電能計量器具質量監督自動預警系統的建立

馬曉奇，王 珺，徐婷婷，王 丹，趙旭亮，劉志超

（遼寧省計量中心，沈陽 110000）

電能計量器具質量監督自動預警系統的建立

馬曉奇，王 珺，徐婷婷，王 丹，趙旭亮，劉志超

（遼寧省計量中心，沈陽 110000）

本文在大量調研智能電能表業務數據的基礎上，基于大數據技術，設計了一套電能計量器具質量監督自動預警系統。系統可根據電能計量器具采集的相關數據生成輔助決策，并以多種方式實時展現決策結果與預警信息，實現對電能計量器具質量監督和管控。本文重點對該系統架構、硬件部署、建設重點進行了研究，對電能計量器具質量提升有著一定意義。

電能計量器具；質量監督；自動預警

1 引言

電能計量作為一項基礎性的工作，其量值的準確可靠直接影響到電能供用雙方的經濟利益[1]。國網公司明確要求對電能計量器具招標前、到貨前、到貨后、運行中等全壽命周期環節進行嚴格的質量管控,以保障電能計量的公平性和公正性。目前，電能計量器具現場安全穩定運行面臨著許多挑戰，電能計量器具現場環境無法預估，可能造成的智能電能表故障種類繁多。面對日益復雜的電能計量器具運行環境，運用大數據分析技術對各類海量數據進行分析，將有助于提升電能計量器具質量監督自動預警能力和風險應急處置能力。將大數據技術與電能計量器具質量預警的實際需求有機結合起來，可以充分利用大數據分析的技術優勢，將大數據技術融入電能計量器具質量管理，深挖各類數據的價值，提升電能計量器具質量風險預警能力，為電能計量器具質量管控提供有力的參考依據。

2 電能計量器具質量監督自動預警系統

電能計量器具大數據呈現出量大、類別多等特點，涵蓋了廣大的用戶。電能計量器具大數據的種類要包括結構化數據、半結構化數據和非結構化數據[2]，其中結構化數據主要為各計量點基本情況、負荷類型等，半結構化數據包括運行口志、HTML和XML等數據，非結構化數據包括文件、圖片、視頻和音頻等數據。電能計量器具質量監督自動預警系統就是要利用以上各類數據，從中挖掘出有價值的數據，分析其中的關聯性和因果性，通過采集、存儲、加工、轉換、計算、分析、挖掘等過程，最終為電能計量器具預警提供可靠的參考依據，達到智能化、自動化的電能計量器具質量監督預警要求。

2.1 系統功能定位

基于大數據分析的電能計量器具質量監督自動預警系統主要作用，就是綜合收集電能計量器具質量涉及的各類數據信息，并依據電能計量器具質量監督規范要求按照預警判據進行分析和預警，從而為電能計量器具安全穩定運行提供強有力的支撐。其工作過程應涉及數據采集、數據整理、數據分析、數據挖掘、結論驗證、結論發布等環節，使電能計量器具質量監督人員可以通過系統對各類負荷點計量器具種類、電能計量器具輪換情況、電能計量器具現場環境氣候影響、突發事件等數據的綜合分析，依據不同的數據算法得出具有較高參考價值的預警信息并給出相關的輔助決策，從而為正式發布和展示電能計量器具質量預警信息提供依據。基于以上分析，建設電能計量器具質量監督自動預警系統就是要實現對電能計量器具質量預警相關數據的采集、分析、挖掘和預警信息發布等功能，具體如下：

（1）數據的采集和共享。目前國家電網公司已建立了涵蓋電能計量器具運行、電能計量器具輪換計劃、資產管理等專業信息系統，如MDS，SG186等重要信息系統[3]，因此電能計量器具質量監督自動預警系統應該通過統一的數據中心接口級聯，實現和以上信息系統的互聯互通，以便能對相關系統的重要數據進行采集，達到數據共享的目的。

（2）數據的挖掘和分析。面對海量的數據信息，應該根據與電能計量器具質量的關聯程度對信息進行分類，通過不同的風險預警管理策略實現對不同應用場景下的數據分析。例如，當分析某類型計量器具故障的風險時，可以采集該類計量器具所在臺區的運行參數情況、輪換情況、地理信息、計量點負荷信息等數據，按照風險權重進行綜合分析以甄別有用信息，明確各類信息與電能計量器具質量之間的關系，從而為電能計量器具質量預警提供參考。

（3）預警的判定和輔助決策。結合電能計量器具質量管理制度和電能計量器具質量監督辦法等相關要求，利用相關算法通過軟件編程明確其中的關聯性和因果性，形成預警判別依據、相應的解決辦法和輔助決策，對挖掘的數據全面分析后，得到電能計量器具質量預警結論并給出相應的輔助決策。

（4）預警的發布和展示。結合系統給出的電能計量器具質量預警結論和輔助決策，經過人工分析和確認后進行發布，同時在系統中對預警結論和輔助決策進行實時展示。

2.2 系統功能架構

2.2.1 總體功能架構

電能計量器具質量監督自動預警系統整體架構可采用基于SOA的服務架構，服務端采用Java技術，客戶端采用HTML/JavaScript/Flex等B/S展現技術進行開發。功能上應包括系統接口模塊、數據采集模塊、數據挖掘模塊、數據分析模塊、預警生成模塊，可以完成對電能計量器具質量大數據的采集、存儲、挖掘和分析。如圖1所示，電能計量器具質量監督自動預警系統通過與現有各信息系統的接口，數據中心實現對MDS、SG186等系統數據的采集，以上數據包含了設備的地理信息、資產信息、計量器具運行參數情況、故障報表等基本數據，再結合輪換情況、計量點負荷信息等關聯信息，經過數據統計、數據挖掘、數據分析等實現對各類數據的處理，再通過預警判斷、預警生成、預警自我診斷等階段，實現電網預警信息的自動發布。

圖1 總體功能構架示意圖

2.2.2 硬件部署

依據電力二次系統安全防護原則，電能計量器具質量監督自動預警系統在安全策略上仍然要遵循“安全分區、網絡專用、橫向隔離、縱向認證”的基本原則，由于該系統的應用部分主要歸屬于信息管理大區，因此需要通過安裝電力專用橫向安全隔離裝置來提高安全性。同時該系統應遵循統一的應用集成技術架構和技術標準，以實現和外部數據系統的互聯互通。如圖2所示。

圖2 系統硬件部署示意圖

3 系統實施策略

3.1 系統前期實施策略

借助信息化項目管理手段，在電能計量器具質量監督自動預警系統建設前期應首先進行功能定位，明確該系統建設目的，因此應遵循系統的統一性和標準性原則，在此條件下公司可以結合區域特性進行一定的特定功能的開發。在具體實施環節一般可以分為以下幾個步驟。

（1）前期準備階段。根據系統建設要求，成立調研、需求分析、開發等聯合部門組成的項目組，全面了解各部門的需求，強化項目成員單位間的責任，制定項目初步實施方案。

（2）系統部署階段。根據系統的硬件部署，進行數據處理設備和預警平臺設備的采購及硬件安裝。在建設初期，工作人員應充分領會系統的技術構架、物理結構、設備連接方式等，在廠商的協助下進行硬件設備搭建，并進行必要的聯調測試。

（3）基礎數據采集階段。在完成與重要系統的接口開發后，應進行重要數據信息的導入和驗證，確保系統內的數據正確和完備，為后期數據采集、分析和挖掘奠定數據基礎平臺，同時應結合電能計量器具質量監督預警的要求形成預警判據。該工作是系統功能實現的關鍵環節，在數據錄入時應遵循統一的標準和及時同步，避免后期反復修改數據庫中的基礎數據。

（4）功能測試階段。根據既定的系統功能，對系統的數據同步、數據采集、數據分析等基本功能進行分析，同時應比對氣候影響、電能計量器具輪換情況、計量點負荷信息等數據的同步性，確保生成的預警信息能貼近實際情況。此階段應包括模塊功能測試和系統功能測試，確保各個模塊和整個系統的功能滿足設計要求。

（5）正式投運階段。在試運行3個月，系統功能穩定后，可進入正式應用階段，在實際使用過程中進行功能完善和系統漏洞常規修復。

3.2 系統后期重點實施

電能計量器具質量監督自動預警系統涉及的數據量較大，需要級聯的系統較多，同時需要和不同的專業部門進行橫向協同，因此在該系統的后期建設中，應重點注意以下問題：

（1）加強安全防護，提高系統的安全可靠性。考慮到該系統在電能計量器具質量監督管理中的作用，因此在系統建成后，應加強系統自身安全可靠性的管理，要針對硬件和軟件制定相應的應急預案，規范數據接入標準，及時按照信息系統管理辦法對系統硬件和軟件進行必要的功能升級。

（2）要及時更新系統數據，做到數據保鮮。電能計量器具質量監督自動預警系統得出的最終結論是依據電能計量器具質量監督的各類數據，以上數據是實時變化的，因此要加強各部門間的溝通，定期開展數據治理和判斷依據的更新和維護，以確保基礎數據庫的正確和完備。

（3）加強與各系統間的接口開發。由于該系統采用的數據均來自于現有系統中，因此需要結合功能需求對現有系統進行功能開發，在開發時應全面考慮，以避免后期重復工作，同時也應兼顧后期系統的功能完善。

4 結束語

本文將大數據分析技術應用在電能計量器具質量監督預警管理工作中，設計了一套電能計量器具質量監督自動預警系統。該系統可通過各類海量數據的挖掘和分析，提取與預警相關的有用信息，根據相關數據生成預警結論和輔助決策，并實時展現決策結果與預警信息，有效提高電能計量器具質量監督管控，極大地提升電能計量器具質量監督自動預警能力和風險應急處置能力。

[1] 劉欣，孫辰軍，王云佳．信息安個風險預警管理系統的設計與實現[J]．河北電力技術，2014, 33(6): 14-16

[2] 張伯明，吳素農，蔡斌．電網控制中心安個預警和決策支持系統設[J]．電力系統自動化，2006, 30(6): 1-5

Establishment of Automatic Early Warning System for Quality Supervision of Electric Energy Metering Apparatus

Ma Xiaoqi, Wang Jun, Xu Tingting, Wang Dan, Zhao Xuliang, Liu Zhichao
(Measuring Center of Liaoning Province, Shenyang, 110000)

In this paper, based on a large number of intelligent energy meter business data, based on large data technology, designed a set of energy measurement equipment quality supervision automatic early warning system. The system can generate the auxiliary decision based on the real-time business data of the electric energy measuring instrument, and realizes the decision result and the warning information in real time to realize the quality supervision and control of the electric energy measuring instrument. This paper focuses on the system architecture, hardware deployment, construction focus of the study, for the quality of energy measurement equipment has a guiding significance.

Electric energy measuring instruments; Quality supervision; Automatic warning

10.3969/J.ISSN.1672-7274.2017.03.007

TM93，TB971文獻標示碼：B

1672-7274（2017）03-0026-03