基于电能计量自动化系统的线损异常查处研究

许思伟

摘要：线损异常意味着供配电系统的运行稳定度下降，在电能计量自动化系统中可以展现，信息的展现参数包括电压、电流、电量与功率因数。基于对电能计量自动化系统线损异常状况成因的分析，本文探讨了对于线损异常的查处方法，从而让该系统可以在后续的工作中，采取专业方法，消除线损异常问题除。

关键词：电能计量;自动化系统;线损异常

引言：

基于电能计量自动化系统的运行中，要通过对于所有电力参数的分析，探讨当前存在的线损异常参数，之后查处线损异常问题，以维持供配电系统的运行安全。在详细的线损异常查处工作中，需要根据线损异常问题的表征方法、作用优势与建设标准，共同研究目前该系统的综合运行方法，基于此方可让最终建成的异常查处工作质量提高。

一、基于电能计量自动化系统的线损异常表征与成因

（一）电压异常表征

线损异常查处工作中，电压异常表征是一个主要的故障类型，其表现形式有三种。其一是电压的失压和断相现象，在电能计量自动化系统中，会直接显示相电压参数，如显示电路系统的B和C两相电压正常，但是A相的电压为0，则显然存在线损异常问题，常见成因是客户侧的高压跌落开关熔断、电能表屏幕烧坏。

其二是负控终端的电压和电能表示数不一致，自动化系统的运行中，可以显示具体的负控参数，同时与电能表示数对比，如发现负控终端的示数为66V，电能表的示数为60V，则当前的系统运行中显然存在问题。常见的故障成因为电能表故障[1]。

其三是三相负荷平衡，但是三相电压的偏差较大，比如显示A相的显示电压低于正常运行状态10%左右。常见的故障成因是电能表故障。

（二）电流异常表征

在线损异常查处工作中，要分析系统的电流故障表征，之后分析该故障的常见成因，之后分析故障的排除方法，常见的故障类型有三种。

其一是工业类客户的三相电流不平衡，常见的异常现象是，自动控制系统中显示电流互感器的相电流不平衡，如二次侧的A相电流小于B相电流，同时A相与C相的电流相等，该故障的成因为电流异常相的电力系统故障。另一类异常现象是，电能表的相电流显示偏差值过大，如对于A相的显示电流为0，B相与C相的显示电流都是3A，该故障的常见原因是电能表故障。

其二是电流互感器的二次侧电流大于额定电流，比如对于某工业电力用户，设计的电流互感器二次侧中，额定电流值为5A，同时电能表的额定电流是1.5（6）A，顯示的数据中，A相和B相的显示电流明显高于额定参数。常见的故障成因是电流互感器的变比不合理。

其三是系统中存在反向电流，比如某电力客户的自动检查系统中，发现正向的有功功率总量维持0.52kW·h不变，而反向有功功率总量从40.38kW·h提高到40.44kW·h。常见的故障成因是电流互感器的二次侧相电路接反。

（三）功率和功率因素表征

在线损异常查处过程，需要分析功率和功率因数的表征情况，当发现这两个参数与系统正常运行状态下的参数不同时，则可确定存在线损异常现象。从实践成果来看，异常表征可分为以下三类：

其一，有功功率异常，表现为取得的有功功率测量结果数值为两个相功率的差值，其中一相的功率因素角大于90°。问题的成因常见的是因素角大于90°的相无功补偿参数不合理。

其二，分相功率因数偏差值过大。表征现象是，在某个时间点上，整个系统中不同相的功率因数和设定值之间的偏差值过高。比如某工业电力用户的电力系统监管中，发现A相的功率因数是0.791，B相的功率因数是0.134，而整个系统的总功率因数数值是0.476，则可确定该系统显然存在线损异常问题。该问题的成因是，电力系统中存在损坏的电容器组。

其三，存在负值功率因数。表征现象为，通过核算之后在显示屏上展现出负值的参数，对于突发性的实数为负，常见的原因是光伏通电系统中产生反向输电现象，对于长期性数值为负，常见成因是系统的运行过程，客户侧的补偿电容未能从电力系统中投出。

（四）终端设备异常数据表征

终端设备产生异常数据时，线损异常的表征包括电流正常，表码不变、计费表和终端、监控表示数不一致、无功电量高于有功电量、表码飞走和倒走等，常见的异常问题成因包括客户窃电、电流采样系统人为改动、电能表本身损坏等。

二、基于电能计量自动化系统的线损异常查处方法

（一）异常表征分析

在线损异常查处工作中，要根据自动化系统获取当前系统中存在问题，之后按照已经构造的运行模式，取得整个系统的实际问题，之后从该异常情况的产生原因入手，研究如何采取专业的方法排出故障[2]。比如对于终端设备的数据异常显示，发现电能表的表码不变，或者计费表和终端记录表的相关参数不同时，则客预测该电力用户可能存在窃电行为，之后进一步检查该电能表的实际状况，以分析异常表征问题的成因。

（二）异常来源确定

在异常来源的确定过程，首先要根据该系统的具体表征状况，确定接下来的分析方法，其次是研究该线损异常问题的发生原因，最后是具体研究整个系统的异常排除方法。比如对于电流异常表征中，确定了异常表征时，详细检查三相电路的运行参数、电能表运行参数、系统中的人为因素等，在经过了存在问题的全面发掘之后，记录这类信息，并制定问题的解决方案。

（三）异常因素排除

在异常因素的排查中，要全面按照该系统的故障原因、故障表现和系统的运行方法，采取专业方法处置问题。比如经过线损异常检查工作之后，发现电能表的数据记录系统中，存在人力破坏作用，且造成的后果是，电能表无法展现电力用户的用电信息，可确定当前存在窃电行为。之后对相关人员作出处罚决定，同时使用经过了检查的电能表替代被损坏的电能表，且该电力用户的电能表要成为重点检查对象，以全面防范窃电问题。

结论：

综上所述，基于电能计量自动化系统的线损异常查处工作中，常见的线损异常成因包括电压异常、电流异常、功率与功率因数异常等，不同的异常情况分别对应不同的故障成因。在问题的具体查处过程，需要采用的方法包括异常表征分析、异常来源分析和异常因素排除，以高效消除系统中的问题。

参考文献

[1]韩启银.基于电能计量自动化系统的降损措施探索[J].科技创新导报，2020，17（15）：184-185.

[2]韩启银.基于电能计量自动化系统的线损异常查处[J].科技创新导报，2020，17（07）：43-44.