基于多源数据融合的电能量数据异常的预警模型

任鹏凌 王 丹 李翔硕 畅广辉 阮 冲 宫灿锋

国网河南省电力公司 河南 郑州 450000

0 引言

在电力运行的社会大环境之下，电网之间的电能量数据成为供需双方进行电量结算的重点。为了尽可能满足供需双方对电能量数据实时采集与电量结算的现实需要，各个省市的电网公司都纷纷构建了覆盖全网电闸口的电能量检测系统EEDS(Electricenergydetectionsystem)[1]，该系统有效实现了电能量数据的远程采集、自动统计、实时形成各类闸口的电量统计报表等一系列功能，为电网之间的电能量结算提供了科学、安全有效的方法。在智能变电站、电厂等强力电磁波干扰的情况下，电能表下电能量数据可能会出现异常的数据波动现象；除此之外，在仪器检测或故障出现的状况下，或多或少地会出现数据异常的情况。对于电能量检测系统EEDS(Electric energydetectionsystem)这样一个高标准、严要求的将数据结合、精准采集与操作的系统而言，以上任意一种情况出现的数据异常都是不正常的。

同时，伴随分时电价与环保绿色电价优惠政策的执行，电量结算环节对于电量统计系统数据接连精准性的要求被进一步规范，迫切需要一种安全的、科学的方法对异常数据进行高级处理[2]。电力系统智能化对全国电网自动化运行水平的要求逐年提升，而电网技术人员迫切希望电能量检测系统EEDS(Electricenergydetectionsystem)可以为其提供一个更为安全、科学、综合的电能量的数据统计。可是因为电能量检测系统EEDS(Electricenergy detectionsystem)现场采集、传输、运营、管理等多种因素均会导致电能量数据出现异常状况，这将大大降低电能量检测系统EEDS(Electricenergydetectionsystem)的实用性。所以，亟需对电能量数据进行数据辨正，基于上述问题，基于多源数据融合的电能量数据异常的预警模型应运而生。

1 基于多源数据融合的电能量数据异常的预警模型

1.1 电能量数据处理机制 一般状况下，电能量数据异常预警模型的实施办法为：搜集到电能表下的底码数据，利用对临近两个底码数据(一般情况下都是一个最小积分周期起始时间与终止时间对应下的数据，本文设定最小积分周期为6min)的计算形成最小积分周期下的电量[3]，以最小积分周期内的电能量为基础，形成各种电量统计结果和报表。最小积分周期电量的计算公式为：

其中，RawValueti与RawValueti-1分别代表ti、ti-1时刻下(对应一个最小积分周期时间期)一个电闸口的电能表底码标记数据；C0代表该电站二次电能量换算下一次电能量的数学倍率，对于那些特殊的电闸口而言，通常其为一个常量；Ei代表电闸口ti-1到ti时间内一次标记计算的实际的电能量。而统计电能量的计算公式为：

从公式(2)能够明显看到，ti或ti-1任何一个时间内的电表底码数据出现异常，都会直接影响到最小积分周期电能量与统计电能量的换算对比，进而对电网提出预警。

1.2 电能表与计量自动化终端比对 基于多源数据融合的电能量数据异常的预警模型内的计算智能化终端除了具备电能量统计功能以外，还需要具备一定的电荷承载与通信功能。其中，电能量统计数据主要用在与电能表的数据进行对比，其通信换算功能用于把自身的电能量数据和电能表的电能数据上传至电能量数据检测平台，将其服务于电能量异常数据分析。该模型已经具备计量对比的主流方式，在国家电网运营系统内得到了广泛应用[4]。该模型也为电能表误差检验模式的优化提供了技术支持，很多电力企业已经开始从以往的现场检验电能表误差，优化为利用电能量数据对比误差，只针对误差超过限定值域的异常电能量进行现场检验，提高了很多电力企业的工作效率。但该方法也存在一定的缺点，该种方法比对模式的缺点主要包括三点：第一，借此方法对双方的电压、电能采样点一直(电压采样于高压电能交感器二次，电能采样于高压电流交感器二次)。电能表和智能化终端的电流回串电路相连，电压回路实行并联，所以当电能交感器、电流交感器以及换算二次回路等故障出现的时候，在进行此比较就没有任何意义了；第二，在通信轨道一致的状况下，当换算智能化终端的通信轨道出现电能故障的时候，电能表与换算智能化终端的电能总计数据就没有办法实时将数据传输到电能量数据的模型内；第三，在工作电压环境、电流环境一致的情况下，对于高压换算，电压交感器二次电压既可能会是电压样品，也可能是电能表的工作电压，所以，当电压交感器发生故障发生爆炸以后，因为工作电源不参与电路运行，对比系统就会立即停止工作。而电能量数据模型也就没有任何办法对计量失效做出判断，这也是因为工作电源故障以及通信轨道故障原因导致的。而导致高压换算设备出现失压状况的原因主要有两方面：一方面是电压交感器的保险丝被熔断或电压交感器出现故障导致；另一方面是其存在的一次失压状况导致。例如说跌落式保险丝熔化等情况。所以，当高压电压交感器的二次电压出现数据异常状况后，会立即发生预警。

1.3 线路电能量数据异常判定 基于多源数据融合的电能量数据异常预警模型，首先，需要对监管的不合格电压数据进行精确性校正。监管中的众多数据存在不合格电压数据。一旦监测到的数据判定为异常数据，即坏数据，那么就必须立即对这些不精准的数据进行修复处理，然后，对这些电压数据不标准的原因进行具体的解析，最终针对电压不标准采用正确的修复建议[5]。电能量数据的异常判定项目内容如表1所示。

表1 专变、公变、低压居民用户电能量数据异常判定

另外，如表1所示，与主变、线路异常的判断方式存在不同的是，当发现35kV、10kV馈线线损出现异常情况时，按照表1的判断结果如果并没有发现线路数据存在异常状态的情况下，需要联系台区线损数据，分析专变用户、公变总表以及低压居民用户的数据是否出现异常等状况。因为1条馈线下不单单只存在一个专变用户、公变总表以及低压居民用户，因此就会判断出哪条线路下所供电的用户和电能表数据出现异常情况。

表2 线路相关电能量数据异常判定

对于联络线与馈线同样的状况下，在发现线路有关联络线、馈线线损出现数据异常后，需要联系母线电量的不平衡、主变线路受损率、馈线受损率以及联络线受损率等原因，进行具体定位异常线路所在，具体定位内容如表2所示。

结束语

本文对基于多源数据融合的电能量数据异常的预警模型进行了分析，依托多源数据的整合、分析，根据电能量数据的线路受损、电压表码数据，对电能量数据异常的预警模型做出了调整。希望本文的研究能够为基于多源数据融合的电能量数据异常的预警模型的建立提供理论依据。