基于電能計量自動化系統的線損異常查處研究

許思偉

摘要：線損異常意味著供配電系統的運行穩定度下降，在電能計量自動化系統中可以展現，信息的展現參數包括電壓、電流、電量與功率因數。基于對電能計量自動化系統線損異常狀況成因的分析，本文探討了對于線損異常的查處方法，從而讓該系統可以在后續的工作中，采取專業方法，消除線損異常問題除。

關鍵詞：電能計量;自動化系統;線損異常

引言：

基于電能計量自動化系統的運行中，要通過對于所有電力參數的分析，探討當前存在的線損異常參數，之后查處線損異常問題，以維持供配電系統的運行安全。在詳細的線損異常查處工作中，需要根據線損異常問題的表征方法、作用優勢與建設標準，共同研究目前該系統的綜合運行方法，基于此方可讓最終建成的異常查處工作質量提高。

一、基于電能計量自動化系統的線損異常表征與成因

（一）電壓異常表征

線損異常查處工作中，電壓異常表征是一個主要的故障類型，其表現形式有三種。其一是電壓的失壓和斷相現象，在電能計量自動化系統中，會直接顯示相電壓參數，如顯示電路系統的B和C兩相電壓正常，但是A相的電壓為0，則顯然存在線損異常問題，常見成因是客戶側的高壓跌落開關熔斷、電能表屏幕燒壞。

其二是負控終端的電壓和電能表示數不一致，自動化系統的運行中，可以顯示具體的負控參數，同時與電能表示數對比，如發現負控終端的示數為66V，電能表的示數為60V，則當前的系統運行中顯然存在問題。常見的故障成因為電能表故障[1]。

其三是三相負荷平衡，但是三相電壓的偏差較大，比如顯示A相的顯示電壓低于正常運行狀態10%左右。常見的故障成因是電能表故障。

（二）電流異常表征

在線損異常查處工作中，要分析系統的電流故障表征，之后分析該故障的常見成因，之后分析故障的排除方法，常見的故障類型有三種。

其一是工業類客戶的三相電流不平衡，常見的異常現象是，自動控制系統中顯示電流互感器的相電流不平衡，如二次側的A相電流小于B相電流，同時A相與C相的電流相等，該故障的成因為電流異常相的電力系統故障。另一類異常現象是，電能表的相電流顯示偏差值過大，如對于A相的顯示電流為0，B相與C相的顯示電流都是3A，該故障的常見原因是電能表故障。

其二是電流互感器的二次側電流大于額定電流，比如對于某工業電力用戶，設計的電流互感器二次側中，額定電流值為5A，同時電能表的額定電流是1.5（6）A，顯示的數據中，A相和B相的顯示電流明顯高于額定參數。常見的故障成因是電流互感器的變比不合理。

其三是系統中存在反向電流，比如某電力客戶的自動檢查系統中，發現正向的有功功率總量維持0.52kW·h不變，而反向有功功率總量從40.38kW·h提高到40.44kW·h。常見的故障成因是電流互感器的二次側相電路接反。

（三）功率和功率因素表征

在線損異常查處過程，需要分析功率和功率因數的表征情況，當發現這兩個參數與系統正常運行狀態下的參數不同時，則可確定存在線損異常現象。從實踐成果來看，異常表征可分為以下三類：

其一，有功功率異常，表現為取得的有功功率測量結果數值為兩個相功率的差值，其中一相的功率因素角大于90°。問題的成因常見的是因素角大于90°的相無功補償參數不合理。

其二，分相功率因數偏差值過大。表征現象是，在某個時間點上，整個系統中不同相的功率因數和設定值之間的偏差值過高。比如某工業電力用戶的電力系統監管中，發現A相的功率因數是0.791，B相的功率因數是0.134，而整個系統的總功率因數數值是0.476，則可確定該系統顯然存在線損異常問題。該問題的成因是，電力系統中存在損壞的電容器組。

其三，存在負值功率因數。表征現象為，通過核算之后在顯示屏上展現出負值的參數，對于突發性的實數為負，常見的原因是光伏通電系統中產生反向輸電現象，對于長期性數值為負，常見成因是系統的運行過程，客戶側的補償電容未能從電力系統中投出。

（四）終端設備異常數據表征

終端設備產生異常數據時，線損異常的表征包括電流正常，表碼不變、計費表和終端、監控表示數不一致、無功電量高于有功電量、表碼飛走和倒走等，常見的異常問題成因包括客戶竊電、電流采樣系統人為改動、電能表本身損壞等。

二、基于電能計量自動化系統的線損異常查處方法

（一）異常表征分析

在線損異常查處工作中，要根據自動化系統獲取當前系統中存在問題，之后按照已經構造的運行模式，取得整個系統的實際問題，之后從該異常情況的產生原因入手，研究如何采取專業的方法排出故障[2]。比如對于終端設備的數據異常顯示，發現電能表的表碼不變，或者計費表和終端記錄表的相關參數不同時，則客預測該電力用戶可能存在竊電行為，之后進一步檢查該電能表的實際狀況，以分析異常表征問題的成因。

（二）異常來源確定

在異常來源的確定過程，首先要根據該系統的具體表征狀況，確定接下來的分析方法，其次是研究該線損異常問題的發生原因，最后是具體研究整個系統的異常排除方法。比如對于電流異常表征中，確定了異常表征時，詳細檢查三相電路的運行參數、電能表運行參數、系統中的人為因素等，在經過了存在問題的全面發掘之后，記錄這類信息，并制定問題的解決方案。

（三）異常因素排除

在異常因素的排查中，要全面按照該系統的故障原因、故障表現和系統的運行方法，采取專業方法處置問題。比如經過線損異常檢查工作之后，發現電能表的數據記錄系統中，存在人力破壞作用，且造成的后果是，電能表無法展現電力用戶的用電信息，可確定當前存在竊電行為。之后對相關人員作出處罰決定，同時使用經過了檢查的電能表替代被損壞的電能表，且該電力用戶的電能表要成為重點檢查對象，以全面防范竊電問題。

結論：

綜上所述，基于電能計量自動化系統的線損異常查處工作中，常見的線損異常成因包括電壓異常、電流異常、功率與功率因數異常等，不同的異常情況分別對應不同的故障成因。在問題的具體查處過程，需要采用的方法包括異常表征分析、異常來源分析和異常因素排除，以高效消除系統中的問題。

參考文獻

[1]韓啟銀.基于電能計量自動化系統的降損措施探索[J].科技創新導報，2020，17（15）：184-185.

[2]韓啟銀.基于電能計量自動化系統的線損異常查處[J].科技創新導報，2020，17（07）：43-44.