基于电能计量自动化系统的线损异常查处研究

来源 :中国电气工程学报 | 被引量 : 0次 | 上传用户:sunx
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  摘要:线损异常意味着供配电系统的运行稳定度下降,在电能计量自动化系统中可以展现,信息的展现参数包括电压、电流、电量与功率因数。基于对电能计量自动化系统线损异常状况成因的分析,本文探讨了对于线损异常的查处方法,从而让该系统可以在后续的工作中,采取专业方法,消除线损异常问题除。
  关键词:电能计量;自动化系统;线损异常
  引言:
  基于电能计量自动化系统的运行中,要通过对于所有电力参数的分析,探讨当前存在的线损异常参数,之后查处线损异常问题,以维持供配电系统的运行安全。在详细的线损异常查处工作中,需要根据线损异常问题的表征方法、作用优势与建设标准,共同研究目前该系统的综合运行方法,基于此方可让最终建成的异常查处工作质量提高。
  一、基于电能计量自动化系统的线损异常表征与成因
  (一)电压异常表征
  线损异常查处工作中,电压异常表征是一个主要的故障类型,其表现形式有三种。其一是电压的失压和断相现象,在电能计量自动化系统中,会直接显示相电压参数,如显示电路系统的B和C两相电压正常,但是A相的电压为0,则显然存在线损异常问题,常见成因是客户侧的高压跌落开关熔断、电能表屏幕烧坏。
  其二是负控终端的电压和电能表示数不一致,自动化系统的运行中,可以显示具体的负控参数,同时与电能表示数对比,如发现负控终端的示数为66V,电能表的示数为60V,则当前的系统运行中显然存在问题。常见的故障成因为电能表故障[1]。
  其三是三相负荷平衡,但是三相电压的偏差较大,比如显示A相的显示电压低于正常运行状态10%左右。常见的故障成因是电能表故障。
  (二)电流异常表征
  在线损异常查处工作中,要分析系统的电流故障表征,之后分析该故障的常见成因,之后分析故障的排除方法,常见的故障类型有三种。
  其一是工业类客户的三相电流不平衡,常见的异常现象是,自动控制系统中显示电流互感器的相电流不平衡,如二次侧的A相电流小于B相电流,同时A相与C相的电流相等,该故障的成因为电流异常相的电力系统故障。另一类异常现象是,电能表的相电流显示偏差值过大,如对于A相的显示电流为0,B相与C相的显示电流都是3A,该故障的常见原因是电能表故障。
  其二是电流互感器的二次侧电流大于额定电流,比如对于某工业电力用户,设计的电流互感器二次侧中,额定电流值为5A,同时电能表的额定电流是1.5(6)A,顯示的数据中,A相和B相的显示电流明显高于额定参数。常见的故障成因是电流互感器的变比不合理。
  其三是系统中存在反向电流,比如某电力客户的自动检查系统中,发现正向的有功功率总量维持0.52kW·h不变,而反向有功功率总量从40.38kW·h提高到40.44kW·h。常见的故障成因是电流互感器的二次侧相电路接反。
  (三)功率和功率因素表征
  在线损异常查处过程,需要分析功率和功率因数的表征情况,当发现这两个参数与系统正常运行状态下的参数不同时,则可确定存在线损异常现象。从实践成果来看,异常表征可分为以下三类:
  其一,有功功率异常,表现为取得的有功功率测量结果数值为两个相功率的差值,其中一相的功率因素角大于90°。问题的成因常见的是因素角大于90°的相无功补偿参数不合理。
  其二,分相功率因数偏差值过大。表征现象是,在某个时间点上,整个系统中不同相的功率因数和设定值之间的偏差值过高。比如某工业电力用户的电力系统监管中,发现A相的功率因数是0.791,B相的功率因数是0.134,而整个系统的总功率因数数值是0.476,则可确定该系统显然存在线损异常问题。该问题的成因是,电力系统中存在损坏的电容器组。
  其三,存在负值功率因数。表征现象为,通过核算之后在显示屏上展现出负值的参数,对于突发性的实数为负,常见的原因是光伏通电系统中产生反向输电现象,对于长期性数值为负,常见成因是系统的运行过程,客户侧的补偿电容未能从电力系统中投出。
  (四)终端设备异常数据表征
  终端设备产生异常数据时,线损异常的表征包括电流正常,表码不变、计费表和终端、监控表示数不一致、无功电量高于有功电量、表码飞走和倒走等,常见的异常问题成因包括客户窃电、电流采样系统人为改动、电能表本身损坏等。
  二、基于电能计量自动化系统的线损异常查处方法
  (一)异常表征分析
  在线损异常查处工作中,要根据自动化系统获取当前系统中存在问题,之后按照已经构造的运行模式,取得整个系统的实际问题,之后从该异常情况的产生原因入手,研究如何采取专业的方法排出故障[2]。比如对于终端设备的数据异常显示,发现电能表的表码不变,或者计费表和终端记录表的相关参数不同时,则客预测该电力用户可能存在窃电行为,之后进一步检查该电能表的实际状况,以分析异常表征问题的成因。
  (二)异常来源确定
  在异常来源的确定过程,首先要根据该系统的具体表征状况,确定接下来的分析方法,其次是研究该线损异常问题的发生原因,最后是具体研究整个系统的异常排除方法。比如对于电流异常表征中,确定了异常表征时,详细检查三相电路的运行参数、电能表运行参数、系统中的人为因素等,在经过了存在问题的全面发掘之后,记录这类信息,并制定问题的解决方案。
  (三)异常因素排除
  在异常因素的排查中,要全面按照该系统的故障原因、故障表现和系统的运行方法,采取专业方法处置问题。比如经过线损异常检查工作之后,发现电能表的数据记录系统中,存在人力破坏作用,且造成的后果是,电能表无法展现电力用户的用电信息,可确定当前存在窃电行为。之后对相关人员作出处罚决定,同时使用经过了检查的电能表替代被损坏的电能表,且该电力用户的电能表要成为重点检查对象,以全面防范窃电问题。
  结论:
  综上所述,基于电能计量自动化系统的线损异常查处工作中,常见的线损异常成因包括电压异常、电流异常、功率与功率因数异常等,不同的异常情况分别对应不同的故障成因。在问题的具体查处过程,需要采用的方法包括异常表征分析、异常来源分析和异常因素排除,以高效消除系统中的问题。
  参考文献
  [1]韩启银.基于电能计量自动化系统的降损措施探索[J].科技创新导报,2020,17(15):184-185.
  [2]韩启银.基于电能计量自动化系统的线损异常查处[J].科技创新导报,2020,17(07):43-44.
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