智能電網融合背景下電力計量機械自動化控制技術的多模態優化及精準負荷調控應用

一、前言

隨著科技的飛速發展，智能電網已成為電力行業現代化轉型的核心驅動力。智能電網憑借其強大的兼容性、安全性和自愈性，構建起一個高度智能化、集成化的電力生態系統，從發電、輸電到配電、用電各個環節，實現了能源與信息的深度融合、高效協同。在這一宏大變革中，作為電力系統監測與管理的關鍵基礎設備，電力計量機械自動化控制技術的優化升級以及精準負荷調控應用的深化拓展，具有舉足輕重的戰略意義。

傳統電力計量機械在面對智能電網復雜多變的運行環境時，暴露出諸多局限性。計量精度受干擾因素影響較大，難以滿足智能電網對電力數據高精度、實時性的要求；自動化控制水平有限，無法快速響應電力系統的動態變化，制約了電力系統的高效運行。在負荷調控方面，缺乏精準性和靈活性，難以實現電力資源的優化配置。在此背景下，對電力計量機械自動化控制技術進行多模態優化，并深入研究精準負荷調控應用，成為破解當前電力系統發展瓶頸的關鍵所在。

二、智能電網與電力計量機械自動化控制技術概述

（一）智能電網架構與特點

智能電網架構涵蓋發電、輸電、變電、配電、用電和調度等多個關鍵環節，各環節通過高速通信網絡與智能控制系統實現協同運作。發電環節可接入傳統能源和分布式能源，豐富電力來源。輸電環節運用特高壓技術，提高輸電距離和容量。變電環節借助智能設備，增強電能轉換效率。配電環節通過精細化管理，實現電力合理分配。用電環節滿足用戶多樣需求。調度環節統一協調各環節，保障電力供應的穩定性和可靠性。

智能電網具備兼容性、安全性和自愈性等特性，可融合多種能源與設備，支持分布式電源無縫接入。依靠實時監測和防護技術，保障電力和信息安全。借助故障自動檢測與隔離修復機制，維持系統穩定運行。

（二）電力計量機械自動化控制技術原理

電力計量機械基于電磁感應、電子測量等原理，將電路中的電流、電壓等電參量轉換為可計量的物理量，實現對電能的精確測量。在交流電路中，通過電壓互感器和電流互感器按比例變換電壓和電流，再經測量機構將其轉換為機械轉動或數字信號，以直觀顯示電能數值。自動化控制技術在數據采集方面，利用傳感器實時獲取電參量數據。數據傳輸依靠通信模塊，把采集的數據通過有線或無線通信方式傳輸至處理終端；數據處理借助微處理器或計算機系統，運用特定算法對數據進行分析、計算和存儲。控制方面則依據處理結果，對電力計量機械的工作狀態進行調整，實現智能化操作。

在傳統電網中，電力計量機械自動化控制技術存在應用局限。傳統電網架構相對簡單，通信基礎設施落后，導致自動化控制技術的數據傳輸速率低、穩定性差，無法滿足實時監測和快速控制的需求。而且，傳統電網缺乏統一的智能化管理平臺，電力計量機械自動化控制技術難以與其他電網設備實現高效協同，難以充分發揮其優勢，制約了電力系統的整體運行效率和智能化水平提升。

三、電力計量機械自動化控制技術的多模態優化策略

（一）基于人工智能算法的控制優化

在電力計量機械控制參數優化進程中，機器學習和深度學習算法發揮著關鍵效能。以神經網絡技術為典型代表，其獨特的非線性映射特性能夠對包含不同時段、季節、天氣狀況及各類用戶用電特征的海量歷史電力負荷數據，展開深度剖析與挖掘。經過對這些復雜數據的學習訓練，神經網絡得以構建出精準的負荷預測模型。該模型憑借實時采集的各類關聯數據，對未來電力負荷的變化趨勢進行科學預測。依據預測結果，可靈活地對計量機械采集頻率實施動態調控。當負荷波動劇烈時，提高采集頻率以精準追蹤電量變化。在負荷平穩期間，適度降低采集頻率，減少資源損耗。

對于實際應用場景而言，神經網絡的訓練環節是影響其性能的核心要素。借助大量已標注的歷史負荷數據，對神經網絡開展多次迭代訓練，持續優化網絡中的權重與閾值參數。通過這種方式，提升模型的準確性，增強其泛化能力，使神經網絡能夠有效應對各類用電場景及復雜多變的電力負荷狀況[2]。

（二）多傳感器融合技術在電力計量中的應用

多傳感器數據融合技術是基于信息論、控制論等理論，通過對多種類型傳感器獲取的不同數據進行綜合處理，以獲取更全面、準確信息的技術。在電力計量中，電壓、電流、功率等傳感器分別從不同角度采集電力系統運行數據，但單一傳感器易受環境干擾，數據存在局限性。通過多傳感器融合技術，可將這些傳感器采集的數據進行融合處理。利用加權平均、卡爾曼濾波等算法，對不同傳感器的數據賦予合適權重，綜合計算出更精確的電力參數值，從而提高電力計量的準確性。同時，多種傳感器數據相互補充、驗證，能及時發現異常數據，提升電力計量的可靠性。

在復雜電力環境下，多傳感器融合技術可實現精準感知。不同傳感器對環境變化的敏感度和響應方式不同。例如，電壓傳感器對電網電壓波動敏感，功率傳感器能反映用電設備的負載變化。融合這些傳感器數據，能全面捕捉電力系統在復雜環境中的運行狀態變化，無論是諧波干擾、電壓驟變還是功率因數異常等情況，都能被精確感知，為后續的電力調度、故障診斷以及電力計量的優化提供更可靠的數據基礎，保障電力系統穩定運行。

（三）通信技術優化與數據傳輸保障

5G技術憑借其高帶寬、低時延和大連接特性，在電力計量機械數據傳輸中具有顯著優勢。5G的高速率能夠滿足電力計量機械大量數據快速傳輸需求（如高精度的電能數據和設備狀態監測數據等）。5G低時延特性可實現數據近乎實時傳輸，使電力系統對計量數據的獲取和處理更為及時，有利于快速響應電力系統的異常變化。而大連接特性則能支持眾多電力計量機械同時接入網絡，保障數據傳輸的穩定性。電力載波通信利用電力線作為傳輸媒介，無需額外鋪設通信線路，降低了建設成本。通過特定的調制解調技術，將數據信號加載到電力線上進行傳輸。在電力計量機械分布廣泛的情況下，這種技術能夠有效覆蓋各個設備，實現數據的可靠傳輸。

優化通信協議對提升數據傳輸性能起著決定性作用。調整數據編碼模式，能夠提升傳輸效率，在有限帶寬下傳輸更多有效數據，增加信道利用率。部署自適應重傳機制，一旦檢測到數據傳輸錯誤或丟包，便自動啟動重傳流程，確保數據完整無缺。運用擁塞控制算法，依據網絡擁塞狀況實時動態調節數據發送速率，避免網絡擁塞加劇，有效降低傳輸延遲與丟包率[3]。

（四）硬件設備升級與可靠性提升

隨著智能電網融合不斷深人，電力計量機械硬件設備升級已勢在必行。高性能芯片作為設備核心運算部件，其處理速度極快，能實時處理大量復雜電力計量數據，精確計算出電能消耗、功率因數等關鍵參數。憑借強大的并行處理能力，可讓設備并行處理多項任務，顯著提高運行效率。同時，高精度傳感器對提升電力計量精度至關重要，它能更精準地測量電壓、電流等電參量，有效減小測量誤差，為精準電力計量提供可靠數據支持，滿足智能電網對計量高精度的嚴格需求。

升級后的電力計量機械硬件設備在抗干擾與穩定性上優勢顯著。采用先進電磁屏蔽技術，有效抵御外界電磁干擾，維持設備穩定運轉。優化散熱結構，降低芯片等關鍵部件工作溫度，避免因過熱導致性能下降和故障，從多方面入手，切實延長設備的整體使用壽命。

四、電力計量機械自動化控制技術的精準負荷調控應用體系構建

（一）負荷預測模型的建立與優化

構建智能電網融合下電力計量機械自動化控制技術的精準負荷調控應用體系，負荷預測模型的構建與優化處于核心地位。需廣泛收集歷史電力負荷、氣象、經濟等多源數據，這些數據包含不同時間尺度的負荷波動、天氣對用電的作用以及經濟活動引發的電力需求變化等關鍵要素。

以此為基礎，運用多種預測算法搭建模型。時間序列分析算法基于歷史負荷數據的時間特征進行預測，在把握數據趨勢和季節性規律方面優勢明顯，然而對外部因素變動響應遲緩。神經網絡算法雖能處理復雜多變量關系，具備強大的非線性映射能力，但訓練流程繁瑣，容易出現過擬合現象，實際應用時需謹慎考量并優化。

對比不同算法優缺點后，需根據實際情況選擇或改進適合的模型。對于數據規律較為明顯、外部因素影響相對穩定的場景，可選擇時間序列分析算法并進行適當改進（如引入外部變量進行修正）。對于數據復雜、影響因素眾多的情況，優化神經網絡算法，采用正則化技術防止過擬合，增加訓練數據多樣性提高模型泛化能力，以此提高負荷預測的準確性，為后續精準負荷調控提供可靠依據[。

（二）制定精準負荷調控策略

依據負荷預測結果制定精準負荷調控策略時，削峰填谷策略極具價值。在用電高峰削減非必要負荷，低谷時增加可調節負荷，以此優化電力系統負荷曲線，合理調配工業、商業等可調控負荷。需求側管理聚焦于引導用戶改變用電行為，實施峰谷電價機制，刺激用戶在低谷期用電，實現電力資源的高效配置。

上述調控策略對電力系統穩定性與經濟性影響非常大。穩定性上，削峰填谷策略能降低高峰時段電力設備過載風險，減小電網電壓波動與頻率偏差，保障電力系統平穩運行。經濟性方面，優化負荷分布可提升發電設備利用率，降低發電成本。與自動化控制存在協同機制，電力計量機械借助自動化控制實時精確采集用戶用電數據，為調控策略制定提供可靠支撐。策略實施后，自動化控制動態調整電力計量機械的采集頻率與精度，精準監測調控效果，形成閉環調控體系，實現電力系統高效穩定運轉[5]。

（三）調控執行與反饋機制

精準負荷調控執行系統的設計圍繞智能開關和分布式能源管理系統等關鍵設備展開。智能開關作為執行調控指令的關鍵設備，能夠快速響應控制信號，依據調控策略對電力回路進行精確的通斷操作。在負荷高峰時，智能開關可按照預設邏輯切斷部分非關鍵用電設備的供電，實現削峰功能。在負荷低谷時，則能恢復這些設備的供電，達成填谷目的。分布式能源管理系統則負責對分布式能源進行統一管理和調配，根據系統負荷情況靈活調整分布式能源的發電功率，提升能源利用效率。

達成閉環控制的關鍵在于構建完備的反饋機制，在電網各關鍵節點布置監測裝置，實時采集電壓、電流、功率等電力參數以及設備運行狀態數據，全方位監測調控成效。這些實時數據被傳輸至調控中心與預設調控目標對比分析。一旦監測數據表明調控效果未達預期，調控中心會依據偏差自動優化調控策略，重新向智能開關、分布式能源管理系統等設備下達控制指令，保障精準負荷調控高效持續，維持電力系統穩定運轉。

五、結語

綜上所述，電力計量機械自動化控制技術可借助多模態優化策略實現性能躍升，運用人工智能算法、多傳感器融合技術、升級通信技術以及改進硬件設備，能夠提升其準確性、可靠性，增強抗干擾能力。構建精準負荷調控應用體系時，優化負荷預測模型、科學制定調控策略并完善執行反饋機制，能有效提升電力系統的穩定性和經濟性。后續應不斷推進技術創新，加大相關技術在復雜電力場景中的應用探索，為電力行業智能化轉型持續賦能。

參考文獻

[1]楊曉波，韓碩辰，劉巖，等.PCA和CNN的電力計量裝置斷流故障自動監測方法[J].信息技術，2025（02）：110-115.

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[3]陳若蘭.基于特征向量的電力計量儀表誤差校正方法[J].粘接，2025，52（02）：146-149.

[4]仝霞，程鵬申，李雪城，等.數字化電力計量智慧實驗室構建與關鍵技術探討[J].電測與儀表，2025.62（01）：89-100.

[5]張浩宇.基于數據挖掘的電力計量異常檢測算法分析[J].集成電路應用，2025，42（01）：324-325.

作者單位：國網甘肅省電力公司營銷事業部計量中心

責任編輯：王穎振 楊惠娟