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【摘 要】电能计量是电力供配电网络中的重要环节，电能计量装置运行是否准确、可靠关系到电能在电能传输、消费各环节的经济利益能否得到公平体现。传统的电能计量装置缺陷管理主要存在发现手段单一、发现周期长、处理时效难控制、难以集中管理等缺点，管理水平有较大提升空间。本文从分析现有计量缺陷分类及原因、传统计量缺陷管理方式入手，介绍基于电能量数据的新的计量缺陷管理模式，以及如何利用技术手段实现计量缺陷的统一、集中管理。
【关键词】电能量数据；计量缺陷；电能计量；系统；平台；计量自动化
前言
计量设备缺陷是指计量设备在运行中发生的异常，这些异常将造成电能计量结果的不准确性，或影响电网、设备、人员的安全、经济、优质运行。传统周期定检工作模式下，缺陷仅通过现场检验发现，缺陷发现途径单一，存在缺陷存续时间长，退补电量大等问题。事实上随着计量自动化系统实用化水平的提高，电能量数据管理概念的提出，计量装置绝大部分故障可在远程发现。因此，佛山供电局在广东电网公司电能量数据平台试点建设过程中，研究基于电能量数据的计量缺陷管理模式，并通过多个系统实现计量缺陷集中管理，节约成本提高了运维效率和质量，同时及时地发现在运行计量装置缺陷、在公司经营和客户服务方面发挥巨大了经济和社会效益。
1 计量缺陷的分类及原因分析
计量缺陷按照缺陷发生的部位，包含电能表缺陷（包含电气故障、采样故障、参数设置异常、时钟缺陷等）、计量回路缺陷（包含电流、电压回路异常等）、采集装置缺陷（包含上线故障、采集故障、采集装置本体故障等）。
按照缺陷发生的原因，包含先天缺陷、运行中缺陷、系统环境引起的缺陷、外力破坏导致的缺陷等几类。以上缺陷主要的数据特征有：数据缺失、测量和交采差动、15分钟瞬时量偏离额定值、表码异常、表计产生内部参数改变报警等。绝大部分异常可通过后台数据异常分析得到。
2 传统计量缺陷管理方式
传统计量缺陷管理按照专业不同分别通过不同的信息系统开展。计量自动化系统主要用于设备远方巡视及缺陷的发现；营销系统主要用于客户计量设备故障流程的流转及故障数量、故障现象等的初步统计[2]；生产管理系统主要用于电网计量设备的故障处理、记录。存在的主要问题有：
（1）缺陷发现手段单一，发现效率低。2006到2010年期间，佛山供电局发现计量装置缺陷共有965套次。其中主要的缺陷包含烧保险（约为47%）、电能表内部电气故障（约为21%）、雷击烧表（约为15%）、时钟缺陷、电流回路缺陷等，计量超差缺陷占比1.25%。以上缺陷主要发现手段为现场巡视、抄表机定检发现。每年消耗50%多的现场工作量开展现场周期定检工作确难以发现诸如烧保险等突发性故障。投入和产出严重失调。
（2）缺陷管理流程不统一，未形成闭环。不同专业缺陷管理模式不同，涉及系统不同，各自流程也不同，缺乏统一管理，难以对整个消缺过程进行监测。缺陷管理以事后数据统计作为重点，未能实现全过程管理。
（3）相关统计为人工实现，缺乏系统支撑，难以深入开展质量分析。缺陷管理的本质是设备质量管理，是一个系统性分析的工作。不同专业对设备缺陷管理的内容不同，未能站在设备全生命周期管理的层面上进行缺陷管理和质量分析。
3 基于电能量数据的计量缺陷管理
电能量数据包括有功无功电能、三相电流、三相电压、负荷、电能质量、功率因素、谐波数据、失压断相、电压合格率等[1]。这些电能量数据反映了电能计量装置的运行状态。通过在上一节对计量装置缺陷的分类以及原因分析可知，电能量数据的异常可直接定位到现场设备的异常状态。
基于电能量数据的计量缺陷管理目标是依托相关信息系统，实现各专业计量缺陷的统一的集中监测、处理及统计分析，搭建合理、科学、全面、准确的缺陷闭环管理及计量资产全生命周期质量跟踪、分析体系。基于以上目标，通过建立电能量数据平台，获取计量自动化系统实时采集的数据、营销系统档案数据，整合电力营销生产系统、生产管理系统的业务处理流程，通过主站系统数据巡检、现场设备异常告警分析等方式实时发现现场电能计量装置和采集装置（终端）的异常状况，并触发异常到相关信息系统生成工单完成缺陷的及时处理、归档统计[3]。在不改变原有的信息系统内的缺陷处理工作单的模式，以及不增加班组人员工组量的情况下，实现缺陷管理统一调度管理。总体缺陷管理流程如下：
图1 缺陷管理总流程
3.1 计量缺陷的监测类别及监测内容
对计量缺陷的监测自动进行，并可满足计划管理的要求[4]。监测涉及的判别条件可根据实际运行情况设置阀值管理。以下摘录部分主要缺陷判别内容分析说明。
（1）基于计量装置回路数据的监测。用于计量装置回路监测的数据包含三相（两相）电流、电压、总、分相功率因数、总、分相功率等。
1）电压回路缺陷。表计和终端的该相电压同时小于额定值的85%，持续时间超过1小时。用于发现由高压保险烧断或二次回路故障引起的电压失压；表计和终端的该相电压同时小于额定值的50%，且表计和终端的该相电流皆为零，持续时间超过2小时，用于发现一次回路断线等故障。
2）电流回路缺陷。各相有功功率之和>110%总有功功率，I>10%In，且持续时间大于6小时（不能辨别哪相反极性），用于发现由安装或窃电等原因造成的电流极性接反；一相电流<0.05A，其余一相（或两相）电流均大于0.1In，且持续时间超过12小时，用于发现人为、设备原因引起的电流二次回路开路。
3）电流不平衡。三相电流（三相三线为两相电流）平均值大于额定电流的 20%，电流不平衡率大于上限阀值（三相三线、三相四线皆取50%）并持续一定时间（6小时）。用于发现窃电或电流二次回路接触不良等潜在隐患。
（2）基于计量装置计量误差特性数据的监测。用于计量装置误差特性数据监测的数据包含表计、交采的表码数据等。 1）电量差动报警。终端和电表的一段时间（一般取1天）之内电量进行对比，当（电表电量-终端电量）/终端电量〈-5%，持续时间超过三小时。用于发现电能表误差（负误差）增大的异常，电表误差超差、电能表电压元件故障、电流元件故障、电能表正常（终端故障）。对于是否电压元件故障系统应进行进一步分析判断。
2）电能表电压元件故障。对于表计、终端的电流电压同接入同一回路的，电能表某相电压小于额定值的85%，终端的该相电压正常；持续时间大于1小时。则为表计电压元件故障。用于发现电能表某相电压元件故障。
（3）基于计量装置参数正确性的数据监测。用于计量装置参数正确性监测的数据包含表计、交采的表码数据、费率时段数据、月冻结表码数据等。
1）冻结时间设置监测。通过冻结表码和抄读表码的比对来考察电能表冻结时间是否正确。 “冻结表码误差”根据公式|“冻结表码”-“0时表码”|计算得出；“误差限”由公式|“1时表码”-“0时表码”|/4（阀值可调，默认为4）得出。“误差是否超限”根据“冻结表码误差”和“误差限”比较得出，确定是否超差。
2）电能表费率时段设置监测。通过分析峰平谷表码的变化情况来判断电能表时段设置是否正确。如：00：00～08：00为谷时段，若这个时间段内峰和平的表码发生了变化，表码介入时间误差超过1小时可判定为时段设置“不正确”，否则为正确。
3）其他内部参数设置监测。主站收到“电能表编程时间更改”、“电表脉冲常数更改”、“最大需量清零”报警任一报警，同时在两小时内有“计量装置门打开”报警生成，以上两个条件同时满足，则触发异常。
（4）基于采集装置上线采集工况的监测。用于采集装置工况监测的数据包含上线率、完整率等数据[5]。
1）采集装置离线缺陷监测。终端前三天的完整率等于0%、当天应采点数为0且前3天终端的在线率平均值小于35%。
2）上线无表码监测。前一天平均上线率不等于0%，完整率为0%的终端。
3）上线缺数监测。对前1天在线率=100%、完整率小于100%且连续两天重复的终端产生异常处理清单。
3.2 计量缺陷监测实现方式
（1）数据实时获取。电能量数据平台获取计量自动化系统相关数据：PI数据库实时数据，oracle数据库工况数据，告警数据。根据判定规则对表计和终端进行分析，对于同一设备不同的异常判据判别记录进行合并处理。
（2）缺陷准实时监测及处理。电能量数据平台平台每日8时前，系统自动按照判据对前一日0点至当日0点的数据进行分析，自动生成监测异常清单。真正实现缺陷的准实时发现。异常生成之后，根据职责分工，进行后续的处理。监测及处理逻辑见下图：
图2 计量缺陷监测及处理逻辑图
（3）缺陷处理过程监控。通过平台自动或人工发起缺陷（针对无法通过数据异常发现的缺陷，如按键、液晶等故障，需人工发起），流转到相关系统处理。所有缺陷的处理状态可全面监控。监测界面如下：
图3 监测情况分析
3.3 缺陷统计分析
通过平台实现跨系统、多处理环节的监控，保证缺陷在处理时限内完成处理。
图4 缺陷处理进展统计
通过电能量数据平台整合专变、配变、厂站计量装置和各类采集终端的故障类别、处理方式、故障原因、责任归属等。实现缺陷的分类、统计等的统一管理。
图5 缺陷情况统计查询
首先通过变电所值班员和电力调度的信息初步判断故障发生在西干北四干线（981上，由于该进入该油田公路刚好与干线并排分布，我们可依据“交通便利优先”及“重点负荷优先”的原则，先在72#杆进行测量，在干线负荷侧发现接地信号后，可确认该干线发生故障，且故障发生在72#杆的负荷侧，然后依照步骤测量后就可确定接地故障点在42排25#杆（42-94井），与一般查找接地操作步骤相比优选法减少5个步骤，既节省了油井停电时间，又减少了人力、物力（车辆）的浪费，极大的提高了工作效率和油田原油产量。
4 新优选法在油田配电网接地故障查找中的推广及应用情况
新优选法在油田配电网接地故障点查找工作中具有易于计算、选点快捷的优点，在外线队三单元的两个班组中推广和普及新优选法，取得了一定的效果。例如：在处理2011年5月？日敖古拉油田4号线61-10井隔离开关座瓶击穿造成的单相接地故障过程中，就采取了新优选法，不到2个小时就完成了该故障查找及处理。
随后，直接到达4号线136#杆测量，发现仍有接地信号，证明故障点在后半段，继续在193#杆测量，发现接地信号消失，因此故障点确定在136#杆-193#杆之间。
在这一区间以172#杆所带分支变压器最多，本着“重要负荷优先”，优先测量了172#杆所带的井排，发现故障点是172#分支25#杆（61-10井），由于隔离开关座瓶击穿造成的单相接地故障。19时55分拉开隔离开关后，故障消失，全部查找处理过程共1小时05分。
5 结论
回顾本文，简单介绍了传统排除法，详细介绍了使用小电流接地测试仪查找接地故障的方法，对应用新优选法查找接地故障进行了进一步的阐述，通过两者比较，证实了使用新优选法是提高油田配电网单相接地故障查找效率的有效手段。
参考文献：
[1]北京市优选法应用推广小组 .优选法及应用[M].北京：北京人民出版社，1972.
【关键词】电能量数据；计量缺陷；电能计量；系统；平台；计量自动化
前言
计量设备缺陷是指计量设备在运行中发生的异常，这些异常将造成电能计量结果的不准确性，或影响电网、设备、人员的安全、经济、优质运行。传统周期定检工作模式下，缺陷仅通过现场检验发现，缺陷发现途径单一，存在缺陷存续时间长，退补电量大等问题。事实上随着计量自动化系统实用化水平的提高，电能量数据管理概念的提出，计量装置绝大部分故障可在远程发现。因此，佛山供电局在广东电网公司电能量数据平台试点建设过程中，研究基于电能量数据的计量缺陷管理模式，并通过多个系统实现计量缺陷集中管理，节约成本提高了运维效率和质量，同时及时地发现在运行计量装置缺陷、在公司经营和客户服务方面发挥巨大了经济和社会效益。
1 计量缺陷的分类及原因分析
计量缺陷按照缺陷发生的部位，包含电能表缺陷（包含电气故障、采样故障、参数设置异常、时钟缺陷等）、计量回路缺陷（包含电流、电压回路异常等）、采集装置缺陷（包含上线故障、采集故障、采集装置本体故障等）。
按照缺陷发生的原因，包含先天缺陷、运行中缺陷、系统环境引起的缺陷、外力破坏导致的缺陷等几类。以上缺陷主要的数据特征有：数据缺失、测量和交采差动、15分钟瞬时量偏离额定值、表码异常、表计产生内部参数改变报警等。绝大部分异常可通过后台数据异常分析得到。
2 传统计量缺陷管理方式
传统计量缺陷管理按照专业不同分别通过不同的信息系统开展。计量自动化系统主要用于设备远方巡视及缺陷的发现；营销系统主要用于客户计量设备故障流程的流转及故障数量、故障现象等的初步统计[2]；生产管理系统主要用于电网计量设备的故障处理、记录。存在的主要问题有：
（1）缺陷发现手段单一，发现效率低。2006到2010年期间，佛山供电局发现计量装置缺陷共有965套次。其中主要的缺陷包含烧保险（约为47%）、电能表内部电气故障（约为21%）、雷击烧表（约为15%）、时钟缺陷、电流回路缺陷等，计量超差缺陷占比1.25%。以上缺陷主要发现手段为现场巡视、抄表机定检发现。每年消耗50%多的现场工作量开展现场周期定检工作确难以发现诸如烧保险等突发性故障。投入和产出严重失调。
（2）缺陷管理流程不统一，未形成闭环。不同专业缺陷管理模式不同，涉及系统不同，各自流程也不同，缺乏统一管理，难以对整个消缺过程进行监测。缺陷管理以事后数据统计作为重点，未能实现全过程管理。
（3）相关统计为人工实现，缺乏系统支撑，难以深入开展质量分析。缺陷管理的本质是设备质量管理，是一个系统性分析的工作。不同专业对设备缺陷管理的内容不同，未能站在设备全生命周期管理的层面上进行缺陷管理和质量分析。
3 基于电能量数据的计量缺陷管理
电能量数据包括有功无功电能、三相电流、三相电压、负荷、电能质量、功率因素、谐波数据、失压断相、电压合格率等[1]。这些电能量数据反映了电能计量装置的运行状态。通过在上一节对计量装置缺陷的分类以及原因分析可知，电能量数据的异常可直接定位到现场设备的异常状态。
基于电能量数据的计量缺陷管理目标是依托相关信息系统，实现各专业计量缺陷的统一的集中监测、处理及统计分析，搭建合理、科学、全面、准确的缺陷闭环管理及计量资产全生命周期质量跟踪、分析体系。基于以上目标，通过建立电能量数据平台，获取计量自动化系统实时采集的数据、营销系统档案数据，整合电力营销生产系统、生产管理系统的业务处理流程，通过主站系统数据巡检、现场设备异常告警分析等方式实时发现现场电能计量装置和采集装置（终端）的异常状况，并触发异常到相关信息系统生成工单完成缺陷的及时处理、归档统计[3]。在不改变原有的信息系统内的缺陷处理工作单的模式，以及不增加班组人员工组量的情况下，实现缺陷管理统一调度管理。总体缺陷管理流程如下：
图1 缺陷管理总流程
3.1 计量缺陷的监测类别及监测内容
对计量缺陷的监测自动进行，并可满足计划管理的要求[4]。监测涉及的判别条件可根据实际运行情况设置阀值管理。以下摘录部分主要缺陷判别内容分析说明。
（1）基于计量装置回路数据的监测。用于计量装置回路监测的数据包含三相（两相）电流、电压、总、分相功率因数、总、分相功率等。
1）电压回路缺陷。表计和终端的该相电压同时小于额定值的85%，持续时间超过1小时。用于发现由高压保险烧断或二次回路故障引起的电压失压；表计和终端的该相电压同时小于额定值的50%，且表计和终端的该相电流皆为零，持续时间超过2小时，用于发现一次回路断线等故障。
2）电流回路缺陷。各相有功功率之和>110%总有功功率，I>10%In，且持续时间大于6小时（不能辨别哪相反极性），用于发现由安装或窃电等原因造成的电流极性接反；一相电流<0.05A，其余一相（或两相）电流均大于0.1In，且持续时间超过12小时，用于发现人为、设备原因引起的电流二次回路开路。
3）电流不平衡。三相电流（三相三线为两相电流）平均值大于额定电流的 20%，电流不平衡率大于上限阀值（三相三线、三相四线皆取50%）并持续一定时间（6小时）。用于发现窃电或电流二次回路接触不良等潜在隐患。
（2）基于计量装置计量误差特性数据的监测。用于计量装置误差特性数据监测的数据包含表计、交采的表码数据等。 1）电量差动报警。终端和电表的一段时间（一般取1天）之内电量进行对比，当（电表电量-终端电量）/终端电量〈-5%，持续时间超过三小时。用于发现电能表误差（负误差）增大的异常，电表误差超差、电能表电压元件故障、电流元件故障、电能表正常（终端故障）。对于是否电压元件故障系统应进行进一步分析判断。
2）电能表电压元件故障。对于表计、终端的电流电压同接入同一回路的，电能表某相电压小于额定值的85%，终端的该相电压正常；持续时间大于1小时。则为表计电压元件故障。用于发现电能表某相电压元件故障。
（3）基于计量装置参数正确性的数据监测。用于计量装置参数正确性监测的数据包含表计、交采的表码数据、费率时段数据、月冻结表码数据等。
1）冻结时间设置监测。通过冻结表码和抄读表码的比对来考察电能表冻结时间是否正确。 “冻结表码误差”根据公式|“冻结表码”-“0时表码”|计算得出；“误差限”由公式|“1时表码”-“0时表码”|/4（阀值可调，默认为4）得出。“误差是否超限”根据“冻结表码误差”和“误差限”比较得出，确定是否超差。
2）电能表费率时段设置监测。通过分析峰平谷表码的变化情况来判断电能表时段设置是否正确。如：00：00～08：00为谷时段，若这个时间段内峰和平的表码发生了变化，表码介入时间误差超过1小时可判定为时段设置“不正确”，否则为正确。
3）其他内部参数设置监测。主站收到“电能表编程时间更改”、“电表脉冲常数更改”、“最大需量清零”报警任一报警，同时在两小时内有“计量装置门打开”报警生成，以上两个条件同时满足，则触发异常。
（4）基于采集装置上线采集工况的监测。用于采集装置工况监测的数据包含上线率、完整率等数据[5]。
1）采集装置离线缺陷监测。终端前三天的完整率等于0%、当天应采点数为0且前3天终端的在线率平均值小于35%。
2）上线无表码监测。前一天平均上线率不等于0%，完整率为0%的终端。
3）上线缺数监测。对前1天在线率=100%、完整率小于100%且连续两天重复的终端产生异常处理清单。
3.2 计量缺陷监测实现方式
（1）数据实时获取。电能量数据平台获取计量自动化系统相关数据：PI数据库实时数据，oracle数据库工况数据，告警数据。根据判定规则对表计和终端进行分析，对于同一设备不同的异常判据判别记录进行合并处理。
（2）缺陷准实时监测及处理。电能量数据平台平台每日8时前，系统自动按照判据对前一日0点至当日0点的数据进行分析，自动生成监测异常清单。真正实现缺陷的准实时发现。异常生成之后，根据职责分工，进行后续的处理。监测及处理逻辑见下图：
图2 计量缺陷监测及处理逻辑图
（3）缺陷处理过程监控。通过平台自动或人工发起缺陷（针对无法通过数据异常发现的缺陷，如按键、液晶等故障，需人工发起），流转到相关系统处理。所有缺陷的处理状态可全面监控。监测界面如下：
图3 监测情况分析
3.3 缺陷统计分析
通过平台实现跨系统、多处理环节的监控，保证缺陷在处理时限内完成处理。
图4 缺陷处理进展统计
通过电能量数据平台整合专变、配变、厂站计量装置和各类采集终端的故障类别、处理方式、故障原因、责任归属等。实现缺陷的分类、统计等的统一管理。
图5 缺陷情况统计查询
首先通过变电所值班员和电力调度的信息初步判断故障发生在西干北四干线（981上，由于该进入该油田公路刚好与干线并排分布，我们可依据“交通便利优先”及“重点负荷优先”的原则，先在72#杆进行测量，在干线负荷侧发现接地信号后，可确认该干线发生故障，且故障发生在72#杆的负荷侧，然后依照步骤测量后就可确定接地故障点在42排25#杆（42-94井），与一般查找接地操作步骤相比优选法减少5个步骤，既节省了油井停电时间，又减少了人力、物力（车辆）的浪费，极大的提高了工作效率和油田原油产量。
4 新优选法在油田配电网接地故障查找中的推广及应用情况
新优选法在油田配电网接地故障点查找工作中具有易于计算、选点快捷的优点，在外线队三单元的两个班组中推广和普及新优选法，取得了一定的效果。例如：在处理2011年5月？日敖古拉油田4号线61-10井隔离开关座瓶击穿造成的单相接地故障过程中，就采取了新优选法，不到2个小时就完成了该故障查找及处理。
随后，直接到达4号线136#杆测量，发现仍有接地信号，证明故障点在后半段，继续在193#杆测量，发现接地信号消失，因此故障点确定在136#杆-193#杆之间。
在这一区间以172#杆所带分支变压器最多，本着“重要负荷优先”，优先测量了172#杆所带的井排，发现故障点是172#分支25#杆（61-10井），由于隔离开关座瓶击穿造成的单相接地故障。19时55分拉开隔离开关后，故障消失，全部查找处理过程共1小时05分。
5 结论
回顾本文，简单介绍了传统排除法，详细介绍了使用小电流接地测试仪查找接地故障的方法，对应用新优选法查找接地故障进行了进一步的阐述，通过两者比较，证实了使用新优选法是提高油田配电网单相接地故障查找效率的有效手段。
参考文献：
[1]北京市优选法应用推广小组 .优选法及应用[M].北京：北京人民出版社，1972.