智能电表在配网抢修和运维中的高级运用

SGSPAA公司充分运用智能电表及其数据资产

提升配网运维管理水平

前言：Jemena Electrical Network（JEN）是SGSPAA公司下属配电运营公司，负责澳大利亚墨尔本西北地区950平方公里的配电业务，拥有客户33万户。2014年，JEN按照维多利亚州政府要求完成了全区域内智能电表安装。为了进一步发挥智能电表资产效益，减少电网运营成本，提高供电可靠性和用户满意度，JEN在智能电表非计量功能上做了大量研究和运用。智能电表高级应用已经成为配网运营管理的重要手段，促进了营配贯通，产生了显著经济效益和社会效益。本文针对一些典型高级应用做详细介绍，本文不涉及智能电表通用功能和基本功能。

1．智能电表在配网停电管理中的应用

长期以来，供电公司主要依据客户电话来确定低压配网故障位置。JEN在部署智能电表之前，主要依靠停电管理系统（OMS: Outage Management System）进行低压网络故障处理。根据用户停电后打入的电话来预判跌落保险或开关的位置，对停电规模、人员力量、抢修计划进行分析，确定抢修优先级，计算现场所需工作力量，预估恢复时间，并管理现场工作。停电管理系统是配网管理系统（DMS: Distribution Management System）的子系统，控制室依靠此系统进行停电抢修的组织调度和下派工单。

JEN将停电管理系统与智能电表系统(AMI: Advanced Metering System)进行贯通。在派遣工作人员赴现场处理故障前，利用智能电表和停电管理系统数据综合分析判断故障地点、性质、范围，加快了响应时间，降低了成本，并提高了客户满意度和系统运行指标。

1.1    智能电表停电报送功能

智能电表内置电容供电的智能传感器，当智能电表探测到电力供应中断，“最后一口气（Last Gasp）”报警信息将通过“载波多跳”方式传输到最近的无线信息网络接入点（AP : Access Point），再传输到智能电表后台管理系统。报警信息可能要经过其他表计或者柱上转接器到达AP，其路径选择基于跳点最少、信号最稳定原则自动选取。大多情况下，智能电表信息经过3跳到达接入点，并且传输到柱上由电池供电的转接器，确保停电线路一串电表都失电的情况下，能将信息传送出来。智能电表储备电量可以在失电后支撑15秒。

图1提供了一个由于箱变过载造成的小范围停电故障。红点显示那些发送“最后一口气”报警信息的电表。黄色方框显示箱变所在位置。如果将这些数据与网络拓扑图结合起来，那么对故障判定情况将更准确。

图1:  智能电表失电后报警信息报告实例 -AYR-KENT 箱变

在表1中，把智能电表数据和停电管理系统数据对比发现，就同一故障，由于停电管理系统依靠呼叫中心录入，而复电依据现场工作人员电话汇报，因此智能电表管理系统无论在报告停电开始时间和恢复时间都比停电管理系统要早。这将给抢修赢得时间，同时也更能准确反映用户真实停电时间。

表1: 技术比对 - AYR-KENT 箱变

1.2    智能电表系统与停电管理系统的贯通

智能电表管理系统与停电管理系统贯通后（图2），经过滤的智能电表停电信息传输至停电管理系统，由停电管理系统结合上级配网运行情况，判别故障原因，进行故障定位，并根据下游信息生成准确的受影响停电客户列表，然后对复电进行优先级排序，生成工单，最后形成事件报告。

图2:  智能电表系统与停电管理系统的贯通示意

在生成故障处理单之前，为了过滤用户瞬时性故障，对智能电表信息进行过滤，仅将故障时间超过1～2分钟以上的停电信息报送给系统。（图3）。

图3   停电信息报送时序图

把智能电表汇集来的故障信息与地理信息系统结合可清楚辨别故障点分布、拓扑关系以及各故障点的相关性。控制中心和现场人员可以清楚看到停电范围（图4）。图中黄色“水滴”表示单个停电客户；蓝色圆圈表示多用户停电，里面数字代表受影响客户数。对蓝色圆圈放大，可进一步看清楚受影响客户。点击这些图标，还可以获得停电开始时间等信息。如客户复电成功，停电图标自动消失。所有停电信息将自动生成列表。

图4  故障定位显示信息

另外，在派遣现场作业人员处理故障前，控制中心操作人员通过发送PING指令到相关电表的方式确认电表是否断电（图5），极大减少故障误报，同时还有助于确认是否有多重故障同时存在。

图5  控制中心与电表的PING通信

1.3效益分析

表2 总体效益分析

 减少非必要的抢修车辆出动成本。2013年JEN范围内发生2499起非必要抢修车辆出动。，用户需对此付费，但对老年人、需生命救助设备人员、弱势群体免除费用，而列入公司运营成本。2013年由用户承担车辆费用951起，支付32.8万澳币；由JEN承担1548起，增加成本53.5万澳币。运用智能电表和停电管理系统数据进行故障分析判别后，车辆出动费用下降70％，每年为公司节约运营成本约35万澳币，为客户节约23万澳币。

减少呼叫中心话务成本。JEN呼叫中心主要采用外包方式，呼叫中心接线员每接一个电话8.5澳元，系统自动接听回复0.5澳元。由于提前发现停电，系统自动生成停电信息告知呼叫中心，并通过短信、电子邮件、推特等载体通知客户，有效减少话务量。同时，在接听客户电话时，由于话务员提前获得了准确信息，与客户沟通更加高效。2016年10,935起话务量较上年减少10％呼叫，节省开支9.2万澳元，。

提高供电可靠性指标（SAIDI）。据统计，智能电表与停电管理系统贯通，单用户停电报送可以节约10分钟，多用户停电平均可以节约31分钟，晚间停电节约282分钟。系统平均停电时间（SAIDI）每年可以减少1.5分钟。，指标提升可以给公司带来42.4万澳元收益。

其他经济和社会效益。由于提前知道停电范围和故障点，可以减少故障点寻找时间，合理安排抢修力量；低压故障早发现、早处理，减少故障延续对人身和设备造成的安全隐患；。

2. 基于阻抗测量的状态评估技术

利用智能电表海量数据可以对配电网进行有效监测，从而实现主动运维，提高供电可靠性。JEN对用户回路阻抗进行监测，对线路老化（阻抗增加）及时识别，大大减少因电路及设备老化造成的故障。

2.1阻抗测量原理

回路阻抗可以通过计算电表处ΔV/ΔI得出，而V/I测量的是负荷阻抗。图5示意通过测量a,b两个时刻的电压和电流的变化速率来确定回路阻抗。

ΔV/ΔI是由ΔI变化引起的。算法中需要考虑无功功率影响，但负荷性质对测量值没有直接影响，也就是说即使太阳能发电造成功率反转，也不会影响回路阻抗。同一网络中的其他用户投退时，测量值会发生变化。由于观察到的电压下降幅度偏高，测量出的回路电阻也会偏高。这种偏差可以通过取平均变化速率减少影响。如果回路中有表计被短接，回路测量电阻值将升高（可以用于反窃电）。

图5 简化低压网络阻抗模型

在以上简化模型中：

·        Rs 代表变压器低压侧等效电源电阻

·        Rd 代表配电侧电阻(包括 Rd1, Rd2等)

·        Rcs 代表用户侧负荷电阻

·        V supply假设在测量过程中保持恒定

每天对样本进行估算处理，以确定当天每个客户的单一阻抗估计值。当使用智能电表5分钟数据采集时，每天可获得最多144个阻抗估计值。

其中, 随着估计数的增加，测量精度和置信度也随之增加。假设数据是正态分布的，我们可以使用Student’s-t分布来检验来估计结果的置信区间。

2.2  预判客户供电回路故障

回路阻抗测量结果可以用于用户潜在的断线预判。断线判据的门槛值需要考虑正常运行情况下电阻变化、噪音/误差以及老化速率，保证在发出警告信号之后、客户供电回路断线之前，运维人员有足够处理时间（图6）。

对接入同一配变的客户回路阻抗进行分析可以发现共性故障。图7中彩色的圆圈表示测量的阻抗X在正常范围内，Y=X+ 以及 Z > 1欧姆（需要关注）。在Y的情形下（多个用户显示阻抗升高）意味着距离配变的距离越来越远（一般情况下每100米增加0.03欧姆，但一般在0.1~0.2欧姆之间）或者说明下户线已经老化（>0.2欧姆）。

图6  用户供电回路电阻监视

图7 回路电阻监视

在JEN配电网中，计算出选定网络用户每天的阻抗，通过阈值设定，可定位出线路老化或故障点。提前发现故障类型并定位，及时安排现场检修，减少设备故障，提升工作效率及用户满意度。

表3  供电回路故障案例

图 8 现场照片

2.3 效益分析

减少中性线断线对人身造成的伤害。中性线故障造成触电事故一直是常见安全隐患，2013年JEN共发生36起触电事件报告。通过智能电表对线路和中性点在线监测，可以提前发现和消除70%的中性点故障隐患。

减少中性线测试开支。，要求所有配电公司为用户每10年提供中性点测试。目前维多利亚州中性点故障造成的触电事故呈上升趋势，10年的检测周期已经不能满足，采取此方法可以取代现有中性线测试项目，节省开支120万澳币。

SAIDI指标优化收益。对上年引起非计划停电的3333事故进行分析可以发现，通过阻抗在线监测可以避免约17%（561起）低压回路断线故障，用户平均停电时间每年约减少1.5分钟。，可靠性指标提升每年给公司带来约35.5万澳元收益。此外，用户满意度也得到相应提升。

利用数据可视化来优化检修方案和策略。图9中，颜色深浅表示区域中已知故障密度。因此，检修安排可以更具有针对性、更集中、更高效开展。

图9  热点图

3．基于大数据分析的用户相位识别技术

在配网中，了解用户入网连接情况是精准运维的重要基础。包括配网状态估计、配网自愈和配电网络配等应用都需要精确的网络分布和相位连接模型。

3.1 配电网用户相位信息现状

在JEN配电网中， GIS系统显示，用户侧所标注的导线连接颜色信息有缺失或不准确（表4）。其中有46%用户连接情况信息缺失，另外54%用户连接需要重新评估其GIS数据是否准确。这将直接导致：1）影响设备经济运行。 2）影响客户停电通知的准确及时送达（ESC：Essential Services Commission 对供电公司没有准确通知相关客户计划性停电，将每次处以5000 至10000澳元罚款）。因此，为提高配网运维精确度和减少可能存在的停电赔偿，对低压用户接入的相位确认十分重要。

表4 用户相位信息

3.2 相位识别算法

通过对智能电表采集的海量数据，按照大数据分析算法进行识别，可以准确、低成本、高效进行相别确认。JEN采取向量检测技术，针对智能电表所采集的5分钟电压时间序列数据建立模型。

模型1：已知三相电压参照值，通过参照值与电压数据的相关性分析，以确定最高概率相位连接。

在模型1中, 应用Pearson相关系数来测量电压参照值数据与其相邻客户在选定时间段内的电压曲线之间的关系。通过检测阈值设定，动态地更新参照值数据，使每个客户都能与其物理距离相近的参照值相比较，已减少电网损耗或数据误差所带来的相位识别误差。

公式由下式给出：

其中

·        n 为配对数据的数量

·        t 为选定时间段

·        VpmX(t) 为动态电压参照值数据

·        VpmY(t) 为智能电表Y的电压

通过相关经验知识, 检测阈值设置为0.8, 以实现参考电压曲线和客户电压曲线之间的线性相关性。

由于每个采样周期的相位结果可能不同，因此需要进行最终的评估。如果已知结果的百分比大于其通过率阈值，则选择具有最高频率的相位颜色。其他任何结果记录为未知相位。

通过率％由综合评估来确定, 其标准值 = 70〜80％。

模型2： 未知参照值，通过非监督式学习聚类算法进行分类分析，以确定三组最相近的对象子集。

该模型通过执行以下步骤进行相位识别:

1)   建立统一标准化数据并提取相关属性

2)   使用主成分分析（PCA），将数据集中的变量数减少为三维数, 这样可以保留住数据中最重要的特征

3)   使用k-means聚类算法将客户每个采样间隔数据分组为三个子集（对应三个相位）。所识别相分组为A，B，C

4)   通过选择具有最小聚类中心方差的结果，选择最佳聚类间隔分组结果

5)   当客户数据置信度较低时，从分组中删除并将颜色设置为未知。

图10  聚类分析可视图

以上两种模型不需要额外的设备，模型结果将与现场数据相比较进行评估。通过以上模型，GIS中客户与配变连接关系将被复核，以保证其连接正确性。

图11  数据可视GIS区域街景图

      导线连接颜色: 红，白，蓝，橙分别代表单相电表红，白，蓝，以及三相电表。

1. 3.3   效益分析

应用AMI的电能质量检测等功能，大多数低压电能质量问题可以在优化三相负荷平衡、变压器调压或者变电站升级改造和新建过程中得以解决。需要进行用户三相调整时，AMI的数据和GIS数据可以实现互补优化，帮助我们按照最少影响数量和最佳位置的原则进行用户供电调整，实现三相电压电流平衡，使得中性点电流最小。

 防止低电压或过电压等电压质量事件。JEN配网中，大多数箱变或柱上变压器并没有安装计量装置。通过智能电表以及网络参数带入电网分析模型中，不仅能计算各用户接入的相别，而且可以计算出配电变压器的电压、电流。根据测算，智能电表可以替代三分之一的电能质量监测设备，每年可节省此类支出12万澳元（包括设备拆装费用），同时可以节省收集监测设备数据的两周时间，改善用户服务体验。

防止单相线路过载或变压器过载。提前对新客户接入网络做出评估，使其安装至最合理的相位线路上，使三相线路保持平衡。同时，通过汇总用户负荷监测变电站负荷，可以实现提前采取预防性措施（如：三相负荷平衡或者进行扩容和用户侧管理）减少变压器过负荷情况的发生。

智能电表数据用于配电网规划，减少或者延后电网投资。依据电网分析模型，可以利用海量数据作负荷分析以及短，中，长期负荷预测，并将其结果与负荷特性、时间变化加以综合分析，预测负荷变化及其峰值需求，进而为配电规划人员提供诸多判据，促进合理地配电、用电，降低网损并优化电网规划，尽可能减少和延后电网改造项目，实现电网的经济运行。

减少客户投诉。应用AMI相关功能进行相序、电能质量优化调整后，公司处理用户电压投诉和进行调整操作的效率得到有效提高，根据测算，此类工作约有10%的效率提升。

4.智能电表其他高级运用展望

随着澳大利亚清洁能源快速发展，竞争性的技术产品（如屋顶光伏发电系统，蓄电池，点对点能源交易和能源管理）逐渐普及。为适应变化的环境和挑战，JEN必须从纯粹的“电杆和电线”业务转变为向客户提供能源服务解决方案供应商，其中一个关键环节就是发挥好智能电表作用。

4.1太阳能发电和电池接入评估

越来越多用户选择屋顶太阳能供电、电池接入网络， 通过智能电表双向数据、仿真数据并结合电网模型分析，供电公司能提前准备大量太阳能、电池接入后对电网的冲击，寻求最佳解决方案。

4.2自愿式需求侧响应

JEN目前为了满足最大负荷需求，还需要建设足够的电力基础设施，虽然峰值并不太频繁。如果客户在配网高峰期同意使用较少的电力，相对应的电力设备投资将减少。当需要客户压减负荷时，如果用户确实参与了压负荷，智能电表可以捕获的用电信息变化，从而确保客户得到适当回报。

4.3直接负载控制

新一代的智能空调和泳池泵目前在商业上可以通过智能电表中的ZigBee无线接口进行控制。JEN可以通过定期开启和关闭操作来减少这些能源密集型设备在高峰负荷的运行，而且不会对客户舒适度产生不利影响。

4.4家庭能源使用和发电量监测

通过用电数据分析，可以监测电器的能源损耗，如检测到异常消耗，意味着电器存在缺陷。同样，对屋顶光伏系统发电负荷和电量进行监视，如发现发电量低于预期，发出报警，提示可能出现树枝阴影或PV面板污秽。

4.5电动汽车的控制充电

电动车辆不受控制的充电方式可能会增加电力网络的高峰需求。通过智能电表,可对电动汽车进行分时充电，从而避开用电高峰。

4.6应急供电控制

JEN的智能电表配备了一个称为应急供电控制的装置。启用后，可将客户的用电量限制在预先设定水平以下。当特定时段的用电量高于设定的阈值时，电源会中断，并在一段时间间隔后自动重新恢复。特别是当电力短缺时，应急供电功能控制将非常有用。与目前完全中断供电的做法相比，使用应急供电功能进行控制意味着用户将保留基本电力供应，保证基本生活用电需求。

5.结语

智能电表是智能电网的基础性、关键性资产，既是获取用户用电信息的源头，也是获得配网运行数据的重要来源。JEN为了最大限度发挥资产价值、提高运营效率、降低运营费用，对智能电表的非计量功能进行了深度开发和应用。一方面，利用配网数学模型，对智能电表采集回来的海量信息进行大数据分析，反推获得配网各种运行参数和运行状态，并与配网管理系统、地理信息等系统结合，全面指导配网运行、维护、抢修、技改、规划等各领域，真正实现了营配贯通和对数据资产充分挖掘。另一方面，以智能电表为依托，开发新能源服务功能和负控功能，致力于成为用户能源解决方案提供商，用较低的后续投入，实现更大的社会和经济效益。