电能计量数据异常分析

电能计量数据异常分析

谢晓华

（广东电网有限责任公司湛江供电局）

摘要：随着我国智能化电网建设进程的加快，电能计量设备和系统智能性大大提高，电能计量自动化系统随之建立，每日采集及处理大量的电能计量数据，数据呈指数级增长，呈现数据的分布式和空间特征。系统通过后台数据的分析及处理形成前台各项功能应用，为电力营销、生产工作提供有效的技术支撑。本文介绍了计量自动化系统的概念及数据的监测与分析。通过系统远程采集的用电信息分析用户电能计量装置运行情况，重点针对计量装置异常的数据特征进行了相关分析。

关键词：计量自动化系统；电能计量；数据异常

前言

电能计量数据在向电网公司计量自动化系统逐级向上传递，实现各地市局向省级计量自动化系统的大集中。系统除了用于厂站遥测、配变监测及专变客户负荷管理等业务，还对电网规划、负荷分析和电力营销的决策进行辅助，因此确保计量数据的准确性、完整性尤为关键。然而现实当中，由于各种通信故障、设备故障、电网波动以及管理等原因，计量自动化系统出现大量数据异常的现象。这些异常数据对于电能计量数据的准确性、完备性、自洽性和动态性要求具有重要影响，也蕴藏了电网的重要事件信息，如拉闸限电和设备故障等，因此异常数据的分析、辨识和处理具有重要意义。本文着重对电能计量装置异常的数据特征进行分析。

1、电能计量自动化系统

电能计量自动化系统通过对电力用户的用电信息的采集、处理和实时监控，能够实现用户用电行为分析和管理、计量异常监测、电能质量监测、智能用电设备的信息交互等功能，这些功能对实现电网智能化有着重大影响。计量自动化系统由采集设备层、通信信道层和主站层这三部分构成，其系统的基本建设目标是要求实现“全覆盖、全采集”，系统建设要求必须覆盖全部电力用户，保证用户用电过程的各类信息全面采集，包括对主网、配网各计量点各时段电能示值、电压、电流、功率、功率因数、需量等数据项值的采集，数据量非常巨大，该系统建立之后，即可通过远程采集用电信息来分析用户计量装置的运行情况；通过接口向其他系统传送数据源作辅助决策应用，如营销系统获取表码数据进行月度的结算；配网系统获取负荷值作停电监控、辅助调度等业务应用。

2、电能计量数据异常原因及分析

电能计量异常数据包含两种，一种是坏数据，一种是畸变数据。坏数据主要由于各种故障和失误产生，超出合理范围，在管理上采用退补电量来修正；畸变数据源于各类事件引起的电量波动。故系统出现数据异常现象的原因很多，包括通信故障、设备故障、电网波动以及管理等原因。其中针对电能计量装置设备故障，从不同角度可以分为电能计量异常（如电能表少计或不计电量）和计量装置损坏两类。

计量异常监测分析是针对电能计量数据信息所进行的过程监测与分析，对采集数据进行综合分析，统计形成监测数据，然后以监测数据为基础，对计量装置以及用户设备的运行状况进行分析，对电能计量设备运行状态的正常与否进行判断，并据此进行相对应的故障处理方案的制定。按照电能计量装置异常状态的技术表征，可以分为计量电流异常、计量电压异常、功率异常、电量异常等，下面将对其相关量异常的数据特征进行分析。

2.1计量电流异常

计量电流异常特征：当电能计量装置出现电表电流采样异常、电流回路异常或者误差增大等现象时，使计量电流发生变化，呈现如电流计量表无任何指示；计量电流呈现出低水平状态；计量电流突然发生变化；三相电流呈现不平衡状态等特征。

因电力用户季节性用电、分时段用电、不规则性用电等情况相渗和，不能单纯从一项或几项阀值定义中涵盖对所有用户的异常判断，导致电流异常误报的信息量大，判断难。分析计量电流异常的方法是掌握用户负荷情况，分析其用电规律，出现与之不相符的情况，可断断为异常。通常，在用户设备三相负荷运行较为稳定的情况下，出现一相或两相电流数值发生突变，为典型的电流异常。以两例数据说明，例如：用户1，低压专变电流异常监测数值图（1）

图（1）

用户三相运行电流均为1.5A，于2016-05-1209：15时刻出现B相电流为零的情况，判定为电流异常。该数据异常原因查验：经现场检查，发现接线盒B相电流连片遭腐蚀，接触不良导致电流异常，故障处理后，数据恢复正常。

用户2，高供高计用户电流异常监测，此类用户负荷较大，且三相趋于平衡用电，即计量装置AC相电流平衡，若其中一相电流值发生突变，则确定为异常。数据显示如图（2），C相电流于2016年06月08日11：30失流

图（2）

数据异常原因查验：经现场核查发现电能表故障导致的电流异常，更换电表后，系统数据恢复，如下图：

图（5）

2.2计量电压异常

计量电压异常特征：当电能计量装置出现电表电压采样异常、电压回路异常或者误差增大等现象时，将使计量电压发生变化，呈现如电压长时间处于低水平状态、电压表无任何指示、电压突然发生变化、三相电压呈现不平衡状态等特征。

以某相电压值低于额定值的85%或高于额定值的115%（当对象接线方式为三相三线时，需剔除B相，即B相数据不参与判断）为异常条件进行筛查。下面列举三相四线及三相三线计量方式电压数据异常为例说明。

2.2.1三相四线计量装置电压异常

图（6）数据显示，该户于2016年06月24日09：00在用三相用电时C相电压为零，判断为电压异常。

图（6）

数据异常原因查验：经现场核查发现计量二次回路电压线C相断线导致失压，处理后数据恢复正常。

在分析电压异常时，往往结合电流数据进行判断，定位故障为电力一次设备或计量二次回路异常。如：经互感器接入的计量装置在电压为零的同时电流为零，可初步判断一次电压回路异常，用户该相不用电，现场关注一次设备运行情况，有效进行故障排查。

2.2.2三相三线计量装置电压异常

高供高计用户电压异常常见故障为高压熔丝熔断。不同相的熔丝熔断表现为不同的数据特征：

A相高压熔丝熔断：如图所示，A相电压示值低于整定值。

数据异常处理：现场更换故障相高压熔断器，数据恢复正常。

2.3计量功率异常

计量功率异常特征：当电能计量装置出现电压异常、电流回路异常、电能表异常或者计量误差等情况时，将对电力计量装置负荷功率因素造成一定影响，导致计量装置的功率计量产生偏差，即总功率不等各分相功率之和。举例说明：

例一、计量装置电流回路反极性（以A相反极性为例）

图（10）

从图（10）功率数据分析得出，该户计量功率P总=-PA+PB+PC

即A相反功率

数据异常原因查验：经现场核查，计量装置电流回路A相反极性，该结果与数据分析结果相符，于2016-07-0416：15：00故障处理后，数据恢复正常。

例二、计量装置二次回路不同电压电流（以AC相不同压流为例说明）

某一用户功率数据如下：

图（11）

从以上数据可以得出：

P=P1+P2-P3

即P3为负功率

结合电流及功率因素数据进行分析，如下

图（14）

数据异常原因查验：现场测试该户计量装置六角图，结果显示相量分布异常，查看电表报警界面显示为Ia–IbIc，如图（15）及图（16），进一步核查计量装置接线，发现AB相CT二次端子S2互调，导致电能表AB相电流回路串联运行造成少计量，故障处理后，数据恢复正常。

2.4电量数据异常

电量异常特征：当电能计量装置出现异常情况时，将对累积电量造成影响，例如，电能表故障，系统干扰，或受到窃电行为等因素影响，使电力计量装置呈异常状态，出现计量的电量比实际多计或少计现象。我们日常监测电量数据项含总分时表码不等、表码倒走、表码数剧跳变、主备表日误差超阀值等异常。当监测对象的电量比对结果超出预先设定的差异率时，系统生成告警。

如，在系统告警事件中筛选出一电量比对差异率为15%的用户，分析方法：按月查询其电表及终端的电量趋势数据进行比对，如下：

数据异常原因查验：经现场测试，电能表电流采样异常，误差超差，更换电能表，数据恢复正常，以终端电量为参考追补电量。

结束语

综上所述，电能计量自动化系统为计量异常的监测与分析提供了有效的手段，不同的异常对应数据特征各具不同，分析方法也具不同。然而系统功能在异常监测诊断方面还是具有缺陷，庞大的采集数据仅靠人工分析和筛查异常信息是难以满足运维要求的。单纯依靠电能表上报的一些异常事件如断相、失压、失流、过流或过压等，或在系统数据筛选应用中粗略的设定各种事件的门槛阈值，将导致大量的事件出现误判，存在计量异常无法准确定位现象，因此，要实现计量自动化系统在计量异常的监测和分析上发挥更强的作用，我们还需对现场实际经验进行不断总结，加大对系统的研究力度。首先，计量装置异常的分析结合电能表的事件上报必不可少，对智能电能表的事件记录功能需提出更高要求：提升存储容量，提高事件记录总数次；统一各个厂家电表异常事件字段，为系统对计量异常进行判断提供了技术保障。其次，计量自动化系统所具有的计算功能还需扩展对用户用电行为分析技术的研究，分析、整合用户负荷数据，综合提出多个电力特征，然后对用户用电框架进行分析整理，得出用户用电分类的特征选择以及权重计算。

在完善设备及系统功能的基础上，再结合以上电能计量装置数据异常分析方法，进行计量自动化系统的深化应用，方可准确判断计量装置出现的基本故障及异常，实现电能计量异常监测水平的有效提升。

参考文献：

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[2]张勇勤，丁春香.用电信息采集系统电能计量数据异常原因分析[J].电子制作，2015（02）.

[3]周珺.用电信息采集系统在电能质量在线监测中的应用与评价[J].华东电力，2011（12）.