夏桃芳 郑鹭洲 张登灵 谢妃梅 李思韬

(1.国网福建省电力有限公司营销服务中心，福建 福州 350013;2.国网福建省电力有限公司福州供电公司，福建 福州 350009)

1 概述

用户用电类别可分为居民、工商业、农业三类，其中工商业中的大工业用电执行两部制电价。两部制电价由电度电价和基本电价组成，用户可选择按变压器容量或合同最大需量缴纳基本电费，也可选择按实际最大需量缴纳。大工业用电用户大部分为大型工厂，地域分布范围较广，所以该类用户常存在多个计量点分别计费的现象。目前主要采用直接叠加多个计量点电能表内最大需量为该户最大需量的方法来计算基本电费，这种方法的计算结果不是瞬间最大需量的叠加，因此高于用户实际的最大需量值。同时，当前普遍使用的电能表只具备采集单向最大需量的功能，无法科学准确地计算出具有自备电厂或分布式发电设备的用户的实时最大需量。

针对多电能表用户按最大需量结算问题，有研究提出采用远端构建一终端多电能表的结构，利用边缘计算实现需量的计算[1]。对计量装置或采集结构进行改造实现同时采集多个电能表的示数，例如将最大需量算法功能增加到兰吉尔电能表运算单元中，即可实现在电能表上进行最大需量的叠加[2]。崔亚华等[3]则将双回路供电系统的子表与母表通过光纤连接组成一个需量共享网络，由母表计算叠加值。针对普遍采用一终端一电能表的多电能表用户，还没有合适的方法实现在不改变原有采集结构的情况下完成多电能表用户最大需量的计算。同时，对于多电能表最大需量的人工计算方法，当前普遍采用的是单一数据源(功率)计算，对于数据丢失或计算错误导致的最大需量异常并未提出相应的容错方法。

2 基本数学原理

最大需量是指电力用户在某一时刻使用电能的最大有功功率值。由于瞬间的最大功率难以检测，通过用户在一个周期的电量来计算平均功率，将这个周期内的平均功率等价于最大需量。基于电能示值的需量计算方法如下：

(1)

式(1)中，Wzr为基于电能示值的需量拟合值，n为电能表数量，矢量值mi根据实际供电方式的连接关系为1或-1，Wit和Wit-15为第i块电能表t时刻和t-15时刻的冻结电能示值，用电信息采集系统的数据采集频率为15min，ki为第i块电能表的综合倍率。

由于高压用户的电能计量是在电压互感器和电流互感器二次侧获取数据，电能表示数需乘以综合倍率才能准确地反馈用户一次侧的实际用电情况。同样可以根据功率数据计算需量，计算方法如下。

(2)

式(2)中，Wzrp为该用户在t时刻基于功率的需量拟合值，Pit为第i块电能表t时刻的功率。

3 实施方案与实验验证

3.1 技术方案

结合最大需量拟合的数学模型，通过用电信息采集系统所获得的电能示值、功率等多个维度曲线数据分别构建最大需量的计算模型，在用电信息采集系统内进行计算和核对，最后将确定的最大需量传送至电力营销业务应用系统进行电费核算[4-10]。系统的整体构架如图1所示。

图1 系统的整体构架图

多电能表最大需量的计算功能作为一个功能模块内嵌到用电信息采集系统中，该功能模块主要包括的子模块如图2所示。

图2 多电能表最大需量计算功能实现的子模块

3.1.1 自定义最大需量计算模型

多电能表用户的用电情况存在差异，包括普通的多电源用电、自备电厂倒送电、因供电线路原因存在的穿透功率等。通过自定义多电能表用户每一块电能表在计算最大需量过程中的相互关系，可实现所有多电能表用户最大需量的科学计算[11-12]。同时，当用户的用电情况发生变化时，如增加或减少用电点(电能表)，通过自定义更新计算模型实现多电能表用户最大需量计算的实时准确性。

3.1.2 基于冻结电能示值、功率、实时穿透电能示值三组数据源计算最大需量

利用基于电能示值和功率的需量计算方法对需量进行拟合，其中电能示值包括冻结电能示值与实时穿透示值。基于冻结电能示值和实时穿透示值的最大需量拟合公式如下：

(3)

基于功率值的最大需量拟合公式如下：

(4)

用户的最大需量及发生时间计算过程如下：从结算日开始，首次将各个数据源的正向最大需量存入各自数据源的最大需量值，后续每次将各数据源当前的最大需量同已存入的最大需量进行比较，将大者保存为最大需量，并记录下最大需量的发生时间，一直进行循环操作，至下一结算日结束。若用户的结算日发生变更，则对用户的各个数据源最大需量及发生时间进行重新计算。

3.1.3 数据缺失与异常提示

采用冻结电能示值、实时穿透电能示值、功率值等数据源计算最大需量需获取用户每15分钟的用电数据。为保证计算的准确性，需对数据丢失、数据异常进行提示，便于对结果的正确性进行核对及出现问题时进行详细排查，数据丢失与异常提示的逻辑规则如表1所示。

表1 数据丢失与异常提示的逻辑规则

数据的完整性和正确性至关重要，为更好地实现多电能表用户的最大需量计算，制定数据丢失自动补召规则，包括协议优化和软件优化两个方面。其中，协议优化是指对数据传输协议的优化，当数据丢失时，终端第一时间对数据进行补召。软件优化即通过流程机器人，每天定时对管辖区域内多电能表用户进行全量曲线数据的补召。

3.1.4 最大需量比对与容错处理

3.2 实验验证

为实现需量的自动拟合，将所设计的数学模型内嵌至用电信息采集系统的需量拟合模块中，实现多电能表用户最大需量的实时计算与核对，在完整的结算周期内，所获得的最大需量值经确认无误后，可通过用电信息采集系统直接传送至电力营销业务应用系统进行电费核算，系统模块如图3所示。

图3 需量拟合功能模块

抽取五户以最大需量计收基本电费的用户，通过对比其三个月的需量拟合结果，来验证功能的可行性。对于用户A、B、C采用人工计算的方式得到标准值，基于功率进行需量拟合，与系统计算的结果偏差最大为2.21%，最小为0.11%，详细结果见表2。用户D、E现场装有多表需量拟合器，无需人工计算即可算出实际需量值，与系统计算结果的偏差均不超过1%，详细结果见表3。

表2 人工计算与系统拟合的最大需量比对

表3 硬件计算与系统拟合的最大需量比对

4 结束语

本文提出了多电能表用户按最大需量结算数字化实现方法，即通过不同数据源构建最大需量的计算模型，并利用不同数据源计算的最大需量结果及产生时间进行比对。同时，提出了部分数据丢失后的补召方法，数据异常的验证方法及部分数据丢失后需量的计算策略，有效地提升了最大需量计算的可靠性，其数字化实现方法是基于现有用电信息采集系统的采集数据进行构建的，无需额外的硬件设施改造，成本低且易于推广。