智能電能表質量數據采集與質量監控技術研究

魏永波

摘要：隨著我國社會建設水平的提升，各行各業在生產過程中對于電能的需求也逐漸增加，人們在日常生活中也對電能的供應提出了更高的要求。在傳統的電能供應模式中，電能表作為電量使用情況的計量設備，雖然經過技術升級等一系列措施，計量表的準確性逐漸提升，但是其功能性仍然不能很好地滿足當下我國體量逐漸增加的電能消耗。基于此，本文章對智能電能表質量數據采集與質量監控技術研究進行探討，以供相關從業人員參考。

關鍵詞：智能電能表;質量數據采集;質量監控技術

1智能電能表概述

當前，在我國供電企業中使用率較高的電能表是先進且新型的智能電能表，該電能表是由多個單元組合而成的，與傳統的電能表相比，具有實時監控、信息數據的存儲和處理以及自動調整費率和計價等功能。通過應用智能電能表，可幫助供電企業不斷優化供配電方案，促進電力技術不斷地發展。近年來，隨著電力技術的進步，智能電能表的功能呈多樣化發展趨勢，比如在電能表內設置處理程序，繳費后通過磁卡恢復供電、顯示不同時間段的電價等。

2智能電能表質量數據采集系統設計

2.1采集系統架構設計

在實際應用中，智能電能表質量數據按照數據來源，可以分為研發設計、物料采購、生產制造、出廠供貨四類。采集器會將這些數據信息傳送到各種類型的通信網絡中，其中有SMS無線網、GPRS/CDMA無線網和光纖網，無線傳輸網一般是公用的，而光纖網則是要自己專門創建。數據信息通過轉換，經過路由器和防火墻之后，通過各種網絡類型的前置機到達了光端機，經過交換機到達服務端平臺。

2.2電能表運行誤差分析模型

低壓臺區配電變壓器處安裝高精度電能計量裝置，稱其為總電能表，用其完成整個臺區用電總量的測量;并且整個臺區的各用戶均安裝高精度電能計量裝置，稱其為分電能表。用電信息在實際采集時，分電能表的測量精度均低于總電能表一個等級，因此整個臺區的總用電量用總表的測量數值表示。如果設定總電能表不存在測量誤差、相對誤差加權平均值不變，且該加權平均值為數個連續計量周期內的，可將其理解為電能表的誤差水平在一定時間段內不存在變化。理論計算的主要條件是保證臺區內戶變關系正確。當采集電量數據存在缺失時，可將該時間段內所有電能表數據去除，只需保證選取數據量大于分電能表數量。

2.3安全機制

在數據讀寫的傳輸過程中，普遍使用數字密碼加密的方式來實現數據安全防范，在區域與區域傳輸線路中建立密碼體系，直接對交互數據進行加密，防止非法用戶進行竊取關鍵信息，保證數據的完整性和可靠性。傳統方法構造防火墻來防御外來非法用戶入侵，但是再完美的防御技術始終存在一定的漏洞，因此本研究引入入侵檢測和模擬攻防系統，在遇到危險應用時主動挖掘定位得到漏洞信息，并進行鏟除。

3智能電能表質量監控技術的應用措施

3.1智能電能表技術標準

智能電能表技術指標應滿足Q/GDW354—2009《智能電能表功能規范》、Q/GDW1355—2013《單相智能電能表型式規范》、Q/GDW356—2009《三相智能電能表型式規范》、Q/GDW363—2009《1級三相智能電能表技術規范》、Q/GDW364—2009《單相智能電能表技術規范》、Q/GDW365—2009《智能電能表信息交換安全認證技術規范》的要求。

3.2優化計量芯片

要想讓智能電能表在使用的過程中盡可能穩定運行，降低計量故障出現的概率，電力企業要對計量芯片進行優化。①企業可以通過使用更高質量的材料來實現這樣的目的。尤其對于智能電能表內部的一些敏感元件來說，應用更好的材料能夠非常明顯地提升電表的使用性能。如對于壓敏元件來說，優化計量芯片就能讓壓敏元件在更強的壓力下正常運轉，這對于整個智能電能表的使用都會產生一定的積極作用。②在優化計量芯片時，還可以通過優化線路的布局來達到提升芯片使用效果的目的。因為良好的線路布局能夠很好避免一些線路之間的互相干擾，讓信號的傳輸更加準確，這樣對于計量準確性的提升也大有好處。

3.3計量功能應滿足以下要求

①計量裝置與站控層通信應支持MMS協議，與合并單元通信應支持DL/T860—9—2標準，以網絡方式或點對點方式采集電流、電壓信息。②應能準確地計算電能量，計算數據完整、可靠、及時、保密，滿足電能量信息的唯一性和可信度的要求。③應具備分時段、需量電能量自動采集、處理、傳輸、存儲等功能，并能可靠地接入網絡。應根據重要性對某些部件采用冗余配置。④計量用互感器的選擇配置及準確度要求應符合DL/T448—2016《電能計量裝置技術管理規程》的規定。

3.4電表數據自動分類過程中的數據處理

對于數據中干擾數據的消除，由于可以對不隨時間變化的數據進行重復測量，因此僅考慮了干擾值，在這種情況下，評估錯誤數據的準則包括萊以特準則（3δ）、羅曼諾夫斯基測試準則、格魯布斯（測驗準則和迪克森測驗準則。其中，標準3δ適用于具有大量測量數據的一系列測量，該標準的可靠性較低，但易于使用，因此，在要求不高的情況下經常使用它。對于少量數據測量，應使用羅曼諾夫斯基準則。格魯布斯準則具有最高的可靠性，通常測量次數為n=20～100。如果測量次數很少，則使用羅曼諾夫斯基準則檢驗。如果需要從測量列中快速識別出帶有錯誤的測量值，則使用迪克森測驗。

3.5智能電表質量數據分析框架

根據大數據技術的在電表數據上的處理應用方法。采用了大數據挖掘方法與現階段研究相結合的思路，利用了大數據技術在處理復雜海量信息的優勢，將數據分類處理，解決了現階段部分研究方法無法直接應用的難點。同時，考慮到智能電表的復雜特征數據，采用大數據挖掘方法進行分析能夠實現現階段典型電表質量研究在大數據環境下的延伸。最后以宏觀統計、誤差及故障分析、可靠性評估、在線監測、全周期質量分析等結果展現出來，實現有價值的信息共享。

參考文獻

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