殷鑫，陸以彪，宮游，韓東，孫洋，劉惠穎，梁言賀

（黑龍江省電力科學(xué)研究院，哈爾濱150000）

0 引 言

計(jì)量設(shè)備在低溫環(huán)境下是否運(yùn)行可靠、準(zhǔn)確、穩(wěn)定，是電力企業(yè)、用戶及行業(yè)專家所關(guān)注問題，特別是近年來智能電能表的大范圍應(yīng)用［1-2］。智能電能表由大量電子元器件構(gòu)成，電子元器件的性能直接影響智能電能表的計(jì)量準(zhǔn)確性，而電子元器件受溫度的影響程度較高［3-4］。本文重點(diǎn)研究低溫環(huán)境對(duì)智能電能表計(jì)量性能的影響。基于智能電能表低溫環(huán)境試驗(yàn)基地的智能電能表運(yùn)行在線檢測系統(tǒng)的實(shí)際運(yùn)行數(shù)據(jù)，研究不同負(fù)荷下智能電能表計(jì)量性能受溫度影響程度，分析其變化規(guī)律。

1 試驗(yàn)系統(tǒng)

智能電能表低溫環(huán)境試驗(yàn)基地建立于黑龍江省漠河縣，漠河縣隸屬于黑龍江省大興安嶺地區(qū)，位于大興安嶺北麓、黑龍江上游南岸，是我國版圖的最北端。漠河是中國緯度最高的地方，是中國氣溫最低的地區(qū)，冬季氣溫最低可達(dá)-50℃以下。在漠河構(gòu)建低溫實(shí)際運(yùn)行狀態(tài)下的智能電能表試驗(yàn)場地，建立低溫環(huán)境下智能電能表運(yùn)行在線檢測系統(tǒng)，所獲得數(shù)據(jù)具有很強(qiáng)的參考意義。

低溫環(huán)境下智能電能表運(yùn)行在線檢測系統(tǒng)主要包括近、遠(yuǎn)程檢測系統(tǒng)，負(fù)荷控制系統(tǒng)，保護(hù)系統(tǒng)以及環(huán)境監(jiān)測系統(tǒng)，該系統(tǒng)通過網(wǎng)絡(luò)繼電器進(jìn)行本地控制和遠(yuǎn)方控制，得出的誤差數(shù)據(jù)保存在服務(wù)器中，通過網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)遠(yuǎn)方在線檢測，其原理如圖1所示。

掛表單元、環(huán)境監(jiān)測系統(tǒng)和網(wǎng)絡(luò)攝像機(jī)暴露于室外環(huán)境中，智能電能表校驗(yàn)裝置、網(wǎng)絡(luò)繼電器、以太網(wǎng)交換機(jī)放置在室內(nèi)，每套智能電能表校驗(yàn)裝置包含計(jì)算機(jī)、信號(hào)源、程控功率源、標(biāo)準(zhǔn)電能表和誤差處理器等單元，通過計(jì)算機(jī)控制信號(hào)源，信號(hào)源再把電壓、電流信號(hào)送至功率源，功率源提供被試表、標(biāo)準(zhǔn)電能表所需的電壓和電流，標(biāo)準(zhǔn)電能表把實(shí)際的電能轉(zhuǎn)化為高頻信號(hào)輸出至誤差系統(tǒng)，

圖1 低溫環(huán)境下智能電能表在線檢測系統(tǒng)Fig.1 On-line detection system of smartmeter with low temperature

誤差處理器接受高頻脈沖信號(hào)，并與理論脈沖數(shù)比較得出電能誤差，電能誤差數(shù)據(jù)在本地得出，并保存在服務(wù)器中，也可以通過網(wǎng)絡(luò)遠(yuǎn)程讀取。

2 試驗(yàn)數(shù)據(jù)分析

被試樣品選擇6個(gè)不同廠家生產(chǎn)的6批次72只相同參數(shù)單相智能電能表，具體參數(shù)如表1所示。

將6組被試智能電能表同時(shí)暴露于環(huán)境中，通過負(fù)荷控制系統(tǒng)輸出1 A、2 A、3 A、5 A、10 A、20 A、30 A以及50 A等比較有代表性的負(fù)荷，每種負(fù)荷狀態(tài)持續(xù)1 h，每只智能電能表記錄不少于6組誤差數(shù)據(jù)及此狀態(tài)下的環(huán)境溫度，在剔除異常值后，取誤差數(shù)據(jù)的平均值作為結(jié)果保存。從而得到-40℃～30℃環(huán)境下電能表在不同負(fù)荷下的運(yùn)行狀態(tài)，對(duì)其誤差值進(jìn)行整理，分析溫度對(duì)不同負(fù)荷下的智能電能表誤差的影響。

表1 被試樣品參數(shù)表Tab.1 Sample parameters

不同負(fù)荷下智能電能表誤差隨溫度變化曲線如圖2所示。由曲線圖中可以明顯的看出，6批次不同廠家生產(chǎn)的智能電能表在溫度的影響下有趨同的變化趨勢。具體表現(xiàn)為，隨著溫度的降低，在負(fù)荷電流不變的情況下，不同廠家生產(chǎn)的智能電能表誤差向負(fù)方向進(jìn)行漂移，但是，不同廠家生產(chǎn)的智能電能表誤差隨溫度變化的趨勢有一定差異，如A廠家生產(chǎn)的智能電能表在不同負(fù)荷下，誤差隨溫度變化的趨勢基本相同；C、D、E廠家生產(chǎn)的智能電能表在大負(fù)荷（一般大于等于20 A）下受溫度影響的程度明顯小于小負(fù)荷（一般小于20 A）；而B、F廠家生產(chǎn)的智能電能表在50 A大負(fù)荷下受溫度影響程度較小。

圖2 智能電能表不同負(fù)荷下誤差隨溫度變化曲線Fig.2 Curves of the smartmeter with the change of temperature at different loads

在0℃～30℃溫度區(qū)間，智能電能表誤差隨溫度變化程度明顯低于-40℃～0℃溫度區(qū)間，由于目前單相智能電能表的電流采樣主要靠錳銅電阻實(shí)現(xiàn)，而錳銅電阻的使用溫度范圍一般為0℃以上，所以低溫對(duì)智能電能表的誤差影響程度更高；電能表工作在大負(fù)荷電流下時(shí)，由于表內(nèi)元器件發(fā)熱量隨之增大，智能電能表內(nèi)溫度高于實(shí)際環(huán)境溫度，使智能電能表在大負(fù)荷下受環(huán)境溫度影響程度降低，但由于不同廠家使用元器件不同，發(fā)熱量也不相同，造成部分廠家生產(chǎn)的智能電能表在大負(fù)荷下受低溫影響的趨勢不同。

3 智能電能表誤差模型的建立

本文用多項(xiàng)式回歸方法得到智能電能表在不同負(fù)荷下誤差隨溫度變化的數(shù)學(xué)模型。多項(xiàng)式回歸是一種重要的曲線擬合模型，可以通過增加自變量的高次項(xiàng)對(duì)實(shí)測數(shù)值進(jìn)行擬合，直到得到滿意的模型為止［5］。多項(xiàng)式回歸模型一般先將試驗(yàn)數(shù)據(jù)繪制成散點(diǎn)圖，根據(jù)其所呈現(xiàn)的大致形狀，以多項(xiàng)式（1）的形式表達(dá)其規(guī)律性。

式中T為自變量，為環(huán)境溫度；E（T）為因變量，為智能電能表誤差；a0，a1，a2，…，an為目標(biāo)多項(xiàng)式的偏回歸系數(shù)。

將被試智能電能表不同負(fù)荷下記錄的誤差及溫度數(shù)據(jù)錄入編制好的Matlab程序，建立高次多項(xiàng)式回歸模型對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行擬合，經(jīng)過多次擬合后，發(fā)現(xiàn)3次多項(xiàng)式可以對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行很好擬合，收斂性較高，以5 A負(fù)荷下不同廠家生產(chǎn)的智能電能表誤差隨溫度變化模型為例，擬合效果如圖3所示。

圖3 5 A負(fù)荷下不同廠家智能電能表誤差的多項(xiàng)式回歸模型Fig.3 Polynomial regression model of smartmeters in differentmanufacturers at load of 5A

溫度對(duì)智能電能表誤差變化的影響程度由相關(guān)系數(shù) R（R∈［0，1］）進(jìn)行標(biāo)示，相關(guān)系數(shù)作為綜合度量回歸模型對(duì)試驗(yàn)數(shù)據(jù)擬合優(yōu)度的度量指標(biāo)，相關(guān)系數(shù)越高，自變量對(duì)因變量的解釋程度越高，因變量受自變量影響程度越高，智能電能表不同負(fù)荷下溫度對(duì)智能電能表誤差的相關(guān)系數(shù)如表2所示。

表2 不同負(fù)荷下溫度對(duì)智能電能表誤差的相關(guān)系數(shù)Tab.2 Correlation coefficient of the error of the smart meter under different temperature loads

由表中可明顯看出，在智能電能表負(fù)荷小于20 A時(shí)，6批次智能電能表誤差隨溫度變化的相關(guān)系數(shù)均大于0.86，說明在此負(fù)荷范圍內(nèi)，溫度對(duì)智能電能表誤差的影響程度非常高；隨著負(fù)荷電流的增大，誤差隨溫度變化的相關(guān)系數(shù)略有降低，可能造成的原因是隨著負(fù)荷電流的增大，表內(nèi)的發(fā)熱量也相應(yīng)增大，實(shí)際表內(nèi)溫度高于環(huán)境溫度，造成誤差隨溫度變化的相關(guān)性的降低。B廠家生產(chǎn)的智能電能表在30 A及以上、F廠家在50 A及以上的大負(fù)荷下的相關(guān)系數(shù)下降較為明顯，可能的原因是廠家選用的元器件在大負(fù)荷下的發(fā)熱量較大，造成表內(nèi)溫度高于環(huán)境溫度，使智能電能表受環(huán)境溫度影響較小。

4 結(jié)束語

（1）高緯度寒地低溫環(huán)境對(duì)智能電能表誤差影響程度很高；

（2）不同負(fù)荷下溫度對(duì)智能電能表誤差的影響基本趨勢一致，但由于發(fā)熱量的不同，大負(fù)荷時(shí)溫度對(duì)智能電能表誤差影響程度有所降低；

（3）建立了智能電能表誤差隨溫度變化的數(shù)學(xué)模型，為智能電能表失效機(jī)理研究提供了理論依據(jù)。