发表时间：2020-01-16T15:10:33.033Z 来源：《当代电力文化》2019年 18期作者：肖海鑫[导读] 首先从电力计量需求出发，对大数据环境下电力计量工作的要点进行研究。
摘要：首先从电力计量需求出发，对大数据环境下电力计量工作的要点进行研究。在上述基础上结合自身工作经验，从系统架构、故障诊断、运行维护三部分出发实现电力计量装置的优化，全面提升电力计量工作的科学性和规范性，形成适用于智能电网的电力计量体系，为新时期电力计量工作开展提供相应的参考依据。
关键词：电力计量；大数据；装置优化；工作拓展近年来我国已经加大了对电力计量的重视力度，开始在电力系统运行基础上形成相应的电量管理和计算，从而快速分析电负荷情况，对电力系统的运行状况进行把握。尤其是在电力计量装置设置过程中，能够借助功率、负荷情况等全面分析设备情况，测量电力数据，并形成行之有效的预防和处理方案，从根本上提升了电力系统的经济性、安全性和可靠性。
1 基于大数据电力计量工作开展的必要性
近年来我国电力设备故障率居高不下，设备老化、故障短路等严重影响了智能电网运行效益。如何对电力计量工作进行优化，有针对性、计划性地开展设备故障诊断及维护已成为新时期人们关注的焦点。基
于大数据的电力计量运维体系能够从数据分析、状态诊断两部分出发，更加科学地把握装置运行状况，实现全寿命、全周期管理，为我国电力计量工作的开展奠定了良好的基础，其具体表现在：（1）全面性。大数据分析不仅包括电力计量装置运行状态数据、设备数据，还包括历史数据、故障数据等，通过横向对比和纵向对比共同完成运行状况的评估，其评估结果更加准确和全面。在该分析中应用聚类、决策树等机器学习算法实现了数据的深入挖掘，对设备运行状态的分析具有更强的针对性，结果更加准确。
（2）经济性。大数据分析减少了人工成本投入，能够借助智能数据采集、智能算法等快速、高效地实现运行状态评估，大大降低了人员工作量，提升了电力计量工作的经济效益。与此同时，在上述分析中能够实现故障的准确评估和判断，形成行之有效的风险预案，最大限度减少了电力计量装置故障带来的经济损失。
2 基于大数据电力计量运维体系的构建2.1 数据管理体系
电力计量工作开展的过程中需要对海量数据进行筛选，依照数据之间关联形成完整的数据库。考虑到数据之间的关系，可以将数据分别划分、归类，并进行过滤和筛选，减少不必要的信息冗余。如在用电数据计量中可通过GPRS信道完成用户用电数据采集，在自动抄表功能基础上获得实时数据，并借助短信、电话、电台等完成数据的实时共享，从而快速获取和完成数据交互；在设备数据采集过程中
可以依照设备使用需求进行编码，依照编码顺序和GPRS定位坐标完成设备位置数据、额定数据、使用阈值等的采集，配合线路状况、用电负荷等分析电力计量装置的可靠性、有效性和合理性，形成完整设备数据体系等。数据采集后需结合具体类型进行定期存储，形成对应的数据库。
2.2 状态监测体系
清远英德供电局在电力计量运维体系构建的过程中对智能化故障诊断非常重视，依照大数据下的知识库模型形成了系统化、全面化状态监测体系。
（1）采集电力计量装置运行数据，通过数据挖掘算法完成数据的分析和重组，筛选有效数据模型形成故障诊断模型。一般故障诊断模型需包括故障诊断专家知识库、故障诊断有效规则等，在该基础上为数据诊断提供有效模型支撑；
（2）建立诊断模型后结合实时监测数据分析运行状态，并逐步完善和更新专家知识库，从而保证诊断结果与实际运行结果一致，全面提升电力计量装置运行状态诊断的有效性、科学性和准确性。评估结果必须包括用电信息、调度电能、计量点状态、配电信息四部分内容；
（3）依照故障诊断结果和实际检查结果确定故障原因，在大数据支撑下形成合理的故障处理方案，并在业务人员操作基础上生成故障诊断记录，形成完整运维体系。
2.3 模拟装置体系
为提升电力计量工作效益，在计量业务开展过程中需构建模拟服务平台，利用模拟业务体系增强人员业务能力，确保大数据环境下电力计量工作能够顺利开展。
电力测量
以清远英德供电局电力计量模拟装置为例，其依照实际功能需求及使用要求设计为上层控制板和下层控制箱两部分；元器件方面选用常见、寿命较长的元器件型号，方便日后实操基地管理维护，依照国家规范度元器件性能进行控制，保证电力计量模拟的安全性；此外，模拟台内外部的电路布置应方便不同计量错接线的随时切换，同时需考虑设备和人身安全，形成了系统化模拟操作体系，其具体状况见图2。
图2 电力计量模拟装置平台
（1）利用模拟元件搭建系统：大功率调压器、升流器模拟出类似的一次大电流系统；（2）调节负载相位角：在电压二次侧加入电感，实现模拟负载相角可调，拓展计量错接线台的调节范围；（3）操作台面设计：根据现场情况模拟计量装置，在保证培训安全的情况下，便于培训操作和后期维护工作。该模拟装置能够帮助业务人员快速进行电力计量业务故障处理，形成针对性决策，为大数据环境下电力计量工作开展奠定了良好的基础。
2.4 业务服务体系
业务服务涉及内容较为复杂，包括制度制定、故障处理、设备升级等。管理制度主要包括大数据环境下电力计量装置日常运行、维护等方面，要明确重点设备运行规范、监管原则等，确保电力计量设备能够安全稳定运行；故障处理时需在故障诊断及模拟装置基础上形成有效处理方案，对停电时间、更换设备、维修内容、防范装置等进行明确，最大限度降低上述故障对系统的影响；设备升级中主要包括软件升级和硬件升级两部分，应在国内外先进技术基础上不断调整和优化，以保证设备性能更加契合供电需求。
3 总结
电力计量设备运行环境较为复杂，故障种类繁多，在对上述问题进行处理时需从大数据出发，把握好电力计量装置的运行数据、状态数据、设备数据等，形成针对性的数据管理体系、故障诊断体系、模拟防控体系和业务管理体系，在全方位、全周期电力计量管理基础上提升电力系统的稳定性和可靠性，最大限度改善其经济效益。
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