電力營銷管理信息平臺智能抄表核算方法研究

摘 要：本文設計了一種電力營銷管理信息平臺的智能抄表核算方法，該方法首先通過采集智能電表的海量數據，并運用加權移動平均法對數據進行去噪處理。其次，采用高級加密標準（AES）算法對處理后的數據進行加密保護，確保數據在傳輸和存儲過程中的安全性。在抄表核算過程中，考慮單次讀數的準確性，并結合時間序列分析和統計校驗技術，以減少單次采樣帶來的偶然誤差。試驗結果顯示，該方法得出的有功功率值與實際電能表測量的數據高度一致，誤差控制在0.1kW以內，充分驗證了其在實際應用中的高效性和可靠性。

關鍵詞：電力營銷管理；信息平臺；AES算法；智能抄表；核算

中圖分類號：TP 274" " 文獻標志碼：A

電力營銷管理信息平臺作為電力服務體系的神經中樞，其智能化轉型是電力行業適應現代社會快節奏、高效率要求的必然趨勢。因此，提升平臺的智能化水平，對加速電力服務流程、提高服務質量、增強用戶體驗具有不可估量的價值。在智能電網的大潮中，智能抄表核算方法通過深度融合傳感器技術，實現電能表數據的無縫對接與自動采集，確保了數據的原始性和實時性；物聯網技術的引入，打破了物理界限，實現了數據的遠程傳輸與共享[1]，極大地拓寬了數據應用的邊界；大數據分析與人工智能算法讓數據活了起來，對海量用電數據的深度挖掘與智能分析，揭示了用戶用電行為的內在規律，為精準核算提供了科學依據。智能抄表核算方法的實施，不僅能夠顯著提升抄表核算工作的準確性和效率，減少因人為因素導致的誤差和延誤，還能夠為電力營銷管理信息平臺提供更豐富、多維度的用電數據資源[2]。為用戶提供個性化、定制化的用電服務，滿足不同用戶的差異化需求，進一步增強用戶滿意度和忠誠度。

1 采集電力營銷管理信息平臺智能電表數據

智能電能表作為電力用戶的電能量采集工具，其核心計量機制是從電力營銷管理信息平臺精確捕獲電壓與電力數據，以固定時間間隔抽取并計算瞬時功率值[3]。這一過程通過累加這些瞬時功率值在特定時間段內的總和，進而計算電表所記錄的有功功率，該功率值隨后被用于精確計量各用戶的電能消耗。

值得注意的是，當電能表測量的是直流電壓與直流電流時，由于它們的穩定性，因此計算的平均功率與任一時刻的瞬時功率保持一致。然而，當處理交流電壓與交流電流時，情況則變得復雜，因為瞬時功率會隨著交流信號的自然波動而變化，導致瞬時功率與基于整個周期計算得出的平均功率之間存在顯著差異，需要更精細的數據處理與分析技術來確保計量的準確性。

用I（t）、U（t）分別代表智能電表在采樣時刻t的工作電流、工作電壓，智能電表在該時刻的瞬時功率如公式（1）所示。

P（t）=I（t）U（t） （1）

為了獲取一段時間內的總電能消耗或平均功率，通常需要對這段時間內的所有瞬時功率值進行積分。對從時間t1到t2的電能消耗進行計量，可以對瞬時功率P（t）在該時間段內的積分來實現，如公式（2）所示。

（2）

式中：dt為積分變量。

對電力營銷管理信息平臺智能電表數據進行采集后，原始數據常受多種因素干擾，導致抄表核算精度受限。為提升抄表核算準確性，本文引入了加權移動平均法進行數據預處理，旨在削弱異常值及噪聲的影響。具體來說，該方法通過為不同時間點的數據分配不同權重wi，計算加權和來平滑數據序列，如公式（3）所示。

（3）

式中：k為移動平均的窗口；i為時間偏移量。

通過公式（3），成功利用加權移動平均法對電力營銷管理信息平臺上的智能電表數據進行去噪處理。

2 加密電力營銷管理信息平臺抄表數據

在電力營銷管理信息平臺的抄表核算中，確保采集的電力營銷管理信息平臺智能電表數據的完整性、保密性是關鍵任務，這涵蓋了數據的加密傳輸及安全存儲等核心環節。鑒于數據泄露與篡改風險的嚴峻性，深入研究了多種加密技術，包括對稱加密（例如AES、Camellia及ChaCha20等）以及非對稱加密方案。在綜合考量安全性、運算效率及部署便捷性后，考慮AES 256位密鑰[4]版本在全球范圍內被廣泛驗證為極其安全，能有效抵御當前及未來可預見的攻擊手段，最終選定AES作為對稱加密的核心算法。

在實現電力營銷管理信息平臺的抄表數據加密功能的過程中，采用AES算法保障數據傳輸的安全性，采用AES算法生成密鑰對，公鑰用于節點間加密傳輸的會話密鑰。加密數據格式如公式（4）所示。

C=HpkB（K）⊕HAES（M，K） （4）

式中：HpkB為使用接收方B的公鑰pkB加密的AES會話密鑰K；HAES為使用K對明文M（抄表數據）進行AES加密。

在電力營銷管理信息平臺的抄表數據傳輸中，接收方通過實施雙重驗證流程來確保數據安全接收。此流程融合非對稱解密與數據完整性校驗如公式（5）所示。

DskB[HpkA（K）]→K （5）

式中：DskB為使用接收方B的私鑰skB解密；HpkA為發送方A的公鑰pkA加密的AES會話密鑰K。

接著，恢復原始抄表數據，如公式（6）所示。

DAES（C，K）→K （6）

式中：DAES為使用K對密文C進行AES解密。

此混合加密機制結合了密鑰交換安全性與AES的高效數據加密，不僅加速了數據處理速度，還通過公鑰加密的驗證步驟，有效防御了中間人攻擊，確保了電力營銷管理信息平臺在抄表核算過程中的數據保密性、完整性和高效性。

3 計算電力營銷管理信息平臺抄表誤差

在電力營銷管理信息平臺抄表環節，對加密的電力營銷管理信息平臺抄表數據進行分析，記錄各智能電表在連續觀測周期內的讀數[5]，設N為電力營銷管理信息平臺抄表中所有電表的集合，第j次抄表時，電表m∈M的讀數記為Rmj。基于多次抄表的數據，構建電力消費的時間序列矩陣，以反映用戶用電模式的動態變化。

為評估電力營銷管理信息平臺的抄表精度，引入誤差度量ε，該誤差綜合考量了電力營銷管理信息平臺抄表記錄與實際電表讀數之間的差異。具體來說，誤差ε如公式（7）所示。

（7）

式中：J為總采集次數；Rj為電表在第j次采集時的真實讀數。

利用誤差計算公式（7），能夠精確評估電力營銷管理信息平臺在抄表過程中的數據偏差，進而推導電能表實際用電量，如公式（8）所示。

（8）

式中：x為實測電量。

定期對電力營銷管理信息平臺進行校準，確保抄表數據的準確性，減少因平臺自身問題而導致的誤差。針對誤差較大的區域，實施重點監控與現場核查，查明誤差原因，并采取相應的糾正措施，例如更換故障電表、優化數據采集網絡布局等，以持續提升抄表精度。

4 實現電力營銷管理信息平臺智能抄表核算

智能化抄表是電力營銷管理信息平臺的核心引擎，其依托先進的物聯網與大數據處理技術，實現高效精準的自動抄表。智能化抄表深度融合了高靈敏度的傳感器，不僅能夠實時捕捉并上傳用戶用電數據，還集成了AI分析模塊，對海量數據進行深度挖掘，為智能核算提供堅實的數據基礎。此外，智能化抄表支持遠程操控與智能預警，確保抄表過程的安全性與時效性。同時，通過集成移動支付與在線客服[6]等功能，優化用戶交互體驗，推動電力營銷管理向更智能化、更便捷化的方向發展。采用先進的智能化抄表，電力營銷管理信息平臺執行全面抄表誤差收集任務的頻率為60min/次，這一高頻次的采集策略有效減少了單次抄表數據因外部干擾或設備狀態波動而產生的偶然性誤差。為了進一步提升數據精度，平臺內置了智能抄表核算校驗機制，該機制能夠自動分析智能電能表在連續60min的累積抄表數據，識別并校準潛在的誤差源。

校驗機制首先計算60min內每次的抄表誤差，然后根據預設的誤差閾值來判斷是否需要進行校準。如果累積誤差超出閾值，就觸發校準流程。

通過這樣的智能化抄表核算方法，電力營銷管理信息平臺不僅能夠實時監控并優化抄表數據的準確性，還能為管理人員提供全面、及時的誤差分析與決策支持，推動電力營銷管理向更高效、更智能的方向發展。

5 試驗

5.1 試驗準備

為深入測試電力營銷管理信息平臺的智能抄表與核算技術的實際應用效能，依托某大型電力企業的智能化轉型項目，設計了全面的試驗環境。該項目已完成對全域內8個關鍵變電站（命名為T1～T8）的智能化電表升級，采用C/S架構的分布式服務器系統模擬各站點，T1站點被指定為核心管理節點，負責存儲核心數據副本，具體的試驗環境如圖1所示。

在試驗環境中，為了滿足高并發數據交換的需求，網絡帶寬被設定為200Mb/s，這一配置能夠有效支撐大量數據的快速傳輸。同時，為了保證數據傳輸的效率和響應速度，試驗環境中的網絡延遲被嚴格控制在10ms～25ms，這一延遲水平足以確保數據在網絡中的快速流通，避免了因網絡延遲導致的傳輸瓶頸。為了確保試驗結果的全面性和代表性，試驗設計中考慮了多樣化的用戶類型和復雜的用電場景。這些用戶類型包括但不限于居民用戶、商業用戶、工業用戶等，每種用戶類型都有其特定的用電模式和需求。用電場景則涵蓋了日常用電、高峰時段用電、節能減排模式下的用電等多種情況，以模擬真實世界中電力消耗的多樣性和復雜性。通過這樣的試驗設計，研究團隊能夠全面評估智能抄表核算方法在不同用戶類型和用電場景下的表現，確保試驗結果能夠真實反映該方法在實際應用中的效果，為電力營銷管理信息平臺的智能化升級提供有力的數據支持和決策參考。

具體來說，涵蓋了4種主要用戶類型：居民用戶、小型企業用戶、中型企業用戶以及大型企業用戶，具體用戶類型及其用電模式，見表1。

基于上述用戶類型構建的試驗環境中，設置一個全面的電表網絡，其中不僅包括針對各類用戶的獨立用戶電表，還特別設置了一個匯總電表，用于實時監控整個區域的總電量。其中獨立用戶電表體參數見表2。

為評價設計的電力營銷管理信息平臺智能抄表核算方法的效率，對自動計量電能表所記錄的電能數據進行統計與分析。在多樣化的電網負載場景下，本文方法借助智能電能表技術，精準捕捉了各類用戶電能表的有功功率數據，并通過擬合處理直觀地展示了這些數據的變化趨勢，如圖2所示。

5.2 試驗結果分析

由圖2可知，通過本方法得出的有功功率值與實際電能表直接測量的數據幾乎完全吻合，誤差范圍被嚴格控制在0.1kW以內。不僅如此，擬合曲線的高度一致性也進一步驗證了本方法的高擬合性能。這意味無論是在輕載、重載還是其他復雜多變的電網負載條件下，本方法都能準確、穩定地反映用戶的實際用電情況。充分證明了其在實際應用中的高度實用性。通過引入本方法，電力企業可以更精準地掌握用戶的用電行為，優化電力資源配置，提升整體運營效率，同時也為用戶提供更便捷、更透明的用電服務體驗。

6 結語

在電力營銷管理信息平臺智能化發展的過程中，智能抄表核算方法的研究與應用為電力服務的高效、精準與個性化開辟了新路徑。隨著技術不斷迭代與創新，智能抄表核算將成為未來電力營銷管理不可或缺的一環，持續推動電力行業向智能化、精細化發展。

參考文獻

[1]沈一民，張怡，黃洲，等.基于校驗機制的智能抄表自動核算方法優化研究[J].自動化與儀器儀表，2023，16（8）：245-249.

[2]喬依婕.基于智能化抄表技術的電力企業核算方法研究[J].現代工業經濟和信息化，2021，11（6）：174-175.

[3]陸可欣.電力營銷管理信息系統的結構設計及業擴精細化管理探討[J].網絡安全和信息化，2023（10）：78-80.

[4]馬鵬程.基于信息技術視角下的電力營銷管理研究[J].電氣技術與經濟，2023（6）：210-212.

[5]蔣吉元.電力計量中的抄表核算收費智能化技術分析[J].集成電路應用，2024，41（3）：296-297.

[6]成偉.電力抄表核算收費的智能化系統分析[J].電子技術，2023，52（12）：230-231.