Page 49 - 电力与能源2023年第六期
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第 44 卷 第 6 期                          电力与能源
                   2023 年 12 月                                                                          595

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                 基于改进 K‒Means++聚类分析的邻户表计错接辨


                                                        识方法



                                                颜昕昱,周           毅,方      媛

                                          (国网上海市电力公司市北供电公司,上海 200072)

                    摘   要:邻户间表计错接影响电能计量的准确性,致使电费结算异常。人工排查方式效率低、难度大,基于用
                    户电量数据 ,通过改进 K 均值聚类分析提出了一种单相表计邻户错接线辨识方法。首先,从 SG186 系统与
                    采集系统中提取用户换表信息与日用电量数据;其次,通过均值、标准差、峭度 3 个统计量刻画用户换表前后
                    的日用电量数据段曲线特征,并在多维空间内标定出每段数据的特征点;最后,对客户换表前后用电数据段的
                    特征点进行 K‒means++聚类分析以错接辨识邻户表计错接情况。实际案例应用分析验证了所提方法的有
                    效性,辨识结果可作为错接判别的有效依据。
                    关键词:电能计量;表计错接;K‒means++聚类
                    作者简介:颜昕昱(1995—),男,硕士,助理工程师,从事电能计量工作。
                    中图分类号:TM933.4    文献标志码:A    文章编号:2095-1256(2023)06-0595-07
                              Neighbor Meter Misconnection Identification Method Based on

                                         Improved K-Means++ Clustering Analysis


                                             YAN Xinyu,ZHOU Yi,FANG Yuan


                                (State Grid Shibei Power Supply Company,SMEPC,Shanghai 200072,China)




                    Abstract:The misconnection of meters between neighbors affects the accuracy of power metering, resulting in
                    abnormal settlement of electricity charges. The manual checking method is inefficient and difficult. Based on the
                    consumers' electricity data, a method for identifying the wrong connection of neighbors with single-phase meter is
                    proposed through the improved K-means cluster analysis. Firstly, the data of customers’meter change and daily

                    electricity  consumption  are  extracted  from  SG186  system  and  collection  system.  Secondly,  the  curve
                    characteristics of the daily electricity consumption data segment before and after the customer meter change are
                    described  by  means  of  the  mean,  standard  deviation  and  kurtosis  statistics,  and  the  feature  points  of  each  data
                    segment are calibrated in the multidimensional space. Finally, K-Means ++ cluster analysis is carried out on the
                    characteristic  points  of  the  power  consumption  data  segment  before  and  after  the  customer  meter  changes  to
                    identify the misconnection. The effectiveness of the proposed method is verified by practical case analysis, and the
                    identification results can be used as an effective basis for misconnection discrimination.


                    Key words:power metering,abnormal connection analysis,K-means ++ clustering

                    电能计量作为电力企业向用户收取电费的关                          现象对于供电企业而言,会导致台区线损数据异
                键 依 据 ,贯 穿 于 电 力 的 生 产 、传 输 、使 用 全 过             常,影响供电公司的线损指标;对于电力用户而
                程 [1-2] 。邻户间表计错接将直接影响电能计量的                       言,会导致电费结算异常,引起用户强烈不满,损

                准确性与可靠性。                                         害公司形象     [3-5] 。此外,表计错接还可能会使设备
                    在国网上海市电力公司市北供电公司(以下                          带电、引发火灾,埋下严重安全隐患,危害用户与
                简称市北供电公司)服务区域范围内,装接班平均                           装接人员的人身安全。故表计错接问题亟待及时
                每 年 调 表 数 量 达 30~40 万 户 ,面 对 庞 大 的 工 作           发现并予以解决。
                量,表计错接现象不易察觉,却又不可避免。错接                               当前,相邻用户表计错接现象的发现主要通过
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