电能计量在线监测模型设计探索

摘" 要：为准确实时定位计量故障，保障电网安全运行，提升经济效益和社会效益。通过分析电能计量装置管理需求，设计电能计量在线监测设计方案，搭建以异常信息生成模块、消缺模块及专项分析模块为主体的电能计量装置在线监测模型。建立分钟级海量采集数据的计量异常实时研判体系，并分析异常消缺的历史数据，评价研判结果，促进规则模型持续优化。结果表明，异常研判更加及时准确，说明建立合理的模型，通过分析海量数据，现场反馈信息等，可以精确定位故障，满足电能计量装置在线监测的功能需求。

关键词：电能计量；在线监测；计量故障；数据监测；异常数据；模型设计

中图分类号：TM73" " " 文献标志码：A" " " " " 文章编号：2095-2945（2024）36-0135-04

Abstract： In order to accurately locate measurement faults in real time， ensure safe operation of the power grid， and improve economic and social benefits. By analyzing the management needs of electric energy metering devices， a design plan for online monitoring of electric energy metering is designed， and an online monitoring model for electric energy metering devices is built with an exception information generation module， a defect elimination module and a special analysis module as the main body. A real-time research and judgment system for measurement anomalies has been established that collects massive data at the minute level， analyzes historical data of abnormal elimination， evaluates the research and judgment results， and promotes continuous optimization of rule models. The results show that the abnormal research and judgment is more timely and accurate. It is shown that establishing a reasonable model， analyzing massive data， on-site feedback information， etc.， can accurately locate faults and meet the functional requirements of online monitoring of electrical energy metering devices.

Keywords： electric energy metering; online monitoring; metering failure; data monitoring; abnormal data; model design

目前现有电力负荷现场管理终端、采集终端等已经可以实现在线监测，但主要偏重于负荷管理和电能表运行数据监控，对于计量故障无法准确实时定位。随着智能电能表的普及、应用和数据分析技术的完善，将计算机、网络通信、传感器和数字信号处理等网络技术有机地融合在一起，可以实现对电能测量的在线监测[1]。在线监测是以科学合理的规则模型为基础，使用大数据技术，针对采集及加工数据进行异常研判，及时发现计量装置问题[2]。本文主要设计主旨是通过在线监测异常数据相对准确地诊断计量故障。主要思路为：对监测异常数据结合计量装置配置信息、现场反馈信息、历史消缺情况，通过优化规则模型、诊断模型精准定位故障点，及时消缺，消除计量装置隐患，促进计量装置健康水平提升。电能计量在线监测是确保电能计量系统安全、稳定、可靠运行的必备功能，对于增强电力计量装置的及时性准确性十分必要[3-4]。

1" 电能计量监测装置工作原理

监测设备对电能表的脉冲信号、电压信号、电流信号等信号采集后再通过A/D转化和数据处理，实现对现场多块电能表、二次回路状态进行监测。并可通过通信接口传送监测数据和二次回路状态量[2]。监测装置通过通信网络传送给主站系统，实现就地监控管理。

2" 电能在线监测模块设计

电能在线监测的总体架构包含三大模块（图1）。

异常信息生成模块：包括建立异常规则模型、开展异常研判、异常信息生成以及规则优化。

消缺模块：对异常信息进行诊断、消缺。

专项分析模块：是在监测基础数据基础上，结合历史数据，从各维度对计量装置进行统计评价，为专业决策、稽查工作开展提供支撑。包括异常统计、监控指标、计量业务专项分析等。异常信息生成模块与消缺模块是电能计量在线监测模型设计的核心部分。

2.1" 异常信息生成模块设计

在线检测系统主要是通过对装置的用电、计量和采集装置等异常情况与异常白名单进行检测、分析，应对故障异常做出快速反应[5]。异常信息生成模块设计包含规则模型设计、异常研判行为设计、异常信息生成设计以及规则优化。在异常信息生成前需引入“白名单”概念，将无须处理或暂时不处理的异常、用户或电表等信息人工申请形成白名单。在规则模型中建立异常规则（定义）、研判方法（对比项目）、阈值参数（目标值）和异常恢复条件等基础配置数据。根据规则模型中的实时统计研判方法，结合档案、电流电压数据、状态字以及失压事件进行异常研判。研判出异常状态后在白名单中比对。如果该异常、该用户或该电表在白名单中，则不生成异常信息。如果不在白名单中，则判断异常成立，生成异常信息数据。

2.1.1" 规则模型

规则模型是异常研判的基础，包含研判规则、研判方法、阈值参数和异常恢复条件等规则、数据[3，6]。

1）研判规则。按照重要性以及紧急程度可将当前电能计量运行监测的70余个异常规则分为I类、II类、III类。其中I类异常规则11个，包括电压失压（分相）、电量为0功率不为0、电能表示值不平、电能表飞走、电能表倒走、电能表停走、电能表开表盖异常、电流失流（分相）、电流过流（分相）、反向电量异常和计量装置误差异常。

以电压失压（分相）异常规则为例，需同时满足以下3个判断条件：①一是电压。三相三线失压，即A相或C相中某相电压低于0.78倍电能表参比电压，且非失压相的电压小于1.2倍的参比电压；三相四线失压，即A相或B相或C相中某相电压低于0.78倍参比电压，且非失压相的电压小于1.2倍的参比电压。②二是电流。经互感器接入时，失压相的二次电流的绝对值（或不经互感器接入时失压相的电流的绝对值）大于0.1 A。③三是时长。失压事件的延时时间为60 s，如三相电压（单相表为单相电压）均低于电能表的临界电压，且负荷电流大于5%Ib，则记录为全失压。失压和全失压的监测对于保护电力设备和维护电力系统的稳定运行具有重要意义。

II类异常规则有40余个，III类异常规则有20余个，不在此一一细述。

2）研判方法。研判方法为异常规则应用中的细化，分为实时研判和统计研判。

实时研判是采集实时数据依据规则生成异常，如状态字实时研判、量测值实时研判、事件实时研判等。计量异常有烧毁计量装置与线路的风险，需依据实时数据及时反馈监测研判结果。如在监测到三相三线电能表有电压失压事件、失压状态字或者连续监测到3个点满足A相或C相中某相电压低于0.78倍参比电压且非失压相的电压小于1.2倍的参比电压，则立刻生成电压失压异常。

统计研判是按统计期间内数据对异常进行研判，如量测值统计研判等。如针对电压失压A相或C相中某相电压低于0.78倍参比电压，且非失压相的电压小于1.2倍的参比电压，依据曲线数据，一天累计超过15个点，则生成电压失压（分相）异常。

3）阈值参数。与研判方法内容相关的还有阈值参数。阈值参数的设置是使研判方法更为灵活，通过研判方法及阈值参数配置，可以调整研判模型的准确度。电压失压异常规则中涉及的数字如0.78、0.9、1.2倍等，均是阈值。

4）异常恢复条件。设定异常恢复条件作为异常事件结束的判断依据。如上例中电压失压的异常恢复条件是所有数据点的对应相的电压下限为0.85倍参比电压。

2.1.2" 异常研判

根据电压、电流、功率和事件等各项实时采集数据，依据规则模型设置，对计量装置进行异常研判。异常研判是生成异常信息的手段，包括规则研判、基于分析结果研判以及基于算法包研判等（图2）。

1）规则研判占异常研判的绝大多数。规则研判又分为实时研判和统计研判，涉及的采集数据有日冻结电能示值、电气量曲线、示值曲线等。如：I类异常中的电压失压（分相）异常，基于采集数据以及加工后的数据，结合规则模型中的规则进行研判。满足异常研判条件则生成异常，该异常有实时研判及日统计研判各一个。实时研判速度快、实时性高，统计研判可以针对实时研判进行查漏补缺，二者相辅相成。

2）计量运行监测在计量或者第三方分析结果的基础上进行再次加工，推送分析结果，生成异常。如：I类异常中的计量装置误差异常。先从智能电能表运行误差监测模块接口中获取超差台区、超差电表数据，存入超差计算结果表，然后定时调用计量装置误差异常研判方法生成异常。

3）通过调用计量或者第三方提供的算法包，综合现有的研判方法进行研判，生成异常。如调用错接线算法模块生成错接线异常信息。

2.1.3" 规则优化

规则优化是针对规则模型中的规则研判结果、工单反馈结果进行分析，通过异常消缺的历史数据，对规则的研判效果进行评价，以达到优化规则、降低误判率的目的。规则评价统计是针对规则库中的通用规则和自定义规则，结合工单反馈的故障原因数据、统计规则研判结果的正确性和误判率，以达到分析研判准确性，判断是否调优异常规则的目的。

2.2" 消缺模块设计

消缺模块（图3）包含智能诊断、异常消缺2部分。智能诊断是系统结合处理过的数据和档案信息，对异常研判结果进行复合拟合异常。异常消缺包含工单消缺和异常恢复，其中工单消缺是对定位完故障点的异常，经由工单中心结合主站处理、现场处理等多种工单策略进行消缺处理。异常恢复是利用规则模型库的异常恢复算法，对异常进行自动恢复判定，以达到异常消缺的目的。

2.2.1" 智能诊断

针对已生成的异常，参考诊断模型进行故障疑似原因、计量装置故障点定位[7]。有的异常只由一个原因导致可以直接锁定故障类型；有的异常在原因分析模型中有多个疑似故障原因，则需结合历史处理结果、档案信息、线损数据等进行具体分析。如电压失压（分相）有3个疑似故障原因分别为装接质量、表计故障、互感器/二次回路故障。将该异常与装接工作工单关联，如装接工作后发现的异常，智能诊断为装接工作质量导致的异常，则为接线故障；排除接线故障后，即可能为表计故障或互感器/二次回路故障。

对无法自动定位故障点的异常，需由人工结合自身经验进行定位，以提升异常诊断的精准度。系统无法进行的异常诊断，可由人工查看异常的详细信息、数据对比参考信息、异常处理记录、相关性分析以及派单信息等进行综合分析判断。如，9月1日电量结算发现某户电能表电量异常，在相关性分析中查看电压电流数据，发现8月29日的C相电压变成0（异常示警），并持续至8月30日（异常恢复）；查看异常处理记录，发现29日发生异常前，系统里没有装接作业工单（智能定位排除装接原因）；人工查询其他业务流程，发现30日有换表流程，且换表结束时间与电压恢复时间高度吻合，对比参考判断是表计故障（人工定位确定最终原因），派发工单，形成处理结果。

生成的异常信息经由智能诊断模块分析疑似故障原因，然后派发工单去现场处理进行消缺或者终止异常。最后根据工单中心反馈的处理结果，对故障判断规则进行误判率分析，为规则优化提供支撑。

2.2.2" 异常消缺

异常生成工单现场工作后，工单归档或终止，则异常消缺。按工单生成方式，可以分为自动工单（针对I类异常自动发起）以及人工工单（全部异常均可发起）。工单中心对所有工单进行监控，能查看工单的详细信息以及工单的操作日志，追溯工单发起—主台处理—现场处理—验证—归档，整个处理过程能针对工单提供告警预警功能。工单的操作有归档、转白名单、终止等。

消缺工单正常处理结束，可以归档。现场运维人员在无法确认现场情况、无法处理计量装置异常时可以申请白名单，用于工单挂起，在合适的时间再进行处理。现场检查计量装置并分析后发现无须操作或者经分析后发现是误判，可以终止工单。工单终止后异常也会消缺。但有一部分异常如电压失压，不以工单归档或终止作为恢复。电压失压的恢复条件为昨日所有数据点的对应相的电压，均大于0.85倍参比电压。根据异常恢复算法，满足这个条件则系统自动判恢复异常。

2.3" 专项分析模块设计

专项分析模块设计从多维度归集数据，生成各类专项需求分析，包含基础分析、高级分析。基础分析是计量基础数据的简单分析，结合大批历史数据从各维度对计量装置进行统计评价，为简单决策提供数据支撑。高级分析模块是为支撑计量采集稽查工作而开展的计量业务专项分析。

2.3.1" 基础分析

基础分析可实现包括异常类型、异常频发、异常时长和监控指标等在内的简单分析。异常类型是通过多维度（供电单位、统计时间、诊断主题编码、用户类型和终端类型等）统计展示各类异常、人工工单的情况，生成异常统计报表，满足对专项异常的关注需求，能够查看对应的明细信息以及关联的工单信息。异常频发是统计在指定时间内发生次数达到限制值的异常设备数，提高对异常频发设备的关注。异常频发报表可展示详细信息：供电单位/台区、异常类型、电能表类别、电能表类型、设备总数和指定频次内设备数。异常时长是对异常持续时间的统计，也就是从异常发现到消缺完成的过程中，所经历的时长统计，反映出异常消缺的及时性。异常时长为进一步分析异常提供数据支撑。监控指标主要按供电单位统计设备数、故障设备数，并按不同用户维度展示计量装置运行数据准确率情况，展示数据准确率并提供报表导出功能。

2.3.2" 高级分析

高级分析可实现包括火零线电流巡测、分相反向示值巡测、重点异常监测和相量图错接线等在内的专项分析。

如火零线电流是监控火零线电流巡测结果，分析火零线电流不一致电表，巡测对象是单相表。按巡测数量可以分散多天进行采集、补采。如每月1日至10日推送采集清单，采集日每天19：30开始巡测火零线电流值，采集结果解析入库。11日至13日进行数据补采。当天统计火零线电流巡测成功及失败数，分析火零线电流不一致情况。巡测结果形成火零线电流巡测明细。火零线电流异常分析是根据巡测明细分析火零线电流不一致的电表信息，按周期分析。可以以当月异常为基础，比对电表或用户近3个月或一年的火零线电流巡测结果并分析火零线是否一致。因火零线不一致的数量较多，因此巡测结果是否生成异常，需由人工自主判断是否生成火零线电流不一致异常。

3" 结束语

本文分析了电能计量装置管理的需求，给出了电能计量在线监测设计的方案，并搭建了以异常信息生成模块、消缺模块以及专项分析模块为主体的电能计量装置在线监测模型。通过本模型，建立针对分钟级海量采集数据的计量异常实时研判体系，将使异常研判更及时。通过研究异常消缺的历史数据、评价研判结果，促进规则模型持续优化、降低误判率。在异常消缺模块中增加了白名单、终止等处理方式，并对返回结果辅以视频、照片等多样性佐证材料验证，进一步完善异常消缺流程。

参考文献：

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[3] 赵国鹏，孙冲，周开峰，等.电能计量装置远程校验监测系统研究[J].河北电力技术，2024，43（1）：41-45.

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[5] 陈勇.关于电能计量装置在线检测系统的应用分析[J].自动化技术与设备，2023（2）：44-47.

[6] 王中敏，李振东，王琳，等.基于智能计量系统的配电网监测与状态估计方法研究[J/OL].电测与仪表，1-11[2024-10-30].http：//kns.cnki.net/kcms/detail/23.1202.TH.20220623.1635.005.html.

[7] 申莉，彭翔，李力华.关口电能计量装置在线校验及故障诊断采集前置装置设计[J].电测与仪表，2017，54（19）：102-106，112.