电力计量大数据对计量装置运维的应用研究

电力计量大数据对计量装置运维的应用研究

邵明江

西双版纳勐腊供电局

摘要：电力计量是一项重要的基础工作，计量装置是进行电能计量和销售的基础。在大数据时代背景下，对有关电能计量的信息数据进行深度的剖析与研究，其中计量设备操作与维修是获取准确完整的计量信息必不可少的一项工作。当前常用的方法是采用专门的统计方式和大数据信息分析技术对各种计量仪器操作情况进行分析，这篇文章着重介绍了电力计量大数据对计量装置运维的应用，旨在通过大数据技术提高计量装置运维实际应用水准。

关键词：电力计量；大数据；计量装置运维

引言：科技的不断进步和发展，大数据技术也得到飞速发展，电能计量设备运行管理信息化水平不断提升，对电网运行管理水平提升起到了积极的推动作用。将信息技术运用到电力工业发展中，能够增强电力工作安全和稳定，为电力行业的发展创造良好的环境，因此，开展大数据环境下的计量设备运行管理研究有着重要的实际意义。

一、统计分析技术在大数据计量中的运用

在当前的电能计量管理工作中，统计学方法和工具被广泛应用，其中SPSS软件支持电力计量信息化管理与工作模式，将各种数据统计与分析技术方法有机地融合在一起，可以对业务种类进行比较全面、准确的分析，同时也能让电能计量得到更加准确数据资料，保证分析的时间和科学，对用电客户所要求的各种服务标准和种类进行分析，同时对测量装置制造商或供应商的资格进行分析，判定在漫长的发展历程中，存在着什么急需解决的问题和隐患，从而为供电公司制定正确的政策提供依据。具体在SPSS软件运用中，首先是双击软件标识，打开界面，运行红色标识，打开编辑界面。接下来单击文件一栏的数据，如果尚未出现需要的数据，可键盘录入。在数据编辑页面，单击变量，可编辑名称、种类，编辑结束后返回数据视图。在菜单栏界面单击分析，可用于支持各种数据分析需求，并进行统计量，绘制视图，生成数据统计分析结果。

电能计量的重点就是要保证计量结果的准确性，从而使其具有科学、可行的分析能力。现代化的电能计量管理工作依赖于大数据技术和统计应用方式相融合，在工作过程中广泛地使用统计方法，运用软件程序对各种工作流程和工作环境进行分析，主要目的是要明晰用电客户喜欢什么样的电力营销服务，对公司的供电系统进行改善和提升，改良公司的一些功能和业务结构，提升公司的竞争力和运营水平，赢得更多的用电客户，从而创造出更多的经济效益。

从目前的电能计量所基于的规范来看，越来越多的人开始关注现有的计量规范的科学性与合理性，电流、电压及检测数据是目前用电测量工作的一个主要的标准，是计量的基本根据和保证。这样的计量规范能不能准确地测出用电客户的用电量？能不能检测出误差？对发电企业而言是不是可以接受？上述问题是目前计量工作中急需关注的问题，同时也期望通过现代的统计应用软件和大数据分析等方法，发现计量工作中存在的不足，然后依据数据分析结果对相关工作进行决策。

二、计量装置异常处理

计量装置异常处理主要体现在以下五个方面。第一个方面是通过对过去的典型事故进行统计，逆推其历史电量、线损、综合瞬时量、报警等数据，对不同类型事故事例数据进行归纳和汇总，构建能够对用电客户进行有效预警的数理解析模型，能够在短时间内对非正常用电活动进行有效监测。第二个方面是构建电力消费活动痕迹异常数据特征库，对有无新的异常使用者进行动态监视，并对已检测到的异常使用者实施一段时间的监视，准确地找出测量设备及其发生的异常途径。第三个方面是根据用电客户的不同用电特性，建立基于不同用电客户特性的故障诊断和智能辨识方法，结合数学统计方法，建立用电客户故障诊断和智能辨识模型，从而达到对设备的故障进行诊断和智能辨识。第四个方面是联机信息反馈，由该系统将故障信息以工单形式反馈，由运维人员到现场进行检查和处理，确定故障种类、恢复常规测量方法。通过对验证出的失效案例进行评价，形成案例库，有助于修正与完善数据特征库与数理解析模式。第五个方面是以线路损耗、售电量、负荷、电压、电流、功率因数、三相不平衡率、负载率等为重点监控目标，建立异常监控和异常报警模型，并根据实际情况制定相应的危险和失效警告准则，实现对非正常设备的精确定位【1】。

三、电力计量大数据对计量装置运维的应用

（一）在初次检验中的运用

对电能计量设备进行初检是一个关键环节，并将影响后续的检测，维修，监测质量。在电力计量管理中应用大数据技术，可以将第一次检测期间收集到的参数和信息通过神经网络和大数据库上传，可以很容易地与标准值相对比，从而可以迅速地解决故障，并且可以快速地检测出测量设备中出现的异常问题。通过对设备检测结果进行实时的信息反馈，从而能够有效地提高设备的使用寿命，对设备的老化、损耗等问题进行及时的解决，保证高效的检测工作。在测试过程中，除了要检查装备的工作状况，还要考虑到采购和配送等各个环节，让测试更全面，便于设计者依据装备使用情况，制定出有针对性的解决办法。在计量设备维修时，要严格遵循规范的执行程序，避免人为因素造成的测量差错，从而提升首次检验工作的精度，为实现计量设备高效率运转打下坚实基础。

（二）在电力检测中的运用

电力检测是指由电力企业根据相关的规范标准和实例经验，对被用电对象的安全、计量、设施性能等进行管理、检测和评估，这些都是进行用电工作的基础。电力计量大数据在用电检查中的运用可以归纳为三个部分。第一个部分是用电前检测。采用基于深度学习的影像辨识技术，在保证常规线路特性测试安全性的前提下，实现了对测试过程中出现的各种缺陷的直观呈现。基于这一点，使用电力设备大数据进行模型化的方法，逐渐地代替手工判断，这样可以降低电力设备重复测试几率，既可以降低不必要的人力、财力和物力的消耗，又可以有效地避免由于出现意外而导致的安全事件，从而增强了用电检验的安全性。第二个部分是用电中检测。重点关注客户在使用中有没有偷电、窃电的现象和行为，通过电力计量自动化系统远程监视，实现全天不间断的自动监视，同时还可以对大量的电力计量大数据进行分析，将其与每日的平均值进行对比，如果两者之间的比例有很大偏差，则会立刻启动警报设备，以便让控制室人员能够及时地察觉到有关问题，做出相应的反应【2】。第三个部分是用电后检测。在这一过程中，电力计量大数据功能主要是建立一个统一的平台，将多个比较独立的业务系统结合起来，可以通过数据输入方式进行自我检测，实现用电负荷和设计值比较，并基于所生成的线损比率判断其增减，判断其满足的程度，若不满足，就按照计量设备质量控制分析算法，得出误差数，并对其成因进行分析，以便能在第一时间解决和处理故障和异常。

（三）在远距离巡检维修中的运用

在建立了电力自动化系统并应用于远距离巡检维修中，能够最大限度地减少人力资源消耗，同时也是保证巡视工作精度和可靠性的重要保证。具体应用于回路检测、电压电流异常检测、计量误差检测。在回路检测中，要进行反极性检测和相位角测算。在反极性检测中，主要是选取七天内用电负载高峰时间段内的点遥测量数据，通过自动巡检系统进行自动测算判断。相位角测算也是通过自动巡检系统进行自动测算判断。在电压电流异常检测中，选取七日内的电压电流数据进行自动分析，如果出现不正常情况，会自动触发警报。在计量误差检测中，按照月份划分统计，统计负控终端计量并与对应电表计量相比较，如果负控终端计量较大，则有可能出现异常情况。在工作的实施中，首先要建立一套科学、合理的运行管理体系，并根据实际工作状况，对现行的计量自动化系统进行全方位监测。其次在实际的巡视中，必须要对整个系统进行全程追踪，这样才能保证在发生问题以后，可以很好地找到问题原因，并及时处理故障失效问题。

结语

总之，为了保障用电客户用电安全，节约电力，应不断加大对电力计量设备运维管控力度，充分利用大数据就会优势，提高检测结果精确性，提高检修维护水平，才能取得更大的经济效益和生态效益。

参考文献：

[1]莫运杨.电力计量大数据对计量装置运维的应用[J].轻松学电脑,2021,000(001):P.1-1.

[2]郑春海.电力计量大数据对计量装置运维的应用研究[J].电力系统装备,2020.