基于多源信息融合的智能电能表质量综合评价方法.pdf
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1、第 28 卷 第 2 期2023 年 4 月哈 尔 滨 理 工 大 学 学 报JOURNAL OF HARBIN UNIVERSITY OF SCIENCE AND TECHNOLOGYVol.28No.2Apr.2023 特约稿件基于多源信息融合的智能电能表质量综合评价方法代燕杰1,荆 臻1,孙永全2(1.国网山东省电力公司营销服务中心(计量中心)代燕杰劳模创新工作室,济南 250000;2.哈尔滨理工大学 传感器与可靠性工程研究所,哈尔滨 150080)摘 要:针对智能电能表运行状态评估与预测问题,提出综合利用事前、事中、事后多源信息的电能表运行质量综合评价方法。在智能电能表全生命周期内梳
2、理出稳定性、可靠性、异常与事件三类顶层指标。依据误差首检记录和失准误差估计计算初始稳定性指标和动态稳定性指标,并采用正态分布描述稳定性指标并确定分布参数。利用现场拆回表计故障数据计算可靠度和可靠寿命,采用正态分布近似拟合电能表可靠性指标,并利用矩等价方法确定分布参数。利用 Bayes 定理计算电能表触发异常事件的概率,视该概率服从均匀分布,借助矩等价方法将均匀分布近似转换为正态分布,并计算分布参数。利用运行时间构造时变权重因子,将静态特性指标与动态特性指标相结合评价顶层指标,进而基于模糊理论确定各顶层指标权重,融合多源可靠性信息构建智能电能表运行质量综合评价方法,给出电能表运行状态评价结果和故
3、障风险概率。研究成果对智能电网可靠稳定运行、电力市场现货交易、智能量测设备轮换与运行维护具有参考价值。关键词:智能电能表;多源信息融合;异常与事件;矩等价DOI:10.15938/j.jhust.2023.02.004中图分类号:TM933文献标志码:B文章编号:1007-2683(2023)02-0034-09 收稿日期:2022-04-12基金项目:国网山东省电力公司科技项目(520633200002);国家自然科学基金(61179024).作者简介:荆 臻(1981),女,硕士,高级工程师;孙永全(1982),男,副教授,博士研究生导师.通信作者:代燕杰(1983),女,硕士,教授级高级
4、工程师,E-mail:daiyanjie .Comprehensive Quality Evaluation Method of Smart ElectricityMeters Based on Multi-source Information FusionDAI Yanjie1,JING Zhen1,SUN Yongquan2(1.DAI Yanjie Model Worder Innovation Studio,State Grid Shandong Electric Power Company Metering ServiceMarketing Center(Metrology Cont
5、er),Jinan 250000,China;2.Institute of Sensor and Reliability Engineering,Harbin University of Science and Technology,Harbin 150080,China)Abstract:Aiming at the problem of operation state evaluation and prediction of high reliability and long-life smart meter,acomprehensive evaluation method of smart
6、 meter operation quality by integrating multi-source information is proposed.Three top-levelindexes of stability,reliability and abnormal events are analyzed in the whole life cycle of smart meter.The initial stability index anddynamic stability index are calculated according to the error first insp
7、ection record and misalignment error estimation,and the normaldistribution is used to describe the stability index and determine the distribution parameters.The reliability and reliability life arecalculated by using the fault data of the on-site disassembled meter.The reliability index of the smart
8、 meter is approximately fitted bythe normal distribution,and the distribution parameters are determined by the moment equivalent method.Bayes theorem is used tocalculate the probability of triggering abnormal events of smart meter.Considering that the probability obeys uniform distribution,theunifor
9、m distribution is approximately transformed into normal distribution with the help of moment equivalent method,and thedistribution parameters are calculated.The time-varying weight factor is constructed by using the running time,and the staticcharacteristic index and dynamic characteristic index are
10、 combined to evaluate the top-level index.The weight of each top-level index isdetermined based on the fuzzy theory.The comprehensive evaluation method of the operation quality of the smart meter is constructedby integrating the multi-source reliability information,and the operation state evaluation
11、 results and fault risk probability of the smartmeter are given.The research results have reference value for the reliable and stable operation of smart grid,the construction of spottrading power market,the rotation and operation maintenance of smart electricity meters.Keywords:smart meters;multi-so
12、urce information fusion;abnormal event;moment equivalence principle0 引 言智能电能表具有量大、面广的特点,是智能电网的重要组成部分,在贸易结算与管理、用电信息采集、智能用电等方面发挥着重要作用1-2。现货交易模式下,电能表每天采集数据点由 24 点提高到96 点,每 15 分钟结算一次用电耗能,现货交易模式对电能表稳定性与可靠性评价实时性提出挑战。2020 年国网公司要求电能表使用寿命由不低于 8年提高到不低于 16 年,对电能表质量与可靠性提出了更高要求。如何在运行过程中动态感知电能表运行质量状态是实际需求提出的挑战,具有
13、现实意义。智能电能表运行质量状态是在全寿命周期内表计运行稳定性与可靠性的综合体现,表计运行质量状态评价首先需要选择状态指标构建运行质量状态指标体系,进而构建运行质量状态评价模型3。如文4考虑计量电压、计量电流、相角、功率因素及异常告警五类共计 25 项技术指标构建指标体系,基于层次分析法构建电能计量装置运行状态评价模型。但这些量对表计质量与可靠性的作用机制不清晰,难以准确量化表计运行质量状态。文5综合利用可靠度、计量异常、全事件、电能表过载率、时钟电池异常 4 种状态因素,采用熵值法计算低压智能电能表状态评价,给出表计状态评价分数点估计,不能给出表计状态正常和故障的结论。文6构建性能指标、可靠
14、性指标、环境指标三大类 9 项指标评价多表合一综合能源计量系统运行状态。给出表计状态评价分数点估计,据此判断表计运行状态。文7利用考虑实验室基本误差、现场监测运行误差、同批次误差分散性、回厂家批次退货率、同批次运行故障率、在线运行时间、产品设计缺陷、在线检测电量异常总数等 12 种评价指标,构建电能表状态检验评价方法。文8利用计量、通信、存储、运行质量、历史数据 5 大类 17 项指标,构建基于改进熵值法的智能电能表运行质量评价模型。文9针对高严寒、高海拔、高湿热、高盐雾、高干热等典型环境,选择黑龙江省环境指标、福建环境指标、新疆环境指标、和西藏环境指标 4 类一级指标,8 类二级指标构建了层
15、次结构的可靠性指标体系,该方法不适用于低压用户现场运行表计质量状态评价。上述研究表明,虽然异常、事件、用电采集数据从一定程度上反映了智能电能表的实时运行状态,但如何深入挖掘这些数据开展表计运行状态预测有待进一步研究。此外,上述方法评估结果仅能给出状态点估计值,不能给出表计是否发生故障或发生故障的概率评价。可靠性评估以概率统计为理论基础,可以给出智能电能表可靠性测度的概率估计,尤其是可以给出可靠性特征量的置信限,在实际工程中具有实用价值10-11。为了检验智能电能表运行质量状态,当前侧重于通过定期抽检表计,依据抽检结果作出是否延寿运行的决策。如国际法制计量组织(OIML)制定了基于抽样检验方法的
16、电能表使用规程,规定定期抽检表计,且一次抽样比例为 8%,通过检验的电能表可延长 50%使用期12。美国也在标准ANSIC 12.1 中详细规定了抽样试验方法和评判标准、周期性定比率、变比率和统计抽样方案13。针对电能表可靠性产生了大量研究成果,借助 Weibull分布给出了表计可靠性测度置信限14。文15构建电能表故障数据库,开发电能表可靠性统计、批量寿命预判及故障快速诊断模块为电能表状态更换、故障诊断预警提供技术支撑。因此,若能在智能电能表质量运行状态评价过程中给出表计故障的概率把握,将使得评价结果更具工程实用价值。智能电能表运行质量状态涵盖表计全寿命周期,应该充分挖掘全寿命周期内各种可用
17、信息用于表计运行质量状态评价。近年来,国家电网构建了营销业务应用系统、用电信息采集系统、计量生产调度平台信息数据、拆回分拣数据库,收集了量测设备大量可靠性数据与信息。这些数据包含了表计健康状态信息、性能退化信息和寿命信息16,应当开展融合技术研究用于表计运行质量状态评价。本文综合考虑计量设备稳定性与可靠性指标及数据来源,构建计量设备质量状态指标体系,基于多53第 2 期代燕杰等:基于多源信息融合的智能电能表质量综合评价方法源信息融合技术提出计量设备运行质量状态综合评价方法。借助异常与事件的运行状态数据,对表计质量状态做出实时动态评价。不仅给出电能计量设备质量状态良好和故障,而且可以给出设备发生
18、故障的风险概率,使得评估结果更具有概率意义,对工程管理人员决策电能表是否拆换具有重要参考价值,便于工程推广应用。1 智能电能表质量评价指标体系构建智能电能表运行状态质量评价指标体系构建首先应该考虑在计量设备安装、运行、拆回的生命周期内所产生的数据信息,从这些数据信息中提炼出可以表示计量设备运行质量的评价指标。智能电能表挂网前进行基本误差检定,运行过程中由用电信息采集系统实时采集电能表用电状态信息量,以及产生的相关异常与事件信息,表计拆回后有拆回故障数据,这些信息构成了智能电能表全生命周期的质量可靠性信息来源。这些数据与信息存储于营销业务应用系统、用电信息采集系统、计量生产调度平台系统,以及拆回
19、故障数据内,如图 1 所示。图 1 电能表运行状态数据与指标Fig.1 Operation data and performance indicatorsof smart electricity meters影响批智能电能表运行质量状态的因素及指标等可利用历史数据、产品误差首检记录、计量误差失准估算、拆回分拣数据等数据得到,结合某个体电能表的现场运行状态数据,包括用户信息采集数据、故障数据等,可更新评价以稳定性、可靠性及异常事件等指标为主的个体电能表运行质量。构建电能表质量指标体系如图 2 所示。该指标体系包括 3 个一级指标:稳定性指标、可靠性指标,以及异常与事件类指标。其中,稳定性指标分为
20、初始稳定性指标和动态稳定性指标 2 个二级指标,可靠性指标分为可靠寿命和可靠度 2 个二级指标,异常与事件类指标包含过流事件和超差事件 2 个二级指标。图 2 电能表质量指标体系Fig.2 Quality index system ofsmart electricity meters初始计量误差大小及其稳定性反映了电能表安装时刻的误差差异性,决定了批电能表的初始误差状态,具有静态特性。通过电能表在运行过程中的误差失准数据可实时评估电能表的误差水平,具有动态特性。结合两类基本误差数据,可对电能表的稳定性的信息进行评估。运行过程中表计产生大量电能计量数据、异常与事件,具有针对单台表计的个体特性。用
21、电耗能信息从一定程度上反映了表计运行工况,结合异常、事件与电能表故障的内在关系,可用于表征表计在运行过程中的质量状态。电能表故障、或运行轮换到期后,需要拆回分拣,可收集电能表典型故障,构建故障数据库。可开展电能表可靠性评估,评价结果可反映批电能表的质量状态,但同时也具有历史产品的特性。上述数据体现了智能电能表运行质量状态,但也呈现出动态和静态特性,批量与个体特性、历史产品与当前产品的特性。需要兼顾多种数据特征,构建质量状态综合评价方法。2 智能电能表质量指标评价方法2.1 底层指标评价方法2.1.1 稳定性指标 A1评价初始稳定性指标 A11的数据来源于首检记录,计算第 i 个电能表的计量误差
22、eI,i=n=1eI,i,n,eI,i,EU(1)63哈 尔 滨 理 工 大 学 学 报 第 28 卷其中:eI,i为第 i 个电能表计量误差;为所有测试点;j 为其中第 j 个测试点;n为测试点数量;EU为电能表计量误差门限值。可认为批次电能表计量误差 EI服从正态分布EI N(I,I)(2)分布参数 I和 I可利用最小二乘法计算得到。做变换 A11=EI-EU,则 EA11表示计量误差距离门限值的距离。当距离越大,表示电能表误差越小,距离越小,表示电能表误差越大。则 A11服从正态分布 N(I-EU,I),归一化处理,且在获得某一电能表误差后,可得该电能表超差的概率F(A11)=(eI,i
23、+I-EUI)(3)动态稳定性指标 A12评价的数据来源于失准更换数据,采用能量守恒的方法,通过求解得到各分表误差、线路损耗率和固定损耗,获取运行过程中电能表计量误差 ED17-18。设批次电能表计量误差 ED服从正态分布ED N(D,D)(4)分布参数 D和 D可利用最小二乘法计算得到。做变换 A12=ED-EU,则 A12服从正态分布 N(D-EU,D),归一化处理之后,可得电能表超差的风险为F(A12)=(eD,i+D-EUD)(5)在获取初始稳定性指标及动态稳定性指标后,可对稳定性指标进行评价,若 eI,i-EU0 或 eD,i-EU0,表示第 i 个电能表超差,处于故障状态,若eI,
24、i-EU0 且 eD,i-EU 0,则表示电能表未超差,处于良好状态,且可获取超差的风险。2.1.2 可靠性指标 A2电能表寿命满足参数为 的指数分布,结合拆回分拣系统数据,可构建似然函数,得到参数 的极大似然估计值。在给定置信度 时,可得分布参数 的双侧置信限 L和 U16。则电能表可靠度的点估计、置信上限与置信下限分别为 R(t)=exp(-t)、RL(t)=exp(-Ut)和 RU(t)=exp(-Lt);电能表可靠寿命的点估计、置信上限与置信下限分别为 tR=-1LnR、tR,L=-1ULnR 和 tR,U=-1LLnR。国家电网在单相智能电能表(2020)通用技术规范及三相智能电能表
25、(2020)通用技术规范中要求“整表使用寿命大于等于 16 年”,其中置信度为 90%的可靠寿命表征电能表使用寿命。设电能表可靠寿命阈值为 tRD,可取 16 年,或根据实际情况修订。若电能表可靠寿命超过 tRD,则表示电能表故障风险低,反之,表示电能表故障风险高。设电能表可靠寿命近似服从正态分布 tR N(tR,tR),依据矩估计法可确定其参数值。做变换令 A21=tR-tRD,则 A21表示超出可靠寿命阈值 tRD年距离,若 A21越大,表示电能表可靠性寿命越高。则 A21服从正态分布 A21 N(tR-tRD,tR),且电能表可靠寿命低于阈值 tRD的概率为F(A21)=(A21-(tR
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