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智能电网环境下电能计量大数据智能多维分析

发表时间：2021/7/2 来源：《中国电力企业管理》2021年3月作者：周波波1 韩静1 汪志兴2

[导读] 现如今，随着我国经济的快速发展，智能电网被广泛的使用。在大数据环境下，电能计量装置会产生大量的数据信息，各种数据信息错综复杂，电能计量大数据的管理面临着新的挑战。深入地分析、挖掘电能计量数据信息能够使用户更好地把控电能质量信息。

1贵州电网有限责任公司铜仁德江供电局周波波1 韩静1 565200
2贵州电网有限责任公司铜仁江口供电局汪志兴2 554400

摘要：现如今，随着我国经济的快速发展，智能电网被广泛的使用。在大数据环境下，电能计量装置会产生大量的数据信息，各种数据信息错综复杂，电能计量大数据的管理面临着新的挑战。深入地分析、挖掘电能计量数据信息能够使用户更好地把控电能质量信息。
关键词：智能电网环境下;电能计量;大数据;智能多维
        引言
        随着科学技术的不断进步与发展，互联网与计算机通信技术逐渐趋于完善，与此同时，物联网技术应运而生，改变了人们的生活与工作方式，被广泛应用于各个领域。在该背景下，物联网技术与电力行业相结合成为未来的发展趋势之一，国网公司将致力于探索以及构建面向用户侧电力泛在物联网的新型智能计量体系，统一终端标准，推动跨专业数据同源采集，实现配电侧、用电侧采集监控深度覆盖，提升终端智能化和边缘计算水平。因此，在此基础上探究一种在物联网构架下的智能电力计量体系，以期能够提供一定的参考价值，促进智能电力体系的优化与发展。
        1我国的电力供给体系及用电检查
        目前我国城市众多、人口分布较散，这导致电力供给系统的结构比较复杂，大多数地区对于反窃电检查工作不重视，有部分地区的反窃电检查系统存在漏洞，很难及时监管不法分子的窃电行为，很容易给电力企业带来损失。有一部分电力企业通过多年研究，设计出类似智能电表的检测设备，这种设备可以取代传统检查模式，解放人工的同时提升读取信息的速度。电力企业可以通过智能监测系统，将信息和用户用电量数据远程传输给接收系统，电力单位的核心系统工作人员可以由人工监控后，再将反馈数据传输给用户。虽然这种方式可以减少人力的输出，但由于过程较为复杂，还是不能从根本上解决窃电问题，因此需要创新性的提出更有效的解决方案。而大数据的高速、快捷等优势正好可以补足传统智能监测系统的不足，通过实时输入与输出提升信息传输的速度，实时监控窃电行为，维护电能计量检查的正常运行。大数据相当于一个巨型资料库，其超强的决策能力、精准的洞察力可以帮助电力企业获得更优质、更多样化的信息资产，通过加工电力数据实现电能的增值，实现电力产业的盈利。电力大数据具有数据体积大、数据类型多样化、价值密度低、处理速度快等多种优势，利用庞大的数据资源，可以调度自动化系统，对上万个采集点、配电点和数据中心进行统一调度与管理，为用电检查提供数据支持；利用多样化的数据资源，实现历史文本数据和时间数列数据的结构化，为电力系统提供检测依据；通过正常数据和异常数据的比对进行电力状态检修，在短暂的时间内对所有配电中心和数据中心的数据进行分析，统一作出决策，实现电网运行的诊断、优化，保证电力供给体系和电力检测体系的正常运行。
        2智能电网环境下电能计量大数据智能多维分析
        2.1多数据融合技术
        计量量传业务的设备数据信息比较多，设备分散在企业或工厂的多个角落和地点，需要多种智能采集设备进行测量，并且不同设备的采集需要不同的软件和相应的处理系统，尤其当检测过程的不一致，处理方法也相应不同，最终所得到的数据结果和结构类型也不相同，因此，计量量传业务智能管理需要将不同的数据类型进行融合，保证传统的计量和新技术的计量质检的融合，从而构建统一的“数据标准”平台，用完善、统一的标准，连接制造器具的所有环节，纵向贯通不同的测量设备，形成专业的测量、制造、检测、设计管理系统，实现多数据、多设备的数据融合，得到更可靠、更准确的量传信息。
        2.2电能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。

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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能计量相关设备内部。电能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。在实际中电能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。
        2.3在电能计量装置首检中的应用
        电能计量装置主要对用户电能的使用情况进行分析和统计，还可以收集电能量数据，因此，其运行的稳定性会对电力计量检查造成很大的影响。首检工作需要精准无误，因为电能计量装置首检的不精确会造成装置运行效率低，回馈数据有很大的误差。大数据分析系统可以根据电能计量装置的阶段性反馈进行首检工作，工作人员只需对电能计量装置进行维护即可，通过保护电能计量装置，使其正常运行，提升电能计量装置的稳定性。根据装置在运行过程中容易出现的问题生成大数据分析报告，预测装置的问题，并进行进一步决策，制定解决专制问题的多种方案，一旦出现问题即可及时处理。这样既提高工作效率，也可以保证电力计量装置的平稳运行。在日常的电力计量装置检查工作中，工作人员需要注意保护客户的各种信息，避免通过大数据系统泄露信息，提高电能计量装置的质量。在其运行过程中，充分发挥大数据自动化等优势，全天候实时监控工作过程，更好地掌握工作情况，以便做出进一步的调整。电能计量工作首检工作意义在于保证计量装置的正常运行，维护和统计装置信息，工作人员在投放计量装置时需要严格按照工作流程操作，运用大数据分析和检测系统监控线路负荷情况，在现场校验的过程中根据大数据的及时反馈报告，重新调整工作方案，满足现场校验条件。
        2.4在用电检测系统中的应用
        目前电网线路的覆盖率越来越高，因此，在用电过程中很容易出现各种问题，部分用户为利益而盗取电量，这会影响电能计量装置，也会造成电力流失，增加用电检测难度。针对窃取电量的行为，工作人员在用电检测工作时可以发挥大数据系统的作用，添加远程控制系统、自动化系统，根据用户的用电检测情况安装报警装置，在发现盗取电量的行为时可以触发警报，工作人员可以锁定警报范围，结合远程控制装置处理窃电行为。在此过程中，大数据可以通过分析以往的窃电案例，对用户历史电量、综合瞬时量等数据进行分析，对出现异常的用户进行周期监控，精确定位异常出现的原因，生成异常诊断报告后传输到处理系统，如是电力系统的故障，需要根据故障类型恢复计量方式；如果是窃电行为，则需要进一步做出处理。也就是说大数据可以在用电检测系统中安装诊断分析与智能系别系统，通过归纳用户档案库、查询故障或窃电案例当构建数据分析模型，为用户检测系统提供数据支持。大数据还可以支持计量自动化系统进行远程巡检，这对于计量装置的维护具有支持和辅助的作用。大数据下的远程巡检主要有四个步骤，第一步是通过大数据监控系统和自动化系统对计量装置进行巡检；第二步是根据巡检中出现的问题进行追踪调查；第三步是对巡检中出现的问题进行确定，并根据巡检中的故障位置进行现场勘查，这就需要工作人员进入现场，根据大数据等目标诊断进一步分析；最后一步是利用问题的检查反馈，寻找计量自动化系统问题产生的主要原因，生成问题分析报告，对结果加以利用，做出进一步的决策与处理。
        结语
        本文设计的智能电能计量体系通过采用物联网相关技术能够实现及时可靠、安全高效、远程的采集并传输电力计量数据，切实记录监控数据，有效防止窃电、漏电。另外，通过对该体系的实际测试可以证明其具有准确性高、传输速度快、能耗低等优点。现如今，随着物联网和通信技术的飞速发展，智能电能计量在用电过程中发挥着重要作用，应当加快智能电能计量方面技术的创新与利用。
参考文献
［1］杨甲甲，赵俊华，文福拴，等．智能电网环境下基于大数据挖掘的居民负荷设备识别与负荷建模［J］．电力建设，2018，37(12):11－23．
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