拆旧智能电能表检测系统的设计

申丽曼，陈浩，黄瑞，陈福胜，贺星

(国网湖南省电力公司计量中心，湖南长沙410002)

“十二五”期间，在全球能源互联网的推进下，城市智能电网快速发展，批量换装智能电能表，而由于电表故障、服务质量等原因导致的拆旧电能表数量也迅速增长，给各省电力公司计量资产分拣管理造成了极大的压力。特别是到 “十三五”中期，国家电网公司首批安装的智能电能表达到检定周期年限需要轮换，每年拆旧表数量高达全国网安装总户数的五分之一，而故障表的分类管理、故障判断、故障原因分析等工作目前一直以来是各电力公司急需解决的难题。要解决这些问题，需对拆旧来的电能表进行检测、分类和故障原因分析。目前，大多数电力公司采用人工观察加传统的检定装置的方式开展拆旧表的分拣和故障判断，很难快速、准确、全面判定表的状态、性能。基层县所、市级到省级计量中心，操作人员、操作环境、处理数量均有差异，不能保证获取一致的、全面的、科学的测试结果。测试结果目前还不能实现自动记录、自动判定、自动上传到同一平台，从而进行数据分析、质量评价等进一步工作。文中设计的拆旧电能表自动分拣系统能够以全自动、半自动方式，实现自动化测试、判定。兼容不同版本电能表的通信协议，实现对表内的参数信息、故障代码信息、开盖记录信息等能自动读取和分析。省、市、县(供电所)不同层级的检测系统，可达到一致的检测结果。同时，建立以国家电网公司、省级、检测系统的三级数据管理平台，实现统一化平台和处理。

1 电能表故障分类及诊断方法

按照国家电网公司发布的故障类型，智能电能表故障主要分为工作质量、外部因素和设备质量等5大类，5大类又细分为外观故障、计量性能、存储单等、处理单元和控制单元故障等21种类型，每种故障类型对应多种故障原因，如计量性能就分为误差超差、潜动、不起动等多种故障。故障类型的判断和确定故障发生的原因是故障表处理的难点。系统采用电能数据分析方法对故障智能电能表进行复杂故障的诊断，电能数据分析故障诊断方法指运用统计分析方法对收集来的大量原始智能电表量测数据进行处理、建模和计算，提取有用信息并形成结论，挖掘其内在关联和深层价值。电能中的数据根据功能对象要求不同分为:存储数据、负荷曲线、事件记录、瞬时量、冻结数据、电压合格率6大类数据。根据这6大块数据分别按不同的处理方式可以得出电能表的故障状态，各类数据和故障类型的关联关系如图1所示。

图1 电能表数据与故障类别的关联关系

1.1 表底度自动清零故障判断

电能表的电量采用累加方式，仅当电量累加到最大值时会从零开始记录，因此正常情况下电能表是不可能会被清零的，如发生清零则属于重大故障。判断方法为从负荷曲线中读取电能表中的电量数据，连续读取连续7天零点时刻的电量值，按照时间对电量进行对比，当后一天的电量比前一天还少时，需要判断电量值是否接近799 999.99 kWh，如接近此值，认为是属于正常的操作，否则认为电能表存在异常清零操作，提示需要对电能表进行质量分析。

1.2 存储电量丢失故障判断

电能表存储的电量需要至少保存10年，因此对于电能表的电量数据始终需要符合公式 (1)和公式 (2)。

式 (1)中PD为该时间内电子显示器总电能计数器的电能增量；PD1，PD2，…，PDn为该时间内各费率时段对应的计数器的电能增量；n为费率数；α为电子显示总电能计数器小数位数。

式 (2)中P正为正向有功功率总电量；P反为反向有功功率总电量；为分相正向有功功率电量之和；为相反向有功功率电量之和。

读取电能表总电量、分费率电量、分相电量，按式 (1)和式 (2)计算，判断是否合格。

1.3 电量数据突变故障判断

电能表应用现场用户的生活一般是有规律的，可根据历史的数据进行智能分析，分析用户的用电情况，当用户的用电量突然发生改变时，需要进行进一步的观察和分析。判断方法为读取负荷曲线中的电量数据，并对每日零点时刻的电量数据进行判断，并绘制日、周、月用电量的曲线，同时计算日、周、月用电量的平均值。再验证电量是否根据时间进行累加，同时计算每日、周、月用电量与对应的平均值之差，当日用量连续30天与平均值相差70%以上时给出报警信号；周用电量连续4周与平均值相差70%以上时给出报警信息；连续3个月的用电量与平均值相差70%以上时给出报警信息。

读取结算电量数据，并对每个月的电量进行分析，系统中预设春夏秋冬四个季节。绘制电量曲线，曲线的分布特性应符合季节的变化，如相邻两个即不是季节变换的月份，但电量相差X(X参考值为150 kWh)以上即可进行报警提示。

1.4 窃电判断

电能表在防窃电技术方面有较大的改进，但是对于电能表是否经过改装后进行窃电还是需要通过开盖事件记录、掉上电事件记录进行分析定位。窃电判断方法主要有如下4种方法。

1)读取电能表中的开盖事件记录。如开盖次数为1，并且开盖前用电量不多，可认为是装表时进行的开盖，不进行故障提示。如开盖次数大于等于2需要进行一步分析判断开盖前后用电量，通过开盖前后用电量的差大于30%以上，提示该电能表存在窃电行为。

2)读取开盖次数。根据开盖次数读取电能表中的开盖事件记录，以开盖发生时间为基准，取负荷曲线中的电量数据，分析开盖之前的日用电量、周用电量和月用电量，再与开盖之后的日、周、月的用电量进行同比。如本周一与上周一的用电量进行对比，本周的累计用电量与上周的用电量进行对比。本年度的5月份与上一年的5月份用电量进行对比。当开盖前后的日、周、月用电量相差大于X，Y，Z电量时 (X，Y，Z可设置，默认值X＝5 kWh，Y＝35 kWh，Z＝150 kWh)进行报警，并提示可能存在窃电风险。可由用户根据实际情况选关闭或继续观察，选择关闭之后，下次读取开盖事件记录时对于同一个记录不再提示，选择继续观察会持续记录用户的电用信息，并进行用电分析。

3)读取失压事件记录次数。根据失压次数读取电能表中的失压事件记录，根据失压次数和频率进行报警，当一周内失压次数超过X(X为可设值，默认值为3次)次之后，开始报警，提示用户此块电能表电压存在异常。

4)读取负荷曲线中的失压、失流数据。通过负荷曲线中的电压、电流数据统计分析失压占比，并根据失压模式字 (见表1)进行判断。

表1 失压模式字

从负荷曲线中的电量数据中分析总电量与分费率电量之间的关系，其电量应符合公式 (2)。

2 系统组成及分拣流程

拆旧智能电能表检测系统由上层数据平台、拆旧表管理平台和硬件设备系统3部分组成。上层数据平台包括省计量中心生产调度系统，营销SG186系统，用电信息采集系统和其他数据系统等。拆旧表管理平台实现各供应商电能表质量分析、拆旧电能表底度管理、防窃电管理、安装使用管理等功能。硬件设备系统分为省级的自动分拣/分选流水线、市/县公司级使用的拆旧表检测处理系统及供电所级的拆旧表检测处理装置等三类解决方案。系统构架如图2所示。

图2 拆旧智能电能表分拣系统组成

省级计量中心使用的自动分拣/分选流水线对拆旧表的处理分为初步筛选、清洁整理、分选处理、入库、分拣处理、回库及最终处理环节，其中分拣处理是核心环节，从机器人上表到条码、RFID识别再检测、分拣、人工复检，确定为报废或返厂状态，整体分拣流程如图3所示。

图3 分拣流水线流程

3 系统管理平台

拆旧表信息管理系统与生产调度、SG186、用电信息采集系统等平台接口，取拆旧表资产信息，实现对拆旧表通过管理系统进行的入库、出库、检测、结果录入 (附件添加)操作，根据自定义结果进行统计、查询及分析，为故障表故障类型及批次故障率提供分析参考依据。作为计量资产全寿命周期管理的闭环处理，实现全省系统内通过IP地址浏览的方式随时查询故障表处理情况及结论，随时为生产调度平台提供所需要的故障表信息。同时，系统可通过拆旧表分拣的数据进行供应商产品质量分析，如共性故障分析，首次失效时间分析和误差分析等；实现底度不符统计、疑似窃电统计、安装使用效率和超期表统计等统计功能；同时，针对不同供应商不同种类故障实现诱发此类故障的概率预测、故障智能电能表故障现象、原因、模块的关联分析等，以便于电力公司掌握电能表现场运行隐患，提前处理，预防大批量质量事故的发生。

4 结语

拆旧电能表分拣系统可实现全省拆旧电能表的自动检测、分拣和故障诊断，实现与MDS、SG186及用电信息采集系统等数据系统接口，自动调取电能表信息，上传检测、分拣和诊断结论，并实现拆旧表的库房管理。同时系统通过对故障检测结论的分类分析，实现电能表供应商质量评价和故障机理的分析，为检测方法的创新提供了可靠数据，对电力公司拆旧电能表的管理及智能电能表运行质量提升具有非常重要的意义。

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