間長原因分析

1）監(jiān)控系統(tǒng)缺少相應(yīng)智能識別算法分析。電能計量裝置因螺絲松動導(dǎo)致計量異常，分電壓螺絲松動和電流螺絲松動兩種情況。電壓螺絲松動時，表現(xiàn)出對應(yīng)電壓值出現(xiàn)近似0或額定值的情況；電流螺絲松動時，表現(xiàn)出電流值緩慢減小或者出現(xiàn)近似為0的情況，表計功率隨之出現(xiàn)類似的變化。

用電信息采集系統(tǒng)中針對電流失流的判定規(guī)則：任意一相的電流絕對值小于0.5%額定（基本）電流，另外一相的電流絕對值大于等于0.5%額定（基本）電流，如果監(jiān)測到電能表有失流事件，則1天內(nèi)監(jiān)測到至少1個點，就生成電流失流異常事件。否則，需要至少監(jiān)測到連續(xù)3個點滿足才生成異常事件。關(guān)于三相電流不平衡判定規(guī)則：最大值減最小值的差與最大值的比值大于50%，1天內(nèi)監(jiān)測到不少于10個點滿足，且連續(xù)3天是同樣的情況則生成異常事件。

上述識別規(guī)則中，失流事件的閾值偏小，發(fā)生的10 kV電能計量裝置螺絲松動導(dǎo)致的計量異常事件中，沒有達到該閾值范圍的，缺乏對失流的監(jiān)控是該類異常事件難以發(fā)現(xiàn)而引起異常持續(xù)時間長的原因。

2）作業(yè)人員專業(yè)培訓(xùn)少。統(tǒng)計2019年相應(yīng)班組人員參加電能計量裝置異常識別實操培訓(xùn)的數(shù)據(jù)，并組織不同專項培訓(xùn)學(xué)時人員對10 kV電能計量裝置螺絲松動引起計量異常識別進行20次模擬測試，準(zhǔn)確識別次數(shù)如表3所示。

表3 不同專項培訓(xùn)學(xué)時與人員模擬異常準(zhǔn)確識別次數(shù)調(diào)查表

不同專項培訓(xùn)學(xué)時與人員模擬異常準(zhǔn)確識別次數(shù)相關(guān)系數(shù)為0.91，正相關(guān)。進一步通過方差分析驗證得出，培訓(xùn)時長對能否準(zhǔn)確識別異常的影響顯著。采用單因素方差分析如表4所示，結(jié)果顯示培訓(xùn)學(xué)時少對癥結(jié)影響顯著。

表4 單因素方差分析

3）設(shè)備巡檢次數(shù)少。設(shè)備的周期巡視、現(xiàn)場檢查以及借助其他業(yè)務(wù)進行計量設(shè)備的巡視檢查，有助于更早地發(fā)現(xiàn)計量裝置問題進行消缺，可根據(jù)用戶現(xiàn)場實際用電情況更準(zhǔn)確地判斷計量裝置運行情況。根據(jù)電能計量裝置投運、換表、故障處理及設(shè)備巡視臺賬等，統(tǒng)計2019年計量裝置異常情況，分析設(shè)備巡視次數(shù)與計量裝置異常產(chǎn)生至發(fā)現(xiàn)時間之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系，統(tǒng)計如表5所示。

表5 設(shè)備巡檢次數(shù)與計量異常發(fā)生至識別時間統(tǒng)計表

通過單因素方差分析設(shè)備巡視次數(shù)對10 kV電能計量裝置異常發(fā)生至識別時間的影響，如表6所示，設(shè)備巡視次數(shù)對異常發(fā)生至識別時間影響顯著。

表6 設(shè)備巡視次數(shù)單因素方差分析

2 縮短電能計量裝置異常發(fā)現(xiàn)時間措施

2.1 應(yīng)用電能計量異常智能識別算法

為了準(zhǔn)確識別電能計量裝置螺絲松動導(dǎo)致計量異常問題，通過分析總結(jié)螺絲松動引起的計量異常所表現(xiàn)的工況數(shù)據(jù)和電量數(shù)據(jù)等變化情況，制定了相應(yīng)的智能識別算法?；诰垲惖闹悄茏R別方法提取出與近兩周負荷大小變化相似且對負荷進行判斷識別異常點，達到識別電流異常的目的。采取縱向歸一化方式，最大限度地保持同期負荷數(shù)據(jù)的幅值在同一參考范圍內(nèi)。根據(jù)聚類的目標(biāo)函數(shù)即所有日負荷曲線到所屬類的聚類中心的距離平方總和最小，最終得到的聚類結(jié)果是將負荷大小相似的歸為一類，以保證判別日負荷與歷史負荷大小相似度達到局部最優(yōu)。

K-means所優(yōu)化的目標(biāo)函數(shù)：設(shè)一共有N個數(shù)據(jù)點需要分為m類，K-means要做的就是最小化。

其中，τnk在數(shù)據(jù)點n被歸類到第k類的時候為1，否則為0；Xn表示數(shù)據(jù)點n；μk表示第k類的聚類中心。

基于K-means聚類法進行異常識別分析，具體步驟：

1）基于電力用戶用電信息采集系統(tǒng)及某省電網(wǎng)全電量采集系統(tǒng)提取用戶電能計量工況數(shù)據(jù)。

2）各時刻點負荷作為聚類特征，進行縱向歸一化后采用K-means聚類并提取包括判別日負荷的類。

①進行聚類時，每個負荷日作為一個聚類樣本，加判別日負荷則共為n日，負荷日采樣點為m點，最終輸入數(shù)據(jù)格式為：

式中：li，j表示第 i日第 j個時點的負荷值。

為使不同負荷水平的負荷日放在同一波動范圍內(nèi)進行聚類，需對負荷數(shù)據(jù)做標(biāo)準(zhǔn)化處理，用標(biāo)準(zhǔn)化方法進行數(shù)據(jù)處理，方法如下：

②采用K-means聚類方法進行聚類，并提取包括判別日，且與判別日負荷幅值大小相似的類。

③聚類個數(shù)選擇，即以類內(nèi)距離平方總和最小為目標(biāo)函數(shù)，聚類個數(shù)從2至15變化，根據(jù)目標(biāo)函數(shù)選擇最佳聚類個數(shù)。

④基于步驟③中選擇的最佳聚類個數(shù)，采用K-means聚類方法進行聚類，并提取包括判別日以及包括判別日的類。

⑤分別計算判別日在各時刻點負荷占該類負荷聚類中心的對應(yīng)點的百分比。

3）采用上述方法判斷連續(xù)3天的負荷，若有判別日出現(xiàn)20個負荷點占對應(yīng)聚類中心點百分比小于25%，則判定為電流虛接異常。

4）分析異常日對應(yīng)異常點各相電流值與同類負荷日中電流值差異情況鎖定異常相，并隨后去現(xiàn)場核實檢查確認(rèn)異常。

2.2 加強工作人員業(yè)務(wù)技能水平培訓(xùn)

通過制定專項培訓(xùn)計劃，定期進行測試考核；強化師帶徒，針對不同業(yè)務(wù)項目定期測試考核，提高工作人員發(fā)現(xiàn)問題、解決問題的能力；定期開展電能計量裝置異常典型案例的研討，針對螺絲松動導(dǎo)致的電能計量裝置異常時間長，制定電能計量裝置處理流程圖，電能計量裝置處理流程如圖2所示。

圖2 電能計量裝置處理流程圖

2.3 增加電能計量裝置設(shè)備巡視次數(shù)

增加計量裝置巡視次數(shù)主要是結(jié)合業(yè)擴報裝、變電站投運等工作，巡視次數(shù)增加但巡視費用不增加；嚴(yán)格執(zhí)行“誰投運，誰負責(zé)”的監(jiān)控原則，建立重點監(jiān)控名單，以設(shè)備主人翁的精神服務(wù)客戶并保證計量準(zhǔn)確；新投用戶必須執(zhí)行第1個月首檢，對于投運后滿1個月仍然無負荷用戶，通知用戶當(dāng)有負荷時聯(lián)系計量人員進行復(fù)查，同時將該類用戶加入重點監(jiān)控名單，至投入負荷1個月正常后解除；故障處理、換表等用戶，加入重點監(jiān)控名單，持續(xù)1個月正常后方可解除；監(jiān)控系統(tǒng)報異常用戶，必須1周內(nèi)到現(xiàn)場核查；10 kV電壓等級計費用戶，執(zhí)行3個月檢查1次；變電站10 kV電能計量裝置6個月至少檢查一次。開展交叉檢查和隨機抽檢結(jié)合方式，通過現(xiàn)場檢查78戶，發(fā)現(xiàn)螺絲松動的4戶，保險接觸不良的1戶，表計報警的2戶，存在缺陷的4戶，目前均已恢復(fù)，對造成電量少計用戶完成電量追補工作。

3 應(yīng)用前景效果分析

通過對電能計量裝置異常時間發(fā)生的原因分析，提出相應(yīng)的解決措施并實施，該單位的單次電能計量裝置異常發(fā)現(xiàn)時間全部小于30日，平均電能計量裝置異常發(fā)現(xiàn)時間縮短至24日，如表7所示。比2019年平均異常發(fā)現(xiàn)時間縮短42.6日，追回電費11.27萬元。按整改前后平均計量異常持續(xù)時間計算，挽回損失24.20萬元，且電能計量裝置故障處理效率大大提高，具有一定推廣價值。

表7 整改后10 kV電能計量異常時間統(tǒng)計表

4 結(jié)語

本文分析了電能計量裝置異常時間產(chǎn)生的原因，提出了有效解決措施，縮短了電能計量裝置異常發(fā)現(xiàn)時間，為提高電能計量裝置精益化管理水平開拓了思路。