基于聚类相关性分析的台区用电异常用户查找方法

现有的查窃技术手段有特定的应用场景,线损异常台区因现有查窃技术手段无法锁定用电异常用户,无法进一步降损。实践发现,单用户的用电行为与台区线损不存在直接相关性,而用电异常用户整体的用电行为却与台区线损高度相关,因此,本文利用计量自动化系统中的用电数据,采用聚类相关性分析算法找出其负荷曲线与台区损失电量曲线相关性最高的用户集合,用于锁定用电异常用户群。实验证明,该方法能准确锁定用电异常用户群,与台区全覆盖式用电检查相比,查窃效率提高数倍,且能有效锁定用电行为、用电负荷曲线特征无明显异常的用电异常用户。

电能表抄表终端RS485抄表监测分析

抄表终端与电能表通信获得电能量数据,抄表终端与计量自动化系统主站通信将电能量数据上传至计量自动系统主站。计量自动化系统主站并不与电能表直接通信而是通过抄表终端这一中间设备。抄表终端成功与电能表通信并获得电能量数据是计量自动化系统主站获得数据的前提。本文主要介绍抄表终端抄表现状,存在的问题及抄表监测分析方法及设备。

基于计量自动化系统变电站电能计量监测

电能计量是电力企业市场营销经营管理重要环节。电能计量装置的正常工作、准确计量直接关系到电费结算,具有重要意义。受各方面因素影响,计量故障或差错时有发生。计量故障及差错发生若不能及时发现、处理很容易使电能计量事件扩大,给电费结算电量退补带来困难。甚至部分故障若得不到及时处理可能引起人身及设备事故,危及电网的安全运行。当前对电能计量的可靠性、准确性要求进一步提高,因此对计量故障及差错的快速发现及处理具有实际的意义。基于计量自动化系统变电站电能计量监测及时发现变电站计量装置故障及差错。