電網(wǎng)電能計(jì)量裝置與異常情況解決策略研究

徐明望

（國網(wǎng)四川省電力公司達(dá)州市蒲城供電分公司，四川 達(dá)州 636150）

電能計(jì)量裝置是電網(wǎng)中的核心設(shè)備，但是其計(jì)量異常問題一直困擾著電力行業(yè)。為了應(yīng)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(tǒng)方法往往依賴于單一模型，其受限于數(shù)據(jù)和模型選擇，準(zhǔn)確性有限。而多模融合算法通過整合不同模型的優(yōu)勢，提高了異常用電的檢測準(zhǔn)確性。本文將結(jié)合多種人工智能算法模型，根據(jù)數(shù)據(jù)特點(diǎn)為每個(gè)模型分配權(quán)重，從而實(shí)現(xiàn)更精確的異常用電診斷。這一方案對電力系統(tǒng)管理和電費(fèi)計(jì)算具有重要意義。通過準(zhǔn)確識別異常用電行為，可以防止竊電和不公平計(jì)費(fèi)，提高電網(wǎng)的穩(wěn)定性和效率。這項(xiàng)研究將有助于電力行業(yè)更好地理解電能計(jì)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(zhǔn)確性方面的潛力，進(jìn)一步提升電力系統(tǒng)的運(yùn)行水平。

1 電網(wǎng)電能計(jì)量裝置

電網(wǎng)電能計(jì)量裝置是電力系統(tǒng)中不可或缺的關(guān)鍵組件，它們的主要任務(wù)是測量、記錄和監(jiān)控電能的使用情況，以確保公平的計(jì)費(fèi)、能源管理和電力系統(tǒng)的穩(wěn)定運(yùn)行。本文將介紹傳統(tǒng)電表和數(shù)字電表兩種類型的電能計(jì)量裝置，它們在電力行業(yè)中的重要性以及各自的特點(diǎn)和優(yōu)勢。傳統(tǒng)電表，也稱為機(jī)械電表或機(jī)電電表，是一種廣泛用于許多年的電能計(jì)量裝置。它的工作原理基于電流和電壓的物理測量，通過機(jī)械部件的運(yùn)動(dòng)來記錄電能使用量。數(shù)字電表，也稱為電子電表或智能電表，是一種先進(jìn)的電能計(jì)量裝置，利用數(shù)字技術(shù)來測量和記錄電能的使用情況。隨著電力系統(tǒng)的現(xiàn)代化和數(shù)字化轉(zhuǎn)型，數(shù)字電表在電網(wǎng)中的應(yīng)用正在不斷增加。它們不僅可以提供準(zhǔn)確的用電數(shù)據(jù)，還支持能源管理、遠(yuǎn)程監(jiān)控和智能電力網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展。無論是傳統(tǒng)電表還是數(shù)字電表，它們都對確保電力資源的有效利用和電網(wǎng)的穩(wěn)定運(yùn)行起著不可或缺的作用。

電力系統(tǒng)中，電能計(jì)量設(shè)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(jì)量設(shè)備，都必須使用電能表來記錄電能的數(shù)值。電能計(jì)量裝置必須經(jīng)過專業(yè)機(jī)構(gòu)的檢驗(yàn)，然后進(jìn)行集中的分發(fā)，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(zhuǎn)換成便于測量的低電壓和小電流。這種結(jié)構(gòu)保證了電能計(jì)量的準(zhǔn)確性，對于電力公司的計(jì)量工作至關(guān)重要，有助于確保公平計(jì)費(fèi)和電能數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性。

2 電能計(jì)量異常處理方案分析

2.1 人為異常

電能計(jì)量異常處理是電力系統(tǒng)運(yùn)營中的重要環(huán)節(jié)，用于檢測和處理電能計(jì)量設(shè)備異常，確保電能計(jì)量的準(zhǔn)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(guān)鍵部分，下面將對其進(jìn)行分析，探討可能的人為異常原因。

1.操作不當(dāng)：操作員可能因疏忽大意或缺乏必要的培訓(xùn)而在電能計(jì)量設(shè)備的操作中出現(xiàn)錯(cuò)誤。例如，誤操作儀表、未按規(guī)定的時(shí)間周期進(jìn)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(xùn)和操作指南，確保操作員熟悉設(shè)備操作流程，同時(shí)實(shí)施嚴(yán)格的操作審查和監(jiān)控。

2.人為篡改：惡意操作員可能會(huì)試圖篡改電能計(jì)量數(shù)據(jù)，以獲得不正當(dāng)?shù)慕?jīng)濟(jì)利益。這可能包括更改儀表讀數(shù)、關(guān)閉電表或者擅自更改電纜連接等。解決方案可以采取實(shí)施安全措施，如密封儀表或使用數(shù)字簽名技術(shù)，以確保數(shù)據(jù)的完整性和可信度。同時(shí)，建立監(jiān)督機(jī)制和審查程序，以防止惡意篡改。

3.非法接入：未經(jīng)授權(quán)的人員可能試圖非法接入電能計(jì)量系統(tǒng)，以獲取電能計(jì)量數(shù)據(jù)或操縱計(jì)量設(shè)備。解決方案是實(shí)施物理和網(wǎng)絡(luò)安全措施，限制對計(jì)量設(shè)備的訪問，并建立監(jiān)控系統(tǒng)以檢測潛在的非法活動(dòng)。

4.驗(yàn)收失誤：電能計(jì)量驗(yàn)收有著嚴(yán)格的標(biāo)準(zhǔn)和規(guī)范，具體誤差限值如表1 所示，這些標(biāo)準(zhǔn)和規(guī)范旨在確保計(jì)量裝置的質(zhì)量和性能，以及計(jì)量數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和可靠性[2]。驗(yàn)收失誤可能導(dǎo)致嚴(yán)重的計(jì)量錯(cuò)誤。例如，二次導(dǎo)線對地絕緣不合格可能導(dǎo)致電能計(jì)量裝置的漏電流問題，而二次回路多點(diǎn)接地可能導(dǎo)致回路干擾，進(jìn)而影響計(jì)量精度。電能表二次接線錯(cuò)誤和互感器錯(cuò)相錯(cuò)極性等問題都可能導(dǎo)致計(jì)量數(shù)據(jù)的不準(zhǔn)確性，進(jìn)而影響正常供用電秩序。驗(yàn)收失誤直接影響電能計(jì)量的準(zhǔn)確性。電能計(jì)量是電力系統(tǒng)中至關(guān)重要的一環(huán)，影響著電費(fèi)計(jì)算、電能數(shù)據(jù)考核以及電網(wǎng)運(yùn)行的穩(wěn)定性。因此，驗(yàn)收失誤可能導(dǎo)致不準(zhǔn)確的電能計(jì)量數(shù)據(jù)，損害電力系統(tǒng)的正常運(yùn)行和供用電的公平性。

表1 不同準(zhǔn)確級電流互感器的誤差限值

在處理電能計(jì)量異常時(shí)，識別并解決人為異常原因至關(guān)重要。通過建立明確的異常處理流程、提供培訓(xùn)、加強(qiáng)監(jiān)控和審查機(jī)制，以及使用先進(jìn)的技術(shù)來確保數(shù)據(jù)的安全和準(zhǔn)確性，可以有效減少人為異常的發(fā)生，維護(hù)電力系統(tǒng)的公平和穩(wěn)定運(yùn)行。

2.2 非人為異常

非人為電能計(jì)量異常的原因也有多種，具體分析如下：

1.計(jì)量設(shè)備故障。電能計(jì)量裝置包括電能表和互感器等組件。雖然這些設(shè)備在安裝前通常經(jīng)過嚴(yán)格的質(zhì)量控制和維護(hù)，但它們?nèi)匀豢赡軙?huì)因各種原因出現(xiàn)故障。這些故障可能包括機(jī)械損壞、電子元件故障、連接問題等。一旦這些設(shè)備出現(xiàn)故障，就可能導(dǎo)致電能計(jì)量異常，影響電能計(jì)量的準(zhǔn)確性。因此，定期的檢測和維護(hù)是防止計(jì)量設(shè)備故障的關(guān)鍵。

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

3.系統(tǒng)運(yùn)行方式的影響。電能計(jì)量需要考慮系統(tǒng)中的電流、電壓、功率因數(shù)等參數(shù)。不同系統(tǒng)運(yùn)行方式，如輸電線路、主變壓器和系統(tǒng)中性點(diǎn)的接地方式的變化，可能會(huì)對這些參數(shù)產(chǎn)生影響。如果系統(tǒng)的接線方式存在錯(cuò)誤或變化，可能會(huì)導(dǎo)致電能計(jì)量的準(zhǔn)確性受到影響，尤其是在計(jì)算線損率等方面。

維護(hù)計(jì)量設(shè)備、減少系統(tǒng)中的非線性負(fù)荷以及確保系統(tǒng)運(yùn)行方式正確都是維護(hù)電能計(jì)量準(zhǔn)確性的重要措施。同時(shí)，定期的校準(zhǔn)和檢測也是必不可少的，以確保計(jì)量設(shè)備的正常工作和準(zhǔn)確性。電力供應(yīng)公司需要采取措施來監(jiān)測和維護(hù)計(jì)量設(shè)備，以確保電能計(jì)量的準(zhǔn)確性和公平性。

2.3 解決方案分析

電能計(jì)量裝置檢驗(yàn)檢測是預(yù)防計(jì)量異常的第一道防線。由于電力用戶數(shù)量的不斷增加，傳統(tǒng)的現(xiàn)場監(jiān)測方法存在限制。大數(shù)據(jù)智能算法可以在此過程中發(fā)揮作用，通過遠(yuǎn)程監(jiān)控和數(shù)據(jù)分析，識別潛在的異常模式，幫助及早發(fā)現(xiàn)問題。

同時(shí)，電能量遠(yuǎn)程采集系統(tǒng)已廣泛應(yīng)用于電網(wǎng)企業(yè)，但其數(shù)據(jù)分析預(yù)警功能有待加強(qiáng)。大數(shù)據(jù)分析可以更深入地挖掘數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)預(yù)警和異常模式識別，幫助電網(wǎng)企業(yè)快速響應(yīng)問題，減少損失。最后，對于異常用電行為的處理，大數(shù)據(jù)算法分析可以更好地幫助確定異常的原因。它可以區(qū)分人為異常和非人為異常，并為追究責(zé)任提供更多依據(jù)。因此采用大數(shù)據(jù)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(jì)量異常檢測是電力領(lǐng)域中的關(guān)鍵任務(wù)，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(shí)現(xiàn)自動(dòng)化異常檢測，本文采用了多種算法，包括支持向量機(jī)（SVM）、隨機(jī)森林算法和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。

1.SVM 算法。支持向量機(jī)是一種二分類模型，其主要目標(biāo)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(shù)進(jìn)行非線性分類。在電能計(jì)量異常檢測中，SVM 可以用于識別異常行為，例如竊電。SVM 的訓(xùn)練策略是間隔最大化，通常可以形式化為凸二次規(guī)劃問題，這使其在小樣本量情況下表現(xiàn)出色。如式（1）與（2）中所示。

2.隨機(jī)森林算法。隨機(jī)森林是一種基于決策樹的集成學(xué)習(xí)算法，它能夠通過構(gòu)建多個(gè)決策樹并組合它們的結(jié)果來提高分類性能。每個(gè)決策樹都使用不同的隨機(jī)樣本和特征集進(jìn)行訓(xùn)練。在電能計(jì)量異常檢測中，隨機(jī)森林可以有效地應(yīng)對噪聲和復(fù)雜數(shù)據(jù)，降低了過擬合的風(fēng)險(xiǎn)。如式（3）與（4）中所示[4]。

3.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種模擬人腦結(jié)構(gòu)的機(jī)器學(xué)習(xí)算法，它由多個(gè)神經(jīng)元和層級組成。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域表現(xiàn)出色，能夠?qū)W習(xí)復(fù)雜的特征表示。在電能計(jì)量異常檢測中，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以用于對高維數(shù)據(jù)進(jìn)行處理和分類。它通過反向傳播算法進(jìn)行訓(xùn)練，不容易出現(xiàn)梯度消失問題，能夠適應(yīng)不同的數(shù)據(jù)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(gè)不同模型的輸出結(jié)果結(jié)合起來以提高整體性能的方法。在電能計(jì)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(tǒng)的可靠性。電能計(jì)量異常檢測是一個(gè)重要的任務(wù)，旨在識別用電數(shù)據(jù)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?yàn)殄e(cuò)誤的識別可能導(dǎo)致不必要的損失或誤報(bào)。傳統(tǒng)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(gè)模型的優(yōu)勢結(jié)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(jī)森林和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)），在訓(xùn)練數(shù)據(jù)上對每個(gè)模型進(jìn)行訓(xùn)練并確定最佳權(quán)重分配，然后使用加權(quán)求和方式將它們的輸出結(jié)果結(jié)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(jié)果分析

為了驗(yàn)證多模融合算法的效果，在考慮到實(shí)際采用訓(xùn)練樣本數(shù)量為總樣本數(shù)的80%的情況下，進(jìn)行了算法實(shí)驗(yàn)，其中選擇了三種不同的對比模型：SVM、隨機(jī)森林和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，并為它們分配了不同的權(quán)重。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)被分配了1/6 的權(quán)重，而SVM 和隨機(jī)森林分別被分配了1/2 和1/3 的權(quán)重。這個(gè)分配策略在實(shí)驗(yàn)中取得了非常令人滿意的結(jié)果，結(jié)果如表2 所示。

表2 四種模型最優(yōu)準(zhǔn)確率表

在多模型融合后，多模融合短發(fā)整體性能首次超過了三個(gè)單一模型的歷史最佳表現(xiàn)。具體來說，SVM、隨機(jī)森林、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)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?yàn)閿?shù)據(jù)集中存在許多相鄰的數(shù)據(jù)點(diǎn)，這使得模型更容易從數(shù)據(jù)規(guī)律中學(xué)習(xí)。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(shù)據(jù)的影響，從而提高了整體性能。

4 結(jié)語

在現(xiàn)代電網(wǎng)發(fā)展中，電網(wǎng)電能計(jì)量裝置起到了至關(guān)重要的作用，確保了電能計(jì)量的準(zhǔn)確性和可靠性。然而，由于各種因素，電能計(jì)量異常問題時(shí)有發(fā)生。為了應(yīng)對這些問題，本文提出了一種基于多模融合算法的電能計(jì)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(jì)量數(shù)據(jù)的可信度。這一綜合方法有效地解決了電能計(jì)量異常問題，提高了電網(wǎng)數(shù)據(jù)的質(zhì)量和穩(wěn)定性，為電力系統(tǒng)的運(yùn)維提供了幫助和支撐。這一研究為電能計(jì)量異常處理領(lǐng)域提供了有價(jià)值的參考，對電力行業(yè)具有重要意義。