摘要：电力计量是电力日常管理中的重要工作，贯穿于电能的生产、传输及使用的整个过程。保障电力计量的准确性，是促进电力市场公平、公正、有序进行的关键。传统的电力计量装置，在检验的过程中，由于工作量较大，所需时间较长，无法保障结果的精准度。为了解决上述的问题，本文对大数据的电力计量装置故障智能化诊断技术进行研究，对电力计量装置的运行状态进行实时监测，利用大数据计算故障出现的概率，实现对故障的智能化诊断。
关键词：大数据；电力计量装置故障；智能化诊断
中图分类号：TM933 文献标识码：A
1 引言
面对日益增长的用电量，如何保证供电的充足和稳定，供电企业当前面临的重要问题。在经济结构转型升级的关键时期，决定供电企业生存和发展的重要问题。在供电过程中，存着个体窃电现象，对供电系统的正常运行以及供电稳定性和安全性，都造成了严重的危害。为了保证供电系统的安全运行，为用电用户提供优质的电力能源，必须要提高用电检查效果。同时还要积极利用现代科学技术力量，提高反窃电技术水平，优化供电管理，从而有效做好反窃电工作。对窃电行为进行全面的打击，保证我国供电质量的显著提升，这也是促进供电企业稳定、健康发展的重要措施。
2 电力计量概述
以盈利为目标的电力企业，通常将电力计量视为对收益进行获取的主要途径，具体来说，就是以电子设备为依托。统计电能数量，再以所统计数量为依据，完成对费用进行收取的工作。现阶段，导致电力计量被赋予效能无法获得充分发挥的原因，主要是计量质效和预期存在差距，因此对智能计量模式进行研发很有必要。作为获得广泛运用的设计软件，Revit的优势，主要是以设计要求为依据，对参数模型进行创建。在电力行业拥有较高“出镜率”的BSL，也开始为人们所熟知，作为算量软件的代表，BSL肩负着对基础设施进行算量的职责，另外，BSL具备向Revit进行导入的条件，这点应引起重视。由BSL所衍生出BIM技术，通常被用来对模型进行传递，这样做可减少二次翻模的次数。由此可见，在开展智能计量工作时，有关人员应以BIM为依托，向Revit导入BIM所提供计量信息，在此基础上，对计量样板进行创建，充分利用二者的接口，对映射方法加以明确，使智能计量的目标成为现实。
3 电力计量系统分流窃电分析与建模
3.1 电压测量模块设计
电压测量模块设计是本文设计的检测系统采集终端，在方案设计中，电压测量模块包括220V电压采样单元、220V电流采样单元、低压采样单元、放大单元、A/D转换单元、计算单元以及通信单元。220V电压采样单元和电流采样单元将采集到的电压信号输送至放大单元进行信息放大，所采集的电压、电流信号经过放大单元进行信息放大后输出至A/D转换单元，A/D转换单元将接收到的模拟信号转换为数字信号，计算单元对接收到的数字信号进行计算、处理。通信单元将计算后的数据进行上报，并接受主站的命令进行终端的远程控制。在设计电压测量模块时，采样的电源的输入电压为5V或12V，输入功率不超过100W。A/D转换器的参数包括静态参数和动态参数，在具体设计中，采用16路并行读通道，3路串行写通道，具有10位分辨率的ADC能够分辨出1／1024的满量程，对于10V的满量程可以分辨输入模拟电压变化的最小值位10mV。其相对精度为-0.05%～+0.05%的范围。
3.2 电力计量装置故障的在线监测
动态监测电力计量的装置是基于分布式系统实现的。为了实现电力计量装置的动态监控，首先要实现的就是检测电力计量装置储存的相关数据。因为这些数据是至关重要的，对整个电力计量装置的正常工作起着决定性作用，但是这些数据的规模十分庞大，如果他们常出现异常情况，就会直接导致电力计量装置即刻出现故障情况，不能正常工作，因此动态监测电力计量装置的相关数据是整个监控过程的重中之重。然后就是要监测数据的访问形式，在实际的电力计量装置工作中，其内部数据的访问基本都是通过流式数据实现的，假如在检测过程中发现不能通过该方式进行数据的访问，就代表着可能有问题存在；对电力计量装置再次进行监测，主要是判断它是否可以处理相对较大的文件，正常工作的电力计量装置可以处理百GB甚至TB的文件，并能对内部数据进行准确的计量，检测发现不可以处理的话，就证明出现了故障。最后，还要监测数据再平衡能否实现，电力计量装置利用预先设定的临界值，将监测数据点转移到其他数据点，检测发现不能实现的话，就证明出现了故障。
3.3 自动化流水线故障预警模型
电网检定系统的自动化流水线规模日益扩大、结构愈发复杂，大量的自动化设备造成整体系统运行情况复杂，不同元器件的细微异常均会引发故障连锁反应。传统浅层次的故障检测诊断模型，无法解决细微异常引起的故障连锁反应。本文研究了一种基于深度学习算法的自动化流水线故障预警模型，该模型通过数据预处理和多层自动编码器AE堆叠的方式，以现有的系统运行数据集为基础进行机器学习，进而获得针对电力检定系统自动化流水线的故障预警模型。应用到检定系统中时，模型的数据训练分为两步：预训练和微调。预训练选取样本数据到输入层，该数据无标签，经过BP算法进行数据编码和解码的初始化训练；而微调则是初始化的修正，对模型内部的数据进行优化调整。通过数据微调操作，可使得模型数据更加准确，网络判定精度提高。
3.4 专用计量箱
在当前社会经济环境下，面对日益增长的用电需求，供电企业要促进自身的发展，必须要强加对窃电行为的检查和治理。而要达到这一目标，就必须要强化用电检查和反窃电水平。企业要结合自身的实际发展需求，同时还要参与当前我国社会经济发展建设的方向和趋势，积极引进和应用先进技术，全面提高用电检查和反窃电水平，有效治理窃电行为。针对窃电行为，要实现高效率的反窃电，可以利用全封闭计量箱达到防范个体用户窃电的目的。一般来说，个体用电用户属于小用户，大多使用三相电。利用全封闭计量箱，将防盗锁安装在箱外，就可以达到防窃电的目的。而对于大用户，由于其用电量较大，因此一般都有自己的变压器。针对这部分用户，必须要使用专用高压计量箱达到反窃电的目的。
4 结束语
通过对上文所叙述内容进行分析不难看出，快速发展的经济，导致各行各业对电能所提出需求不断增加，电力企业所面临机遇和挑战均不同于往日，电力计量的重要性开始为人们所熟知，出于使电力计量及相关工作拥有良好质效的考虑，有关人员以现有技术为依托，围绕智能计量展开了研究。事实证明，基于BSL与Revit所衍生出的计量模式，拥有十分明显的优势，对其进行优化并推广很有必要。
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