国网遂宁供电公司 四川省遂宁市 629000
摘要：电力计量检查能够借助功率、负荷情况等数据情况对电力计量情况进行全面分析，形成行之有效的预防和处理方案，从根本上提升电力计量的经济性、安全性和可靠性。
关键词：大数据；电力计量；应用
1.基于大数据电力计量检查工作开展的必要性
1.1全面性
大数据分析不仅包括电力计量装置运行状态数据、设备数据，还包括历史数据、故障数据等，通过横向对比和纵向对比共同完成运行状况的评估，其评估结果更加准确和全面。
1.2经济性
大数据分析减少了人工成本投入，能够借助智能数据采集、智能算法等快速、高效地实现运行状态评估，大大降低了人员工作量，提升了电力计量工作的经济效益。
2.大数据和电能计量的关系
电能计量所涉及的数据最为繁杂，涉及计量点管理、计量体系管理、电能信息采集、抄表计费、购电量、售电量以及供电合同管理的数据，还有客服数据、市场管理数据以及客户关系管理、客户档案管理、国家政策和社会经济的发展形势等数据，甚至包含不同地区和不同用户的用电行为习惯及自然因素等。通过对以上数据进行综合分析，可以对用电电量进行预测，实现对用电需求合理有序的管理，提升资源使用率。可以针对不同的客户，制定专属营销策略，建立起客户信用等级模型，实施费用回收预警机制，提升电费回收率。实施用户用电行为异常分析，可有效地避免偷电、漏电情况的发生。
3.基于大数据电力计量检查的应用效果
3.1基于大数据电力计量检查分析，为异常的快速准确诊断提供参考，进一步提高计量装置的运行可靠性，减少现场人员的往返次数，提高工作效率，加快故障修复速度，尽快消除影响。
3.2基于大数据电力计量检查分析，挖掘异常发生的原因和影响因素，为异常的预防提供参考，进而达到减少异常发生、提高供电服务质量、减少电力运用成本、提升用户满意度的目的。
4.基于大数据电力计量检查应用
4.1电力用户用电信息采集系统的应用
电力用户用电信息采集系统计量在线监测功能能够调取各供电单位专变计量装置日电压电流值，通过分析运行参数来诊断、筛查异常计量装置，做到尽早获取异常计量装置信息，现场排查、消缺。
4.1.1电能计量设备异常状态监测
（1）计量电压异常监测。计量电压的监测指标包括：相电压突变量、断路器位置。
①相电压越限突变；
②相电压低于额定电压78%，相电流不低于15%Ib，经长延时（24小时）未恢复；
③无断路器分闸及检修信息。
（2）计量电流异常监测。计量电流的监测指标包括：三相不平衡电流、相电流突变量、断路器位置。
①相电流突变量越限；
②三相负荷（为排除单相负荷的情况），电流不平衡的前提下，其中一相、两相或三相电流为零，经长延时（24小时）未恢复；
③无断路器分闸及检修信息。
（3）反向功率监测。功率反向监测的指标包括：二次回路电流、二次有功功率及正、反向有功总电量。根据对有功功率反向异常特征的分析，有如下的监测原理：
①反向有功功率突变越限；
②出现反向电流（追踪24h未恢复）；
③反向有功总电量突变越限。
（4）表计电量停走分析、监测。表计电量停走监测指标包括：二次回路电压、电流、二次瞬时有功功率、用电性质、断路器位置。根据表计电量停走异常特征的分析，有如下监测原理：
①二次回路电压突变（追踪对应分时示值为零时刻）；
②二次回路电流突变（追踪对应分时示值为零时刻）；
③分析该变压器用电性质，结合现场用电检查是否与远程监控运行参数一致；
④核实断路器变位情况。
4.1.2计量运行参数提取、分析
目前电力用户用电信息采集系统计量在线监测功能对计量装置接线方式暂无分类、对计量装置运行参数异常分析不准确，需对异常判定规则进行细分：
（1）日电流电压样本提取（现有参数：①电压：每相日最大最小电压值、日平均电压值；②电流：每相日最大电流值）；
（2）接线方式分类：按日平均电压值，应在±15%偏差进行接线方式分类。
相电压57.7V（高压三相四线）电压偏差范围：49.1V-66.3V；
相电压100V（高压三相三线）电压偏差范围：85V-115V；
相电压220V（低压三相四线）电压偏差范围：187V-253V。
（3）电压异常判定规则：
选定接线方式后，对应的日电压最大值应小于78%Un，即：高压三相四线中A、B、C三相每相日电压Imax≤45V，高压三相三线中A、C两相每相日电压Imax≤78V，低压三相四线中A、B、C三相每相日电压Imax≤171.6V，诊断电压异常。
异常原因：高压熔断器熔断、二次电压回路断线、TV故障等。
（4）电流异常判定规则
筛选三相负荷不平衡[Ibal=（Imax-Imin）/average（Ia、Ib、Ic）≥0.5]
排除单相用电负荷，三相负荷情况下其中一相负荷为零（高压三相三线只判断A、C相），另外两相不小于0.1A。
异常原因：TA故障、二次回路断线、接线盒或TA二次电流被短接、TA配置过大等。
（5）反向电量示值异常判断规则
①日示值需量明细样本提取；
②筛选反向有功总示值大于2个字；
③排除小电、发电上网用户，对筛选出的样本异常逐一追踪日示值变化情况，连续2日走字诊断为异常。
异常原因：TA极性接反、电流电压回路跨相、计量自动化系统设置为取反向。
某供电公司通过对计量装置运行参数的分析、筛查，归类整理后立即抽取异常样本的10%到现场进一步核实，异常样本分析准确率达到了98.3%，另1.7%为用电信息采集系统数据采集异常而非计量装置故障。
电力用户用电信息采集系统计量在线监测功能对计量装置异常分析、诊断提供了有效的平台，但现阶段对参数异常分析存在缺陷，需利用现有参数辅以现场经验，人工加以逻辑判断才能成为精准的远程狙击武器。
该供电公司通过此种方式诊断出各类计量异常83起，按照紧急程度排序穿插进入周检工作进行消缺，完成对存量计量异常的精准打击，据统计，2020年第一季度新增计量故障异常时段降至7日以内，确实大幅降低了计量装置异常时段，该项工作已列入每月例行工作，这样一来对增量部分计量异常做到了提前预警，扭转了传统的坐等计量故障报送，而是提前预警、主动处理的全新局面，有效降低了电量损失及计量纠纷，提高了供电企业优质服务能力。
4.2基于大数据电力计量检查案例分析
2020年9月22日，电力用户用电信息采集系统计量在线监测功能显示某专变用户（用电类别为商业）存在电量差动异常（现场同回路的终端日电量与电表日电量差异率大于10%），于10月12日通知用户将现场换表，但第二天该异常现象消失，系统显示该电表正常工作，10月25日，依旧现场更换电表。
返回单位后，电表厂家技术人员在实验室环境下对该电表进行启封开盖检测，通过技术软件读取到该电表有如下记录：9月22日21：46电能表断电、9月22日21：56表盖打开、9月22日22：10表盖恢复、9月22日22：18电能表断电恢复；对该电表进行内部检查，发现无明显异常，后将该用户列为用电异常重点监控对象。
2020年10月26日，电力用户用电信息采集系统计量在线监测再次显示该用户存在电量差动异常，后续几天跟踪观察，该差动异常现象无自动恢复，在远程对现场终端进行历史数据比对发现无异常后，遂于11月13日在事先无打招呼的情况下，现场对该用户电表进行更换，并对现场拆下表计进行封存。
返回单位后，电表厂家技术人员在实验室环境下对该电表进行启封开盖检测，通过技术软件读取到该电表有如下记录：10月25日22：38：30表脚盖开盖、10月25日22：43：50电能表断电、10月25日22：54：37表盖开盖、10月25日23：01：00表盖开盖恢复、10月25日23：11：52电能表断电恢复、10月25日23：16：01表脚盖盖上恢复。
对该电表进行内部检查，直观发现内部三个电流取样互感器入端处加上了三条分流线
在确凿的证据面前，用户也承认了窃电行为，并于12月22日依照规定缴纳补交电费5519.28元，3倍的违约电费16557.84元，共计22077.12元。
至此，这是一宗典型的通过在表计内部采样互感器加装分流线，从而故意使供电企业用电计量装置不准或失效的窃电事件。通过电力用户用电信息采集系统的日常数据监控，在电能表和用电信息采集终端保持高在线率和采集数据完整率的前提下，对现场采集回来的数据进行取样分析，可以快速、准确定位异常装置并予以重点关注，大大提高基层员工工作效率，及时挽回电网企业经济损失，具有可广泛推广的现实意义。
5.结束语
对大数据进行有效合理的应用，对保证电力计量的准确性，防止窃电行为的发生，促进电力企业自身的可持续稳定发展有着重要的作用。
参考文献：
[1]马媛.基于大数据的电力计量装置故障智能化诊断研究[J].电子设计工程，2019，27（23）：55-58+63.
[2]周卫.大数据分析在电力计量检查的应用[J].时代农机，2019，46（11）：65-66+69.
[3]刘化社.大数据分析在电力计量检查的应用[J].集成电路应用，2019，36（12）：58-59.