分析电能计量大数据对计量装置运维的应用

分析电能计量大数据对计量装置运维的应用

卢树权 叶庆乐 罗子勉

东莞供电局 广东 东莞 523000

摘要：以大数据为基础的电能计量装置故障智能诊断技术，应该建立与之对应的智能诊断知识库，利用分布式系统来对电能计量装置进行在线探测，将探测到的数据和知识库中的标准数据进行对比分析，从而实现对故障的智能诊断，还可以对设备进行动态监控。使电能计量设备的运行更可靠，也使计量结果更精确，从而使电力公司的经济效益得到了有力的保证，也使电力公司拥有了良好的市场声誉。

关键词：电能计量；大数据；计量装置

1电能计量大数据

电能计量设备的运行维护需要大量的电能计量数据支撑。通过对电能计量进行大数据处理，既可以提升运行工作的精度，又可以提升维修的效率，同时也可以有效地增强设备的安全性能，防止同类故障的重复出现。与常规的电能计量方法比较，大容量电能计量具有更好的适应性和实用性，通过对事故数据的融合，可以提升监控的精度和清晰度，为后续工作的开展奠定坚实的基础。电能计量大数据还具备共享和传输的能力，它可以将所探测到的数据信息上传到云端，让公司在进行问题分析的时候，可以从数据库中获取一些有用的数据，这样就可以提高对故障问题的处理效率，减少运营工作的时间，进而推动公司稳定地提高经济效益。另外，电能计量的大数据代替了手工抄表的过程，通过自动化和智能化的信息收集，能够很好地防止因人为操作错误而引起的计量错误。利用电力系统实时监测数据，对电力系统运行过程中的能耗情况进行了实时监测，为电力系统运行提供了依据。

2计量装置应用分析

电能表在传统电能计量中正逐步被取代。伴随着信息化技术的快速发展，一种新型的电子式智能电能表已经是目前使用最广泛和最高效的一种计量装置，这种仪器不但可以完成常规的电能计量，而且还对一些小的方面进行了改进，使得资料的处理变得更加高效和方便，而且还可以极大地减轻对电能计量装置的维护和维修的困难。基于数据的电子型智能电表的能量采集终端可以实现数据的传输和指令的发送，从而实现对电表能量效率的提高。

快速发展的电能计量技术。通过建立先进的计量系统和智能的远程抄表，可以有效地减少在电能传输过程中发生的线路损耗，并可以智能化的对损耗的原因进行分析，减少维修人员的工作难度，提高运行效率。

3电能计量大数据对计量装置运维的应用

3.1在检定中的具体应用

计量设备的检定工作直接关系到其整个系统的运转效率，直接关系到后续巡检维修和用电监测的质量与精度。通过运用电能计量大数据智能化技术，可将首检过程中所统计的参数与信息进行上传，可以将其与标准数值进行在线比较，从而有助于计量人员及时地对其进行故障排查，从而避免了在长时间运行的过程中，计量装置会被累积到一定程度，增加了对其进行维护的难度。此外，通过实时数据反馈，还可以延长设备的使用寿命，使老化、磨损等现象可以被第一时间解决，确保计量统计的高效进行。而通过对电能计量的大数据分析，可以提高电能计量设备的运行效率，为电力系统的投入提供可靠的信息。既能将设备的运行状况纳入到检测的范畴，又能将购置、分配等环节纳入到运维管理之中，使得检测性更强、更全面，便于设计人员依据设备的应用信息，制定有针对性的对策。要指出的是，在对计量装置进行维修的时候，操作人员要严格遵循规范的实施程序来完成首检工作，防止由于人工操作而导致的计量错误，提升了首检的准确性，为计量装置的有效运转打下坚实的基础。

3.2在电力设备维护中的具体应用

在对电力设备进行维修的过程中，要强化对电能计量大数据的应用，运用大数据智能化系统，对计量装置所发生的故障问题展开研究，并通过大数据网络，对其进行准确的定位，从而可以提高问题排查的效率，真正地提升了计量装置的工作效率，增强了数据检测的可靠性，为管理流程提供了一个有效的数据支撑。还可以利用远程监控功能，减少发现问题的时间，并将其扩展到更大的检测范围，让制定方案的时间变得更充裕，减少了设备异常对后续工作的影响。与此同时，巡检人员还可以将在统计巡检的过程中，发现的故障的成因，并将这些特征的参数进行上传，这样就可以借助专家数据库中的人工智能识别功能，对这些问题进行全面的分析，并最终制定出相应的解决方案，以此来保证这种问题不会再重复发生，从根源上将危险隐患排除掉。

对电能计量检测装置的状况进行监控，通过此类功能，可以实现对计量检测设备的当前工作状态，有没有出现功能异常或有损坏等。还可以对检测装置的工时进行监控。该系统可以在进行数据交流的同时，对计量设备的工作进行计时，在设备的工作启动时对其进行计时，工作结束时进行计时。如果计量检测装置发生了异常，那么就不会开始进行计时同步。如果计量检测装置不能工作，则互动终止，计量检测装置的工作资料不会出现在系统监控画面中，可以直接判断计量检测装置出现异常。

3.3进行区域线损精益化管理

以电量、电压、功率等为基础，结合气象和温度等外部条件，确定区域的线损合理范围，并结合计量故障和异常事件等情况，对异常区域的线损进行分析，以此为基础对其进行有效的控制。在此基础上，建立区域线损的异常处理知识库，并对其进行改进，从而提高电网的线损处理能力，提高企业的运营效率。

在区域精细化经营管理方面，利用电力用户的大量数据，将大数据与传统的线损法相融合，建立区域线损法的动态理论模型，达到对线损分异与动态经营的目的。基于区域线损的理论值，构建线损的预警系统，并对线损的异常区域进行线损的自动诊断，并实施区域线损的闭环控制，从而克服了以往区域内线损控制工作中专业繁琐、时间长和人手短缺的难题，促进了区域内线损的精细化管理。

3.4电能计量用电后的检查管理

在这个环节中，电能计量大数据的影响主要表现为：建立一个综合平台，将多个相对单独的业务系统进行融合，使信息平台的功能得到完善，使工作人员可以通过数据输入的方式来开展自我检测工作，将用电量与设计值进行比较，并以所产生的线损比例为依据，展开数值的增加、减、改，判断其与理论需求的匹配程度。若不一致，就以计量装置的质量管控分析算法为依据，对误差的数值大小进行比对，并对其形成的原因进行分析，从而使故障和异常能被第一时间解决和处理。并在此基础上，建立了一条与客户之间的信息交流通道，从而使该软件在使用过程中具有更多的人性化、实用性。

结语：

伴随着电力系统中的数据的迅速增加，对于各种业务的深度融合与使用的需求也越来越大，而目前的数据收集与质量管理还没有得到很好的体现，在收集到的信息中出现了很多的质量问题，严重地限制了电力计量运营的发展。所以，对电能计量大数据进行有效地运用，并将大数据运用到计量设备的运行中，不仅是一种时代发展的必然趋势，而且还是一种可以减小工作误差、降低运行费用的有效措施。要想在此基础上更好地运用该技术，就必须对该技术有一个较为完整的认识。

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