基于電能表數據精度補償算法的線損異常判定方法
【專利摘要】為提升線損異常判定的準確性，本發明提出了一種基于電能表數據精度補償算法的線損異常判定方法，通過對供售電側電能表讀數進行補位，統計可能的線損率區間，實現在大倍率小用電量情況下修復線損異常誤判的目的。通過對供售電側電能表讀數進行補位，統計可能的線損率區間，將實際正常的本誤判斷為正常的線損數據修正為正常，減少了因誤判而產生的不必要的工作量。
【專利說明】基于電能表數據精度補償算法的線損異常判定方法

【技術領域】
[0001]本發明屬于電力領域，具體設計一種基于電能表數據精度補償算法的線損異常判定方法。

【背景技術】
[0002]線損統計所需的供售電量分別由供售電關口在統計周期內的電能表示數之差乘以變比得到，目前多功能電能表的數據精度均為兩位小數，即最小分割為0.01度，在大倍率且小用電量情況下，由電能表數據精度帶來的電能誤差對日線損統計產生了較大影響，需考慮電能表數據精度誤差，常規方法會將原本正常的線損誤判為異常線損，從而引起不必要的檢修工作，所以需要設計一種需要對日線損的異常判定方法進行修正基于電能表數據精度補償算法的線損異常判定方法，將預備誤判的線損修復為正常。


【發明內容】

[0003]為提升線損異常判定的準確性，本發明提出了基于電能表數據精度補償算法的線損異常判定方法，通過對供售電側電能表讀數進行補位，統計可能的線損率區間，實現在大倍率小用電量情況下修復線損異常誤判的目的。為此，本發明采用以下技術方案:
[0004]包括:
[0005]步驟1:獲取需要線損異常判定的月份，判定該月月線損率是否屬于區間[0,5% ],如果是，則獲取該月中所有日線損大于5%或小于O的日期集，并進入步驟2 ；
[0006]步驟2:從步驟I中的日期集中獲取第一個日期的供電電表走字Qg、售點電表走字Qs、線損率PR1、該日期前一日的線損率PR2、該日期后一日的線損率PR3 ；
[0007]步驟3:計算日線損的波動率A = PR1-PR2| + |PR2-PR3 ;如果A>10%，即日線損波動大時，進入步驟4 ;如果如果A〈10%時，即日線損波動小時，進入步驟5 ；
[0008]步驟4:計算線損率區間SQ:
[0009]SQ = [ (Qg-Qs-0.009Kffh) /QsX 100%, (Qg-Qs+0.009Kffh) /QgX 100% ]；
[0010]如果線損率區間SQ與區間[0，5% ]有交集，則判定日線損率為正常，將該日線損率修正為正常，進入步驟5 ;否則直接進入步驟5。
[0011]步驟5:判斷日期集中的數據是否是為最后一個數據，如果是，則結束，如果不是，則獲取日期集中下一個日期的供點電量Qg、售電量Qs、線損率PR1、該日期前一日的線損率PR2、該日期后一日的線損率PR3，同時進入步驟3。
[0012]通過實施本發明可以取得以下有益技術效果:通過對供售電側電能表讀數進行補位，統計可能的線損率區間，將實際正常的本誤判斷為正常的線損數據修正為正常，減少了因誤判而產生的不必要的工作量。

【具體實施方式】
[0013]為了便于本領域技術人員的理解，下面結合具體實施例對本發明作進一步的說明:
[0014]本發明針對供售電關口大倍率、小用電量的情況，如果月線損穩定在正常范圍而日線損來回波動，處在異常區間，則分別對供、售電量的千分位從O至9進行補位，然后計算供售電量之差得到線損電量區間，用線損電量除以供電量得到線損率的可能區間，如果線損率區間與線損正常區間存在交集，即將該日線損率由異常修正為正常。
[0015]具體包括如下步驟:
[0016]步驟1:獲取需要線損異常判定的月份，判定該月月線損率是否屬于在區間[0,5%],如果是，則獲取該月中所有日線損大于5%或小于O的日期集，并進入步驟2 ；
[0017]步驟2:從步驟I中的日期集中獲取第一個日期的供點電量Qg、售電量Qs、線損率PRl、該日期前一日的線損率PR2、該日期后一日的線損率PR3 ；
[0018]步驟3:計算日線損的波動率A = PR1-PR2| + |PR2-PR3 ;如果A>10%，即日線損波動大時，進入步驟4 ;如果如果A〈10%時，即日線損波動小時，進入步驟5 ；
[0019]步驟4:計算線損率區間SQ:
[0020]SQ = [ (Qg-Qs-0.009Kffh)/QsX100%, (Qg-Qs+0.009Kffh)/QsX 100% ]；
[0021]如果線損率區間SQ與區間[0，5% ]有交集，則判定日線損率為正常，將該日線損率修正為正常，進入步驟5 ;否則直接進入步驟5。
[0022]步驟5:判斷日期集中的數據是否是為最后一個數據，如果是，則結束，如果不是，則獲取日期集中下一個日期的供點電量Qg、售電量Qs、線損率PR1、該日期前一日的線損率PR2、該日期后一日的線損率PR3，同時進入步驟3。
[0023]以一條35kV線路為例，具體描述其近4個月的月線損分別為1.84,0.35，1.09，
1.79，35kV線路線損的正常范圍為[0，5% ]，其中連續10日的線損分別為-11.11%,
7.69%,0%,10%,0%,0%, -7.69%,7.14%,10%,0%,9.09%，波動較大，且大多處于異常范圍。以線損率7.69%為例，查詢當日的供售電量，分別為5880kWh和5460kWh，線損電量為420kWh，供售關口計量點倍率PT為350，CT為120，通過計算供電關口電表走字為0.14，售電關口走字為0.13，對千分位進行補位后，供電關口走字為0.140?0.149，售電關口走字為0.130?0.139，二者之差為0.001?0.019，乘以倍率后線損電量區間為[42,798]kWh，線損率區間為[0.714%,13.57% ]。該過程是通過對供售電側電能表讀數進行補位，統計可能的線損率區間，可采用公式:
[0024][ (Qg-Qs-0.009Kffh) /Qs X 100%, (Qg-Qs+0.009Kffh) /QgX 100% ]
[0025]快速地計算出可能的線損率區間，線損率區間與線損正常范圍為[0，5% ]存在交集，即該日線損率為正常，進而將日線損率從異常修正到正常。
[0026]本發明通過對供售電側電能表讀數進行補位，統計可能的線損率區間，實現在大倍率小用電量情況下線損異常準確分析，降低了線損異常判定的誤差，消除了在大倍率且小用電量情況下，由電能表數據精度帶來的電能誤差對日線損統計產生了的影響，將實際正常的本誤判斷為正常的線損數據修正為正常，減少了因誤判而引起的工作量。
[0027]以上所述僅為本發明的具體實施例，但本發明的技術特征并不局限于此，任何本領域的技術人員在本發明的領域內，所作的變化或修飾皆涵蓋在本發明的專利范圍之中。
【權利要求】
1.基于電能表數據精度補償算法的線損異常判定方法，其特征在于:包括 步驟1:獲取需要線損異常判定的月份，判定該月月線損率是否屬于區間[O，5% ]，如果是，則獲取該月中所有日線損大于5%或小于O的日期集，并進入步驟2 ； 步驟2:從步驟I中的日期集中獲取第一個日期的供電電表走字Qg、售點電表走字Qs、線損率PR1、該日期前一日的線損率PR2、該日期后一日的線損率PR3，并進入步驟3 ； 步驟3:計算日線損的波動率A = PR1-PR2| + |PR2-PR3 ;如果A>10%，即日線損波動大時，進入步驟4 ;如果如果A〈10%時，即日線損波動小時，進入步驟5 ； 步驟4:計算線損率區間SQ:
SQ= [ (Qg-Qs-0.009Kffh) /Qs X 100 %, (Qg-Qs+0.009Kffh)/QgX 100% ]； 如果線損率區間SQ與區間[0，5% ]有交集，則判定日線損率為正常，將該日線損率修正為正常，進入步驟5 ;否則直接進入步驟5 ; 步驟5:判斷日期集中的數據是否是為最后一個數據，如果是，則結束，如果不是，則獲取日期集中下一個日期的供點電量Qg、售電量Qs、線損率PR1、該日期前一日的線損率PR2、該日期后一日的線損率PR3，同時進入步驟3。
2.如權利要求1所述的基于電能表數據精度補償算法的線損異常判定方法，其特征在于:所述步驟2中還包括:統計日期集日期數量，如果日期數量小于7，則結束判斷；否則，進入步驟3。
【文檔編號】G06F19/00GK104239692SQ201410419272
【公開日】2014年12月24日 申請日期:2014年8月22日 優先權日:2014年8月22日
【發明者】謝穎捷, 姜巍, 馬一飛, 劉建軍, 鄔岱琦, 林淑英, 沈海泓, 陳清泰 申請人:國家電網公司, 國網浙江省電力公司, 浙江創維自動化工程有限公司, 浙江電力電子技術公司