智能信息技術在電能計量中的探索性應用

【摘要】電能計量是掌握電力消耗與調度情況的基礎，但是存在工作質量受人為因素影響、工作流程難以系統化管理和運行、工作水平與智能電網建設目標存在差距等問題。為了解決這些問題，本文提出了利用智能信息技術構建電能計量系統的方法。利用智能傳感器、云網絡和大數據可以實現電能信息的實時采集、在線分析與高效利用，最終減少用電消耗、促進工業生產提質增效。

【關鍵詞】電能計量；智能技術；信息技術；用電量優化

【DOI編碼】10.3969/j.issn.1674-4977.2024.06.057

Exploratory Application of Intelligent Information Technology in Electric Energy Measurement

LIU Chenchen

（State Grid Datong Power Supply Company， Datong 037000， China）

Abstract： Electricity metering is the foundation for mastering power consumption and scheduling， but there are problems such as the influence of human factors on work quality， difficulty in systematic management and operation of work processes， and the gap between work level and smart grid construction goals. To address these issues， this article proposes a method of constructing an energy metering system using intelligent information technology. By utilizing intelligent sensors， cloud networks， and big data， real-time collection， online analysis， and efficient utilization of electrical energy information can be achieved， ultimately reducing electricity consumption and promoting the improvement of industrial production quality and efficiency.

Keywords： electricity metering； intelligent technology； information technology； power consumption optimization

1電能計量現存問題分析

1.1工作質量受到人為因素的影響

在電能計量領域，工作程序煩瑣且工作量大。無論是電能數據抄錄、統計、分析還是監測，當前都是依靠人力資源的大量投入來實現的[1]。這種工作模式下，電能計量結果的準確程度依賴工作人員的職業素質和敬業精神，工作效率取決于工作人員的工作積極性。由此可見，電能計量的工作質量容易受到人為因素的影響，無論是計量結果的準確性還是工作效率都難以得到精準的控制[2]。

1.2工作流程難以系統化管理和運行

電能計量是一項相對復雜的工作，需要持續不斷地對電能運行情況進行監測，對包括電壓、電流、功率等指標在內的數據進行周期性采集和分析，通過數據分析建立電能系統工作模型并發現其中的規律性變化。在此基礎上，根據電能系統的工作特點制定合適的管理策略，對電能計量過程實施科學管理。復雜的工作程序和嚴格的時間管理方式，增加了電能計量系統化管理的難度，給電能計量管理系統高效運轉帶來了挑戰[3]。

1.3工作水平與智能電網的建設目標存在差距

電能計量是電網使用與管理的重要環節，擔負著電網運行效果監測、用電需求分析等重要任務[4]。通過進行電能計量，可以統計電網內各電氣設備的運行情況，對電網運轉的質量和效益給出評價。在電網建設中，綜合電能計量監測信息可以完善電網結構、改進服務模式。為了更好地提升電網的供電效益，智能電網建設被提上議程[5]。

2智能技術對電能計量的促進作用

2.1提升電能計量工作的綜合效能

為了減少人為因素對電能計量工作質量的影響，可以利用智能技術改進電能計量的工作模式。智能技術在電能計量工作中的深入應用，可以減少人力資源的投入，進而節約工作成本、提升工作效率和質量。利用智能化設備，可以實現電能數據的實時采集，通過網絡傳輸后進行自主分析，將分析結果面向管理者或者用戶進行可視化顯示；可以對電網設備進行全天候監測，及時辨識、判斷設備故障并發出預警信號。利用智能技術改進電能計量的工作模式，可以解放人力資源、改進工作質量，最終促進電能計量工作綜合效能的提升。

2.2實現電能計量工作的體系化管理

電能計量工作流程復雜、工序繁多，無論是數據抄錄、統計、分析還是監測，都需要按照預定的工作流程進行規劃并實施。借助智能技術開發工作流程管理程序，可以實現對各個工作環節的實時監控、精準掌握每個環節的完成時間，同時多維度規劃并行工作流程，提高工作效率的同時獲得最優的管理效果。

2.3助力智能電網建設目標獲得實現

利用信息技術對電網運行模式和組織管理方法進行改進，基于智能傳感器對電網運行數據進行采集并融合處理，基于云網絡搭建數據分析平臺并對電網運行狀態進行不間斷監測，基于大數據分析技術對電網運行規律進行探究并預判運行中的安全隱患，通過這些措施可以使電網的運行更高效，同時提供的服務更加人性化。

3電能計量中智能技術的應用實例

3.1電能計量系統基本情況概述

某工廠位于某工業城市的市郊，具有產品自研與生產加工能力，重要生產線24小時不間斷輪換開機。工廠的電能來自市級電網，在接入段設有電能計量系統。為了對工廠用電情況實施系統監測并建立動態調度機制，需要對電能計量系統進行升級與改進。工廠引入智能技術，對標智能電網的建設標準，對電能計量系統進行了智能化改建。

3.2電能計量系統整體架構設計

結合該工廠的生產特點，電能計量系統需要具備電量數據自主采集、電量數據高速傳輸、電量數據智能分析與用電故障預判等功能。為了實現這些功能，電量計量系統的基本技術架構如圖1所示。

3.3電能計量系統關鍵技術實現

在圖1中，電能計量系統實時采集電能數據、供配電及用電設備的工作狀態、供配電機房內環境信息，將這些數據信息利用云網絡傳輸至中心服務器，在中心服務器內對這些數據進行預處理后進行規律統計分析，并將分析結果進行可視化顯示。此外，在對數據規律進行統計分析的基礎上，對電網設備中可能存在的故障隱患進行辨識，一旦發現有可能出現的故障即刻發出報警信號，必要時啟動應急預案進行電網運行的冗余備保。為了實現以上目的，在電量計量系統中應用了以下關鍵技術。

1）基于智能傳感器的電量數據自主采集

在電能計量系統中，需要采集的數據主要分為三個類型，分別是電能數據、設備狀態和環境信息。這些數據類型不一、數據量繁雜，需要分門別類地應用不同形式的傳感器。對于電能數據，在電量計量系統的輸入端接入智能讀表設備，電壓、電流、功率等參數被讀表設備記錄；對于設備狀態信息，利用非接觸式傳感器對設備進行監測，比如對于電動機的轉速用高速攝影儀進行監測，對于設備的工作溫度利用溫差式紅外傳感器進行測量；對于環境信息，利用溫濕度計對工作廠房和設備間內的溫度和濕度進行測量。這些數據被不同的傳感器和儀器記錄，其中，電能數據和環境信息需要不間斷記錄，設備狀態信息記錄時間與設備開機運行時間保持一致。

2）基于云網絡的電量數據高速傳輸

采集的數據信息包括電能數據、設備狀態和環境信息，需要分類通過云網絡傳輸至中心服務器。云網絡采用無線擴頻技術構建，采集數據信息后轉換成二值邏輯信號，利用擴頻的序列碼對數字信號進行調制，將對應的序列碼作為關聯信號發送。在網絡終端，只有確保序列碼正確才可以對數據信息進行解碼，從而避免不同類型數據之間的相互干擾。云網絡具有大帶寬的特點，不僅可以滿足當時數據量的使用需求，還預留擴容接口，為將來連接更多設備提供可能性。

3）基于大數據的電量數據智能分析

對于采集到的數據信息，在中心服務器內進行預處理和規律分析。數據信息在采集和傳輸過程中，可能受到周圍環境以及設備運行不穩定的影響而帶入擾動。在中心服務器內，首先對采集到的數據信息進行預處理，將出現躍變的數據判定為擾動而剔除，之后對數據進行分類，按照電能數據、設備狀態和環境信息等三大類進行存儲。由于數據是在連續時間內進行采集而得到的，數據量大且分布間隔一致，因此可以利用大數據技術進行分析。對于每類數據，不斷進行擬合分析，發現其中的規律，將這種變化規律利用曲線圖的形式在終端進行可視化輸出。工作人員只需要觀察數據變化的曲線圖就可以掌握整個電能系統的運行情況。此外，在對數據信息的分析中，不斷利用新采集的數據驗證統計規律是否正確，不斷對統計規律進行修正。這樣可以掌握整個工廠內電能消耗情況與供配電設備工作狀態的變化規律，對工廠的用電情況進行全面監測。

4）用電故障預判

基于對電量數據變化規律的統計分析，可以辨識整個工廠內部電能供應質量的風險隱患，提前采取應對措施。通過對電能數據、設備狀態和環境信息的統計分析可以發現，個別數據出現異常，最大可能性是受到擾動造成的。當短時間內連續多個數據出現異常變化時，大概率是供電設備出現了故障。此時，應該及時發出報警信號，必要時立即下達工作終止指令，安排專業技術人員進行隱患排查。在數據統計分析過程中，基于對當前數據變化規律的分析，利用大數據和神經網絡技術可以預測數據未來的變化趨勢，將預測結果與采集到的實時數據進行對比，當兩者出現不一致且偏差較大時，應該發出設備故障預警信息，及時進行故障可能性檢測與排查。利用智能信息技術進行用電故障排查的基本流程如圖2所示。

3.4電能計量系統應用成效

為了比較分析電能計量系統的應用效果，選擇系統改建前后一年的時間分析工廠的成本支出。在2023年度內，該工廠只在7月份進行了電能計量系統智能化升級改造，除此之外并沒有其余的變動。該工廠內的所有設備在每個月內的工作時間保持不變，因此引發成本支出變動的最大可能是電量消耗。統計該工廠2023年內每月的電量消耗情況，結果如圖3所示。

由圖3可以看出，在電能計量系統改造之前，各月的電能消耗量普遍較大，最低的是4月份的135，870千瓦·時。電能計量系統改造之后，各種設備工作在合適的狀態下有利于節約電能，同時根據對電量消耗情況的監測進行實時的調度與規劃實現節能增效，大幅度降低了電能消耗，7月份之后的電能消耗量明顯低于7月份之前，只在8月份達到了峰值125，800千瓦·時。

4結束語

通過實例分析可以看出，利用本文提出的電能計量系統構建方案可以有效減少用電量消耗，達到節約成本支出的目的。在后續研究中，可以嘗試建立與電能計量系統相配套的管理措施，通過管理方法的改進挖掘電能計量工作的潛力，促進工業生產提質增效，加速工業強國的建設進程。

【參考文獻】

[1]韋祎，錢小宇，胡巍挺，等.智能化管理視域下計量檢測數據分析[J].大眾標準化，2024（5）：178-180.

[2]張榮浩，曹健，莊明振，等.基于計量采集系統的電能計量異常診斷技術分析[J].集成電路應用，2024，41（3）：270-271.

[3]胡亞偉.電能計量系統的監控與維護[J].儀器儀表標準化與計量，2024（1）：35-37.

[4]吳天笑.電能計量采集運維中的故障處理分析[J].集成電路應用，2024，41（2）：96-97.

[5]張瀟.配電網中的電能計量與線損策略分析[J].集成電路應用，2024，41（2）：98-99.

【作者簡介】

劉琛琛，女，1990年出生，工程師，學士，研究方向為電能計量及采集。

（編輯：于淼）