Автоматизированный контроль несанкционированных отборов мощностей в распределенной электрической сети

В качестве объекта автоматизированного контроля рассматривается распределенная электрическая сеть (РЭС) напряжением 0,4 кВ, функционирующая в несимметричном режиме. Формулируется задача идентификации мест и контроля несанкционированных отборов мощностей (НОМ) в РЭС в условиях функционирования автоматизированной системы контроля и учета электроэнергии (АСКУЭ). Первичной исходной информацией для ее решения являются данные, полученные с головного и абонентских счетчиков электроэнергии путем синхронизированных дистанционных измерений в дискретные моменты времени. Данная проблема относится к классу задач, в которых имеется существенная неопределенность о текущем состоянии исследуемого объекта и параметрах внешних возмущающих воздействий, в качестве которых выступают несанкционированные потребители электроэнергии. В указанных условиях первичные измерительные данные о характеристиках нагрузок абонентов сети, полученные со счетчиков автоматизированной системы и записанные в ее базу данных, являются недостаточными для решения рассматриваемой задачи. В связи с этим в целях снижения уровня неопределенности и получения дополнительной необходимой информации о состоянии объекта в рассмотрение вводится понятие виртуальной модели РЭС, предназначенной для описания ее желаемого состояния, которое определяется отсутствием в сети указанных внешних случайных возмущений. Предложен новый метод решения сформулированной задачи, основанный на концепции виртуальной модели РЭС. Получены условия для идентификации текущего состояния РЭС. Для этой цели определены входные желаемые фазные токи виртуальной сети путем введения эквивалентных комплексных сопротивлений определенных частей трехфазной сети. Идентифицированы векторы действующих значений токов и напряжений на нагрузках абонентов и межабонентских участках виртуальной сети. Введены критериальные функции, определяющие отклонения соответствующих компонентов векторов напряжений на нагрузках абонентов реальной РЭС и ее виртуальной модели. На основе указанных функций сформулирован критерий идентификации и алгоритм контроля несанкционированных отборов мощностей в трехфазной распределенной сети. Полученные результаты ориентированы для создания алгоритмического и специального программного обеспечения подсистемы автоматизированного контроля НОМ в составе АСКУЭ.

1. Kosoukhob F. D., Vasilev N. V., Filipov А. О. Reducing loses from current unbalance and improving electric-energy quality in 0.38-Kv networks with municipal loads, Russian electrical engineering, Allerton Press, Inc. (New York), 2014, vol. 85, no. 6, pp. 350—353.

2. Czarnecki L. S., Bhattarai P. D. Currents’ physical components (CPC) in three-phase systems with asymmetrical voltage, Przegld Elektrotechniczny, 2015, no.6, pp. 40—47, doi: 10.15199/48.2015.06.06.

3. Averbuh M. A., Zhilin Е. В. About electric power losses in systems of electrosupply of individual housing construction, Energetic, 2016, no.6. pp. 54-56 (in Russian).

4. Harutyunyan A. G. On the calculation of additional power losses in three-phase four-wire networks, Electricity, 2015, no. 10, pp. 55—58 (in Russian).

5. Zhelezko Y. S. Electricity losses. Reactive power. Power quality, M., ENAS, 2009, 456 p. (in Russian).

6. Sapronov A. A., Kuzhekov S. L., Tynyansky V. G. Emergency reveal of unmonitored power consumption in up to 1 kv electrical networks, Russian Electromechanics, 2004, no. 1, pp. 55—58 (in Russian).

7. Danilov M. I., Romanenko I. G. Identification of unauthorized electricity consumption in the phases of distribution networks with automated metering systems, Elektricheskie Stancii, 2022, no. 2 (1087), pp. 10—19 (in Russian).

8. Omorov T. T. To the problem of localization of unauthorized selection of the electric power in distributive networks as a part of ASCAE, Instruments and Systems: Monitoring, Control, and Diagnostics, 2017, no. 7, pp. 27—32 (in Russian).

9. Yakushev K. V. Automat system of the commercial account of the electric power for the retail market Information and control systems in the industry, The Young scientis, 2009, no. 3 (23), pp. 9—13 (in Russian).

10. Eremina M. A. Development of automatic systems of the c ommercial account of power resources, The Young scientist, 2015, no. 3, pp. 135—138 (in Russian).

11. Buchholz B. M., Stychinski Z. A. Smart Grids — fundamentals and technologies in electricity networks, Moscow, MEI, 2017, 461 p. (in Russian).

12. Stephen Bush F. Smart Grid: Communication-Enabled Intelligence for the Electric Power Grid, John Wiley & Sons Limited, 2018, 572 p.

13. Kiselyov M. G., Lepanov M. G. Simmetrirovanie of currents in electrosupply networks a power electric regulator of inactive capacity, The Electrical engineer, 2018, no. 11, pp. 63—70 (in Russian).

14. Omorov T. T., Takyrbashev B. K., Koibagrov T. D. Electricy Losses Management in Distribution Network as a Composition of Automated Meter Reading and Control System (AMRCS), Mekhatronika, Avtomatizatsiya, Upravlenie, 2021, vol. 22, no. 4, pp. 191—199 (in Russian).

15. Omorov T. T., Takyrbashev K., Zakiriaev K. E., Koibagarov T. Zh. Digital control of electric power flows in non-symmeter distribution networks as a composition of AM-RCS, Energy Systems Research, 2021, no. 1, pр. 38—46.

16. Samokish V. V. The patent № 2548656 (Russian Federations). Sposob of balancing of phase currents of a three-phase four-wire line and the device for its realization, Biull, no. 11. 27.12.2013 (in Russian).

17. Naumov I. V., Ivanov D. A., Podjachih S. V. The patent № 2490768 (Russian Federations). The symmetrizing device for three-phase networks with a zero wire, Biull, no. 23. 20.08.2013 (in Russian).

18. Tariq M., Poor H. V. Electricity Theft Detection and Localization in Grid-Tied Microgrids, IEEE Transactions on Smart Grid, 2018, vol. 9, no. 3, pp. 1920—1929, doi: 10.1109/ TSG.2016.2602660

19. Kirankumar T., Sri Madhu G. N. Power theft detection using probabilistic neural network classifier, International Research Journal of Engineering and Technology, 2018, vol. 5, no. 8, pp. 834—838.

20. Jeyaranjani J., Devaraj D. Machine learning algorithm for efficient power theft detection using smart meter data, International Journal of Engineering & Technology, 2018, vol. 7, no. 3, pp. 900—904.

21. Messinis G. M., Rigas A. E., Hatziargyriou N. D. A Hybrid Method for Non-Technical Loss Detection in Smart Distribution Grids, IEEE Transactions on Smart Grid, 2019, vol. 10, no. 6, pp. 6080—6091, doi: 10.1109/TSG.2019.2896381

22. Omorov T. T., Takyrbashev B. K. Identification of the State of the Distributive Electrical Network in the Automated Systems of Accounting and Management of the Power Consumption, Mekhatronika, Avtomatizatsiya, Upravlenie, 2016, vol. 17, no. 10, pp. 651—656 (in Russian).

23. Demirchjan K. S., Nejman L. R., Korovkin A. V. Theoretical of a basis electrical engineers. Vol.1, SPb., Peter, 2009, 512 p. (in Russian).

24. Kononov Y. Refinement of the parameters of sections of lines of the medium voltage network according to the data of synchronous measurements, Russian Electromechanics, 2018, vol. 61, no. 1, pp. 77—84 (in Russian).

25. Omorov T. T., Osmonova R. Ch., Takyrbashev B. K., Imanakunova Zh. S. Methodology for identification of the parameters of the trunk line of the distribution network according to ASKUE data, Kazan state power engineering university bulletin, 2021, no. 3(51), pp. 168—177 84 (in Russian).