[发明专利]基于大数据挖掘和场景预判的电能计量装置故障分析方法

说明书

一种基于大数据挖掘和场景预判的电能计量装置故障分析方法，属监测领域。首先统计出电度表二次回路故障类型；针对三相四线制和三相三线制两种接线方式的电度表，推导出各种类型故障后电度表显示电量与运行正常情况下电度表显示电量之间的关联系数；根据母线平衡日报表的电量数据，分别计算变电站各母线对应的电量不平衡率并进行判断，找出故障电度表对应的母线j；在去现场排查前进行故障预判，找出可能存在故障并进行优先级排序；根据故障预判结果进行现场排查，找出最终出现的故障。其通过开展大数据背景下电能计量装置故障的分析，有效解决了电能计量装置对线损统计影响的问题，提高了电能计量装置故障分析、排查工作效率和准确性。

技术领域

本发明属于监测领域，尤其涉及一种用于电能计量装置故障的分析和识别方法。

背景技术

随着电力体制改革的推进，有效降低线损率已经成为电力企业提高企业经济效益的工作重点。

为了做好线损管理工作，相关人员需要从现场采集大量的数据，而这些数据的主要来源就是电能计量装置。

所有因电能计量装置故障引起的漏计电量、窃电电量等都会统计到配电网的线损率中，从而导致线损统计的异常，由此可见，电能计量装置测量结果的准确性直接影响线损率的统计指标。

因此，及时有效地排除电能计量装置故障对于线损管理工作至关重要。

在电能计量装置故障类型分析方面，目前已对电度表失压、失流、电流相序错误、电流极性接反等问题进行了研究，分析了相应的故障现象，并取了一定的成果。但上述研究主要针对一个或几个变电站、用户终端的典型案例进行分析，故障类型考虑不够全面、缺少量化分析，而且没有对故障后电度表显示电量的变化规律进行数据挖掘，也缺少全面的异常原因的归类分析。此外，常用的电度表有单相电度表、三相四线制电度表和三相三线制电度表等几种，目前分析中也较少全面考虑。因此，需要进一步系统地归纳梳理电能计量装置的故障类型，并对不同类型表计、不同类型故障进行特性分析。

随着变电站、用户终端等现场电能量采集技术的进步和智能电表的普及，电能计量装置的采集数据海量，接线方式复杂、故障类型繁多，仅依靠传统的现场排查会导致工作量骤增，因此如何运用大数据分析，快速准确的处理电能计量装置故障已经成为电力企业线损管理工作亟待解决的重要问题。

如何在用户电量海量数据的基础上，对数据和方法进行预处理和归类，分析出各种方法适用的情况，使其能够推广应用，辅助工作人员进行电能计量异常排查，还需要进一步的研究。

发明内容

本发明所要解决的技术问题是提供一种基于大数据挖掘和场景预判的电能计量装置故障分析方法。其通过开展大数据背景下电能计量装置故障的分析研究，能够有效解决电能计量装置对线损统计影响的问题，减少了不必要的电能损失，促进电力工业向低耗能、高效率的绿色发展模式转变，同时也是深化智能电网建设，推动电力大数据管理技术发展的有效途径。

本发明的技术方案是：提供一种基于大数据挖掘和场景预判的电能计量装置故障分析方法，其特征是所述的电能计量装置故障分析方法包括下述步骤：

步骤1、根据变电站实际运行数据，统计出电度表二次回路故障类型；

步骤2、分别针对三相四线制和三相三线制这两种接线方式的电度表，结合相量图推导出各种类型故障后电度表显示电量与运行正常情况下电度表显示电量之间的关联系数；

步骤3、根据母线平衡日报表的电量数据，分别计算变电站各母线对应的电量不平衡率并进行判断，找出故障电度表对应的母线j；

步骤4、结合步骤2的推导结果，分析母线j对应的所有电度表电量数值，在去现场排查前进行故障预判，找出可能存在故障并进行优先级排序；

步骤5、根据故障预判的结果进行现场排查，找出最终出现的故障；