电能计量中异常数据识别与诊断技术探究

摘要：识别与诊断异常数据是确保电能计量系统准确性和可靠性的关键。首先，介绍了电能计量的基本概念和工作原理，包括电能表、互感器等核心设备及其作用。然后，详细分析了基于异常数据类型的计量异常事件的生成原因及分类，如电能表故障、外部环境干扰、接线错误、用户非法操作、电力系统故障和通信系统故障等。最后，探讨了数据异常识别与诊断技术，涵盖数据采集、数据预处理、特征提取、异常检测和异常诊断等步骤。

关键词：电力系统电能计量数据异常数据诊断

ExplorationofTechniquesforIdentifyingandDiagnosingDataAbnormalityinPowerMetering

ZHOUTingYANGZhongzhe

StateGridShanghaiFengxianPowerSupplyCompany，Shanghai，201499China

Abstract：Identifyinganddiagnosingdataabnormalityiscrucialforensuringtheaccuracyandreliabilityofpowermeteringsystems.Thispaperfirstintroducesthebasicconceptsandworkingprinciplesofpowermetering，includingcorecomponentssuchaspowermetersandtransformers，andtheirroles.Itthendelvesintothecausesandclassificationsofabnormalmeteringeventsbasedondataabnormalitytypes，suchaspowermetermalfunctions，externaxBKRGXQ0YTBpCxRYgQa7HujbYvwY2gDIMj7wbwiZGcc=lenvironmentalinterference，wiringerrors，illegaloperationsbyusers，powersystemfaults，andcommunicationsystemfailures.Finally，itdiscussestechniquesfordataabnormalityrecognitionanddiagnosis，coveringstepslikedatacollection，datapreprocessing，featureextraction，anomalydetection，andanomalydiagnosis.

KeyWords：Powersystem;Powermetering;Dataabnormality;Datadiagnosis

电能计量系统是电力系统中关键的组成部分，其作用不仅在于测量和记录电能消耗，还在于确保电力资源的合理分配和电力交易的公平性。然而，在实际运行过程中，电能计量系统可能会受到多种因素的影响，导致数据异常事件的发生。因此，识别和诊断电能计量系统中的异常数据成为保障电力系统正常运行的重要任务。

1电能计量概述

1.1电能计量定义

电能计量是一种测量方法，能够实现对电能损耗的高精度计算。电能作为工农业生产和人们日常生活中的主要能源，其质量和数量指标如电压、电流、频率、功率、能量等均可通过一系列仪表进行测量。电能计量结果的准确性至关重要，若其出错，将会导致企业和用户遭受巨大的经济损失，甚至影响整个电网的安全与稳定[1]。通过对计量异常事件的及时分析和处理，可以有效减少因电能计量结果不准确而带来的电能损失和经济损失[2]。

1.2电能计量装置的工作原理

由于用户供电线路分支与高压配电系统相连接，在进行用户电能计量时，首先需要通过电压信号源器件和电流信号源器件将高电压信号和大电流信号转换为正比的低电压信号和小电流信号。然后，这些转换后的信号通过传输线传输给电能量计算和存储器件。具体步骤如下。

一是信号转换。通过电压信号源器件和电流信号源器件，高电压和大电流信号分别被转化为低电压和小电流信号[3]，这是为了保护测量设备和人身安全，同时保证测量的准确性。

二是信号传输。转换后的低电压和小电流信号通过传输线传输到电能表和其他测量设备进行采样、测量、计算、显示和存储。

三是数据处理与显示。电能表采集的信号经过处理后，计算出电能消耗量，并将结果显示或存储起来，供后续分析和使用。

2计量异常事件的生成原因及分类

电能计量系统中的异常事件来源多种多样，异常事件会对电能计量的准确性和电力系统的稳定性产生影响，计量异常事件分类如表1所示。

2.1电能表故障

电能表作为电能计量的核心设备，其故障主要有硬件和软件两方面：一是硬件故障，电能表的内部元器件如电路板、传感器、电池等出现故障，会导致计量不准确或计量中断：二是软件故障，电能表内部的软件程序出现错误或崩溃，也会导致计量异常。

2.2外部环境干扰

外部环境对电能表和计量系统的干扰也是计量异常事件的重要来源。这种干扰主要体现在以下3个方面：一是电磁干扰，强电磁场干扰电能表的正常工作，导致计量数据错误；二是温度变化，极端的温度变化影响电能表的精度和稳定性；三是湿度环境，高湿度环境导致电能表内部电路短路或腐蚀，影响计量性能[4]。

2.3接线错误

接线错误是常见的计量异常来源之一，主要体现在以下三个方面：一是接线反向，电能表接线反向会导致电流方向错误，从而引起计量误差；二是接线松动，接线松动可能导致接触不良，影响信号传输和计量准确性；三是错接线，其他接线错误如相间接线错误或接地错误也会导致计量异常。

2.4用户非法操作

用户的非法操作行为也会导致计量异常事件，主要有以下三个方面：一是电能表开盖，用户非法打开电能表外盖，可能对内部元件进行干扰或篡改；二是磁场干扰，用户使用强磁场干扰电能表，以达到减少电能计量读数的目的；三是电表绕过，用户通过非法手段绕过电能表进行用电，直接导致计量数据失真。

2.5电力系统故障

电力系统本身的故障也会导致计量异常，主要体现在以下三个方面：一是电压不稳定，电力系统中的电压波动或断相现象会影响电能表的正常计量；二是电流过载，电力系统中的电流过载会对电能表的测量能力造成冲击，影响计量结果；三是电力谐波，电力系统中的谐波干扰会影响电能表的精度，导致计量数据异常。

3电能计量中数据异常识别与诊断

3.1数据异常识别技术分析流程

数据采集是计量异常事件识别的首要环节，主要包括实时数据采集、历史数据采集和环境数据采集3个方面。实时数据采集通过电能表和数据采集终端获取电流、电压和电能等关键参数。历史数据采集为对比分析提供基准。此外，环境数据（如温度、湿度和电磁干扰）也需同步采集，以辅助后续的诊断分析[5]。

在具体分析流程中，由于原始数据中包含噪声、缺失值和异常值，数据预处理成为关键的一步。特征提取是从原始数据中提取关键特征，用于后续的异常识别和诊断分析。在特征提取的基础上，异常检测是识别可能异常事件的重要步骤，常用方法包括统计方法、机器学习方法和深度学习方法。统计方法如均值-标准差法和箱线图法基于统计特征进行检测；机器学习方法如支持向量机和随机森林基于训练数据进行分类和检测；深度学习方法如卷积神经网络和递归神经网络能够自动提取特征并进行异常识别[6]。异常检测识别出潜在的异常事件后，需要进一步进行异常诊断，以确定其具体原因和位置。最后，生成详细的异常诊断报告，包括检测结果、诊断分析和建议措施，并建立反馈机制。

3.2数据异常诊断技术分析流程

电能计量系统的正常运行是电力系统稳定性和经济效益的重要保障。然而，在实际运行中，计量系统会出现各种数据异常事件，导致电能计量数据失准。图1展示了计量异常事件数据的诊断流程，并分析了计量异常事件数据诊断技术的具体步骤和方法。

当计量系统检测到数据异常时，诊断流程即开始。异常的发现可以通过自动监测系统进行，也可以通过人工检查进行。自动监测系统通过实时分析电压、电流和功率因数等数据来发现异常。首先，对系统档案进行核对，以确认变比和接线方式是否正确。如果发现档案错误，则立即进行归档修正；若档案核对无误，则检测终端设备的数据采集情况。如果终端采集出现异常，需要重新下发测量点参数，确保采集设备的配置正确；如果终端数据采集正常，但数据仍显示异常，可能是终端参数错误，这时需要校准和修正终端设备的参数设置。在任何一步骤中，如果发现档案记录与实际情况不符，都需要进行档案修正和归档操作。

本流程涵盖了从异常发现、系统档案核对、终端采集检查、数据一致性检查、电压异常处理、数据异常处理、终端参数错误处理与档案错误处理的各个方面。有效实施这一流程可以显著提高电能计量系统的准确性和可靠性，减少因计量异常引起的经济损失和系统风险。

4结语

电能计量系统的正常运行是确保电力系统稳定性和经济效益的关键。然而，在实际运行过程中，计量系统可能会出现各种数据异常事件，这些异常不仅会导致计量数据的失准，还可能对电力系统的整体稳定性造成影响。本文提出了一套系统化的异常数据识别与诊断技术流程，涵盖数据采集、数据预处理、特征提取、异常检测和异常诊断等多个环节。通过实时监测系统、系统档案核对、终端采集检查、数据一致性检查、电压异常处理等步骤，全面识别和诊断计量异常事件。通过自动监测系统和人工检查相结合的方式，能够有效发现异常并及时采取相应的处理措施，确保电能计量系统的准确性和可靠性。

参考文献

[1]郑振强.数字电能计量及其电能表检测技术研究[J].科技资讯，2022，20（9）：22-24.

[2]陈田军.10kV配电系统计量方式探讨[J].建筑电气，2024，43（4）：59-63.

[3]张驰，王栋，赵书函.基于改进决策树算法的电能计量装置故障自动化诊断系统[J].自动化与仪表，2024，39（2）：1-4，10.

[4]黄瑞，邓汉钧，刘谋海，等.基于KICA-CIM的电能计量设备HPLC通信单元运行质量评估体系[J].电力科学与技术学报，2024，39（1）：84-92.

[5]赵伟，赵成，李世松，等.对有关电能计量若干问题的思考[J].电测与仪表，2024，61（1）：1-7.

[6]王冬阳，欧宇航，范小龙，等.载波技术下电能计量仪表异常并行检测方法[J].电气时代，2024（5）：100-103.