数据驱动的电能表运行状态在线监测方法_赖国书.pdf

数据驱动的电能表运行状态在线监测方法赖国书(国网福建省电力有限公司营销服务中心，福州 350011)摘要:针对在线电能表运行状态存在监测空白点，业务管控存在专业壁垒导致相关电力数据获取难度大，现有监测方法单一等问题，提出覆盖低压侧、中压侧和关口侧数据驱动的电能表运行状态在线监测方法。在低压侧，通过分元器件比对方法定位失准电能表，为低压侧电能表运行状态在线监测提供了新的计算方法。在中压侧，考虑变压器外部特性，递推得到的变压器高压侧三相线电压，并以递推线电压与参考点线电压差值的平方和最小为优化目标，同时满足电压压降、相角偏移等电气节点约束条件，构建高供低计专变用户电能表在线监测优化模型，计算中压侧电能表运行误差。在高压侧，通过构建主变模型、母线层级与线路层级三个层级电量比对模型，运用交叉定位方法计算关口侧电能表运行误差。通过实际算例验证所提方法的正确性和有效性。关键词:电能表;运行状态;数据驱动;分元件;变压器外部特性;交叉定位DOI:10 19753/j issn1001-1390 2023 04 029中图分类号:TM933文献标识码:A文章编号:1001-1390(2023)04-0193-08Data driven online monitoring method of running state of electricity meterLai Guoshu(Marketing Service Center，State Grid Fujian Electric Power Co，Ltd，Fuzhou 350011，China)Abstract:Aiming at the problems such as the existence of monitoring blank spots in the operation state of the electricitymeter，the difficulty in obtaining relevant power data due to the professional barriers in business management，and the sin-gle existing monitoring method，a data-driven online monitoring method of running state of electricity meter is proposedcovering the low-voltage side，the medium-voltage side and the gateway side On the low-voltage side，the misaligned e-lectricity meter is located by the sub-component comparison method，which provides a novel calculation method for the on-line monitoring of the running state of the electricity meter on the low-voltage side On the medium-voltage side，consider-ing the external characteristics of the transformer，the three-phase line voltage on the high-voltage side of the transformer isobtained by recursion The optimization goal is to minimize the sum of the squares of the difference between the recursiveline voltage and the line voltage at the reference point，and satisfy the constraints of electrical node，such as voltage drop，angular offset，build the online monitoring optimization model of electricity meter for high-voltage side power supply andlow-voltage side metering of special transformer users，and calculate the operation error of the medium-voltage side elec-tricity meter On the high-voltage side，it proposes three-level electricity comparison model which includes main trans-former model，bus level and line level Then，cross-location method is used to calculate the operating error of the electric-ity meter at the gateway side The validity of the proposed method is verified by practical examplesKeywords:electricity meter，running state，data driven，sub components，external characteristics of transformer，cross location基金项目:福建省科技计划项目(20211016006)0引言电能计量装置能够实现电能的采集、计量、存储与传输，与用户电费结算、电网线损管理、电力市场交易结算等方面联系紧密，其准确性关系到电网公司、供电企业和每个用户的切身利益。电能表在电能计量中发挥着重要作用。为保证电能计量公平公正，通过严格全性能合格的电能表才会正式投运。然而，由于现场谐波等非标391第 60 卷第 4 期电测与仪表Vol 60 No42023 年 4 月 15 日Electrical Measurement InstrumentationApr15，2023准工况的影响，在运电能表将产生一定的计量误差1-3。电网公司主要通过周期轮换、现场试验等线下方式对失准电能表进行管控，需耗费较大的人力、物力与财力，并且无法及时发现更换失准电能表。因此，亟需研究高效实用的电能表运行状态在线监测方法，实现计量装置全寿命周期管理。随着电力用户用电信息采集系统(简称采集系统)、营销业务系统等业务系统的不断完善4-6，电力数据采集同步性与完整度不断提升，运用电力大数据实现电能表运行状态在线监测成为新的有效管控方法。现有在线监测方法主要有台区能量平衡、用电状态聚类与构建评价体系等方法。能量平衡原理是多数计量失准分析研究的基础，文献 7-8 基于低压台区考核表及用户表电量平衡关系构建等式，运用线性回归算法求解获得各电能表的运行误差;文献 9 在流量守恒约定下，运用读数增量与相对误差定义广义流量仪表实际流量增量，从而推导得到一个仪表读数增量与相对误差的方程;在状态聚类中，文献 10 采用 BP 神经网络的分类器监测电能表运行误差;文献 11 以用电行为在纵向时间和横向空间上聚类特征为核心，实现大规模用电数据流异常检测;在评价体系评估中，文献 12 将电能计量装置分为电能表、电流互感器、电压互感器和二次回路共四个部分，结合运行状态数据，评估各设备运行误差;文献 13基于“厂商+批次”，对电能表状态的故障率、报废费和折旧率进行计算。上述文献通过多种算法定位失准电能表，具有很好的借鉴意义，但是存在以下不足:(1)台区级的能量平衡法定位低压侧失准表计容易受线损、台区异动等原因影响，需要较长时间跨度的数据，异常检出时效性差;用电状态聚类仅能查纠得到短期内突发的异常数据，对于正常情况下逐渐失准的计量装置无法准确定位，搭建评价体系方法主观性较强;(2)目前计量失准电能表在线监测主要集中于居民用电电能表(低压侧)，对于高压专用变压器用户电能表(中压侧)、电厂关口电能表(关口侧)仍缺乏高效的在线监测方法，无法有效实现包括现场运行的计量装置全寿命周期管理。文中提出数据驱动的电能表运行状态在线监测方法，分别通过分元器件比对方法定位低压侧失准电能表、基于变压器外部特性计算中压侧电能表运行状态、交叉定位方法定位关口侧电能表运行状态，从而实现覆盖低压侧、中压侧与关口侧全网电能表运行状态在线监测。1低压侧电能表运行状态在线监测方法文中通过分元器件比对方法在线监测低压侧电能表运行状态。分元器件比对方法结合邻近电压比对法与零火线电流分析法，评价电能表的计量芯片、电压采样元件、电流采样元件的运行状态，将电能表状态估计由电表级缩小到元件级14-15，为低压侧运行状态提供有效在线监测方法。分元器件比对方法具体步骤如下:(1)通过采集系统查询台区下电能表事件记录、特征电压与应答否认，判断是否有主 CPU 与计量芯片通信发生故障，如果无故障的情况，进入步骤(2);(2)通过数据采集系统采集同一时间断面的电能表中的电压、负荷曲线、火线电流、零线电流、相位以及时钟数据，并进行数据预处理;(3)进行电压数据预处理，结合邻近电压比对法，对同箱同相电能表电压进行分析，定位台区下存在的电压异常电能表;(4)进行电流数据预处理，通过零火线电流分析法，定位台区下存在的电流异常电能表;(5)将步骤(3)和步骤(4)得到的数据定位异常点与元器件故障类型进行关联分析:如存在电压异常，不存在电流异常，则判断电压采样元件故障;如果存在电流异常，不存在电压异常，则判断电流采样元件故障;如均存在异常，由于电压采样与电流采样元件同时故障可能性低，则判断计量芯片基准电压元件故障。分元器件比对方法流程图如图 1 所示。步骤(3)中邻近电压比对法，由于同个表箱同个相别电能表的电压测量值趋近一致，因此待监测电能表与同箱同相的其他电能表电压测量值接近，选用过零点的邻近电压比对线性回归模型。通过与同箱同相电能表电压曲线进行线性回归16-18，如式(1)、式(2)所示，确定电能表电压测量误差。yu=uxu(1)u=1 ()u/u100%(2)式中 xu为邻近参考电能表 A 电压测量值;yu为需比对电能表 B 电压测量值;u为电压数据线性回归参数估计值;u为电能表 B 电压测量误差;将 xu作为自变量，将yu作为因变量，当累计足够多测量样本时，进行线性回归求解 u，从而计算得到电能表电压测量误差 u。步骤(4)中定位电流异常电能表采用零火线电流分析法，在智能电能表规范接法中，经由火线与零线，将电能表与负载形成串联回路，因此零火线电流测量491第 60 卷第 4 期电测与仪表Vol 60 No42023 年 4 月 15 日Electrical Measurement InstrumentationApr15，2023图 1分元器件比对方法流程图Fig 1Comparison method flow chart of sub components值趋近一致。将单相表零线电流作为参考标准，构建过零点的零火线分析线性回归模型，模型如下:yI=IxI(3)式中 xI为零线电流测量值，作为自变量;yI为火线电流测量值，作为因变量。当累计足够多样本时，通过线性回归求解 I参数估计值。则电流测量误差 I为:I=1 ()I/I100%(4)评价电能表的计量芯片运行状态、电压采样元件、电流采样元件运行状态，将电能表状态估计由电表级缩小到元件级，为低压侧运行状态提供有效在线监测方法。2中压侧电能表运行状态在线监测方法文章中压侧重点