摘要：本文提出了一种基于电网运行特征的防窃电监测算法，并根据一些相应的准则与经验值，提出了判断窃电行为的判据，最后对IEEE算例系统进行分析，验证该方法的准确性和正确性。
关键词：配电网；防窃电；状态估计；不良数据
引言
本文提出的监测方法基于文献[1]的防窃电检测结构设计方案。
一、判定窃电办法
在本文中，通过对节点有功功率的比较来进行防窃电监测，即将实际量测到的节点有功功率量与通过去除不良数据后的状态估计计算得到的节点有功功率量作比较。由测量装置获得大量的量测量，通过状态估计求解并修正网络的状态量，估算正确的节点有功功率量，即可得到在窃电前后各个量测点有功功率的变化情况，继而根据窃电指标判断可疑配变点是否存在窃电嫌疑。
此种方法主要针对历史同期电量减少幅度较大的大用户或者是一些可以详知用户历史电量数据的用户。
电力系统中测量系统的标准误差a大约为正常测量范围的0.5%~2%，因此误差大于3a的测量值就可称为不良数据，因为通过良好的校对后，量测系统的误差的分布具有正态分布的性质，但在使用中由于未达到这个标准，所以通常把误差达到9a以上的数据作为不良数据。根据对配电网中的测量装置的量测误差以及防窃电经验值的适当处理，选定在数据误差大于9a的上限，即可设定量测量的误差大于20%时，可初步估计此量测点具有窃电嫌疑。
由计量装置误差与准确度以及相关经验值的反复比较，提出了合理的约束条件来确定这个偏差的界限：
1.由可疑数据的辨识可得到有功功率的不良数据估计值，设为 ，则量测点的 值越大，此点越有窃电嫌疑；
2.根据可疑数据集里各数据的属性，即此量测量是有功功率、无功功率还是电压值，来确定其是否是因窃电而产生的不良数据，即在判断是否存在窃电行为时，如可疑数据是有功功率量，则有窃电嫌疑，并对其进行进一步的判断，否则就可以将量测量从可疑数据集中取出，使得有窃电嫌疑的不良数据点的范围缩小，这更易于准确的确定窃电点；
3. 值最大的点即为窃电点，并得到窃电负荷；
二、仿真分析
本文的算法开发在Visual Studio 2008 平台上，采用C++语言的Boost标准库完成。
1.IEEE-14节点网络结构与参数
配电网IEEE-14节点的网络拓扑结构包括三条馈线段，配网运行时一般都是开环运行。
本文将三相的总负荷三等份，每一相的线路参数也取三等分后的数值。
其中，系统基准容量为100MVA，基准电压为23kV，整个网络总负荷为28.7+j7.75MVA，该配电网参数中，支路的阻抗参数为标幺值。
2.仿真分析
基于网络特征分析的防窃电技术的计算步骤如下：
步骤一：根据配电网IEEE-14节点的线路参数与节点功率值，通过潮流计算得到电网的功率与电压分布，根据量测仪器的误差以及潮流值按照标准正态分布得到量测真值[3]。
步骤二：进行状态估计计算[3]，其中的权重R值主要根据仪器误差（电表方差）来选取，取电压表方差 =1，有功功率电表方差 =4/3，无功功率电表方差 =4/3。
步骤三：进行可疑数据的检测与不良数据的辨识[4][5]。由于窃电行为的发生，会直接影响有功功率的变化，不考虑无功功率与电压值的变化，所以实验中在设置不良数据时，都主要在支路或节点的有功功率量测量进行设置。
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步骤四：得到所有不良数据的估计值，并进行状态量修正，以得到量测量估计值。通过相应判据判断窃电点的位置与窃电负荷大小。
在选择量测值时，选取所有的节点的有功功率与若干的无功功率、电压值作为量测值，且考虑到强相关与系统的可观测性，进行状态估计的量测量需要包括：所有支路有功功率的量测值，并且在每次试验中都设有不是窃电量的不良数据作为干扰。本文算例中，总量测量为42，其中包括有功量测点27。
3.窃电情况分析
假设12节点为窃电点，节点3、4、7为由测量装置误差等产生的不良数据量。在测点P12设置1.5MW的不良数据，在节点3、4、7分别设置0.75MVar、0.32MW、3kV的不良数据，可通过状态估计、不良数据的检测与辨识得到可疑数据集的相关参数如下（单位为有名值）：
测点号3，测点类型Q3，潮流值0.9，量测真值1.02，量测估计值1.285，不良数据设置值0.75，不良数据估计值0.891；
测点号3，测点类型Q0，3，潮流值3.5，量测真值3.53，量测估计值3.312，不良数据设置值0，不良数据估计值0.092；
测点号4，测点类型P4，潮流值2.0，量测真值1.96，量测估计值2.137，不良数据设置值0.32，不良数据估计值0.302；
测点号4，测点类型P1，4，潮流值3.5，量测真值3.51，量测估计值3.465，不良数据设置值0，不良数据估计值0.023；
测点号7，测点类型V7（p.u.），潮流值0.991965，量测真值0.991195，量测估计值0.990198，不良数据设置值0.130434，不良数据估计值0.132774；
测点号12，测点类型P12，潮流值1.0，量测真值1.01，量测估计值1.309，不良数据设置值1.5，不良数据估计值1.57；
测点号12，测点类型P3，12，潮流值3.1，量测真值3.15，量测估计值2.049，不良数据设置值0，不良数据估计值0.063；
其中，量测真值由潮流值经过标准正态分布处理得到，是用于状态估计计算；量测估计值是利用确定为不良数据的估计值 进行状态量修正后得到；对于窃电点，不良数据估计值即是由文献[1]提出的最小二乘法的方法得到的窃电负荷值。
首先根据可疑数据集的测点类型，排除无功功率量测值与电压量测值，即将Q3、Q0，3、V7排除掉，再将剩余不良数据估计值从大到小排列，根据 ，可得窃电点为节点12。对其进行验证，即P4的不良数据估计值/量测估计值=0.302/2.137=14%，P12的不良数据估计值/量测估计值=1.57/1.309=120%，验证此方法正确，且窃电负荷可估计为1.57MW。
三、结语
窃电判定指标 并不是一个精确的判定公式，其由计量装置误差与准确度以及相关防窃电经验值的比较得出，可初步判断存在可疑的窃电点，且此时可得到可疑窃电点的窃电负荷大小，最终通过一段时间内的可疑窃电点的有功功率的变化确定窃电点的位置。由于窃电会使得量测点的节点有功功率有较大变化，故依据以上的判定指标来分析是否存在潜在的窃电点。但由于本文提出的是针对单电窃电网络，而实际上更多出现的是多点窃电网络，故基于电网运行特征的防窃电监测技术仍然需要优化。
参考文献：
[1]姜海欧 高伟.网络特征分析防窃电监测结构设计[J].经营管理者，2013.12上
[2]马志强.关于电力系统状态估计中的检测和识别[J].广东省电力工业局，1979：24-29.
[3]于尔铿.电力系统状态估计[M].水利电力出版社，1985
[4]马志强.系统的可观测性与不良数据的再估计识别[J].电网技术，1979（2）：66-79.
[5]李希武.关于电力系统状态估计中不良数据的估计识别方法[J].自动化学报，1981（4）：294-303.
论文作者:姜海欧,王丽超,张欣
论文发表刊物:《电力设备》2017年第19期
论文发表时间:2017/11/22
标签：估计值论文; 数据论文; 窃电论文; 不良论文; 量测论文; 功率论文; 节点论文; 《电力设备》2017年第19期论文;