智能电能表电压电流异常事件监测设计与应用
2019-04-08李付存郭红霞刘丽君
李付存,郭红霞,杨 剑,李 骁,刘丽君
(国网山东省电力公司电力科学研究院,山东 济南 250002)
0 引言
电能计量的准确性关系到千家万户的切身利益。随着大部分网省电力公司智能表和用电信息采集实现双覆盖,用电信息采集对营业收费、用电检查等营销业务的作用越来越大。目前,国网山东省电力公司现场运行智能表4 350余万只。现场运行如此大规模的智能表,对电能表运行的精益化管理带来很大的挑战。为确保现场智能表运行质量,及时处理计量故障、查处疑似窃电行为,需要对智能表现场运行情况开展监测。无论电能表是采用模拟乘法器,还是数据乘法器进行计量,其计量的准确性都与它采集到的电压电流直接相关。因此,对电能表电压电流异常事件的监测尤为重要[1-3]。
智能表电压电流异常事件监测是指通过用电信息采集系统实现对智能表运行工况及数据的采集与处理。通过数据比对、统计分析和数据挖掘等技术手段,对电能表的运行工况进行诊断和分析,判断表计是否处于正常运行状态,为计量精益化管理提供辅助决策功能。
1 电压电流异常事件分类
根据产生现象不同,电压电流异常事件主要可分为以下六大类。①电压断相:计量回路的一相或多相电压断开。②电压越限:电压越上限或上上限以及电压越下限或越下下限。③电压不平衡:电压不平衡越限。④高供高计B相异常:高供高计三相三线B相电压应为0。⑤电流失流:三相电流中任一相或两相小于启动电流,且其他相线负荷电流大于5%额定(基本)电流。⑥电流不平衡:电流不平衡越限。
2 异常事件模型及无效数据筛选
2.1 电压断相
电压断相分为三相三线断相和三相四线断相。三相三线断相是指AC相中任一相电压小于K*参比电压,另一相电压不小于K*参比电压。三相四线断相指任一相电压小于K*参比电压,另两相电压中任一相电压不小于K*参比电压。如果同时监测到电能表或终端有电压断相事件,立刻判断电压断相异常,计算模型如下。
三相三线断相应满足式(1)或式(2):
Ua (1) Uc (2) 三相四线断相应满足式(3)~式(5)中的一个: Ua (3) Ub (4) Uc (5) 建议K取60%。 ①越上限:电压范围[K1,K4)参比电压。 ②越下限:电压范围(K5,K2]参比电压。 ③越上上限:电压不小于K4参比电压。 ④越下下限:电压范围(K3,K5] 参比电压。 如果同时监测到电能表或采集终端有电压越限事件,立刻生成电压越限异常,具体计算模型分别如式(6)~式(8)所示: K4×Un>Ua|Ub|Uc≥K1×Un (6) K2×Un≥Ua|Ub|Uc>K5×Un (7) Ua|Ub|Uc≥K4×Un (8) K5×Un≥Ua|Ub|Uc>K3×Un (9) 建议K1为110%,K2为90%,K3为60%,K4为120%,K5为80%。 在各相电压均大于0的情况下,根据三相电压最大值与最小值的差值和三相电压最大值的比值判断是否越限。计算模型如式(10)所示: (10) 高供高计三相三线B相电压应为0,对于三相三线制电能表,判断是否存在B相电压大于0或B相电流不等于0的情况。 在电压范围为额定电压的0.7~0.9时,三相电流中任一相或两相小于启动电流,且其他相线负荷电流大于5%额定(基本)电流。具体三相三线失流:AC相中任一相电流小于0.5%额定(基本)电流,另一相电流不小于5%额定(基本)电流。三相四线失流:任一相电流小于0.5%额定(基本)电流,另两相中至少一相电流不小于10%额定(基本)电流。若满足: 0.7×Un≤U≤0.9×Un (11) 对于三相三线制,应满足式(12)~式(13)中的一项: Ia<0.5%InIc≥5%In (12) Ic<0.5%InIc≥5%In (13) 对于三相四线制,应满足式(14)~式(16)中的一项: Ia<0.5%InIb|Ic≥10%In (14) Ib<0.5%InIa|Ic≥10%In (15) Ic<0.5%InIa|Ib≥10%In (16) (17) 对于采集终端和电能表生成的电压电流异常事件,应根据一定的无效数据校验筛选规则,提高数据上报准确性,筛选规则如下。 ①同一事件重复上报,事件内容包括时间均完全相同,只按第一条进行智能诊断,其余事件不参与主站智能诊断。 ②同一类事件重复上报,事件名称相同但内容不同,由期间分析判断为误报的,K天内不再参与主站智能诊断(K建议值为15,建议设置范围为5~60)。 ③剔除内容不符合通信协议格式要求的事件,包括数据乱码及应填数据为空的情况。 ④剔除内容明显有误的事件,包括事件时间早于设备安装时间及事件时间晚于当前时间K天后的情况(K建议值为5,建议设置范围为2~30)[4]。 异常监测判断应用流程如图1所示。 图1 异常监测判断应用流程图Fig.1 Flowchart of monitoring and judging application of abnormality 首先,采集主站完成对智能表的数据采集后,按照无效数据校验规则,筛选排除无效采集数据和无效事件。然后,按照异常事件模型产生单一异常事件,采集人员对异常事件进行分析,对确定为异常的事件生成工作单,发起工单处理流程,对工单进行派工和现场处理;同时对判定为不是异常的事件或用户,采集人员进行忽略处理或者加入白名单[5-8]。最后,统计分析各单位每月工单处理情况,进行评价考核,提升工作质量。 ①数据质量管理。 根据无效数据校验规则,由采集系统自动开展基础数据的有效性检查,筛选排除无效采集数据和无效事件,并支持自动和人工定向补招,保证基础数据的完整度和准确度,为后续的智能诊断做好准备。 ②智能诊断分析。 根据智能诊断模型规则,采集系统自动产生单一异常事件和异常主题事件,并将事件分为一般、重要、严重三个等级。根据事件的重要性可进行人工甄别和自动生成工单,另外可根据前期情况判断是否需要加入白名单[9-10],然后进行派工和结果审核。 根据异常事件建立模型及数据筛选规则,试验人员采用调压变压器、电能表、采集终端等搭建测试平台,对电压断相、电压越限和电流失流进行了测试。首先进行电压越限测试,人为提高三相电压。其中:A相提高15%,BC两相提高10%,同时在主站侧召测电压越限数据。电压越限测试波形如图2所示。 图2 电压越限测试波形Fig.2 Test results curves of voltage violations 从图2可以看出,主站召测的结果与人为调整的数据一致,同时根据式(6)判别为电压越上限。在同台区内的供电电压不变的情况下,监测到电压越上限事件后,可及时判定此种情况可能是由于电表采样或信号处理环节出现故障,导致计算电压与实际电压不符,从而影响计量准确性。接着进行了电压断相测试,同时,在主站侧召测电压断相数据,得到的电压断相测试波形如图3所示。 图3 电压断相测试波形Fig.3 Test results curves of voltage phase disconnection 由图3 可以看出,B相电压突然降低至50 V以下,在4 s时间后又恢复。按照式(4)进行判别为电压断相事件,在得到断相事件后可及时判定此种情况为B相负荷开关跳闸或断路导致,而后对线路及时进行恢复,提高了故障处理时间。最后进行了在三相三线制情况下的电流失流测试,得到的电流失流测试电流变化波形如图4所示。 图4 电流失流测试波形Fig.4 Test results curves of current loss 本文针对电能表电压电流异常的不同种类和不同类型所对应的阈值特征,分别建立了不同异常种类对应的数学判别模型;在判别模型的基础上,设计了异常事件监测流程,在流程中增加了无效数据校验筛选规则。根据设计的流程搭建了试验测试平台,对电压越限、电压断相及电流失流等情况进行了试验验证。根据试验结果,分别对应了电压越限、电压断相及电流失流等情况,测试验证了方案的可行性。 电能表电压电流异常事件的监测,有助于获悉电能表现场运行工况,及时掌握电能表运行异常情况。特别是在智能电能表大规模运行时,该监测为确保现场智能表运行质量、提高计量故障处理及时性以及打击窃电行为的准确性提供了手段,加强了对电能表的精益化管理。2.2 电压越限
2.3 电压不平衡
2.4 高供高计B相异常
2.5 电流失流
2.6 电流不平衡
2.7 无效数据校验筛选
3 异常诊断流程设计
3.1 总体流程设计
3.2 部分流程说明
4 试验测试
5 结束语