电力施工现场多电能计量装置运行误差在线监测研究

石浩渊，董永乐，王 桐，席 佳

(内蒙古电力(集团)有限责任公司 内蒙古电力科学研究院分公司，内蒙古 呼和浩特 010020)

全球不可再生能源日益匮乏，并且其消耗过程引起的气候变暖问题也逐渐严重，作为目前使用较为广泛的清洁能源——电能，成为每个国家重点发展对象之一[1]。近几年，互联网技术的大力发展为电力系统带来了新的机遇，智能化电网成为未来发展的必然趋势。随着我国电网规模的不断扩大，电力施工作业任务不断增多，其存在的问题也逐渐显现[2]。电力施工现场中，会应用多种电能计量装置，以此来保障电网建设的安全性。电能计量装置是电力建设的关键构成部件。另外，准确计量也是电费统计核算的法定依据，不但影响电力企业的经济效益，也影响着电网建设的运维效率，充分说明电能计量装置的重要性。

电网规模的扩张、计量点的突增，为电能计量装置管理工作带来了极大的挑战，电能计量装置运行误差问题也逐渐受到重视。电能计量装置运行误差主要来自采样、测量、传输等过程，装置运行误差是随机的，因此也被称为量化噪声[3]。

现今，我国智能电网建设已经迈入引领提升阶段，新型能源接入、智能变电站建设以及动态负荷的增加，致使电力计量装置运行误差逐渐增大，给国家、社会以及电力企业造成了巨大的经济损失。因此，提出电力施工现场多电能计量装置运行误差在线监测方法研究，为电能计量、电能计量装置运行误差校验提供可靠的、精准的理论支撑。

1 多电能计量装置运行误差在线监测

1.1 多电能计量装置体系

电力施工现场的电能计量装置种类众多，例如互感器、电能表等。为设计一种适用性较强的电能计量装置运行误差在线监测方法，将电力施工现场中多种电能计量装置看作一个体系，对多电能计量装置体系进行建模，为后续电能计量装置运行误差监测提供便利[4]。

目前，电力施工现场采用的是全数字化电能计量装置体系，即电子式互感器+合并单元模式。全数字化电能计量装置体系构成情况如图1所示。

图1 全数字化电能计量装置体系构成Fig.1 System structure of a fully digital electric energy metering device

如图1所示，通信光纤接线采用的是IEC60044协议格式。电子式互感器通过电光转换可以将大电压、大电流转换为数字量，符合IEC60044协议格式，利用通信光纤接线将其传输至合并单元，合并单元依据需求组帧报文格式，利用点对点形式将数字量传输至数字化电能表，完成电能计量全过程[5]。

1.2 电能计量装置运行误差分析

基于上述构建的全数字化电能计量装置体系，分析电能计量装置运行误差影响因素。电能计量装置运行误差影响因素较多，例如计量电压、计量电流、功率因数、相位角、电量、通信等，其中电压因素对计量结果的影响最大。因此，研究针对计量电压因素进行详细分析，以此为基础，构建电能计量装置运行误差的监测特征向量[6]。

计量电压监测指标包含三相电压、三相电压突变量与三相不平衡电压等。依据电能计量装置运行误差情况，提取计量电压监测特征向量[7]。基于电能计量装置最小三相电压与基准值的标幺值，通过映射获取电能计量装置失压概率水平值。其与标幺值隶属关系如图2所示。

图2 电能计量装置失压概率水平隶属度函数Fig.2 Membership function of probability of loss of voltage of electric energy metering device

如图2所示，获取装置计量电压分布函数表达式为：

(1)

式(1)中，a与b表示计量电压分布函数的电压参数，依据电力施工现场需求确定参数值。

三相电压突变量特征向量记为VMp，表达式为：

(2)

式中，εUp为相邻相电压差值。

三相电压不平衡表达式为：

(3)

式中，U0、U1与U2分别为三相电压的正序、负序与零序分量的方均根值。

三相不平衡特征向量记为VMib，由εU2/εU0决定。若VMib=0时，表示电压不平衡事件未发生；若VMib=1时，表示电压不平衡事件发生[8]。

同理，依据上述程序分析电能计量装置运行误差因素，得到电能计量装置运行误差监测特征向量见表1。

表1 电能计量装置运行误差监测特征向量Tab.1 Characteristic vector of operation error monitoring of electric energy metering device

上述过程完成了电能计量装置运行误差的分析，构建了电能计量装置运行误差监测特征向量[9]。

1.3 电能计量装置运行误差在线监测

基于上述构建的电能计量装置运行误差监测特征向量，结合电子信息化系统与移动设备，在线监测电能计量装置运行误差[10]。

考虑到多种电能计量装置存在相互影响，利用专业理论建立电能计量装置运行误差监测模糊关系矩阵为：

(4)

通过模糊化处理，得到模糊输入集合为X6=[DE1，DE2，DE3，DE4]，再结合电能计量装置监测数值计算模糊监测结果，记为Y6[11]。

经过上述各个参数的计算，获取当前已知监测参数条件下电能计量装置运行误差评估数据，表达式为：

(5)

式中，列向量Yi表示每一个电能计量装置运行误差监测单元Xi与对应关联矩阵Ri经过模糊运算后，得到的电能计量装置运行误差评估数据系数集；Yj表示运行误差监测特征向量经过不同关联矩阵R映射而得的数据系数集[12]。

电力施工现场中，基于模糊理论进行多电能计量装置运行误差监测过程可简化为：设置论域U=[u1u2…un](运行误差监测结果)，可供论域U支持决策因素为m个，通过m个因素获取m个不同的模糊意见，将其记为V=[ν1，ν2，…，νm]，以此为基础，实现电能计量装置运行误差的在线监测[13]。

由于电能计量装置运行误差监测因素权重很难确定，因此在运行误差监测过程中，通过模糊优先关系排序决策方法来实现电能计量装置运行误差监测，具体实现过程如下。

令uiU，Bi(u)表示第i个因素表述意见序列νi中，排列在ui后面的因素数量，即：

若ui排列在第一位，则Bi(u)=n-1；若ui排列在第二位，则Bi(u)=n-2；…；若ui排列在第k位，则Bi(u)=n-k；将ui在m个因素中获得的模糊意见Bi(u)进行累加，得到Borda数为：

(6)

依据公式(6)对电能计量装置运行误差监测因素进行排序，以此为基础，获取电能计量装置运行误差的监测结果[14]。

1.4 电能计量装置运行误差经验库构建

基于上述电能计量装置运行误差的监测结果，构建电能计量装置运行误差经验库，积累运行误差故障详细信息。若电力施工现场再次出现同种类型电能计量装置运行误差，可以缩短电能计量装置运行误差监测时间，提升监测效率[15]。电能计量装置运行误差经验库具体规划情况如图3所示。

图3 电能计量装置运行误差经验库规划Fig.3 Experience base planning for operation error of electric energy metering device

通过上述过程实现电力施工现场多电能计量装置运行误差的在线监测，为电力施工安全以及电能计量装置稳定运行提供有效的保障，也为电能计量装置误差校验提供可靠的数据支撑[16-18]。

2 仿真实验与结果分析

为验证提出方法的性能，采用MATLAB软件设计仿真实验，具体实验过程如下。

2.1 实验准备

依据给定的计量电压与电流计算功率因数，为下述仿真实验做准备。实验数据见表2(A相电压、B相电压、C相电压均为104 V)。

表2 实验数据Tab.2 Experimental data

计量电压分布函数电压参数a与b决定着电能计量装置运行误差监测效果，因此通过测试方式确定计量电压分布函数参数，变化趋势如图4所示。

图4 计量电压分布函数参数变化趋势Fig.4 Parameters variation trend of of metering voltage distribution function

如图4所示，当2条参数变化曲线相交时，计量电压分布函数最为合理，则函数参数a设置为0.78 V，b设置为1.00 V。

2.2 实验结果分析

基于上述实验准备数据，设计多电能计量装置运行误差在线监测仿真实验，通过监测响应时间与准确率反映该方法的性能。

2.2.1 监测响应时间分析

通过仿真实验得到监测响应时间数据见表3。

表3 监测响应时间数据Tab.3 Monitoring response time data

由表3数据显示，多电能计量装置运行误差在线监测方法监测响应时间为0.774 5～0.984 5 s，远远低于现有方法平均值。

2.2.2 监测准确率分析

通过仿真实验得到监测准确率数据见表4。

表4 监测准确率数据Tab.4 Monitoring accuracy data

由表4数据显示，多电能计量装置运行误差在线监测方法监测准确率为78.45%～89.51%，远远高于现有方法平均值。

通过上述实验结果显示，与现有方法平均数值相比较，多电能计量装置运行误差在线监测方法监测响应时间较短、监测准确率较高，充分说明该方法的运行误差监测效果更佳。

3 结语

研究提出了一种新的多电能计量装置运行误差在线监测方法，通过实验发现，该方法极大地缩短了监测响应时间，提升了监测准确率，可为电力施工提供更加有效的保证。