董昭阳 张胜男
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摘要：大数据的电力计量装置故障智能化诊断技术，首先就是要构建电力计量装置故障智能化诊断知识库，并合理使用异常特征模型及专家规则库，采用分布式系统对电力计量装置进行在线监测，并将结果与知识库中的相关标准对比，实现对故障的智能化诊断，同时还可以对计量装置进行动态监测。在通过设置的预警系统，将故障信息发送给技术人员，有利于技术人员及时处理故障。电力计量装置故障的智能化诊断技术，通过对运行状态进行监测及诊断，并对故障进行自动报警，提高了电力工作的高效性及准确性。
关键词：大数据；电力计量装置故障；智能化诊断
1电力计量装置异常的原因
1.1偷电行为
偷电指的是通过不正当的手段非法的进行电能占有的行为，在使用电能计量装置的时候，经常会出现侵权行为，例如功耗低、无计算、绕过计量装置重新接线等种种问题，对电能计量装置进行假冒和篡改也是常见的偷电行为。这些技术存在着隐蔽性和先进性，电力公司很难对其进行有效打击，并且对于用户来说，也存在着一系列的安全隐患。
1.2电力系统干扰
对于电力系统而言，复杂性和变异性是其非常显著的特征，各设备之间紧密联系并且相互影响也是造成电力计量装置异常的原因。电力系统的干扰在某种程度上确实会对电力计量装置造成干扰，其干扰的主要原因是谐波污染。分布式电源的引入和非线性电力负荷可能会存在谐波污染，从而对电力计量装置造成影响。
1.3计量装置故障
电力计量装置本身也会发生故障，这些故障导致电力系统出现异常现象。例如电力计量装置长时间处于恶劣的环境中或者因为其本身质量的不合格，都很容易出现故障。而在经过长期时间积累以后，计量装置的误差就会越来越大，从而导致计量数据出现错误。
2电力计量装置智能化诊断技术措施
在大数据时代，可以有效地促进电力计量装置故障的智能化诊断。主要表现为首先要建立故障诊断知识库，同时还要对电力计量装置的工作情况进行的动态监测，及时发现异常状况，并采取有效的措施解决。
2.1电力计量装置故障智能化诊断知识库的建立
电力计量装置故障智能化诊断知识库，不但可以有效储存数据，同时还可以对数据进行一系列的处理，包括删除、修改、更换以及查询等。除此之外，在知识库内部，还储存着关于各种故障相关的问题，因此相关管理人员要及时更新知识库内容，确保诊断结果的可靠性。
该知识库包含两部分，一个是异常特征模型，另一个是专家规则库。他们都具备独特的管理方式。异常特征模型的管理方式，就是建立模块并进行修改或删除工作。专家规则库可以实现导入或导出模块并进行更改。而对于知识库的界面来说，要基于Web的平台实现管理功能，当数据传入知识库中，就要和异常特征模型和专家规则库比对并分类。每进行一次故障诊断工作，相应的知识库就建立相应的异常特征模型库，并有效地利用计量装置的故障特征建立故障模型。但是在实际的异常特征模型库中，并不是非常全面的，因此，相关管理人员必须要及时更正和优化故障智能化诊断知识库，确保数据库实时更新。在实际中由于知识库中异常特征模型库内容非常庞大，为了有效避免其占用大量的内存，必须要及时删除没用的信息，确保知识库为更多的有用信息提供空间。
异常特征模型库中，由于数据量较大，更新维护工作也比较复杂。
可采用比较常见的异常字段状态来建立异常类型表，详细记录异常情况，可以有效地利用异常类型表来分析电力计量装置的异常信息。在实际建立的知识库中，还包含了详细的专家规则，实际中的每一次故障都要及时的保存，极大地便利了技术人员查阅查询相关信息。实际中每一个专家规则中都有专属的逻辑，所以技术人员要及时进行维护更新工作，合理增加知识库中的逻辑。知识库中存在的信息可以认为是逻辑规则，合理利用逻辑规则，可以有效判断异常特征和电力计量装置故障之间的关系，继而有效诊断该装置中故障的类型。
2.2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。
2.3电力计量装置故障异常信息的诊断
异常信息的出现就会致使电力计量装置出现故障，因此在实际的检测计量装置故障中首先要检测异常信息，继而才可以有效判断具体的故障。将检测到的数据与之前建立的知识库对比，以此来判断计量装置是否存在故障。假如发现存在故障，还要对故障的类型、具体位置以及规模进行综合的分析。故障异常信息的检测需要在是否存在与电力计量相关设备内部。电力计量装置出现异常信息，主要是因为其内部的电压回路或者是整个系统的电流回路出现故障、电能表出现故障、时钟记录的结果不准确、电池的供应电压变小等。在实际中电力计量装置出现异常状况时，主要是通过安装的报警系统发出警报，提醒相关人员对故障问题进行分析并处理。
2.4多样化故障预警技术
在动态监控电力计量装置期间，相关工作人员要合理利用故障智能化诊断模型，来检测计量装置的工作情况，极大地降低了计量装置的故障率。如果计量装置不能正常工作即出现了故障，系统就会及时打开摄像头，对电力计量装置的运行情况进行拍照，并将相关的图片传输到主站计算机系统，然后技术人员对相关的信息进行综合分析并找到合理的解决方案。除此之外，智能化故障诊断技术中还存在各式各样的预警类型，其中有文语转换、预警短信等等类型，还可以根据实际的需要进行制作。对于文语转换技术来说，它可以识别不同的语言类型以及音色等，且合成语音的效率高，有效提高了预警技术的可操作性；短信预警就是以手机短信的方式，将故障预警信息发送到绑定的手机上，起到及时提醒的作用；而对于其他定制的预警技术而言，就是根据使用者的实际需要并划定监测范围，合理的部署客户的责任区，不同的责任区对故障预警信息进行分类发送。
结束语
随着我国终端的数据接入量不断增加，采集量也随之越来越大，采集器每天需要采集的数据非常多，在保持高强度的运行下，会致使大量的故障出现，而电力的维护工作也越来越困难。电力计量装置故障智能化诊断方法具有良好的智能性，不仅能够提高电力计量工作的工作效率，使故障诊断结果更加准确，还可以提升电力企业故障诊断系统的性能，保障电网的稳定运行，有利于提高电力企业的经济效益。
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