一种低压台区智能电表的计量异常行为辨识方法及其系统与流程

本发明涉及电测量与故障诊断，更具体地说，本发明涉及一种低压台区智能电表的计量异常行为辨识方法及其系统。

背景技术：

1、在低压配电台区的运行管理中，对智能电表的计量异常行为进行自动辨识是保障计量准确性和电网安全的重要技术手段。现有的辨识方法主要依赖对智能电表采集的电流、电压、功率等电气量测数据进行分析，通过比较实测数据与理论值、历史数据或相邻用户数据的差异来发现异常，是当前计量异常监测的主流技术基础。

2、然而，当台区中接入大量单相分布式电源时，其输出功率的随机波动会直接改变所在相线的净负荷电流，这一变化在台区总监测点处会表现为三相电流不平衡度的异常波动，在这种情况下，现有基于电气量差异分析的辨识方法面临问题为：由于分布式电源波动引起的电气量变化，与由线路故障、设备损坏或窃电等真实异常行为引起的变化，在监测数据上呈现出相似的特征，导致现有方法的诊断逻辑难以有效区分异常信号的来源，从而产生大量误判，严重影响了计量异常辨识的准确性和可靠性。

技术实现思路

1、为了克服现有技术的上述缺陷，本发明提供一种低压台区智能电表的计量异常行为辨识方法及其系统以解决上述背景技术中提出的问题。

2、为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：

3、一种低压台区智能电表的计量异常行为辨识方法，包括：

4、s1、获取低压台区内各智能电表在预设周期内监测的电气量数据，以及同期内低压台区中开关和保护装置的状态事件数据；

5、s2、基于电气量数据计算台区总监测点的三相电流不平衡度，并判断三相电流不平衡度是否持续超过预设阈值；

6、s3、当判断为是时，根据电气量数据识别电流变化显著的异常用户，并基于低压台区的拓扑结构分析异常用户的分布特征；

7、s4、分析状态事件数据，获取与三相电流不平衡度超标在时空上关联的开关变位或保护动作事件的事件信息；

8、s5、基于异常用户的分布特征与事件信息，对三相电流不平衡度的成因进行综合分析；

9、s6、根据综合分析的结果，将三相电流不平衡度辨识为由分布式电源波动引起的伪异常或由线路及用户侧故障引起的真实异常。

10、进一步地，s1包括：

11、从智能电表的计量单元中读取电流及电压的瞬时值序列以形成电气量数据；

12、同时从开关及保护装置的通信单元中读取带有时间戳的分合闸信号或保护跳闸信号以形成状态事件数据；

13、将电气量数据与状态事件数据按统一的时间基准进行对齐与存储。

14、进一步地，将电气量数据与状态事件数据按统一的时间基准进行对齐包括：根据智能电表与开关及保护装置上报数据时所携带的时间信息，对存在固定通信延迟的装置数据进行时标补偿，使所有数据同步至同一时间坐标系。

15、进一步地，s2包括：

16、从电气量数据中提取台区总监测点的三相电流瞬时值，基于三相电流瞬时值计算得到三相电流不平衡度；

17、将三相电流不平衡度在连续多个采集时刻的数值与预设阈值进行比较；

18、当连续超过预设阈值的采集时刻数量达到预设数目时，判定为三相电流不平衡度持续超过预设阈值。

19、进一步地，s3包括：

20、在判定三相电流不平衡度持续超过预设阈值所对应的时段内，计算各智能电表的电流有效值相对于其历史同期正常水平的偏离度，将偏离度大于偏离阈值的用户识别为异常用户；

21、基于低压台区的拓扑结构，从识别出的异常用户中，进一步区分位于不同主干分支的用户与位于同一末端分支的用户，以得到表征异常影响范围的分布特征。

22、进一步地，计算各智能电表的电流有效值相对于其历史同期正常水平的偏离度包括：选取与当前异常时段具有相同日历属性与天气类型的历史日相同时段数据作为正常水平基准，计算当前电流有效值与基准值差值的百分比作为偏离度。

23、进一步地，s4包括：

24、从状态事件数据中筛选发生时间处于三相电流不平衡度持续超过预设阈值的时段内的开关变位或保护动作事件；

25、基于低压台区的拓扑结构，判断筛选出的事件所对应的开关或保护装置是否位于异常用户所在供电分支的上游路径中，将符合条件的事件确定为关联事件并提取其事件信息。

26、进一步地，s5包括：

27、结合异常用户的分布特征，若异常用户集中分布于同一末端分支，则进一步查验事件信息中是否存在与三相电流不平衡度超标时段精确匹配且动作类型为保护跳闸的事件，以此强化对故障成因的判定；

28、结合异常用户的分布特征，若异常用户广泛分布于多个主干分支，则对事件信息进行查验，当事件信息为空或仅存在与负荷投切相关的开关变位事件时，强化对分布式电源波动成因的判定。

29、进一步地，s6包括：

30、当强化对故障成因的判定成立时，将三相电流不平衡度辨识为由线路及用户侧故障引起的真实异常；

31、当强化对分布式电源波动成因的判定成立时，将三相电流不平衡度辨识为由分布式电源波动引起的伪异常。

32、另一方面，本发明提供一种低压台区智能电表的计量异常行为辨识系统，包括：

33、数据采集模块，用于获取低压台区内各智能电表在预设周期内监测的电气量数据，以及同期内低压台区中开关和保护装置的状态事件数据；

34、监测分析模块，用于基于电气量数据计算台区总监测点的三相电流不平衡度，并判断三相电流不平衡度是否持续超过预设阈值；

35、特征分析模块，用于当判断为是时，根据电气量数据识别电流变化显著的异常用户，并基于低压台区的拓扑结构分析异常用户的分布特征；

36、事件关联模块，用于分析状态事件数据，获取与三相电流不平衡度超标在时空上关联的开关变位或保护动作事件的事件信息；

37、综合判断模块，用于基于异常用户的分布特征与事件信息，对三相电流不平衡度的成因进行综合分析；

38、辨识输出模块，用于根据综合分析的结果，将三相电流不平衡度辨识为由分布式电源波动引起的伪异常或由线路及用户侧故障引起的真实异常。

39、与现有技术相比，本发明具有如下有益效果：

40、1.通过整合电气量数据、台区拓扑关系及开关保护事件信息，实现了对计量异常行为的多维度融合分析，利用异常用户在台区拓扑中的分布特征来揭示异常影响范围的空间模式，并结合与异常时段精准匹配的开关保护动作事件作为设备响应证据，有效地区分出由分布式电源随机波动引起的电气量伪变化与由线路或用户侧真实故障引发的异常，基于拓扑关联与事件响应的交叉验证机制，克服了传统方法单纯依赖电气量差异而导致的误判问题，显著提升了在分布式电源高渗透场景下对计量异常行为成因辨识的准确性与可靠性。

41、2.通过将电气量监测、网络拓扑分析与设备状态事件进行逻辑关联，形成了一套层次化的辨识流程，能够为运维人员提供明确的异常性质判断依据：对于辨识为真实故障的异常，可指导精准定位并触发故障处理流程；对于辨识为电源波动的伪异常，则可避免不必要的现场核查，从而优化了运维资源的配置，提升了低压台区运行管理的智能化水平和效率。