王尉　毕全任　李兵　崔照华　石卓　章柯　唐明雨

摘要 通过对用电信息采集系统中运行智能电能表时钟I级异常数据进行分析，从客户感知和公司运营两个角度，分析电表时钟异常带来的运营和舆情风险，针对低压居民客户电表时钟异常数量多，负荷特性差异大，采用客户群体负荷等效和“微积分”思路，定量评估电费损益水平，为公司有效防范运营和舆情风险提供前瞻研究。

关键词：智能电能表;时钟异常;分时电价;电费;风险

通过获取用电信息采集系统（以下简称用采系统）中运行智能电能表电表时钟异常I级数据，阐述电表时钟异常的相关定义，定量评估电表时钟异常给公司带来电费损益率，以期能为电力管理人员提供参考，有效防范供电公司的运营风险，保障优质服务水平。

1 电表时钟异常相关定义

根据《中华人民共和国计量检定规程》JJG 596-1999规定复费率电能表时段投切误差不大于5min，否则判定为时钟异常。智能电能表时钟I级异常（以下简称电表时钟异常）是指智能电能表时钟与用采系统时间超差60分钟以上。

2 电表时钟异常对分时电价用户影响

电表时钟异常使得智能电表费率投切时间与用户感知时间（当地世界标准时间）存在不同时长超差，影响分时电价用户“峰、平、谷”等时段电量统计，从而对用户電费支出产生偏差。电表时钟异常对分时电价用户影响，与电表时钟超差时长、分时电价函数和客户用电负荷曲线有关，下面以某区域13241个电表时钟异常的分时电价低压居民客户为对象开展分析。

2.1 异常电表时钟超差时长分析

根据分时电价计价规则，电表时钟超差对分时电价的影响以24小时为周期呈现相同规律，将用采系统导出电能表时钟超差时长除以24小时（1440分钟）的余数为时钟超差时长。异常电表时钟超差时长分布统计，详见表1。

电表时钟超差时长分布如图1所示。时钟超差时长分布整体较为平均，但超差时长在1-4小时之间呈现“小高峰”，累计占比达到19.44%。

2.2 低压居民客户分时电价函数

根据某省低压居民分时电价相关实施办法规定，居民生活用电，电压不满1千伏，分时电价规则为平段（8：00至22：00）0.5953元/kWh，谷段（22：00至次日8：00）0.3153元/kWh，如图2所示。

2.3 低压居民客户群体典型负荷曲线

低压居民客户数量多，负荷曲线差异大，这里将13241个客户视为1个客户群体，使用台区负荷曲线等效客户群体典型负荷曲线。将13241只时钟异常电表按照供电台区分类，发现对应222个台区，穿透用采系统查询这些台区用功功率96点曲线，分层抽样2017年1月至12月每月的5日、15日和25日数据，计算平均值得到台区平均负荷曲线，以负荷曲线最大值为分母，各点负荷数据为分子进行归一化数据预处理，以此近似作为居民典型用电曲线，如图3所示。

2.4电表时钟异常对影响定量评估

采用“微积分”思路，将连续的负荷曲线以半小时为单位进行离散化处理，电表时钟异常等效为负荷曲线“平移”，最后将离散后的负荷与电价乘积进行积分，算出不同超差时长电表对应客户的应收电费和实收电费，定量评估各类客户的电费损益率，公式如（1）、（2）、（3），基于“微积分”思路的电费损益率定量评估原理如图4。

根据公式（1）、（2）、（3），在客户群体典型负荷曲线下，计算获得不同时钟超差时长电表对分时电价电费影响统计表，如表2所示。由表2可以看出，57.14%的居民用户实交电费少于应交电费，因电表时钟异常获利;39.64%居民实交电费多于应交电费，因电表时钟异常损失;3.22%居民用户电费支出未受此影响。时钟超差时长为3小时用户，电费损失最大（3.62%）;时钟超差时长为16小时用户，电费获利最大（-4.03%）。供电公司整体电费损益率为-0.55%，考虑到居民低压表计误差上限为2%，因电表时钟异常带来电费损失在容许范围内。

3、结论

本文以用采系统中运行智能电能表时钟I级异常数据进行分析，电表时钟异常会影响分时电价居民用户电费支出，电费损益率与电表时钟超差时长、分时电价函数和用户负荷曲线有关，综合计算各类分时电价用户的电费损益，可以定量评估供电公司电费损益情况，期望对公司防范运营和舆情风险提供参考。