基于用电信息采集系统的电能计量装置异常智能分析方法研究

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1、基于用电信息采集系统的电能计量装置异常智能分析方法研宄（国网河南孟津县供电公司）摘要：随着社会的不断发展，科学技术也在发生着口新月异的变化，智能化电力系统建设成为大势所趋，信息化技术在各行业应用的越来越广泛。在当前的电量数据采集行业屮，信息化技术逐渐应用并建立了专业的用户用电信息采集系统，通过远程采集用电信息，从而来分析用户的电能计量装置的运行情况。利用用电信息采集系统，不仅大大降低丫工作人员的劳动强度，而且能根据用户电能使用情况合理有效的分配电力资源,提高能源利用效率。本文分析/用电信息采集系统的概念，并对系统屮计量装置容易出现的异常问题进行丫分析。关键词：计量装置；用电信息采集系统；

2、运行异常；智能分析随着电力用户的日益增多，电能计量的准确性涉及到广大电力用户的切身利益。计量装置出厂前经过了计量检定，但在使用过程屮可能因为某些原因会出现异常现象，影响了计量的准确性。因此，加强电能计量装置的运行监测非常重要。但是，对用户的电能计量装置运行情况进行分析、检查和诊断，都需要通过现场一一校验，不仅耗费工作人员大量的时间和精力，而且时效性较差。用户用电信息采集系统的建立和应用，有效避免了人工现场操作带来的麻烦，可以更快捷的通过远程采集用电信息，获得运行屮的数据，通过数据分析来判断其运行是否正常。但是对数据的分析和筛查是一项繁琐而艰巨的工作，人工分析浪费时间又容易出现纰漏，利用数

3、据设计算法分析软件可以有效减免这些弊端，但也不能完全满足计量装置数据分析的要求。在实践屮探索应用规律性非连续算法和分类连续差值算法，可以高效锁定电能计量装置运行异常用户，准确识别电能计量装置运行的异常状况，大大提高Y计量装置运行诊断排查的效率。一、用电信息采集系统用电信息采集系统指的是“对用电信息进行采集、处理和实吋监控，对用户用电行为进行有效分析和管理、计量异常监测、电能质量监测、智能用电设备的信息交互等功能，是实现电网智能化的重要技术手段”。也就是说，通过电力用户用电信息采集系统，可以对电力用户的用电量、负荷、电压、电流等电力信息进行实时采集，并对电力计量装置运行状态进行实时在线监测

4、。用电信息采集系统分为现场设备、通信信道和主站三部分。现场设备是安装在现场的计量装置（包括集中器、采集器、电能表、互感器等），负责收集和提供整个系统的用电信息；通信信道分为上行通道和下行通道，上行通道为主站和现场设备之间的远程通信信道（如230MHz无线专网、光纤专网、GPRS/CDMA无线公网等），下行通道为本地通信（如低压载波等通信技术），以提供采集终端到电能表之间的通信。主站包括数据库服务器、应用服务器、工作站及相关网络设备。二、常见计量装置异常计量装置常见的故障主要有表计故障、互感器故障、接线盒故障和终端故障等。表计故障一般常见于电池故障、计度器故障、黑屏、死机、存储器故障或损坏

5、、内部程序出错、电子元器件老化等；互感器故障一般常见于互感器受潮、放电、电压互感器发生铁磁谐振以及串联铁磁谐振等。电磁式电压互感器一般常因为接线错误、励磁特性不同、铁芯饱和等原因引起的异常现象；接线盒故障一般多因为接线端子螺丝松动、虚接或者线路老化，出现发热、烧焦、打火星等现象，或者因接片氧化致使接触不良等。三、计量装置异常智能分析方法计量装置异常和正常都可以通过采集到的电压和电流的数据变化反映出来。通常情况下，我们可以根据采集到的电压和电流的数据，通过相应的设计算法，对电能计量装置运行状况进行智能分析。设计算法一般首先采集用户的电能计量装置的数据，然后根据工作需要对采集的数据进行分类分

6、析判断和识别。分析的数据诸如电压、电流数据或其他计量点数据，都可以配置、叠加、比较、分析，从而根据不同的数据项确定关键性阀值，建立合适的分析算法软件。我们常用的智能分析设计算法右规律性非连续算法和分类连续差值算法，能较好的适应不同类型的计量装置。规律性非连续算法设计技术方案主要是利用电力用户的表计电压、电流数据变化的规律性进行分析和判断。比如在分析数据吋，我们可以根据数据采集保存的数据曲线规律性的波动和变化，或者非连续性的某个点数据的突变等情况，来识别和判断其运行的是否正常；分类连续差值算法的设计技术方案包括电压和电流两种分析方法，电压分析是利用采集的用户表计的电压数据，按照不同的类型分

7、类来分析不同的数据，当采集分析的电压值和用户表计的额定电压之间的差值超过正常阀值吋，或者纳入分析的数据值是电压曲线时，数据异常连续点数多于或超出正常阀值时，一般判断为运行异常；电流分析利用采集的用户表计的电流数据，按照不同的类型分类分析不同的数据，当采集分析的电流值最大值和最小值倍率超过一个阀值以上，或当分析的数据值是电流曲线吋，数据连续异常点数多于或超出正常阀值时，一般判断为运行异常。此两种设计算法通过对采集系统采集的数据进行科学