智能电能表中全模块化防窃电技术研究.pdf
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1、512023.08.DQGYCHINA ELECTRICAL EQUIPMENT INDUSTRYPRODVCT AND TECHNIC产品与技术智能电能表中全模块化防窃电技术研究梁允锋(广东电网有限责任公司佛山南海供电局)摘要:在防窃电过程中,未对电能数据进行预处理操作,使得冗余数据过多,导致窃电识别效果较差,对此,本文提出智能电能表中全模块化防窃电技术研究。基于智能电能表对电能数据进行采集,对采集到的电能数据进行预处理,去除冗余数据,提高数据精度。通过窃电行为识别模块对电能数据异常情况进行快速识别,根据识别结果实现智能报警功能。实验结果表明所提方法进行窃电行为识别时只有 1 个用户的识别结
2、果出现误差,且识别时长最高为 36s,说明所提方法具有实用性。关键词:智能电能表;冗余数据;窃电行为识别模块0 引言对于电力行业而言,窃电现象的存在是影响居民用电的一个重要原因。纵观国内防窃电技术现状,一般只能对单一的或者有限的几种典型的窃电手段起到防范作用,但缺少全面的防窃电技术。窃电行为的有效遏制对于电力公司乃至全社会的发展都有着重大的意义,现阶段专家学者们提出了不少窃电检测方案,但考虑到成本和实际应用效果,目前仍然缺乏可靠实用的窃电预防措施1。综合来说,对用户安装专用的窃电检测装置或数据采集装置,并通过对高压侧与用户侧采集信息的实时差动比对来完成对用户的实时监测的方式具有较高的科学性。但
3、由于窃电用户毕竟是少数,若只因少数的窃电用户而为辖区大规模的用户安装专用的信息采集装置,则整个检测系统的运行成本将会成倍地提高。因此高效实用的反窃电技术需要兼顾窃电检测的效率和整体检测系统的构建成本。相关研究有:芦浩等人2从智能电量表的结构和特征出发,对防窃电技术进行研究。黎学博等人3通过对电力计量系统进行分析,从而提高防窃电技能。但上述两种防窃电技术在防窃电过程中,未对电能数据进行预处理操作,使得冗余数据较多,导致窃电识别效果较差。基于上述方法存在的问题,本文研究智能电能表中全模块化防窃电技术。1 智能电能表电能数据采集按相位可划分为单相智能电能表与三相智能电能表4。三相在一般情况下是平衡的
4、,因此采用三相智能电能表进行电能计量,三相智能电能表计量方式如图 1 所示。图 1 三相智能电能表计量方式2023-08期电器工业杂志排版设计和印刷发排.indd 512023-08期电器工业杂志排版设计和印刷发排.indd 512023/8/8 下午2:492023/8/8 下午2:49522023.08.DQGYCHINA ELECTRICAL EQUIPMENT INDUSTRYPRODVCT AND TECHNIC产品与技术每个电能数据分为若干个块,针对每个数据块进行冗余数据删除,则考虑绝对值方程:式中,和 记为绝对值,由此实现电能数据中的冗余数据的删除。将修正后的电能数据进行归一化处
5、理,是数据预处理中重要的处理流程之一。在一些情况下,希望每个特征属性能够有同样的权重和分量,但是不同特征属性的真实值可能差异很大且计算单位不同,如果此时将两个特征值进行运算时,很可能会被数值较大的那部分特征值所替代从而造成特征丢失。数据归一化可以将不同的特征进行重缩放,从而使得特征可以跨越比较。经过特征缩放后的数据通常介于 0 到 1 之间,并且能够与原数据具备一样的信息量。这样做的好处是能够让数值量大的特征不会主导结果。归一化表达式如下:式中,x表示处理后的新特征值;xmax、xmin分别表示原始特征在缩放前的最大值和最小值。基于上述内容完成电能数据的预处理操作。3 智能电能表中全模块化防窃
6、电技术3.1 窃电行为识别模块窃电行为有多种情况,有可能是欠压法窃电、欠流法窃电、移相法窃电、扩差法窃电、无表法窃电。不管是什么原因,最终异常都会反映在电能数据上,而数据是真实的,对电能数据进行分析,可以从数据中提取出窃电行为的基本特征,完整展现电能规律,如果电能数据偏离用电规律,则可以进行窃电识别。本文通过窃电行为识别模块对电能异常情况进行快速识别,以判断用户电能数据是否发生异常。为了避免用户的用电特征被过大的电量抄表数据所淹没,用户用电量计算公式:式中,W 为用户用电量,kWh;P为功率,W。三相智能电能表计量的有功功率为:式 中,Uab、Ucb表 示 经 电 压 互 感 器 变 换 后
7、的AB、BC 相间线电压;Ia、Ic分别表示 A 相和 C 相的电流;a、c分别表示 A 相和 C 相的相位角。根据上式可知,能够影响电能计量的只能是 U、I 和 cos。2 数据预处理在进行防窃电分析前,要对上述获取到的电能数据进行修正。(1)数据缺失值有部分数据因为抄表或主站系统等问题,导致数据没有上传到主站数据库中,对于数据缺失值处理,很多方法采用取总的平均值来替代,但是在电能数据中,用户在不同时间段下使用的电量可能差别很大,使用总体平均值会增大数据误差,针对这种情况,采用多阶拉格朗日内插法计算缺失值5。以电能数据为例,该方法计算如下所示:式中,t 为缺失时刻;m1为前推期数;m2为后期
8、推数。如果遇到连续多个缺失值,从左到右依次按照上式进行处理,右侧选取第 1 个有值的数字作为修补参考起始点。(2)重复值处理删除因为重复抄表造成的数据重复冗余。定义冗余数据删除数据特征区间:(1)(2)(5)(6)(3)(4)2023-08期电器工业杂志排版设计和印刷发排.indd 522023-08期电器工业杂志排版设计和印刷发排.indd 522023/8/8 下午2:492023/8/8 下午2:49532023.08.DQGYCHINA ELECTRICAL EQUIPMENT INDUSTRYPRODVCT AND TECHNIC产品与技术作统计分析,并作为定量判据。设该用户在某段用
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