电能计量设备故障在线诊断技术分析

2018-03-27郭斌

电气技术与经济 2018年1期

郭斌

（广州供电局有限公司）

0 引言

通常，电能计量设备是指含各种类型电能表在内的，包括电压互感器（TV）、电流互感器（TA）及其二次回路组成的用于计量电能的装置。它是电网企业（供电企业）、发电企业、用电客户之间电能交易计量的依据，其准确可靠性直接关系到各方的经济利益。随着电子技术、计算机技术、网络通信技术的发展和应用，重要的电能计量设备已经采用远程、自动抄表技术，方便了数据采集，节省了人力物力。但是，由于自然或人为的原因引起的电能计量设备故障或计量误差，会导致电能计量设备失准，从而影响计量的公正、公平性。目前，对电能计量设备进行校验和检查一般是在现场完成的。现场校验主要是按周期开展的，运行中的Ⅰ～Ⅲ类电能计量设备校检周期为6～24个月，显然周期内发生的计量误差不能及时被发现和校正。另一方面，每次现场校验都需要动用一定的人力物力，对于偏远地区更需要支出一笔不菲的费用，无形中也加大了校验成本。于2017年5月1日实施的《电能计量装置技术管理规程》（DL/T 448—2015）第 8.2-b）条规定，供电企业宜采用电能计量装置运行在线监测技术，采集其运行数据，分析监控其运行状态。实际上，近几年来一些供电企业已经试用了远程在线监测技术，但是目前这项技术仍处于探索阶段[1]。本文结合目前的研究与应用现状，对电能计量设备故障在线诊断技术进行了分析。

1 电能计量设备故障检测方法

1.1 电能计量方式及其故障类型

电能计量有多种方式，例如，低压单相计量以及低压或高压三相三线计量、三相四线计量等。相应地，电能计量设备也有不同方式，例如，低压单相计量设备不包含TV，小于50A的一般也不采用TA；而高压电能计量设备则包含了电能表、TV、TA及二次回路、计量屏柜、接线盒等部分。以高压电能计量设备为例，故障可能由电能表、TV、TA器件自身引起，也可能由于运行中自然因素（如雷击、过负载烧坏等）或人为（如接线错误、窃电行为等）造成，一般可将故障类型分为一次侧故障和二次侧故障[2]。

1.2 互感器一次侧故障的判别

从一次侧来说，TV一般不会出现短路，TA一般不会开路，因为如果这种情况发生系统就不能正常供电了，所以TV一次侧可能发生的故障是线圈匝间短路或开路，TA一次侧可能发生的故障是短路。TV一次侧匝间短路可测量一、二次电压，然后与无故障状态下电压数据比较，即可判别此种故障；开路故障可测量二次电压判别，没有电压即为故障。TA一次侧短路不易直接测量，但可通过网络阻抗变化程度来判别，短路与非短路相比，负荷变化时网络等效阻抗变化更大。

1.3 互感器二次侧故障的判别

对于二次侧而言，TV故障主要是开路或反接，TA故障主要是反接或相间短路。测量TV二次侧电压，可判断开路或反接故障。TA二次侧反接将使电能表倒转，相间短路将使电能表慢转，通过与无故障状态对比不难判别。

1.4 电能计量设备故障检测方法

依据上述分析，按图1设置检测点进行检测。检测点包括电能表出口端、TV1与TV2的二次出口端、TA1与TA2的二次出口端、TA1与 TA2的二次回路出口端。图 1中 TA11与 TA12分别为 TA1、TA2的二次电流附加测量互感器，TA21与TA22分别为TA1、TA2的一次回路短路附加测量互感器。TV1与TV2的二次端口电压分别为Vp1、Vp2；TA1与TA2的二次端口分别为Da、Dc，它们的电压分别为Va、Vc；TA1与TA2的二次回路电流分别为Ia、Ic，它们的电压分别为VIa、VIc（分别经TA11与TA12测量）；TA1与TA2的一次回路短路测量电压分别为VSa、VSc（分别经TA21与TA22测量）。检测上述各点电压、电流数据，再经计算机处理，并与无故障状态数据比对，就能判别是否为故障以及故障类型和故障所在位置。

图1 电能计量设备故障检测原理

2 电能计量设备故障在线监测方法

2.1 在线监测原理

电能计量设备在线监测典型原理如图2所示，系统主要由现场监测与校验装置、通信网络和主站管理中心三大部分组成[1]。现场监测与校验装置采用一块标准电能表，通过通道切换数据采集模块，选择多块被检电能表中的一块进行在线检测，即采集包括电压信号、电流信号和脉冲信号在内的数据。采用标准表是因为对于电能计量设备而言，测量超差同样是一种故障，而目前检测电能表超差最可靠的方法就是通过与标准表进行比对。本地计算机通过分析检测数据判断被检电能表、TV、TA及二次回路的工作状态，并存储检测数据。远程计算机通过通信网络下载检测数据或进行远程监控。

图2 电能计量设备远程在线监测系统原理

2.2 通信方式

本地通信一般通过现场总线模式，例如，本地计算机与现场校验设备通过RS 485总线进行通信。远程通信可通过 GPRS无线网络或者有线光纤专网传输数据。虽然有线网络干扰小，更稳定，但投资大、维护量也大，所以无线通信网在实践中更受青睐。根据数据量大小也可采用3G/4G移动物联网[3]，而基于云计算的检测系统数据量超过常规系统很多，甚至只能采用4G通信网络。

3 电能计量设备故障在线诊断技术

3.1 数据挖掘技术

电力系统中的电能计量设备数量多，采集的数据量巨大，而且实际发生的故障类型不仅包含硬件故障，还有软件故障、时钟异常等，要从这些数据中提取有用的信息，然后经过分析处理形成故障信息，离不开数据挖掘技术。故障信息数据挖掘是指通过关联性分析、分类、回归、聚类、序列分析、离群点分析、趋势分析、演变分析等方法，从大量信息中确定故障信息的技术[4]。实际上，数据挖掘技术也是目前电能计量设备故障在线智能诊断常用的一种方法。

3.2 数据挖掘技术在电能计量设备在线诊断中的应用

以基于关联规则的数据挖掘技术为例，故障信息为 F ={ F1, F2,… ,Fn}，诊断结果为 R ={R1, R2,… ,Rn}。设X、Y分别为F与R的项或项集，数据挖据即为X⇒Y的蕴涵式。如果形成关联关系{F1, F2, F3}⇒{R1}{S1%,C1%}，则表明通过故障信息 F1, F2, F3诊断出故障R1，其中S1%、C1%分别为它们的支持度与置信度。电能计量设备故障诊断流程如图3所示。