基于線損計算分析的電能計量準確性研究

周戴偉

摘 要：電能計量裝置是電力系統中實現電能測量計算的重要設備，其準確與否將影響到電力貿易結算公平，直接關系電力企業和用戶的切身利益。借助線損計算分析，可以及時發現、評估系統中存在的計量準確性問題。本文闡述了線損的基本概念和分類，詳細分析了線損與臺區各計量值間的線性關聯關系，在此基礎上，引入多元線性回歸方程進行描述，以建立線損與各計量點的因素分析，最終基于多元線性回歸方程的線損計算構建了分析模型，并成功運用實例，得到了良好的效果。

關鍵詞：電能計量裝置;線損;多元線性回歸;分析模型。

引言

電能計量是電力生產重要的一環，是電力企業計收電費，實施電能交易的基礎。計量裝置正誤差超差將導致用戶利益受損，而少計、漏計電能將導致臺區線損變大，降低企業經濟效益。因此，把控電能計量裝置準確性，及時處置異常計量裝置或制止用戶異常用電行為，對保證企業和用戶雙方利益都具有十分重要的意義[1]。

線損是電力輸電、配電、變電、用電過程中不可避免的損耗，也是衡量電網結構，技術管理和經營管理的一項重要指標。通過線損監測、計算分析，運用相關的統計分析理論，探索線損在計量準確性分析上發揮的作用，研究基于線損分析的計量點缺陷或故障定位，在遠程抄表技術和智能電表不斷覆蓋、智能電網技術不斷向前發展的當前，具有十分重要的意義。

1.線損異常分析

電能在輸配電過程中，由于電阻和磁場作用產生的損耗，簡稱為電網線損。根據線路損耗的特點線損可分為可變損耗，固定線損和不明線損[1-4]。

其中固定線損是無法避免的，正常情況下圍繞某一定值小幅波動。而當可變損耗和不明線損出現問題時，都會導致該臺區線損明顯增大。目前在供電過程中，由于計量因素導致線損異常的主要原因可以分為以下幾點：

（1）計量裝置質量問題、安裝不規范、計量設備本身局限性所引起;

（2）竊電現象引起;

（3）在電量的供售過程中存在的時間差而引起的損失。

由于當前臺區遠程抄表技術和智能電表的覆蓋與推廣，數據的同步性提升，時間差引起線損異常這部分其實可以忽略不計，（1）、（2）點則可以歸屬為計量準確性問題。

按照線損定義可知，用戶計量裝置異常最終通過臺區線損量體現出來。在電能表正常情況下，電能表計量準確且波動范圍較小基本認為不變。定義計量裝置計量準確性為，用戶計量裝置計電量為J，用戶實際用電量為S，可得公式如下：

而用戶計量損耗H應為：

H=J-S

二式推導可得：

可知，用戶計量損耗H與電能表計量值J成線性關系。當臺區用戶數為n，臺區線損X應為各用戶計量損耗與固定損耗G組成，即：

2.基于線損計算分析的計量準確性分析模型

基于前文分析，臺區線損與各用戶計量值間存在著線性相關，因此，以此構建多元線性回歸模型，依托于當前計量自動化系統，以臺區線損為觀測值，當線損異常時，結合回歸模型因素分析，得出用戶計量裝置的故障集，再采用現場檢查方式，最終排除并修復故障點。

2.1線損計算的多元回歸方程因素分析

多元回歸是指一個因變量，多個自變量的回歸模型。應用此法，可以得出各要素間的數量依存關系，從而揭示出各要素間內在的規律。

本文引入多元線性回歸方程，一方面是要將依據當前計量值求解所得的線損與統計線損比對，判斷臺區線損是否異常;一方面進行因素分析，旨在找出當前臺區影響線損的各用戶計量值之間，找出哪些是重要因素，哪些是次要因素，劃分故障集，縮小異常計量點排查范圍。

為了求出多元線性回歸模型中的參數，可采用最小二乘法求解[1]。

式中，j表示提供擬合的數據組數，本文為歷史計量值及線損數據;表示自變量和因變量的相關程度，將求解所得序列進行選擇，存在相關性的保留，無相關性的剔除，最終可得到故障集RT。

2.2基于線損計算分析的計量準確性模型

結合以上分析，可以構建如下分析模型：

第一步：利用計量自動化系統和營銷系統，以供售電量計算線損，以臺區的歷史電量數據（各用戶計量電度與線損），周期可選擇天或月，求解多元線性回歸方程，判斷其是否異常（統計線損在回歸計算線損允許的波動范圍內，如±30%），如果異常，執行第二步;如果正常，結束流程;

第二步：判斷臺區供電量值是否正常和供售電量是否存在統計時間差，是，糾正錯誤，返回執行第一步;否，執行第三步;

第三步：獲取多元線性回歸方程相關系數序列，保留存在相關性的計量用戶，從大到小排列，獲得故障集RT;

第四步：采用現場檢查等方式，逐一判斷故障集RT對象是否存在故障或錯誤接線等影響計量準確性問題，定位故障點。

第五步：修正數據，分別計算統計線損和回歸計算線損，判斷其是否異常（統計線損在回歸計算線損允許的波動范圍內，如±30%），如果正常，返回第一步;如果異常，返回執行第四步;

2.3實例應用

為了檢驗模型分析效果，對收集到臺區計量和線損值進行應用，下表1包含該臺區所有用戶計量值前五月份計量值、當月計量值以及線損、供、售電量。

計算過程：

第一步：點擊excel“excel選項”，選擇“加載項”，調用excel分析工具箱，在“數據”工具欄選擇 “數據分析”，進行回歸計算，選擇前五個月數據為源數據，將置信度設置為95%。計算結果如下圖1所示，回歸計算第六月份線損為2116.10kw·h，與六月份統計線損4842kw·h，波動率為56%，超過正常范圍;

第二步：經檢查排除，臺區供電量值正常且供售電量時間同步;

第三步：由第一步計算所得序列：

保留相關性用戶，從大到小排列，獲得故障集

第四步：經過現場檢查，用戶6表計故障，應補收2200kw·h，其他用戶計量正常。

第五步：修正數據。算得統計線損為2642kw·h;回歸計算線損為2737.76kw·h，波動率3.6%，線損正常，結束。

3.結束語

電能計量裝置是連接電力企業和用戶的紐帶，其準確性是電力企業工作順利開展的基礎。

本文在介紹線損定義、分類和分析、推導線損與電能計量值存在的線性關系基礎上，引入了基于最小二乘法計算的多元線性回歸模型，衡量并實現線損與各用戶計量值間的因素分析。基于此，構建了基于線損計算分析的計量準確性分析模型，然后運用算例，驗證了診斷模型，取得了良好的效果。

【參考文獻】

[1] 郁浩.異常電能表查找系統研究：碩士學位論文[D].南京：東南大學，2016.

[2] 李靜巍.基于線損管理系統的日線損統計及分析研究：碩士學位論文[D].吉林：吉林大學，2015.

[3] 唐文彬.基于線損計算分析的反竊電研究：碩士學位論文[D].廣西：廣西大學，2015.

[4] 朱一凡.天津城南供電分公司線損監控管理系統的設計與實現：碩士學位論文[D].北京：華北電力大學，2015.