[发明专利]一种在线识别失准电能表的方法

说明书

本发明提出一种在线识别失准电能表的方法，包括以下步骤；步骤S1：选取与待校验电能表所在表箱A最邻近的表箱B，结合用电信息采集系统电压、电流曲线与基尔霍夫电压、电流定律，递推得到与待校验电能表同相位的最邻近表箱节点电压与电流幅值；步骤S2：依据用电信息采集系统相位信息，确定同箱同相电能表数量；步骤S3：进行多元线性回归分析，得到待校验电能表运行误差；步骤S4：当待校验电能表运行误差大于允许阈值，则识别为失准电能表；本发明仅需要同表箱及邻近表箱电能表一天的电压、电流曲线数据即可准确定位待校验电能表运行误差，同时线性回归原理简单，计算高效，能够迅速及时定位失准电能表，具有较强的工程实用性。

技术领域

本发明涉及电网运维技术领域，尤其是一种在线识别失准电能表的方法。

背景技术

电能的采集、计量、存储与传输主要依靠电能表，其准确性关系到电网企业和每个用户的切身利益。为保证计量公正性，目前电网企业主要通过拆回检定、周期轮换、定期抽检与现场试验等方式对计量失准装置进行管控，需要耗费较大的人力、物力与财力，但有时仍无法及时发现并更换失准表计。因此，基于电力数据实现电能表运行误差在线监测，是实现包括现场的计量装置全寿命周期管理的重要手段。目前，在线识别失准电能表主要有以下方法：

(1)基于统计学的方法：该方法考虑电能计量层级的总-分性，结合统计学分析方法进行数据拟合，并结合拟合系数和电能表运行误差相关性，定位失准电能表。但是目前常规方法是采用电量数据进行拟合，所需样本量的持续时长需几个月，无法及时发现失准表计。

(2)基于聚类的方法：该方法认为正常的同类用户在负荷曲线形态等指标上具有相似性，为了凸显失准用户常见的用电量趋势性下降、日负荷曲线异常以及报装容量利用率偏低等异常，基于聚类的方法多采用月/日用电量、电压/电流三相不平衡度和负荷变化率与波动率等指标进行聚类，但工程实际中大量用户用电行为具有明显的离散性，聚类识别异常用户的误报率往往还高于基于分类的方法。

(3)基于状态估计的方法：该方法利用线路各节点的电压、注入功率与线路电气参数等状态量具有强耦合性的特点辨识用户上报的异常电量数据，通过同一线路上用户电气量的强耦合性检测异常。但该方法对数据准确性要求高，配电线路电气参数的准确性等因素可能影响检测结果。

上述方法虽然能够用数据方法定位部分失准电能表，但是存在工程应用上的局限性，如准确性不高、数据依赖程度较高或所需样本时间跨度较长等。

发明内容

本发明提出一种在线识别失准电能表的方法，仅需要同表箱及邻近表箱电能表一天的电压、电流曲线数据即可准确定位待校验电能表运行误差，同时线性回归原理简单，计算高效，能够迅速及时定位失准电能表，具有较强的工程实用性。

本发明采用以下技术方案。

一种在线识别失准电能表的方法，用于对低压配电线路的表箱内的高误差电能表进行识别，所述方法包括以下步骤；

步骤S1：选取与待校验电能表所在表箱A最邻近的表箱B，结合用电信息采集系统电压、电流曲线与基尔霍夫电压、电流定律，递推得到与待校验电能表同相位的最邻近表箱节点电压与电流幅值；

步骤S2：依据用电信息采集系统相位信息，确定待校验电能表所在表箱的同箱同相电能表数量；

步骤S3：结合用电信息采集系统电压、电流曲线数据和同箱同相电能表数量，带入对应公式进行多元线性回归分析，得到待校验电能表运行误差；

步骤S4：当待校验电能表运行误差大于允许阈值，则识别为失准电能表。

所述步骤S3中，若表箱A内的电能表为两只并联且同相的电能表，则分析过程为同相别递推，具体如下；

设低压配电线路的电阻为R；则按基尔霍夫电压定律，电能表节点1和电能表节点2的电压电流以公式表述为