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

彭晖 王萍

贵州电网有限责任公司凯里锦屏供电局

摘要：信息时代的到来，进一步推动了电力企业的技术革新，为相关流程提供了有力的数据支持，确保相应设备高效、稳定地运行，避免产生安全隐患。因此，合理利用电能计量大数据，将其应用在计量装置的运维中，既是时代发展的必然趋势，也是减少工作误差，降低运营成本的重要举措。为了使提出的应用方法更具有针对性和科学性，首先要全面了解电能计量自动化系统。

关键词：电能计量；大数据；计量装置运维；应用

1电能计量自动化系统

电能计量自动化系统包含自动化技术、数据传输技术和通信网络技术，想要提高电能计量大数据的准确性、合理性，便需要提高相关技术的应用水平，使其充分发挥资源共享、故障检测的优势与作用，有效提高自动化系统的运行效率，促进电力企业的稳定发展。电能计量自动化系统的功能十分丰富，包括业务能力，即对费控、错峰、停复电等情况的管理，以及对负荷、配电、计量业务、远程抄表等环节的控制，能够有效分析电量使用状况，判断是否存在异常用电，从而为工作人员提供数据支持，提高现场的校检效率；数据管理，即是对异常数据的监测与处理，结合数据的审核与发布形成的信息集成平台，实现电能量数据综合呈现，不仅能为监测状况提供考核指标，还能完成指令下发工作，协调人员处理相关问题；运维监控，即是对计量设备、抄表的在线、远程监测，完成模型、参数、事件的管理，使故障、异常能被第一时间发现，保证相关设备能迅速恢复到正常运行的状态。

2计量装置应用分析

2.1传统电力计量中的电能表被逐渐替代。随着信息科技的不断发展，新型电子式智能电能表成为当前应用最广泛、使用效率最高的计量装置，该设备不仅能实现传统电能表的功能，还在此基础上进行了细节的优化与提升，使数据整理过程更高效、更便捷，同时也大大降低了计量装置的运维难度。同时，电子式智能电能表的电能采集终端能够根据收集到的信息数据，进行数据传输、指令下达，完成自动化工作，进一步提升了电能表的能效。

2.2电能计量技术的迅速发展。实现了高级计量体系的建设以及远程抄表的智能化，能够切实将电能传送中产生的线路耗损降到最低，且可以自行分析耗电异常的形成原因，从而降低维护人员的工作难度，更好地开展运维工作。

2.3通信技术的升级与创新。通过以光纤线路作为信息传递的渠道，完成信息管理的统筹规划，使数据参数的传递效率更高，资源分享更及时。

3电能计量大数据在计量装置运行维护中的运用

3.1在首次检定中的具体应用

计量装置的首次检定工作对其整个系统的运行效率起着决定性作用，能够影响后续巡检维护和用电监测的质量与精确性。利用电能计量大数据智能化技术，能借由其神经网络和大数据库，对首检过程中统计的参数与信息进行上传，方便其与标准数值在线对比，帮助测量人员及时进行故障排查，避免计量装置在长时间运行中出现异常情况的累加，加大维护的难度，并且实时数据反馈能够延长装置的使用寿命，使老化、磨损等现象能够第一时间处理，保证测量统计的有效进行。同时，电能计量大数据能够使计量装置运维效果得到提升，使投运信息得到安全保障。不仅可以将设备的运行状态划入检测的范围内，还能将购置、分配等环节加入运维管理中，使检测性更强、更全面，有利于设计人员根据设备的应用信息采取具有针对性的解决措施。需要注意的是，在进行计量装置维护时操作人员需严格按照标准的实施流程开展首检工作，避免人为操作失误产生计量误差，提高首检的准确率，以此为计量装置的高效运行奠定夯实的基础。

3.2在巡检维护中的具体应用

传统的计量装置巡检维护工作需要工作人员实地考察，针对每个用电设备和装置进行一一排查，并准确掌握装置的使用情况，以此保证计量装置的安全、高效运行。图1即是日常巡检维护工作，这种检查方法虽然可控性较强，但随着时代不断发展，弊端与不足之处也充分暴露出来，一方面是人力资源的过度使用，由于巡检工作本身不需要掌握过高的专业知识，通常只需要电力企业技术人员兼顾此方面的任务即可完成，若单独设立巡检岗位，既造成了人力、物力的不必要使用，还会造成企业发展的经济负担。另一方面是工作效率低下，人为巡检的精力有限，难以长时间保持高度集中，工作环节的滞后，已经无法满足高速发展的电力供应需求。为此电力企业要加强电能计量大数据的使用，利用大数据智能化系统，对计量装置产生的故障问题进行分析，并通神经元网络，进行故障位置的精准定位，能提高问题排查的效率，切实提高计量装置的运行效率，提升数据检测的可靠性，为管理流程提供有效的数据支持。在此基础上，还能通过远程监控功能，缩短故障的发现时间，进一步扩大检测范围，使制定方案的时间更充裕、更充足，降低设备异常对后续工作的影响程度。同时，巡检人员通过收集统计巡检过程中出现的故障原因，以及具体信息的参数上传，可以利用专家数据库的人工智能识别功能，进行全方位的故障分析，并形成解决案例，从而确保此类问题不会反复发生，从根本上消除风险隐患的存在。

3.3在用电检查中的具体应用

用电检查即电力企业依据相关规范标准、事例经验对电力使用对象进行安全、计量、设施性能等方面的管理、检测与评估，是用电工作的基本依据，需要相关技术人员格外重视，以保证电力供应的高效性与实用性。电能计量大数据在计量装置用电检查各环节的应用具体可分为以下三个方面：①用电前检查，利用具有机器学习功能的图像识别模块，能够使传统的电路性能检测更安全，使设备试验阶段产生的故障问题得到清晰、直观呈现。在此基础上，通过大数据建模的方式逐步由机器取代人工进行故障判定，能够减少电能装置反复检测的可能性，不仅减少不必要的人力、财力、物力使用，还有效防止故障发生时产生的安全事故威胁设计人员的人身安全，提高用电检查的安全性；②用电中检查，主要是针对用户在使用过程中是否出现偷电、窃电的现象与行为，利用电能计量自动化系统远程监控的功能，进行24h自动监测，并通过对海量电能计量大数据的挖掘，在系统内进行数据值与日常平均值的在线比较，一旦出现二者比值出入较大的情况，会立即触发报警装置，帮助控制室人员及时发现相关问题，从而做好应对工作；③用电后检查，电能计量大数据在此环节的作用在于构建一体化平台，整合多项相对独立的业务系统，完善信息平台功能，使工作人员能够以数据录入的形式进行自检工作，完成用电量与设计值的对比，并根据产生的线损比例进行数值的增、减、改，判断是否符合理论要求，如果不符合，则根据计量装置的质量管控分析算法，计算误差的数值大小，分析其形成原因，从而使故障、异常能被第一时间解决、处理。同时，通过设立企业与用户的信息沟通渠道，可以进一步促进系统功能的人性化和实用化发展。

4结语

综上所述，通过对电能计量自动化系统进行讨论，阐述计量装置的发展现状，提出电能计量大数据在首次检定、巡检维护、用电检查等方向的具体应用，帮助相关企业节约电力能源的使用，推动自动化建设，进一步提高计量装置的工作效率，降低故障产生的可能性，确保电力企业获取更大的经济效益，促进运营管理的有序开展。

参考文献

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[3]李景青.电力计量大数据对计量装置运维的应用[J].技术与市场,2017,24(09):103-104.