摘要：电能表计量异常，直接会给发电厂、用电单位、供电局三方带来经济上的损失和纠纷。由于异常电表会产生异常运行数据，若利用一种电子化排查手段，对存在异常电表的数据进行精准的异常分析，来明确是否为计量异常，是否需要进行电量补退，来代替目前人工排查，将会大幅提高工作效率及异常判断精准率，降低经济上的损失。
1、引言
计量自动化系统是电能量数据的汇集地，整个地区的电能量数据都通过网络汇集到中心数据库进行分析处理。传统的计量自动化主站系统主要是一些数据采集和数据存储，并生成相应的结账数据，用于实际的市场营销结算，不会对采集上来的数据进行深入的故障方面的分析和筛查，而是直接入库。但真实的数据从现场到计量自动化主站系统传送的过程中，要经过电表、计量自动化终端、无线传输网络、前置机、规约处理系统等等环节，如此多的传输环节里面，任何一个环节出现问题，都容易导致数据失效。因此，在真实的计量自动化系统里面会存在很多非真实的无效数据，这些错误的数据一旦用来进行营销结算，会直接导致结算错误，严重影响着计量的真实性，有效性。同时，这些错误数据也是现场计量设备或网络采集设备错误的直接反应，如果这些数据不进行严格的筛查并做相应的处理，很难发现实际的计量设备中存在的问题。
设计开发一套异常数据电子化排查及分析系统，来弥补计量自动化系统数据异常分析上的欠缺，意义重大。
2、设计原理
1）设计思路
首先，考虑到南网的网络安全策略，异常数据电子化排查及分析系统（以下简称“系统”）遵循独立设计原则，不直接和现有的计量自动化系统打交道。采用人工导入方式与计量自动化系统进行单向的数据交互。为了数据导入的兼容性，系统数据库存储月数据的表结构完全按照计量自动化系统导出数据的模块进行设计，做到无缝导出和导入。
第二，整理揭阳局厂站及专变异常数据判断规则，建立异常分析软件模型，通过软件实现全自动化分析，做到一键启动、自动出结果。
第三，分析模型中的异常判断条件阀值设计为自定义模式，分析人员可以根据需求，来调整阀值。
第四，为了提供系统实用性，系统也支持现场实时抄读电能表的负荷数据来进行排查和分析。
整个系统的数据流向如下图所示：
图1 系统架构
2）异常分析规则整理及建模
异常分析规则是整个系统的异常判断的理论基础，电能表数据一旦满足异常规则，则会产生异常报警。
异常分析规则按厂站及专变进行分类：厂站报警规则库及专变告警规则库。
规则库主要对电能表的电压、功率、电流、相位、表码等数据异常，建立的异常标准，是软件分析模型依据。
厂站表计数据异常主要有：失压、电压异常、功率异常、电流不平衡、三相有功功率之和与总功率不等、表码停走或者少走、电流突变。
专变用户数据异常主要有：反向走字、电流不平衡、电压缺相、三相有功功率之和与总功率不等、表码停走或者少走、电流突变。
分析库规则格式如下（以电压回路失压为例）：
失压异常说明：
电压回路失压是电压线路某相电压低于78%Un；对应相负荷电流应大于0.5%额定（基本）电流；
诊断规则：
任意两相电压大于78%Un，另外一相电压小于78%，且对应相电流大于0.5%额定电流，则判断该相发生失压。
诊断结论：
XX测量点XX相发生电压回路失压，发生时XX相电压：XXV，XX相电流：XXA。
3）电量退补
计量异常电量的退补是一个重要的管理措施，系统对电能表月数据进行排查及分析，一旦确定电能表计量异常，下一步工作就是对用户的电量进行退补。
退补公式如下：
退补电量=（G-1）*抄见电量
其中：
G为更正系数，G=（P正常）/（P异常’）
三相三线：P正常 = PA正常 + PC正常
P异常’= PA异常’ + PC异常’
三相四线：P正常 = PA正常 + PB正常 + PC正常
P异常’= PA异常’ + PB异常’ + PC异常’
4）数据导入模板管理
计量自动化系统导出的数据按月份进行导入至系统，导入前必须选择数据源：是专变用户的还是厂站的。系统会根据数据来源，自动选择异常分析规则库。
月数据分为表码、电压、电流、有功功率4个模块，分别导入。每个模块都有导入模板。
按月、按数据模块分类导入进行分析，是比较合理的处理方式。若按更长的时间段（如两个月、季度等）来导入，会降低导入的效率；若按一个模板导入全部的数据，又会影响到分析效率。
3、系统说明
系统是运行在windows下的应用程序，需要JRE环境。为一个单机版程序。
系统登录需要用户密码认证。
设计功能有：系统登录、数据导入、数据分析、用户管理。
1.分析规则设置
2.数据分析
4、结语
通过批量导入计量自动化的厂站和专变用户电能表运行数据，实现对电能表运行异常的批量快速筛查和电量退补准确计算，为电能量数据监控人员提供了一种有效、快捷的监控工具，解决了以前仅依靠人工逐个排查，工作量大但工作效率低的工作现状，提高了在运电能表的运行情况监控工作效率。
参考文献：
[1]鲁厚轩，论计量异常电量的退补，企业改革与管理，2014-08；
[2]张满，电能计量异常时电量更正的计算方法，电工技术，2006-09；
[3]张荣昌，基于数据挖掘的用电数据异常的分析与研究，北京交通大学，2017；
[4]蔡建辉，用电信息采集系统电能计量数据异常的原因探讨，信息化建设，2016-01；
论文作者:谢琦,陈潜,刘莹
论文发表刊物:《电力设备》2018年第27期
论文发表时间:2019/3/14
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