CN103140740B - 电力配送网络中的损耗或故障的检测 - Google Patents

Abstract

本发明提出一种用于检测网状电力配送网络中的损耗或故障的方法。所述方法包括：接收关联于电力配送网络内一个或更多供应点的平均测量电压值和平均测量电流值的步骤；以及接收关联于电力配送网络内多个消费点的平均测量电压值和平均测量电流值的步骤。此外，该方法包括：基于接收的平均测量电压值和平均测量电流值计算第一电导参数的步骤；以及接收关联于电力配送网络内供应点的进一步平均测量电压值和平均测量电流值的步骤。该方法还包括步骤：接收关联于电力配送网络内消费点的进一步测量平均电压值和平均电流值，以及使用计算的电导参数对进一步接收的平均测量电压值和平均测量电流进行分析，以便关于给定的消费点或供应点检测测量的电流值与计算的电流值的任何偏离。

Description

电力配送网络中的损耗或故障的检测

技术领域

本发明涉及电力测量的领域。

背景技术

电能的非技术损耗的检测对于任何电力工业都是个问题。如果电能由于欺诈行为而被损耗，例如经由使用旁路掉各自电表的到网络的连接，则对于工业来说，分析盗窃的位置以及时间/持续时间以及盗窃的价值非常困难。

尽管意识增长，但仍存在其中所提供能量的多于10%由于盗窃或在无授权情况下被消费的市场，由此导致对收入的重大威胁。

甚至在例如由智能表测量的精确值可用的情况下，也还不可能精确检测电量盗窃的位置、时间和数量。

仍然进一步地，难以在电量盗窃被检测到之后提供其法律证据。

另外，损耗也可以是对不同电力配送网络中的故障的指示，例如芯片级、装置级、诸如车内的隔离网络、工厂或家庭内的客户网络或任意其它合适的配送网络。

存在基于数据挖掘和神经网络的解决方案。然而，已知方法中没有任一个精确到足以提供对电能盗窃的位置、时间和数量的精确指示。这些方法中的多数是基于与历史数据和负载概况或其它进行比较。这些方法通常仅能够提供对存在欺诈行为的指示，然而其不提供对盗窃事件和数量的指示。

此外，旨在其自身检测对电表的直接操作的智能表中存在解决方案。然而，所述智能表不能检测其旁路。

另外，可以将由位于递送点即特定馈送内的一组电表进行的测量与来自所供应客户的电表的组合读数进行比较。然而，由于配送网络及其部分中的负载可变，所以电能盗窃的精确位置或数量都不能被确定。

即使想要合并不同解决方案中的两个或更多，但由此产生的解决方案未能提供对盗窃的位置、时间和数量的精确指示。

发明内容

因此，本发明的一个实施例的目的是提供一种方法，所述方法允许提供对电力配送网络中的损耗的精确检测。

问题经由一种用于检测电力配送网络中的损耗或故障的方法来解决。在第一步骤中，接收关联于电力配送网络内一个或更多供应点的平均测量电压值和平均测量电流值。在另一步骤中，接收关联于电力配送网络内多个消费点的平均测量电压值和平均测量电流值。基于接收的平均测量电压值和平均测量电流值，计算电导参数。此后，在进一步的步骤中，接收来自所述电力配送网络内所述供应点的进一步平均测量电压值和平均测量电流值。在另一步骤中，接收来自所述电力配送网络内所述消费点的进一步平均测量电压值和平均测量电流值。此后，使用所述计算的电导参数对接收的所述进一步平均测量电压值和平均测量电流值进行分析，以便关于给定的消费点或供应点检测测量的电流值与计算的电流值的任何偏离。

在本发明的一个实施例中，所述接收的平均测量电压值和平均测量电流值是在预定时间段内取平均。

在本发明的进一步实施例中，从所述点的分析中确定损耗的位置。

在本发明的又另一实施例中，从所述点的分析中确定损耗的数量。

根据本发明的仍然另一实施例，电导参数的计算是基于优化方法。

在一个进一步实施例中，所述优化方法从包括准牛顿、共轭梯度、单纯形法、模糊逻辑、演化法的组中选出。

在本发明的仍然进一步实施例中，基于所述接收的进一步平均测量电压值和进一步平均测量电流值，第二电导参数被计算出，并且经由将所述第一电导参数与所述第二电导参数进行比较而被分析。

根据又另一实施例，可以将所述分析的结果可视化。

所述问题还经由一种适于检测电力配送网络中的损耗或故障的系统而被解决。所述系统包括：第一逻辑接收器，其适于接收关联于所述电力配送网络内一个或更多供应点的平均测量电压值和平均测量电流值；以及第二逻辑接收器，其适于接收关联于所述电力配送网络内多个消费点的平均测量电压值和平均测量电流值。另外，所述系统包括计算单元，适于基于所述接收的平均测量电压值和平均测量电流值计算电导参数。所述第一逻辑接收器还适于，接收关联于所述电力配送网络内所述供应点的进一步平均测量电压值和平均测量电流值，以及所述第二逻辑接收器还适于，接收关联于所述电力配送网络内所述消费点的进一步测量平均电压值和平均电流值。所述计算单元还适于，使用所述计算的电导参数对所述进一步接收的平均测量电压值和平均测量电流进行分析，以便关于给定消费点或供应点检测测量的电流值与计算的电流值的偏离。

根据本发明的另一实施例，所述计算单元还适于，在预定时间段内对所述接收的平均测量电压值和平均测量电流值取平均。

仍然在根据本发明的进一步实施例中，所述计算单元还适于，从所述点的分析中确定损耗位置。

在又另一实施例中，所述计算单元还适于，从所述点的分析中确定损耗的数量。

按照根据本发明的进一步实施例，所述计算单元还适于，基于优化方法计算电导参数。

在本发明的进一步实施例中，从包括准牛顿、共轭梯度、单纯形法、模糊逻辑和演化法的组中选出所述优化算法。

仍然在本发明的另一实施例中，所述计算单元还适于，将所述分析的结果可视化。

在本发明的仍然进一步实施例中，所述计算单元还适于，基于所述接收的进一步平均测量电压值和进一步平均测量电流值，计算第二电导参数；以及，所述计算单元还适于，经由将所述第一电导参数与所述第二电导参数进行比较来进行分析。

附图说明

现在作为示例并参考附图描述根据本发明的实施例的装置和/或方法的某些实施例，其中：

图1示意地示出了一个示例性电力配送网络；

图2示意地示出了图1的示例性电力配送网络的等价电路；

图3示意地示出了正在检测中被使用的图1的示例性电力配送网络的等价电路；

图4示出了由根据本发明的一个实施例的方法导出的数值结果的表；

图5示出了由根据本发明的一个实施例的方法导出的数值结果的图形表示；

图6示出了根据本发明的不同实施例的一个示例性流程图；

图7示意地示出了根据本发明的示例性系统；

图8示出了由根据本发明的一个实施例的方法导出的数值结果的表；以及

图9示出了由根据本发明的一个实施例的方法导出的数值结果的图形表示。

具体实施方式

将关于附图描述以下本发明的实施例。

图1中示出了一个实施例中的示例性电力配送网络。

在网络1内，在图的右侧示出了电力供应商SP。电力供应商SP以特定电位U₁向网络递送电流I₁。此外，所述网络1包括多个客户C₁、C₂…以及C_n，其中，n代表预定的整数。

每个客户以特定电压（或电位差）消费特定电流。可以将所述电流理解为在所测量电压处的测量电流。例如，客户C₁消费可以由测量电流I₂和测量电压U₂来求出值的电力，客户C₂消费可以由测量电流I₃和测量电压U₃来求出值的电力，以及，客户C_n消费可以由测量电流I_n和测量电压U_n来求出值的电力。

所述网络1可以如图中所示以任意给定安排被划分成网格，即，其可以甚至包括回路，即经由不同通路的不同客户连接，即，客户C₁经由第一通路P₁（点线）和经由第二通路P₂（虚线）互连到客户C₂或C_n。

网格网络拓扑是复杂的，并且不允许采用对分层组织的网络已知的解决方案。

配送网络对于所述过程在其拓扑和电导性上可以是完全未知的。

网络中的每个负载，不论是消费还是供应，都导致对整个网络中的电压有影响的负或正电压下降。

图1的网络及关联的负载可以作为如图2中所示的电导网络来描述。

此处，多个客户C₁、C₂和C_n以及电力供应商SP经由特定电导相互连接。

客户代表消费的点，而电力供应商代表供应的点。

电导的网络由虚线云G_C代表。

在所述网络内，每个供应商和每个客户测量电压和电流。应当理解，这些测量的电压和电流可以还是其自身的平均，即，在给定时间段内的平均。

为方便起见，并且在不失一般性的情况下，下面将假设测量的电位和电流是在同一时间测量的。如果测量的电位和电流涉及其自身的平均，则假设其也是关于同一时间段的平均，即关于特定分钟数，例如1分钟、5分钟、15分钟、30分钟、60分钟……。

现在，假设电力配送网络1中的每个单元——供应商和客户——之间存在电导，则可以宣称跨每个单元存在电压下降。所述电压下降可以基于跨电力配送网络的每个单元的测量值、按下面的方式来计算：

$\begin{array}{c}{\mathrm{\δU}}_{11}=U_1-U_1\\ .\\ .\\ .\\ {\mathrm{\δU}}_{1n}=U_1-U_1\end{array}$

基于导出的电压下降，可以如下确定通过每个单元的模拟电流：

$\begin{array}{c}{\mathrm{Is}}_1=g_{11}*{\mathrm{\δU}}_{11}+g_{12}*{\mathrm{\δU}}_{12}+...g_{1n}*{\mathrm{\δU}}_{1n}\\ .\\ .\\ .\\ {\mathrm{Is}}_n=g_{n1}*{\mathrm{\δU}}_{n1}+g_{n2}*{\mathrm{\δU}}_{n2}+...g_{\mathrm{nn}}*{\mathrm{\δU}}_{\mathrm{nn}}\end{array}$

其中，I_S代表通过网络单元的模拟电流。

在该实例中，I_S1代表来自电力供应商SP的模拟电流；I_S2代表到客户C₁的模拟电流，I_S3代表到客户C₂的模拟电流，以及I_Sn代表到客户C_n的模拟电流。

这些模拟电流是基于被如下表述为矩阵的电导网络：

电导矩阵G_C基于下面的理解来确定：

Err(t)＝(I₁-Is₁)²+…+(I_n-Is_n)²

Err(t₁…t_k)＝Err(t₁)+Err(t₂)+…Err(t_k)

其中，t₁…t_k指示时间段。

可以看出，由上面两个方程提供的准则的数量需要高到足以使未知矩阵元素的数量可以被计算出。

未知矩阵元素的数量取决于影响矩阵元素的耦合的网络的尺寸，即，网络越大，则预期来自彼此远离的网络单元中的单元的影响越小。这一发现可以用于假设，特定数量的矩阵元素可以被保持为零，即，不需要确定这些矩阵元素。

假设较小的网络，并且因此耦合较强，则未知矩阵元素p的数量可以确定如下：

p＝0.5*n*(n+1)

其中，n是准则的数量。

假设较大的网络，并且因此耦合较松，则未知矩阵元素p的数量可以被定义如下：

p＜0.5*n*50

这里，计算是基于估计的带状矩阵。如从上面可见的，假设一旦所考虑的网络包括多于50个节点，则可以假设松耦合。该估计是很好的假设，并且减少总的必要计算。尽管如此，如果计算时间无关紧要，则没必要假设松耦合。

可以看出，由方程Err(t)和Err(t1…tk)给出的准则的数量n等于或高于未知矩阵元素的数量p。

每时间段t₁…t_k，准则的数量为n。经由考虑上面松耦合情况下的不等式p＜0.5*n*50，为计算GC，将需要25个时间段。

未知矩阵元素g_mn使用任意合适的优化方法来计算出，例如准牛顿、共轭梯度、单纯形法、模糊逻辑、演化法等。

优化方法可以这样来选出，使得将例如时间必然性和/或精度和/或效率的进一步参数考虑进来。

应当理解，优化的预期目标是，通过改变矩阵元素g_mn直到达到给定的预期目标而将Err(t1…tk)最小化到尽可能接近零。

在确定矩阵之后，可以实施对损耗的检测。

对时间和位置的分析是基于以下方程：

$\begin{array}{c}{\mathrm{Err}}_1\left(t_1\right)={(I_1-{\mathrm{Is}}_1)}^2\\ .\\ .\\ .\\ {\mathrm{Err}}_n\left(t_n\right)={(I_n-{\mathrm{Is}}_n)}^2\end{array}$

而对电能盗窃的数量的分析是基于以下方程：

$\begin{array}{c}{\mathrm{If}}_n\left(t_1\right)=(I_1-{\mathrm{Is}}_1)\\ .\\ .\\ .\\ {\mathrm{If}}_n\left(t_n\right)=(I_n-{\mathrm{Is}}_n)\end{array}$

现在转向如图1中所示包括供应商SP以及3个客户C₁、C₂和C_n的网络，并且假设电导矩阵GC中的元素已被确定，假设图4中所示的表中显示的值被接收和进一步处理。

在第一时间段T₁内，从供应商到客户的平均电流和平均电压下降被接收。从这些接收的值中，关于每个供应商和客户，确定差值电压下降δU₁₁…δU_1n以及模拟电流Is₁…Is_n。

理论上，模拟电流和测量电流应当相同。然而，由于某些数值计算以及改变的电压和改变的负载，所以可以将特定量的偏离假设为正常。在当前情况下，假设5%内的偏离是正常态内的。该值可以接受取决于数值精度、进行平均的时间段、网络规模等的进一步精细调优。

相同的情况对于进一步的时间段T₂…T₇重复。

现在转向时间段T₃。此处可以看出，客户C₂显示出大于5%的偏离。尽管测量值导致5,9831162的模拟电流Is2，但测量的电流显示仅2,017319。

因此，上面的方法不仅允许检测盗窃客户2的位置，还允许将盗窃量化为时间段T₃内的接近4个单位。

表中所示的结果可以还在图5中被可视化，此处可以容易地检测出，在时间段T₃内，客户2已消费量比测量的多的电力。

由此，电力配送商的雇员可以容易地检测出该欺诈行为，并触发业务雇员检查各自的安装和/或策划诉讼。然而，这可以还被自动化，并且，一旦欺诈行为被检测到，则将可能以自动化方式指示业务雇员进行检查以及借助于正式信函策划诉讼。

因此，根据本发明的方法可以被总结如下：

关联于电力配送网络1内一个或更多供应点——例如供应位置——SP的平均测量电压值U₁和平均测量电流值I₁在步骤100中被接收。

在进一步的步骤200中，关联于电力配送网络1内多个消费点——例如全部客户位置——C₁、C₂、C_n的平均测量电压值U₂、U₃、U_n和平均测量电流值I₂、I₃、I_n被接收。

只要对于为计算矩阵元素提供足够的准则是必要的，则步骤100和200被重复。因此，在步骤250中确定是否存在足够的可用准则。如果数量不足，则步骤100和200被再次实施（否分支），而如果数量足够，则方法继续进行步骤300（是分支）。

基于所述接收的平均测量电压值U₁、U₂、U₃、U_n和平均测量电流值I₁、I₂、I₃、I_n，矩阵G_C的第一电导参数在步骤300中被计算出。

一旦确定了第一电导参数，则关联于电力配送网络1内所述供应点SP的进一步平均测量电压值U₁和平均电流值I₁在步骤400中被接收，以及在步骤500中，关联于电力配送网络1内所述消费点C₁,C₂,C_n的进一步平均测量电压值U₂,U₃,U_n和平均测量电流值I₂,I₃,I_n被接收。

因此，在步骤600中，使用所述计算的第一电导参数，对所述进一步接收的平均测量电压和平均测量电流进行分析，以便关于给定的消费点或供应点检测测量的电流值与计算的电流值的任何偏离。

应当理解，计算可以需要不时更新，以便反映改变的电力配送网络1。更新可以由配送网络1中的施工工程触发，和/或可以被定期重复，例如每周、每月等。该更新可以导致方法的定期（重）启动。

在本发明的一个实施例中，在预定时间段内，对接收的测量平均电压值和平均电流值取平均。预定的时间可以是任意合适的时间段，例如1分钟、5分钟、15分钟、30分钟、60分钟。

在一个实施例中，方法可以在分析之后由步骤700实现，所述步骤涉及从点的分析中确定损耗的位置。该确定可以基于特定门限，即，一旦超过特定门限，则将偏离确定为盗窃。所述门限可以是任意合适的值，例如5%。所述值可以接受进一步的精细调优。

在其他的实施例中，分析步骤600之后可以是步骤800，在其中，从点的分析中确定损耗的数量。该数量是基于各个网络单元的计算和测量电流值的偏离。

在其他的实施例中，步骤300的电导参数计算是基于优化方法。通过任意合适的优化方法计算出未知矩阵元素g_mn，例如准牛顿、共轭梯度、单纯形法、模糊逻辑、演化法等。

在其他的实施例中，方法还包括步骤900，在其中，步骤600和/或700和/或800中所提供的分析结果被可视化。

现在转向不同的应用领域，本发明可以还被用于故障的检测。

故障可以是两种类型的，即经由线路切断或捷径经历的快速降级，以及当线路或设备例如由于老化过程而正显示出电阻的改变时经历的缓慢降级。

然而，缓慢和快速当用在此处时不是固定的尺寸，而关联于所述方法和重复的使用。

故障导致所考虑节点间电导的改变。假设图中的通路P1被破坏，使得存在增大的电阻，或者该线路被完全中断。

将把代表快速降级的故障看作如前面所描述的过程中的误差函数的改变。快速在该意义上可以是在相比于形成电导矩阵计算基础的时间段数量的少量时间段内。例如，如果为计算电导矩阵而必要的时间段的数量为25，则快速降级可以在10或更少时间段内。

如在图8和9中可见，在前面描述的过程中导出的偏离对于不同时间段T₁到T₆相当低。然而，在时间段T₇中，在由客户C₂和C₃代表的两个节点处经历了几乎相同的偏离。由于偏离不是与单一客户而是与两个节点相关，所以可以推论，客户C₂和C₃之间的互连被破坏，即，其经历了快速降级。该确定可以是基于特定门限，即，一旦超过特定门限，则将偏离确定为盗窃。所述门限可以是任意合适的值，例如5%。所述值可以接受进一步的精细调优。

因此，在步骤600中实施的分析可以提供对电力被损耗的认识以及对线路正由于快速降级事件而出故障的认识这两者。

然而，如果故障代表缓慢降级，例如当客户或者客户和/或供应商之间的链路老化导致电阻缓慢改变时，电导矩阵G_C将追随这一改变，并且代表缓慢降级的故障不可以是经由误差函数可导出的。缓慢在该意义上可以是在相比于形成电导矩阵计算基础的时间段数量的特定数量时间段内。例如，如果为计算电导矩阵而必要的时间段数量为25，则缓慢降级可以是在10或更多时间段内。

然而，所述缓慢降级可以经由在时间上对导电矩阵进行比较而相当容易地被检测到。

假设具有第一电导参数的第一矩阵G_C,1在时间点t₁处被计算出，以及，具有第二电导参数的另一矩阵G_C,2在不同于t₁的时间点t₂处被计算出，则如果未观测到配送网络的任何改变，则电导矩阵应当几乎相同。

然而，如果线路或客户或供应商经历缓慢降级，则与出故障的客户或供应商和/或客户和/供应商之间的线路有关的第一和第二电导参数将随时间而偏离。

因此，经由将与第二时间段相关的电导矩阵各个参数与之前那些（即与第一时间段相关的电导矩阵各个参数）进行比较，有可能检测甚至代表缓慢降级的故障。该确定可以基于特定门限，即，一旦超过特定门限，则将偏离确定为盗窃。所述门限可以是任意合适的值，例如5%。所述值可以接受进一步的精细调优。

显而易见，检测缓慢降级可以被单独实施，因为其对于基于计算的电导参数和接收的平均测量电压和平均测量电流来计算电流值不是必要的。

另一方面，其可以容易地被集成，因为电导参数计算可以被重复实施。

在本发明的另一实施例中，上面的方法被合并到适于检测电力配送网络中的损耗的系统10中。

系统10可以被包含在计算机或控制器中，所述计算机或控制器包括：第一逻辑接收器RX_SP，其适于接收关联于电力配送网络内一个或更多供应点的平均测量电压值和平均测量电流值；以及第二逻辑接收器RX_C，其用于接收关联于电力配送网络1内多个消费点的平均测量电压值和平均测量电流值。

所述逻辑接收器RX_SP和RX_C可以被包含在一个或更多网卡中，其中，所述网卡连接到各自的位于供应商SP和客户C₁、C₂、C_n处的电表。如所指示的，所述逻辑接收器RX_SP和RX_C可以被包含在普通物理接收器NIC中。

所述系统10还包括计算单元ALU，适于基于所述接收的平均测量电压值和平均测量电流值计算第一电导参数。各自的计算单元ALU可以是任意类型的微处理器、微控制器、FPGA、ASIC等。

所述第一逻辑接收器RX_SP还适于，接收关联于电力配送网络1内所述供应点SP的进一步测量的平均电压值和平均电流值；以及，所述第二逻辑接收器RX_C还适于，接收关联于电力配送网络1内所述消费点C₁、C₂、C_n的进一步测量的平均电压值和平均电流值。

所述逻辑接收器RX_SP和RX_C可以被包含在一个或更多网卡中，所述网卡连接到各自的位于供应商SP和客户C₁、C₂、C_n处的电表。如所指示的，所述逻辑接收器RX_SP和RX_C可以被包含在普通物理接收器NIC中。

所述计算单元ALU还适于，使用所述计算的电导参数对所述进一步接收的平均测量电压和平均测量电流进行分析，以便关于给定的消费点或供应点检测测量的电流值与计算的电流值的任何偏离。

如果ALU不提供足够用于计算的存储器，则可以提供常规存储器MEM，所述常规存储器MEM允许存储结果、计算中间产物以及为了计算和/或显示目的而检索所述数据。特别地，所述存储器可以被安排为，存储一个或更多之前计算的电导参数矩阵，以便检测与连接的缓慢降级相关的偏离。

在本发明的进一步实施例中，计算单元ALU还适于，在预定时间段内对所述接收的测量平均电压值和平均电流值取平均。

在本发明的仍然进一步实施例中，所述计算单元ALU还适于，从所述点的分析中确定损耗的位置。

在本发明的又另一实施例中，所述计算单元ALU还适于，从所述点的分析中确定损耗的数量。

根据本发明的另一实施例，计算单元ALU还适于，基于优化方法计算电导参数。所述优化方法从包括准牛顿、共轭梯度、单纯形法、模糊逻辑和演化法的组中选出。

在本发明的进一步实施例中，所述计算单元ALU还适于，基于所述接收的进一步平均测量电压值和进一步平均测量电流值计算第二电导参数，以及，所述计算单元ALU还适于，经由将所述第一电导参数与所述第二电导参数进行比较来进行分析。

然而应当理解，可以选择任意合适的方法。所述优化方法可以这样来选出，使得将例如时间必然性和/或精度和/或效率的进一步参数考虑进来。

优化的目标是最小化误差，即，当计算矩阵元素时，矩阵元素被改变，使得测量的电流与模拟的电流之间的差值被最小化并且最终达到0，即，不存在任何误差，而模型是电力配送网络1的真实等价电路。

在本发明的另一实施例中，计算单元ALU还适于将分析的结果可视化。

所述可视化可以由经由网络接口卡NIC的发送器TX提供基于计算的图形数据的内部WWW服务器来实施，或者其可以作为去往监视器的视频-信号DIS而被提供。

借助于本发明，现在有可能在不知道配送网络的准确网络结构的情况下仅经由接收测量的值和进行计算来检测盗窃。由此，不仅达到了所述方法是廉价的，而还有所述方法不需要专门受训人员。

经由允许检测不仅盗窃的时间而还检测盗窃的位置和数量，大大提高了精度。

尽管已在附图和前面描述中详细示出和描述了本发明，但所述例证和描述应当被认为是例证或示例性的，并且不是限制性的，本发明不限于所公开的实施例。

相对于所公开实施例的其它变型可以由本领域的技术人员在实践所要求权利的发明时通过研究附图、本公开和所附权利要求来理解和实现。在权利要求中，术语“包括”不排除其它单元或步骤，以及不定冠词“一个（a）”不排除复数。特定措施在相互不同的相关权利要求中被详述的事实并不指示，这些措施的组合不能被有效地使用。权利要求中的任何引用符号不应当被解释为限制范围。

本发明可以被包含在其它特定装置和/或方法中。所描述的实施例应当被认为在任何方面都是仅例证性的，并且不是限制性的。

本领域的技术人员应当认识到，此处的任何框图代表包含本发明原理的例证性电路的概念图。

特别地，本发明的范围由所附权利要求而非由此处的描述和附图指示。落在权利要求的等价意义和范围内的全部改变应当被包含在其范围内。

Claims (16)

1.一种用于检测网状电力配送网络中的损耗或故障的方法，包括：

接收关联于所述电力配送网络内一个或更多供应点的平均测量电压值和平均测量电流值；

接收关联于所述电力配送网络内多个消费点的平均测量电压值和平均测量电流值；

基于接收的平均测量电压值和平均测量电流值，计算第一电导参数，所述接收的平均测量电压值和平均测量电流值包括联于所述电力配送网络内所述一个或更多供应点和所述多个消费点的平均测量电压值和平均测量电流值；

接收关联于所述电力配送网络内所述供应点的进一步平均测量电压值和平均测量电流值；

接收来自所述电力配送网络内所述消费点的进一步平均测量电压值和平均测量电流值；以及

使用计算的所述第一电导参数，对接收的所述进一步平均测量电压值和平均测量电流值进行分析，以便关于每一个供应商和客户确定模拟电流，以及关于给定的消费点或供应点检测测量的电流值与模拟电流值的偏离。

2.根据权利要求1的方法，其中，所述接收的平均测量电压值和平均测量电流值是在预定时间段内取的平均。

3.根据权利要求1的方法，还包括，从所述供应点和消费点的分析中确定损耗的位置。

4.根据权利要求1的方法，还包括，从所述供应点和消费点的分析中确定损耗的数量。

5.根据权利要求1的方法，其中，所述第一电导参数的计算是基于优化方法。

6.根据权利要求5的方法，其中，所述优化方法从包括准牛顿、共轭梯度、单纯形法、模糊逻辑、演化法的组中选出。

7.根据权利要求1到6中任一个的方法，还包括，将分析的结果可视化。

8.根据权利要求1到6中任一个的方法，还包括步骤：

-基于接收的所述进一步平均测量电压值和进一步平均测量电流值，计算第二电导参数；

-通过将所述第一电导参数与所述第二电导参数进行比较来进行分析。

9.一种适于检测网状电力配送网络中的损耗或故障的系统，包括：

第一逻辑接收器，适于接收关联于所述电力配送网络内一个或更多供应点的平均测量电压值和平均测量电流值；

第二逻辑接收器，适于接收关联于所述电力配送网络内多个消费点的平均测量电压值和平均测量电流值；

计算单元，适于基于接收的平均测量电压值和平均测量电流值，计算第一电导参数，所述接收的平均测量电压值和平均测量电流值包括联于所述电力配送网络内所述一个或更多供应点和所述多个消费点的平均测量电压值和平均测量电流值；

其中，所述第一逻辑接收器还适于接收关联于所述电力配送网络内所述供应点的进一步平均测量电压值和平均测量电流值，

其中，所述第二逻辑接收器还适于接收关联于所述电力配送网络内所述消费点的进一步平均测量电压值和平均测量电流值，

其中，所述计算单元还适于，使用所述计算的第一电导参数，对接收的所述进一步平均测量电压和平均测量电流进行分析，以便关于每一个供应商和客户确定模拟电流，以及关于给定的消费点或供应点检测测量的电流值与模拟电流值的任何偏离。

10.根据权利要求9的系统，其中，所述计算单元还适于，在预定时间段内对所述接收的平均测量电压值和平均测量电流值取平均。

11.根据权利要求9的系统，其中，所述计算单元还适于，从所述供应点和消费点的分析中确定损耗的位置。

12.根据权利要求9的系统，其中，所述计算单元还适于，从所述供应点和消费点的分析中确定损耗的数量。

13.根据权利要求9的系统，其中，所述计算单元还适于，基于优化方法计算第一电导参数。

14.根据权利要求13的系统，其中，所述优化方法从包括准牛顿、共轭梯度、单纯形法、模糊逻辑、演化法的组中选出。

15.根据前面权利要求9到14中任一个的系统，其中，所述计算单元还适于，将分析的结果可视化。

16.根据前面权利要求9到14中任一个的系统，

-其中，所述计算单元还适于基于接收的所述进一步平均测量电压值和进一步平均测量电流值，计算第二电导参数；以及

-其中，所述计算单元还适于通过将所述第一电导参数与所述第二电导参数进行比较来进行分析。