大數據背景下的電力計量裝置故障智能化診斷技術應用

梅成成 孫碧柔 樊淑賢

摘要：如何通過大數據技術方法的應用，實現電力計量裝置故障診斷的智能化，已成為業內關注的重要課題之一。本文在分析電力計量裝置大數據處理框架的基礎上，探討了基于大數據的電力計量裝置故障智能化診斷技術及其應用。

關鍵詞：大數據技術;電力計量裝置;故障診斷;智能化應用

引言

近年來，我國處于一個科技飛速發展的時期，這樣的發展速度為人民的生活帶來了便捷與方便的同時，也對我國的電力企業進行了一定的考驗。就目前來看，隨著科技的不斷發展，電力方面的要求愈來愈高，電力系統承擔的壓力也越來越大，為了應對壓力，電力系統方面的相關技術設備也在不斷更新，而在這個更新的過程中，需要電力企業耗費大量的成本才能承擔，關系著電力企業能否正常的運作。而電力計量裝置作為影響電力企業利潤的主要裝置，在使用過程中會出現各種各樣的問題，影響電力企業的經濟效益，從而間接的影響電力企業的供電能力。因此，相關工作人員需要了解電力計量裝置的各種異常問題，并對這些異常發生的原因進行探究，才能更好地提高電力企業的經濟效益，進一步促進我國電力系統的發展。

1大數據平臺及運行架構分析

1.1大數據技術平臺

大數據技術是以數據分析技術為主要載體，以海量的數據資源為主要面向對象，通過精準高效地處理數據流與信息流等相關資源，完成特定的數據分析與整理任務。現代科學技術及基礎理論研究的日趨成熟，誕生了囊括數據處理技術、模型構建技術、信息分析技術等在內的系列化技術方法。大數據自誕生至今，先后經歷了諸多演變與發展，在價值內涵方面得到極大豐富與發展，被賦予了更多的時代價值，在應用范圍與應用程度方面得到了極大拓展。縱觀大數據技術的發展與衍變實際，不僅衍生出了諸多高效率的數據分析方法，更是在數據整理與存儲等方面實現了跨越式發展，構建形成了以時代信息為特征的技術平臺體系，為新時期經濟社會高質高效發展注入了無限動力 。

1.2總體架構設計

在大數據時代，電力計量工作需要面對海量的數據資源，步入數據資產管理的宏觀進程，實現基于大數據技術的電力計量裝置故障診斷過程，為優化后續電力計量裝置的整體效果提供可靠參考。基于大數據的電力計量裝置故障智能化診斷技術應以數據流與信息流為主要載體，融入云計算數據平臺的價值理念，構建形成數據資產管理云平臺立體化組織架構，為具體實際業務的開展與運行以及數據分析處理提供可靠保障。

2電力計量裝置故障異常及檢測手段分析

2.1 電力計量裝置故障異常

2.1.1竊電現象

用電就要交電費，這是電力企業的主要經濟來源。但部分不法分子為了獲得更高的經濟效益，就會想方設法地逃過“電費”這一環節。再加上我國的地域發展的不平衡性，部分地區對這些竊電行為的管理以及預防比較松懈，更是給了不法分子可乘之機。這些不法分子既會肆無忌憚地濫用電能，又會想法設法逃開電力企業的檢測，不交電費。這些竊電行為會導致電力計量裝置獲得的數據與電力企業實際數據嚴重不符，并難以查出異常原因，影響著電力企業的經濟效益。同時，這種竊電行為還會導致電力市場失序，對我國電力企業的整體發展造成影響。

2.1.2干擾

電網系統是電力計量裝置的重要載體，只有基于穩定而可靠的電網系統運行狀態，才能使電力計量裝置保持在良好運行環境之中。縱觀當前電網系統運行實際，普遍存在著受外來各類因素干擾的問題，對干擾因素的排查、分析與防控落實不到位，會影響電網系統的穩定性，破壞電力計量裝置的整體運行屏障。比如，電網諧波問題便會影響電力計量裝置的基波、工頻等，導致出現負荷頻率，計量誤差非常大，甚至容易出現負計量狀態

2.2電力計量裝置的檢測手段

2.2.1電壓檢測

當電力計量裝置出現異常時，相關檢測人員可以先對電力計量裝置的電壓以及斷路器的位置等內容進行檢測。當電壓突變量不符合規定范圍內時，就可以斷定是因電壓異常而引起的問題。此時就需要工作人員能及時的進行修正，確保電力計量裝置繼續正常地運行。其次，斷路器的安裝位置也有可能對電壓造成影響，當斷路器中沒有關于電力計量裝置的相關信息時，就需要對斷路器進行一定的調整。

2.2.2 電流檢測

當電力計量裝置出現異常時，相應的電流也會產生變化，若是電流超出或無法達到相關的標準，就需要工作人員進行調整。電流檢測可以適時地讓相關工作人員更好的了解電力計量裝置的運行狀況，并及時的發現電力計量裝置中可能存在的異常現象。同時，由于電力計量裝置內部元件較為復雜，電力企業應尋找相關的專業人士進行檢修，只有這樣，才能確保及時地對電力計量裝置中的各種異常進行檢修，保證電力計量裝置的穩定使用。

2.2.3 防竊電檢測

面對當前社會上出現的竊電行為，電力企業必須做好相應的防竊電檢測，及時地對竊電行為進行制止，對不法分子處以法律的制裁。為此，電力企業可以通過對電力負荷現場管理系統，對整個供電過程進行監察。電力負荷現場管理系統可以及時地發現因竊電而引起的電力計量裝置異常現象，并提供有效的數據作為證據，方便對這些竊電的不法分子進行法律上的處置。經過更加嚴格的防竊電檢測，就可以大幅度減少因竊電而產生的異常，保護電力企業的正當權益 。

3基于大數據的電力計量裝置故障智能化診斷技術探討

3.1 電力計量裝置故障智能化診斷知識庫的建立

為有效提升電力計量裝置故障智能化診斷的實施質量，必須首先構建基于大數據技術的知識庫，將所有可能出現的故障診斷類型納入知識庫的涵蓋范圍之內，以對電力計量裝置的工作情況進行動態監測。在大數據技術環境下，故障智能化診斷知識庫得同樣具備動態化特征，對其中的數據信息保持動態化刪除、修改、更換以及查詢等。通常情況下，故障智能化診斷知識庫還應包括兩個方面，即異常特征模型和專家規則庫，以實現對不同類型故障問題的優化處理。對于異常特征模型而言，可建立模塊并進行修改或刪除，而專家規則庫則可實現對具體故障模塊數據的導入與導出，實現二者的同步并行。知識庫建立后，應對其中的數據信息進行縱向比對，利用邏輯規則，分析電力計量裝置的異常信息，診斷該裝置中故障的類型。

3.2電力計量裝置故障異常信息的診斷

異常信息的出現會導致電力計量裝置發生相應故障，因此應針對異常信息做出專門處理，以確保電力計量裝置的穩定、高效、精準運行，并對其是否存在故障狀態做出研判。在電力計量裝置故障異常信息診斷中，必須強化具體操作人員的專業素養，形成“大數據思維”，在面對各類異常信息診斷需求時，主動運用“大數據思維”解決相關難題，以更好地對故障類型、具體位置及規模影響等做出分析。電力計量裝置出現異常信息，主要是由于電壓回路或電網系統電流回路出現故障，導致電流與電壓的起伏波動，應通過報警系統獲取警報信息，對故障問題進行分析并處理。

結束語

受大數據技術框架、電力計量裝置實際應用環境等方面的影響，當前電力計量裝置故障智能化診斷實踐中依舊存在諸多薄弱環節，阻礙著診斷效率與質量的優化提升。因此，有關人員應該從電力計量裝置故障診斷的客觀實際出發， 創新故障智能化診斷的方法流程，為全面彰顯大數據技術的核心價值奠定基礎，為促進電力計量裝置故障智能化診斷技術的發展貢獻力量。

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