羡慧竹 李季巍 潘全成 宋玮琼 赵 成
（国网北京市电力公司）
0 引言
低压台区户变关系的准确识别对于台区精益化管理十分重要，实际工作中台区线路改造后，营销系统中的档案信息没有及时订正；电力线路图纸存档年代久远造成用户所属馈线混淆；埋地电缆走向由于城市规划在探测时非常困难；现有保留客户计量装置的资料、接户线的路径等不全面的现象时常发生。近年来，随着城市化发展，居民小区不断增加，用电负荷加大，一些低压户违约用电，私自搭接线路，造成用户电能表台区归属不清，不仅影响台区线损指标，甚至引发客户间的计量、债权纠纷，影响供电企业形象的事情时有发生，加重了供电企业的经营风险，同时对供电企业的效益也造成一定程度的影响。
传统的台区识别方法大多是通过基于电力线载波通信的台区识别仪等设备，人工现场进行逐一识别，费时费力还无法发现台区用户遗漏的情况。对于非电力线载波通信的自动抄表系统，电力线与通信信道分离，因此不能在未安装脉冲信号接收器的情况下通过传统的台区识别仪方式查询节点信息来确定台区归属。因此台区识别仪的实用性和便捷性均不理想。
为解决上述问题，北京电力公司开展相关技术研究，实现了基于高速电力线载波通信信噪比和过零点联合的无扰台区识别算法，在不增加外部设备的情况下，实现台区归属关系的快速、准确识别。该技术方案自2018年在北京地区进行推广应用，截至2020年10月底，已覆盖32000个台区，300万低压用户，平均采集成功率99.75%，平均台区识别成功率99.4%。
1 台区识别技术研究与应用现状
1.1 台区识别技术基本原理
现有台区识别技术方案是在不增加外部设备的情况下，借助高速载波技术特点和电网信号特性，在高速载波互联互通协议构建的用电信息采集系统本地通信网络基础上，通过电表节点获取电力网络自身信号特征，感知周边邻居网络信号差异，进行综合统计和运算分析，实现低压台区电能表户变关系自动、精准识别。
1.2 实现机制
HPLC信号在多个台区间存在串扰的原因主要有两个，一是共零线导致，二是空间耦合。邻居网络串扰信号强度通常要比本网络弱，利用这一特性，可以优先进行台区归属识别，即为SNR方式的无扰识别。
基于不同变压器下用电负载不同而导致工频零点变化趋势不同，同一物理台区变化趋势相近的特性，也可以进行台区识别，即为NTB方式的无扰识别。
将SNR和NTB两种识别方式融合来进行台区归属的判断，兼顾识别效率和识别准确性。
在完成HPLC网络的组网优化后，主节点周期性下发过零NTB信息。节点在入网后的运行过程中也在持续收集周围台区的SNR和NTB数据，不断进行相似度计算，修正识别结果。
如图1所示，识别阶段流程如下：
图1 识别阶段流程图
STA节点在入网后持续收集各个网络SNR数据，为了防止SNR数据抖动进行滑窗处理，累计统计多个窗口的数据，到期后综合每个网络的SNR值和NTB数据，进行相似度分析，判断相似度最高的为真实所属台区，STA从当前网络离线，向真正归属台区申请加入。集中器定期发送命令向CCO收集台区识别结果，并上报采集主站。
1.3 存在问题
基于上述SNR＋NTB结合的技术方案，可以实现在大部分台区线路环境下户变关系的准确识别，整体识别成功率较高，但仍存在部分台区识别结果存在较大偏差，影响采集、购电等业务的情况。经分析，一部分是台区NTB数据受台区负荷和大噪声影响，导致识别算法准确性出现错误，进而影响识别结果正确性。另一部分是受台区共零等因素影响，整体识别结果出现频繁跳变，影响识别结果稳定性。本文针对上述两方面的问题，分别从NTB识别算法数据处理方案优化和识别流程优化两方面给出解决方案。
2 台区识别技术优化方案
2.1 NTB识别算法数据处理方案优化
以工频过零周期为特征的无扰识别算法是基于不同变压器下用电负载不同而导致工频零点变化趋势不同，同一物理台区变化趋势相近的特性，HPLC载波STA站点收集各台区工频周期抖动偏差值与自身采集的工频周期抖动偏差值进行相似度计算，评估出归属台区，如图2所示。
图2 工频周期抖动相关曲线
理论上，同台区STA与CCO间，NTB信息存在较高的拟合度，但在实际的台区中，会由于一些原因，导致部分NTB采集数据出现较大失真，代入拟合度算式中会使计算结果出现偏差。
其中最主要的原因是台区短时负荷波动、噪声干扰造成NTB数据出现大抖动偏差。为了甄别这种大抖动偏差，引入工频周期特征扰动幅值J（单位：320ns）：
T为CCO或STA的工频周期偏差序列数值，n为工频周期偏差序列个数，若某节点连续一段时间Q内接受的总数据包数为P，工频周期扰动幅值门限为D，则超过扰动幅值门限的包数占比R为：
实际应用中，Q值取10min，D值取100，R值取80%。即R≥80%，则认为节点在该段时间内NTB值存在大扰动，需要对该段时间数据进行过滤处理。
如果该时间段内，仅STA存在大扰动，CCO无大扰动，则表示此扰动来自局部STA节点，则此段NTB数据无效，需做丢弃处理。
如果该时间段内，某台区CCO出现大扰动，且根据STA与CCO的历史数据看，此大噪声导致相似度大幅度降低，则此段NTB数据无效，需做丢弃处理。
表1、表2为北京通州地区某台区实采CCO和STA的部分原始NTB数据，采集10轮，每轮采集17个过零NTB值。
表1 CCO采集的过零NTB数据
表2 STA采集的过零NTB数据
按照每5轮进行一次工频周期特征扰动幅值评 估，分析结果见表3、表4。CCO在采集时段内无大扰动影响。STA在第1～5轮的采集周期内，有4轮的工频周期特征扰动幅值J超过门限，R≥80%，故将该期间内数据做剔除处理。
表3 CCO工频周期特征扰动幅值分析
表4 STA工频周期特征扰动幅值分析
基于该台区数据，在对工频周期大扰动数据进行过滤前，计算的STA与CCO的相似度值为：
在对STA进行大扰动偏差滤除后，计算的STA与CCO的相似度值为：
实际应用中，还发现两个因素可能导致NTB采集数据出现失真或异常，需对NTB采集数据进行处理。
1）电网系统内用户侧容性或感性负载出现较大波动引起工频短时畸变，导致STA侧和CCO侧的过零NTB周期偏差了1个周期，影响相似度计算准确性，此时需对数据组进行整体偏移，保证数据起始时刻在同一个周期内。
2）由于HPLC芯片硬件设计缺陷或通信网络传输异常，导致STA侧和CCO侧的过零NTB数据存在丢失过零现象，对于连续两个周期偏差大于40ms的数据判定为丢失过零，需进行剔除处理。
2.2 识别流程优化方案
原有台区识别方案中，为避免STA节点运行过程中频繁更换网络，引入网络锁定机制，CCO完成一轮搜表后发送锁定命令，STA接收到CCO的搜表锁定命令进入锁定阶段，在锁定阶段的处理机制与识别阶段相同，仅是数据统计时间进行延长，累计统计N个窗口的数据后进行一次台区评估。如图3所示，STA共存在初始化、未入网、已入网和网络锁定四种状态。
图3 状态切换示意图
1）初始化：STA上电后处于初始化阶段，在初始化阶段主要进行信噪比数据的统计，评选出归属的台区，进入“未入网”状态。
2）未入网：进入“未入网”状态后，向已选择的CCO网络发起关联请求，STA通过CCO的入网认证后，进入“已入网”状态。
3）已入网：进入“已入网”状态后，在运行过程中会持续统计信噪比数据，若STA评估过程中发现真实属于台区有变化，则从当前网络离线，进入“未入网”状态。若STA在当前网络接收到CCO的网络锁定命令，则进入“网络锁定”状态。
4）网络锁定：进入“网络锁定”状态后，STA会进行长期的数据统计，长期统计结果发现真正所属台区发生变化，则从当前网络离线，进入“未入网”状态。
网络锁定机制具体描述如图4所示。
图4 网络锁定机制示意图
1）集中器下发“启动搜表“命令，通知CCO启动搜表。
2）CCO广播通知全网“开始搜表”。
a）单相表或者三相表载波模块，不需要搜表；
b）Ⅱ采收到“启动搜表“命令，开始搜表流程。
3）CCO根据网络拓扑信息，单播向各个没有查到搜表结果的Ⅱ采和STA的发送“查询搜表结果”报文。
4）Ⅱ采或STA收到CCO“查询搜表结果”命令时，上报搜表结果。若之前未收到“开始搜表”消息，立即开始搜表。STA收到命令直接回复表地址。
5）CCO收到Ⅱ采或STA的搜表结果，若状态为搜表完成，向Ⅱ采或STA发送“锁定“命令。Ⅱ采或STA收到“锁定”命令后，锁定网络成功后，回复“确认”报文。
6）CCO收到针对“锁定”报文的“确认”报文时，将对应Ⅱ采或STA的搜表结果上报到集中器。
7）搜表结束，分以下两类情况：
a）搜表时间超过集中器通知的时间，结束搜表；
b）集中器下发“结束搜表”的命令。
8）集中器根据搜表结果，和CCO同步表档案。
在原有识别流程中，允许STA在一段时间统计后，发现归属台区发生变化时从当前网络离线，经分析，现场部分共零或噪声干扰严重台区，SNR值受线路环境影响波动明显，造成识别结果跳变，进而影响抄表、购电等营销业务开展，造成一定的服务风险。为此，针对识别流程中状态切换和锁定机制进行分析研究，提出相关流程优化方案，即调整STA锁定阶段自主离网条件，增加集中器锁定解锁命令，形成集中器侧主导的每日定时解锁和节点切换模式，减少因节点跳变导致的营销业务中断。
优化后的台区识别方案中，STA接收到CCO的搜表锁定命令后，进入锁定阶段，在锁定阶段站点仅持续计算与周围各网络的相似度，不主动进行网络切换。数据统计机制与识别阶段相同，仅是SNR数据统计时间进行延长，累计统计N个窗口的数据进行一次台区评估。如图5所示，STA共存在初始化、未入网、已入网和网络锁定四种状态。
图5 优化后状态切换示意图
1）初始化：STA上电后处于初始化阶段，在初始化阶段主要进行信噪比数据的统计，评选出属于优化后的台区，进入“未入网”状态。
2）未入网：进入“未入网”状态后，向已选择的CCO网络发起关联请求，STA通过CCO的入网认证后，进入“已入网”状态。
3）已入网：进入“已入网”状态后，在运行过程中会持续计算与周围网络的相似度，若STA评估过程中发现真实属于台区有变化，则从当前网络离线，进入“未入网”状态。若STA在当前网络接收到CCO的网络锁定命令，则进入“网络锁定”状态。
4）网络锁定：进入“网络锁定”状态后，STA会进行长期的数据统计，将统计结果记录在本地。收到加入CCO的解锁命令后，STA进入“已入网”状态，可根据评估结果切换网络。若站点因为通信原因，长时间无法加入锁定网络（3h），允许自动解锁离网，选择相似度最高的网络加入。
网络锁定机制的调整如图6所示。
图6 优化后网络锁定机制示意图
1）每日搜表30min前，集中器下发“设置从节点解锁”命令，触发CCO通知STA解除网络锁定，CCO接收到从节点解锁命令后在5min内广播5轮。STA解除锁定后，自动向相似度最高的网络申请加入。
2）30min后，集中器下发“启动搜表”命令，通知CCO启动搜表。
3）CCO广播通知全网“开始搜表”。
a）单相表或者三相表载波模块，不需要搜表；
b）Ⅱ采收到“启动搜表“命令，开始搜表流程。
4）CCO根据网络拓扑信息，单播向各个没有查到搜表结果的Ⅱ采和STA的发送“查询搜表结果”报文。
5）Ⅱ采或STA收到CCO“查询搜表结果”命令时，上报搜表结果。若之前未收到“开始搜表”消息，立即开始搜表。STA收到命令直接回复表地址。
6）CCO收到Ⅱ采或STA的搜表结果，若状态为搜表完成，无需集中器发送“锁定”命令，CCO直接向Ⅱ采或STA发送“锁定”命令。Ⅱ采或STA收到“锁定”命令后，锁定网络成功后，回复“确认”报文。
7）CCO收到针对“锁定”报文的“确认”报文时，将对应Ⅱ采或STA的搜表结果上报到集中器。
8）搜表结束，分以下两类情况：
a）搜表时间超过集中器通知的时间，结束搜表；
b）集中器下发“结束搜表”的命令。
9）集中器根据搜表结果，和CCO同步表档案。
通过上述方案对识别流程进行优化后，识别结果稳定性得到明显提升。识别档案每日更新至采集主站系统，系统将新识别结果与现有档案进行比对，形成差异档案同步至营销系统后，系统可自动调整、更新台区档案，避免传统因人工调整不及时、不准确影响营销业务的情况，进一步提升了台区管理的自动化、精益化水平。
3 优化方案效果验证
确定上述台区识别优化方案后，选取运行过程中存在典型问题的台区分别进行验证。在通州地区某台区进行实测，存在大扰动影响NTB采集数据情况，通过计算工频周期特征扰动幅值对NTB数据进行处理，大幅度提升相似度判断的准确性，台区识别准确率由89.1%提升至97.9%。在密云一部分台区进行实测，存在负荷扰动造成工频短时畸变和NTB数据丢失情况，通过对数据组进行偏移计算和处理，相似度数据波动明显减小，台区识别准确率由90.3%提升至99.6%。
表5 应用成效统计表
通过对运行集中器、通信单元和相关信息系统进行升级优化，实现上文所述台区识别流程优化方案，强串扰台区的识别稳定性有显着提升，高频跳变节点的日数据抄读成功率由47.6%提升至99.4%。
4 结束语
综上所述，文中提出的基于NTB识别算法数据处理和识别流程的优化方案对台区局部存在时变大扰动和跳变明显的台区场景的识别准确率会有较大提升，具有较好应用价值。
