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    一種電能計量檢查的數字智能速算方法設計

    2022-11-23 04:43:28閆明文梁言賀劉惠穎滿江雪
    粘接 2022年11期
    關鍵詞:電表革新電能表

    閆明文,梁言賀,宮 游,劉惠穎,滿江雪

    (國網黑龍江省電力有限公司 供電服務中心,黑龍江 哈爾濱 150000)

    電網設施是我國重要的國民基礎設施,電能是我國應用最廣泛的能源形式。在大營銷理念的支持下,電網公司的防竊電工作是保護電能資源配給市場公平性,確保電網企業(yè)基本利潤,優(yōu)化國有資金投資回報率的重要工作內容[1]。在400 V用電網絡上,接入式智能電能表通過脈沖輸出轉數N和電表常數C進行電能計量,即通過P1=N/Ct的計量模式獲得電能;同時,電能表還會記錄電流I電壓U值并形成錄波圖數據庫,這些數據一方面通過P2=U·I·cosθ形成參照數據;一方面通過錄波圖數據推算用電行為的特征圖譜,并分析其用電行為的合法性[2]。

    傳統(tǒng)的快速推算法,主要比較P1與P2,或通過P2=P1的等式推算C=3 000 r/(kW·h)的電表常數偏差率。因為不是所有的智能電能表都有記錄U、I錄波圖的功能,所以在此種模式下,往往需要接入外接電壓、電流計量設備的方式獲得推算結果[3]。且這種模式僅可判斷用戶用電條件下C值的偏差率,無法判斷用戶的用電行為是否合法[4]。

    本文計劃研究一種僅針對N值分配特征的智能電表計量檢查模型,且該模型可以向數據深度挖掘應用場景擴展,應用于用戶用電行為分析[5]。

    1 傳統(tǒng)的電能表計量檢查快速推算法

    1.1 基本推算方法

    根據W=P·t=N/C=U·I·tcosθ連續(xù)恒等式的計量原理,可以得到:

    (1)

    式中:C′為電能表理論常數目標值;N為測試周期內的電能表脈沖數(轉數);kI為電流互感器的變比(接入式電流表變比為1);kU為電壓互感器的變比(接入式電壓表變比為1);t為電能表檢查試驗的測試時間;P=U·I·cosθ為電能表測試時的用電功率。

    該試驗過程需要有2個必要條件:①測量過程中,電能表工作回路內的三相電流保持平衡且用電量平穩(wěn);②三相負荷的功率因數為1。

    此時,對于功率P的確認方式有以下的一個公式:

    (1)單相用電回路的功率:

    P=U·I·cosθ

    (2)

    (2)三相4線用電回路的功率:

    P=PA+PB+PC=UAIAcosθA+
    UBIBcosθB+UCICcosθC

    (3)

    (3)對稱型三相3線回路的功率:

    (4)

    (4)不對稱三相3線回路的功率:

    PC=UAB·IA·cosθA+UCB·IC·cosθC

    (5)

    式(2)~式(5)中:cosθ為功率因數,在快速推算過程中,認為功率因數恒為1;在計算機輔助計算中,或需要進行深入檢查時,此功率因數可取經驗值0.8~0.9。在絕大多數條件下,因為電能表之外的電壓表安裝較為困難,而電流表可以直接使用鉗形表在電能表箱中不拆解安裝;所以,電壓值一般取對地220 V或相間380 V,其檢查時的接線圖如圖1所示。

    圖1 電能表計量檢查接線圖Fig.1 Wiring diagram for metering inspection of electric energy meter

    由圖1可知,在秒表t值的驅動下,使用電能表直接讀取脈沖數N值、W值,使用鉗形電流表讀取電能表經過的電流值I值;三相電能表系統(tǒng)中包括IA、IB、IC。即在該檢查驗證系統(tǒng)中,I值、N值、W值、t值得到采集后,在U=220 V的假定下,使用上述公式函數進行基于快速推算的電能表計量檢查[6-7]。

    1.2 基本推算方法的現狀及問題

    目前大部分智能電能表,僅可通過刷卡式抄表系統(tǒng)報送當前電能計數,該種智能電能表的智能化程度不高,無法進行電流、電壓錄波圖的錄制,無法記錄每個脈沖的時間戳,無法實現電能信息的遠程抄表功能[8]。隨著智能電網技術逐漸成熟,因為用戶用電需求的驅動力,分時電能表開始得到應用;但該種分時電能表也無法實現對脈沖時間戳進行記錄,僅可在不同時間段下將計量脈沖向平、谷、峰、總等計數器累積[9-10]。

    智能電能表的數據采集能力及分布式處理能力需求情況如圖2所示。

    圖2 電能表數據采集能力需求示意圖Fig.2 Schematic diagram of data acquisition capacity demand of electric energy meter

    由圖2可知,完整的智能電能表數據需求,包括三相分別生成的總、谷、峰、平電能消耗記錄及其錄波圖及三相的電壓、電流的時域錄波圖數據[11]。但這種電能表價格昂貴,對市民正常用電計量來說性價比不高,所以市場上大量布局的電能表,可能僅能記錄總、谷、峰、平等時間段的總計量值[12]。

    傳統(tǒng)模式下,為了更精確地使用上述公式和上述數據進行計量檢查,需要檢查人員到現場后進行手持秒表配合肉眼觀察下的脈沖記錄且實現對電流、電能等數據的手動測量,并實現對電能表計量檢查的快速推算[13]。

    這種計量檢查模式在操作過程上實現難度較大,數據誤差難以得到有效控制。所以,需要一種在置信度更高的記錄集上運行操作的快速推算法算法[14]。

    2 電能表計量檢查的快速推算的新算法設計

    分析放棄現場專項檢查后的可用數據,即在日常抄表工作中發(fā)現電能表的計量數據,可以至少得到每月電能表的平、谷、峰、總讀數。其邏輯關系:

    (6)

    但是,單純使用該方法還不足以完成電能表計量檢查。電能表計量檢查的核心目的是發(fā)現電能表計量中的誤差表現,所以,有必要使用標準偏差法對電能表后推m個計量周期內數據確定標準偏差σ。其計算公式:

    (7)

    式中:ΔWi為第i個月的電能表計量數據,其中,總、平、谷、峰電能計量數據,均可進行該標準偏差求值;ΔWi=Wi-Wi-1。此時,考察S=σ/W值,S值增大,則意味著電能表計量精度下降;如果S大于某閾值時,則認為該電能表出現計量問題[16]。

    但是,絕大部分電能表計量問題發(fā)生在近1~2個月計量周期內,此時應考慮最后1~2個月的計量數據對σ值的影響,則在式(7)的基礎上,排除最后f=1~2個月數據進行標準偏差率求值:

    (8)

    式中:數學符號含義同式(7)。

    在計算S值的同時,可計算趨勢熵R:

    (9)

    式中:數學符號含義同式(7)、(8)。

    標準情況下,不論f取值如何,R值應接近于0;而當R值超過一定閾值后,認為數據后推f個計量周期,電能表出現計量問題。

    3 算法效能比較結果

    在電網營銷部門實際運行大數據中,隨機選擇2018~2019年36萬個用戶數據中,100個故障電表的記錄數據和100個非故障電表的記錄數據,將數據混合后形成測試數據庫,即測試數據庫中擁有200個被測試數據[17]。革新算法在測試中,通過在測試數據中提取故障電表數據以測試其算例。傳統(tǒng)算法根據其在2018~2019年的實際業(yè)績進行比較[18]。

    3.1 革新算法的閾值選擇

    在上述200條混合數據中,隨機選擇100個數據進行閾值測定計算。對革新算法中的熵值S和R進行閾值限定,發(fā)現S值閾值與革新算法敏感性的關系如圖3所示。

    圖3 熵值S閾值與檢測敏感性間的關系Fig.3 Relationship between entropy S threshold and detection sensitivity

    由圖3可知,熵值S閾值與檢測敏感性之間的關系,近似于倒U型結構,當S閾值設定過低時,檢測中無法排除干擾數據;當S閾值設定過高時,檢測中可能出現漏檢的情況。顧在該測量結果中,選定S<0.180作為熵值S的檢測閾值。

    發(fā)現R值閾值與革新算法敏感性的關系如圖4所示。

    圖4 熵值R閾值與檢測敏感性間的關系Fig. 4 Relationship between entropy R thresholdand detection sensitivity

    由圖4可知,熵值R閾值與檢測敏感性之間的關系,近似于倒U型結構,當R閾值設定過低時,檢測中無法排除干擾數據;當R閾值設定過高時,檢測中可能出現漏檢的情況。故在該測量結果中,選定R<0.010作為熵值R的檢測閾值。

    3.2 2種算法的效能比較

    在上述200條混合數據中,排除閾值測定時使用的100個數據,使用另外100個數據進行效能比較分析。2種算法的實際效能如表1所示。

    表1 2種算法效能比較結果表Tab.1 Comparison results of two algorithms

    由表1可知,2種算法的差異性及革新算法的領先性表現為以下幾點。

    3.2.1革新算法的測量誤差率更低

    因為傳統(tǒng)算法的數據采集過程,一般需要人工操作,即使用手動秒表確定一個測量時間段;通過肉眼觀察對電能表的脈沖讀數燈閃動次數進行計數,使用鉗形表測量通過電能表的電流[19]。一般操作條件下,為了增加精度,則需要2人同時操作,即1人手持秒表計時的同時,觀察鉗形表讀數;1人手持計數器在讀數燈閃動時按下計數。因為鉗形表測量限制,無法同時獲得三相回路的電流,而需要對回路電流進行分次量取。

    該過程因為人工計量計數帶來的誤差、分次測量帶來的誤差,以及估計相位角、功率因數、電壓值帶來的誤差等,都會影響最終的數據誤差;而革新算法的所有數據均為設備采集的高置信度數據。2種算法條件下的差異性如表2所示。

    表2 算法差異性比較表Tab.2 Comparison of algorithm differences

    由表2可知,革新算法將無法精確獲得的數據全部排出在選入數據之外,即其完全通過電能計量結果進行數據分析,從而發(fā)現故障電能表的相關證據。該數據管理模式是其誤差率遠小于傳統(tǒng)算法的技術基礎。

    3.2.2在竊電證據獲取、電表故障發(fā)現率等方面,革新算法略優(yōu)于傳統(tǒng)算法

    不論是傳統(tǒng)算法還是革新算法其數據處理部分的核心目標是篩選出問題電能表,從而經過進一步現場勘驗和電能表拆檢獲得相應證據。所以,因為革新算法在潛在問題電表的數據分析層面上具有精度優(yōu)勢,即在其他技術條件完全對等的情況下,自然表現出在竊電證據獲取、電表故障發(fā)現等方面表現出一定優(yōu)勢。

    3.2.3革新算法的人力成本和時間成本更低

    在不考慮人工到達現場所用時間的前提下,革新算法從數據采集到數據處理完畢,大約需要2.6 h,其主要時間消耗在數據采集和數據錄入過程中。而革新算法所用數據本身即為該電能表的智能抄表數據記錄集,無須進行數據采集和數據錄入,更無須到現場進行操作,所以其所用時間遠遠短于傳統(tǒng)算法。

    同時,傳統(tǒng)算法一般到現場進行采集數據,需要2人以上協(xié)同操作,且受制于交通手段和現場數據采集過程的用時,每組人員在工作8 h內可以操作的電表終端數量有限[20]。如果對城區(qū)10萬規(guī)模的用戶電表進行全面數據管控,則需要一個龐大的數據管理團隊;但革新算法中,僅需要1名數據管理人員在EXCEL等數據表管理軟件中編寫操作公式,可以隨時對城區(qū)超過10萬規(guī)模的用戶電表數據進行全面篩查。革新算法可以實現無人干預的實時數據預警。

    4 結語

    革新算法完全排除了電能表計量檢查中的人工操作環(huán)節(jié),且通過數據升維操作,在電能計量單列數據中獲取到S和R2個熵值,利用這2個熵值的閾值真值對比關系,隨時發(fā)現電能表的故障信息。該算法可以與實時監(jiān)測系統(tǒng)對接,形成自動數據預警。

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