智能电表质量评价方案和模型分析

摘要：智能电表作为我们日常必备的电能资源的计量工具，与我们的生活息息相关。文章根据不同的用电环境现场的温度、湿度、低功率因数等主要影响因素进行了聚类，对环境进行划分，将得到不同环境的主要因素出现的频率在电表挂台上进行相关模拟，采集挂表台上电能表的运行数据，建立误差一致性评价模型，对不同厂家的电表做质量排序。

关键词：聚类；误差一致性；质量排序

智能电表作为我们日常必备的电能资源的计量工具，可以帮助人们有效控制紧缺的电能资源的利用率，与用户和电力企业之间的经济效益有着直接关系，可见电能表的计量准确性对自动化检定尤为重要[1]。近年来，随着各计量中心相应计量系统的建立，已实现自动检定和检定误差依据不同标准对不同厂家和型号的数据上传[2]，但是当现场环境复杂时，未能针对其特殊的环境进行模拟和预测。例如，广州属于典型的岭南气候，在这种潮湿、高温、多雷等环境条件下电子式电能表的电子元器件、功能都容易发生故障；根据计量中心近3年的运维数据显示，大用户电能表（三相电能表）的故障率在2.5%左右；根据近三年运行抽检报告，低压居民用户计费用的电表（单相电能表）不合格率在2%左右。由于现场环境复杂，目前实验室只是在检验方面可完成副电能以及采集终端的质量检验，仍需针对特定场景模拟其现场情况，并通过抄表终端对电能表数据实时抄读与分析，依据检定其误差及时发现智能电表的质量问题，完成有关对电能表的全生命周期的一项评价[3]。因此本文提出了根据不同的用电环境现场的温度、湿度、低功率因数等主要影响因素进行了聚类分析，得到不同环境的主要因素出现的频率进行相关模拟，在电表挂台上的10个产家的电能表的运行数据进行相关采集，并建立误差一致性评价模型，对不同厂家的电表做质量排序。

1智能电表评价方案的设计

智能电表的评价方案主要针对不同的用电环境进行尽可能相似的模拟，因此本文采用K-means聚类方法对不同的用电环境进行分类，通过加入不同频率的电应力以及相应的温度、湿度的前提下进行相应的方案设计。1.1K-means聚类聚类分析法是大数据分类的常用方法，对大数据分类发挥着重要作用。划分聚类、层次聚类、基于密度的聚类、基于网格的聚类是目前主流的聚类方法，并对其适用范围和特点进行了归纳，得到结果如表1所示[4-5]。根据上表1的聚类方法对比，容易发现划分聚类和层次聚类应用范围较为普遍，但是因层次聚类的计算复杂度为O（n2），并不适合处理环境因素量大的样本。因此本文选择K-means聚类方法，K-means方法的计算复杂度为O（n），适合于大数据的处理分析。但k-means方法大致存在三种缺点：（1）K-means算法需要事先给定中K，但K值的选择通常是不确定的。（2）绝大部分情况，给定的数据集应该分成多少个类别才最合适是事先不确定的；（3）在K-means算法中，首先需要随机选择初始聚类质心，然后不断进行迭代计算。故针对大量气候数据、低功率因数等环境因素的划分选择k-means分类方法。1.2基于K-means聚类的环境划分以及模拟。受气候影响和现场用电环境复杂度的影响，电能表通常会导致计量精确度出现问题，经过大数据统计，主要温度、温差、湿度、日照、用电行业息息相关。用电行业主要通过低功率因数、波形畸变、过负荷、动态负荷、冲击负荷、电压波动、电磁干扰这七种主要波动因素导致，故以11个指标进行聚类划分，模拟出其相应的环境因素及其出现的频率。低功率因数、波形畸变、过负荷、动态负荷、冲击负荷、电压波动、电磁干扰这七种主要波动因素主要通过各种电应力的表现，因此通过模拟相应的电应力的频率实现电能表质量评价方案的设计。电网操作会产生瞬间过压，开关断开会击穿拉弧引起群脉冲干扰，负载短路或容性负载会产生冲击电流，非线性负载会产生谐波干扰，甩负载会产生短时工频过压，感应雷会产生浪涌电压等等，这些干扰都是从电网的电压线或电流线传入电表，它们会对电表本身和通信产生影响，电应力试验室模拟有两种方式，一种是实验室标准设备，这些设备发出标准的干扰波形，有规定的试验方法，但这些设备带负载能力有限，只能进行单块表干扰试验，同时这些设备不能长时间工作。另一种模拟方式是真实负载模拟，这种方法能长时间工作，带负载能力强，设计实现方式如下[6-7]：电网操作、甩负载过程中往往会出现过压现象，因此模拟产生采用升压变压器、继电器、PLC控制实现，产生3UN的瞬间电压值，取高概率的2UN过压值和低概率发生的6~7UN的电压值的中间值。电网在断开开关触点时，产生的拉弧会拥有较高的幅值、较抖的上升沿，即产生电网脉冲干扰。通过电容放电、感性负载的开断模拟电网脉冲干扰。电网在日常情况下，偶尔会发生短路故障，或者电容负载，产生较大的冲击电流。通过对电容充放电来模拟冲击电流对采样电路的短暂性冲击，实现对电网冲击电流的模拟。在电网中，往往存在非线性负载，容易产生对电能计量和电表电源的干扰的谐波，采用可控硅调制进行模拟产生。在电网中往往存在大型负载突然或者短暂的将电压拉低以及突然停电，该现象属于电网电压的暂断、掉电。采用PLC控制继电器产生电网电压的暂断、掉电对电能表掉电存数和电表电源产生干扰。电网中过压、欠压、过流时间过长，易导致电表发热、黑屏。采用升压、降压、电流变压器产生工频过压、过流、欠压现象来研究其对电能表的影响。1.3试验方案表箱100只电表按不同厂家规格，分成10组，每组10只电表，记录在案。分批次进行实虚负载试验。模拟环境划分的不同情况，针对同一批次的不同电表，对同一测试点进行测试，比较相应的测试结果，并规定了误差超限的范围。这是对电能表的再现性性能作出了检验。在参比电压、100%Ib、10%Ib、功率因数1.0和0.5L，对10个同一批次的测试样本加载参比电压、基本电流30min后，参照表2的误差一致性限值，判断被测样品的测量结果与同一测试点n个样品的平均值的最大差值是否符合要求。时间间隔为20天。

2计量误差一致性评价模型

模型建立：根据上述实验获得数据，针对同一个商家的电能值计算不同温度下的相对误差y，把其看成正态分布，计算出同一个商家的10个电能表的相对误差的均值μy和标准差σy，进而分析不同温度下的计量精度一致性水平。误差均值μy，代表计量精度，其越高越趋近于0；计量标准差σy代表误差波动，表示计量精度一致性越好，其值越趋近于0越好。电能表电能的相对误差y看作服从正态分布N（μy，σy2），为尽量同时满足μy尽量小和σy2要小（波动小），设定一致性评价量Y数学表达式为：Y=μn2+σn2姨（1）其中，表达式中μn为标准化处理均值μy的值；σn为经过标准化处理的标准差σy的值。通过标准化处理达到了不同单位或量级的指标能够进行比较和加权目的，其通过去除数据的单位限制，将其等比例缩放，转化为无量纲的纯数值。标准化处理均值μy的过程如表达式（2）：μn=μy-μy-minμy-max-μy-minμy-max代表μy的实验数据的最大值经标准化处理后得到的上限值；μy-min代表μy的实验数据的最小值经标准化处理得到的下限值。均值μy经过标准化处理的转换到（0，1）区间内数值μn。对标准差σy作与均值μy相同的标准化处理。得到处于同一量级的μn和σn代入式（1）中，则计算出一致性评价量Y。Y的值越小，说明μn2+σn2越接近于0，计量精度越高，一致性越好。将试验的计算结果，进行数值从小到大的排序，越小的数字代表其一致性越好。

3结束语

本文针对不同的用电环境现场的主要影响因素进行了聚类分析，得到不同环境的主要因素出现的频率进行相关模拟，在电表挂台上的10个产家的电能表的运行数据进行相关采集，并通过建立的相关模型对电表做出了误差一致性评价，得到了较好的效果，有利于电能表的自动化监控和推广，大大提高了效率。

参考文献：

[1]啜斌.智能电能表现场运行模拟系统的框架体系研究[J].河北电力技术，2018，37（03）：59-62.

[2]邓桂平，申莉，田忠春，等.智能电能表质量一致性检测系统设计[J].电测与仪表，2015，52（S1）：124-129.

[3]袁瑞铭，李文文，叶雪荣，等.智能电表计量误差一致性的分析与优化设计[J].电器与能效管理技术，2017（17）：26-30.

[4]王娟，席天为，赵克全.基于改进K-means算法的评价问题研究[J].重庆师范大学学报（自然科学版），2020，37（01）：99-106.

[5]夏伟钊，滕欢，曹敏，等.基于两阶段聚类的单相电能表质量评价模型研究[J].电测与仪表，2020，57（07）：120-125.

[6]刘影，刘岩，丁恒春，等.基于改进熵值法的智能电能表运行质量综合评价[J].自动化与仪器仪表，2019（04）：146-148.

[7]何圣川，郭斌，冯兴兴，等.智能电表电应力可靠性试验平台的设计[J].科技创新与应用，2019（28）：92-95.

作者:何圣川 郭斌 陈健华 冯兴兴 单位:广东电网有限责任公司广州供电局