大数据背景下的电力计量装置故障智能化诊断技术应用

大数据背景下的电力计量装置故障智能化诊断技术应用

马瑢

广西电网有限责任公司柳州供电局 广西 柳州 545001

摘要：随着第四次工业革命的到来，大数据技术获得日新月异的发展，并在电力计量装置的故障诊断中得到了广泛的应用。如何通过大数据技术方法的应用，实现电力计量装置故障诊断的智能化，已成为业内关注的重要课题之一。本文首先分析了大数据背景下电力计量技术应用的重要性变化，其次探讨了大数据在电力计量装置常见的故障中的发挥的作用，以供参考。

关键词：大数据;电力计量装置;故障;智能化;诊断

1电力计量技术应用的重要性

随着我国电力科研单位对电力计量技术在使用中的优化与创新，技术在电力终端中的集成应用水平越来越高，与此同时，地区供电企业内的供电模式也在新技术的支持下呈现一种科学化、完善化与合理化的发展趋势。显而易见的是，企业传统的供电模式、陈旧的电力服务方式已无法满足现代化产业背景下终端用户的用电需求，因此，有必要在开展相关中，尝试进行新技术的引进，进行一体化供电服务模式的优化。目前，电力计量技术的应用在市场内仍属于行业头部企业追逐的最新课题，当计量技术与智能化技术、现代化技术、自动化技术集成后，电力系统中的资源调度、传输等工作开始表现出一体化趋势。当相关工作发生集成后，系统终端的技术人员、管理人员等岗位人员的工作量逐步降低、劳动强度减少，供电终端的安全性与可靠性更高，电力企业的对外服务能力与企业经济效益也将同比例增加。目前，我国电力市场内的大部分供电企业已在产业融合变革发展视域下，实现了产业生产与经营模式从单一向多元化发展转变，电力计量技术在市场内的可用范围更广，甚至一些国外电力企业与电能生产厂家也在此过程中投入资金进行新技术的引入。通过对大数据的分析，运用人工智能等技术手段，创造的新的故障诊断模型在计量领域能够发现以往人工难以发现的问题，因此，可以认为此项技术在企业终端智能生产、智能管理、安全调度、资源配置等方面工作中，将会发挥更加突出的作用，也将推动计量领域向更高水平的智能化方向进发，推动计量产业的变革。

2电力计量装置常见的故障

2．1电力计量装置自身存在故障

电力计量装置若是自身存在异常，那么就会使得电能的计量准确性受到一定影响。并且，电力计量装置通常都是处在恶劣的环境中运行，时间久了，就会使得装置内部的零件发生严重损耗，使之性能降低，从而导致互感器或是电表产生异常，促使整个电力计量装置在进行电能的计量之时产生较大误差，最终计量得出的结果与实际存在差异，也就不能将其作为依据来对用户进行收费。这些故障可以通过构建电力加量大数据模型的特征量识别来发现，答复提高自动故障发现率。

2.2互感器故障及基本处理

1)故障分析。电能计量装置中互感器是一个重要的部分，其是否正常运行会直接影响到计量系统的精准度。互感器的故障包括了谐振过电压、系统单相接地等。①谐振过电压。该故障出现主要是受到外部原因的影响，使原本处于平衡状态的三相工作产生并联谐振或者因为系统开关没有同期合闸而出现串联谐振情况。出现该情况后，系统内部原本的电压幅值会升高，当其超过互感器所能承受的绝缘耐压水平后，就可能起火并烧毁设备。②系统单相接地。在小电流接地系统中，当系统内某相出现单相接地故障时，系统中未接地的另外两相电压就会升高到额定电压的3倍，由相电压变为线电压。因为导线阻抗小，故障点处易形成系统—导线—大地间的电流通路，导致对地电容。就PT来说，内部装置间励磁电抗恒大，因而互感器流过的电容电流十分小，由此会有大量电荷积蓄于互感器零序侧。

2)故障处理。这一部分主要是比较传统的故障处理，主要可以通过数据异常故障预警提出相关报警，提醒运维人员处理。

故障的处理方法具体如下:①为预防谐振过电压情况的出现，运检人员应时常查看配电系统开关，如果有隐患，要马上更换。此外，技术管理人员应以科学的供电方式来预留出配电系统电力负荷扩容的接口、容量。其也能依靠配电系统互感器数量把控来减少可能出现的铁磁谐振问题。②为避免系统单相接地造成故障，需要相关运检人员加强巡视，及时发现各级电网线路走廊通道的故障隐患并及时消除。一些发达省份的低压配网电力线路都更换为了绝缘导线，这能有效降低单相接地频次，从而保障系统稳定和设备安全。

2.3多维分析和智能诊断技术

多维分析和智能诊断技术是基于大数据技术，运用了卷积神经算法、多模度模糊大数据处理等先进技术，属于电力计量装置大数据处理框架的核心模块，可以实现对电力计量装置监测数据的多维分析和智能诊断。在多维分析和智能诊断模块的支持作用下，可根据异常数据的类型与强度，对其进行数据建模，将电力计量装置故障异常状况由数据化的方式转换为可视化的展现方式，实现对故障问题的精准研判。由于当前电力计量装置的运行环境相对多样化，因此在多维分析和智能诊断模块的设置及运行中，同样应体现出差异化，利用常用的智能故障诊断算法，在大数据框架范围内进行优化计算。

2.4电力计量电压异常检测

对于正常的电力系统而言，和电力计量装置电压检测结果异常相关的指标主要有下述几个:相电压/电流、三相不平衡电压、相电压突变量、断路器位置等。对于电压异常检测，显示要深入全面电压异常原理，由于在计量装置处于异常状态之时，其运行的环境与状态均会产生一定改变，从而电压便会显示出与正常状态下有所不同的数据，通常表现为电压回路存在异常，此外便是电能表异常工作引起电压变化，主要表现为下述几种状况:计量电压发生突变、计量电压长时间处于异常水平、计量电压没有指示、计量三相电压处于不平衡的状态。全面掌握电压变化原理与特点，从而制定有针对性的方案来实现对电压异常状况的有效检测。

2.5基于RFID标签的电力计量装备全寿命周期管理

首先，RFID标签是电力计量数据的重要表示环节，这一环节的主要目的是完成对RFID标签密钥的生成，同时实现对标签上信息的初始化设置。为了确保RFID标签的各项参数得到统一，保障网络及信息的安全性，将标签中的数据进行初始化处理，并将密钥生成由计量管理中心进行统一发行。根据电力计量信息管理的需要，将标签工作划分为两种状态，分别为PUBLLIC状态和PRIVATE状态。在发行的过程中，对RFID标签进行初始化和密钥下装操作。其次，在入库阶段主要实现对电力计量资产的入库盘点。在这一阶段当中，不需要对RFID标签进行任何修改，主要完成对信息的识别工作，并将所有电力计量信息在PUBLLIC状态下完成存储，方便其他设备对信息的读取。最后，在生产检测阶段，将电力计量资产检测得到的结果记录在RFID标签当中，并为日后查询提供方便。

结语

综上所述，电能计量装置是开展电能计量、计费、收费的基础和参照，对计量的精确度和可靠性要求很高。所以，只有做好电能计量装置的故障排查工作，采取大数据等新方法来处理解决故障问题，才能保证电能计量工作的稳定开展，从而避免出现计量失准和安全问题，为电力企业带来更多的经济与社会效益，促进电力计量行业的技术转型升级。

参考文献

［1］骆祖江,张月萍,刘金峰.基于大数据平台的现代智能电表故障成因分析系统的设计与实现[J].电子技术与软件工程,2018(7):181-182+188.

［2］张宏志，闫廷俊．电能计量装置检测及常见故障分析与处理［J］．现代工业经济和信息化，2020，10(3):104－105．

［3］邱燕雷．提高电能计量装置故障处理效率的方法研究［J］．佳木斯职业学院学报，2020，36(2):244－245．

作者简介：马瑢，女，彝族，籍贯：广西柳州，本科，助理工程师，主要从事电力生产，计量运维专业工作。