基于計量自動化系統中智能電表的數據應用分析

沈洛齊

摘? 要：計量自動化系統能實現自動化計量功能，智能電表的廣泛應用其中也能提高系統的計量智能化水平。本文重點分析了計量自動化系統的內涵與智能電表的原理與特征，以及計量自動化系統中智能電表的數據應用。

關鍵詞：計量自動化系統;智能電表;數據應用

1? 計量自動化系統內涵

計量自動化系統主要是供電企業對電力用戶的相關用電信息的數據采集、分析、處理與動態監測的一個綜合系統。計量自動化系統妥善地結合了數字通訊技術、信息化技術等，通過依賴于兩大技術達到對電力用戶相關數據、信息等的自動化采集、分析，最終實現自動化管理的目標，也能實現對用電客戶相關用電信息、用電行為的深入剖析與異常故障的監測，也能達到對電能質量的深入分析與預測，實現智能化用電設備數據、信息等的交流、互動，達到對用戶數據的信息自動化管理。

2? 智能電表運行原理與特征

智能化電表是由各種現代科技支持下形成的智能化計量設備，具體包括：通訊技術、計算機技術、測量技術等，在配設好計量設備的基礎上來對電力信息數據加以收集、分析與管理。智能化電表的一大運行原理為：基于A/D轉換器、計量芯片等來實施對用戶的電流、電壓數據等的采集，并借助CPB來科學地分析、處理所此采集的數據，以此來到達到對正向、反向電能數據等的計量，也能實現波峰、波谷等電能數據的計算，各個象限電能數據的計量與運算等，再借助通訊系統、屏幕顯示系統等來傳輸、顯示電能數據。

智能電表實際運行中體現出以下特征：第一，功耗小。因為智能電表對應的電子電路元件屬于集成化元件，而且智能化電表的功耗通常在0.16-0.17W范圍內，和傳統感應式電表功耗則要更小。第二，計量精度則較高。目前，智能電表的計量精準度通常達到1級，隨著科學技術的全新發展，計量誤差也勢必在持續地縮小。第三，智能電表體積小，功能健全，從而發揮遠程抄表、防竊電功能等多項功能。

3? 智能電表數據分析方法

3.1 相關分析

所謂的 “相關性分析”主要指的是分析各個現象之間有無關聯，屬于數據統計的方法和手段，具體涵蓋：線性相關分析與偏相關分析，其中線性相關分析最為常應用于智能電表數據分析中，主要負責剖析兩大變量間的關聯度，通常用系數R來表示，可以根據溫度與負荷之間的關聯，參照天氣情況、特點等來預測負荷的高峰值，或者參照智能電表的現實電壓測量數值來研究某組電能表的相關性。

3.2 聚類分析

所謂的聚類分析就會根據特定的標準來搜集關聯性數據，例如：電表可以參照聚類分析來全面地剖析出變壓器的負荷大小，虛擬電能表也能聚類擁有同樣屬性的電表數據，一種具有代表性的虛擬電表主要借助聚類電能表對應組織區域研究與區域規劃。

3.3 異常分析

所謂的異常分析則指的是對任何異常情況、異常問題等實施的原因追蹤、調查，是一種十分重要的原因追蹤手段。異常分析特別適合于用電異常的分析以及設備故障、問題等的診斷與排查，在這兩大方面都能給予積極的支持作用。例如：變壓器發生故障之前，可以對其關聯性數據來實施全面地統計、分析，也能對數據進行抽樣調查、建模，從中科學地預測、分析變壓器存在的故障和問題，從而決定是否需檢修與更換。

3.4 趨勢分析

趨勢分析則是對一個特定趨勢展開的分析與探究，具體方法為：對比不同期限連續數據、指標等，從中得到其中的增減變化幅度、浮動趨勢等，以此來展示整個事物的浮動趨勢與變化規律，進而對其中的規律、趨勢等做出深入地探究和分析。在智能電表數據分析方式中，趨勢分析具有一定的代表性，屬于相對簡單、直接的分析方式，也就是參照幾條趨勢曲線在相同時間內所體現出的用戶用電量比例數據以及環比數據等，來對趨勢等做出的合理分析。當設備發生故障前會在趨勢模型中有所體現，從而更加及時地的辨認各個部件是否存在故障和問題。

4? 計量自動化系統中智能電表的數據應用

計量自動化系統內部融入了計算機技術、通訊技術、電能技術等，基于這些技術來對日常的用電量、電力數據等實施定時采集與分析，依賴于智能電表數據過程中能讓計量自動化系統逐漸走向完善、走向科學，也能科學地分析用電效率，也能積極地排查用電故障，而且也能全面、深入地分析智能表收集的數據，也能最大程度地利用信道資源，也能科學地運用電能表的數據來剖析所設置的數據，也能以此為基礎來分析自動化主站與配套設施。

4.1信道資源

應在現場擇取幾個臺區，從而對電力線路載波信道的運行狀態等來加以測試，具體為：①臺區編號1表計數量50個，每小時抄讀用時0.9，信道利用率為3.75%;②臺區編號2表計數量102個，每小時抄讀用時2.1，信道利用率為8.75%;③臺區編號3表計數量421個，每小時抄讀用時4.3，信道利用率為17.92%。可以看出：抄完日凍結電量數據以后，余下的時間信道一般處于空閑狀態，意味著信道中有充裕的余量，從而為數據的抄錄創造足夠的信道資源。臺區不同，對應的抄表速率也有所差異，例如：臺區1的抄讀速率達到1.08min/塊，臺區2的數據抄讀速率則達到1.24min/塊，對應的臺區3抄讀速率達到0.61min/塊。因為不同臺區對應的抄表速率各不相同，這就使得電表數據抄表效率也有所差異，現實要圍繞空閑時段載波信道來對應分析各個臺區對載波信道的運用程度與使用效率，根據臺區用戶的規模、大小等來選擇適合于現場臺區的數據抄讀方案。

4.2客戶行為分析

透過系統所提供的負荷曲線，能更加理性、清晰地看出不同用戶的用電消費情況，他們的消費行為，并能對他們未來的消費趨勢做出合理地預測和判斷，這是因為智能化電表數據提供了全方位、到位的用戶消費數據、用電數據以及其他方面的數據，例如：即便是間隔15分的功率與電壓參數、電量參數等也能清晰地呈現出現，而且有著相似消費習慣的用戶也能得到類似的用戶負荷分布圖，從而參照負荷分布特征來對負荷實施科學地歸類，這樣就能實現供電企業對用戶的分類管理，減輕管理負擔，也可以圍繞某一類別的用戶來對應編制運營管理制度和措施，電網波峰與波谷時段來反復地疊加用戶的負荷曲線，從中大規模、大范圍地呈現出用戶的用電細節，也能精準、科學地計算波峰時期各個用戶的電能費用，也可以高效地估算出用戶錯峰的現實潛能，根據智能化電表所提供的數據來深入地分析用戶的用電行為，以此來最大程度地支持和帶動需求側的管理，從而有效地抑制負荷峰值，全面提升電網系統資產的綜合利用效率。

4.3 全面到位的數據分析

（1）零線電流與火線電流的數據

智能計量系統能夠準確地查看來自于零線電流、火線電流等的數據，進而高效地識別用戶行為是否存在異常或其他問題，當看到火線電流相對于零線電流更小，意味著用戶可能出現了非法竊電現象，是在刻意地破壞火線電流，發揮智能系統的遠程數據獲取功能，能科學地剖析出零線、火線等的電流數據，從中識別任何的非法現象，當發現火線電流超出零線電流時，意味著電路中出現了電流泄露問題，進而造成用戶的用電量與現實出現差池，進而影響到其他用戶的安全用電。

（2）開表蓋數據

開表蓋數據是非法竊電數據排查工作中最為準確的依據。之前的確定通過開表蓋來改進、升級竊電行為檢查，一般要深入現場來拆開表蓋才能真正地獲得數據，這種現象不僅會增加工作量，還會影響計量的準確度。對此，借助遠程監測系統，對一切開表數據做出遠程記錄與獲取，數據中心以及主站系統就能對非法竊電行為做出準確地判斷，從而提高了故障排查效率，也能及時地識別非法竊電現象。

（3）時鐘電壓數據的應用

參照電能表在現場的工作狀態、運轉情況，時鐘電池欠壓的現象經常出現，一旦時鐘發生欠壓問題，則將導致智能電表發生時鐘數據不準確的問題，從而導致日凍結問題叢生。對于此問題，現階段此問題的解決方法依然有限，任何異常或問題的出現都需要接受人為地處理，期間會浪費時間，也將使得計量的準確程度難以預測。若是可以遠距離地對電表的電壓、數據等做出檢測、監督，則可以有效地確保運行效率。

（4）表計電壓數據的應用

智能電表可以高效地記錄不同用戶的電壓數據，參照這些數據可以勾畫出一條電壓曲線，當臺區用戶數量較多、線路較長時，用電高峰時段則將呈現出末端用戶電壓較低的問題，然而，目前采用的監測模式一般要增設監控裝置，必然增加了成本，對此可以憑借主站自動地采集來自于智能電表中所記錄的電壓數據以及相關曲線等加以分析，從而為生產部門對低壓臺區電費的治理提供信息和數據。

4.4 網損分析

當前，配網網損計算與分析出現了供電數和售電數日期不一致的現象，成因為不同電壓等級的售電量有著不同的抄表時間，和供電量的現實結算時間也有所差異，借助于智能化電表則可以讓供電企業及時地得到來自于饋線、變壓器、相關用戶等的同期數據，對應獲得同期的線損數據，這樣就能讓計量結果更為精準、客觀。同時，網損計算周期也存在一定的問題，日前的網損分析一般以月為電位進行，必然有著滯后性特點，難以精準地確定損耗率科學與否，而且網損也會隨著客觀用電量、環境氣候等因素的變化而變化，智能電表由于采集間隔達到15分鐘，可以將每月一次的網損分析控制在15分鐘級別，也能對所關心的某一用戶也設計成5分鐘間隔時間，從而更加高效地提供動態的、精準的測量數據，從中發現電網系統是否存在故障、問題或異常。

5? 結語

計量自動化系統中運用智能電表能實現數據的自動化采集與計量，從而達到數據信息的遠程化計量，然而，自動化系統依然需要不斷地完善計量模式，應將電能數據延伸至計量自動化系統中，從而提高電力能源的計量水平。

參考文獻：

[1] 孫禔.電能計量新技術與應用[M].中國電力出版社，2010.

[2] 宗建華.智能電能表[M].中國電力出版社，2010.