摘要：随着电力改革与低压集抄建设的不断推进，距离智能电表全面覆盖也变得指日可待。作为智能电网(特别是智能配电网)数据采集的基本设备之一，智能电表承担着原始电能数据采集、计量和传输的任务，是实现信息集成、分析优化和信息展现的基础。计量自动化系统能实时采集整个电网系统的各个计量节点的电能量数据。系统内存在大量详实可靠的数据，但计量自动化系统并未完全将这些数据涵盖进来，数据价值没有被充分挖掘。本文将分析计量自动化系统在数据获取上存在的不足，并就如何挖掘智能电表运行数据及分析应用计量自动化系统业务给出建议，最终给出效益分析。
关键词：计量自动化系统；智能电表；数据应用
一、智能电表概述
智能电表是一种以微处理器为核心，能够存储测量信息并对测量结果进行实时分析处理的计量器具。国家电网公司在智能电表的系列标准中，对智能电表做出了如下定义：即由测量、数据处理、通信等单元构成，具有电能量计量、电能数据信息处理、实时监测、自动控制以及信息交互等功能的电能表统称为智能电表。由此不难看出，国内对智能电表的定义充分诠释了其强大的功能。现如今，随着智能电表的不断发展和完善，它的功能已经突破了单纯的电能计量范围，结合当前国际和国内对智能电表的定义，可对智能电表进行全面、系统的定义：智能电表是以适应智能电网发展为主要目标，并以微处理技术、网络技术、通信技术为核心，由测量、数据处理以及通信等单元构成，具有电力参数测量、双向电能计量、电能质量监测、实时数据交互、多种费率时段以及远程控制等功能的智能型仪表。
二、智能电表的特点
1、功耗小
因为智能电表使用了高度集成化的电子元器件，因此一般每块表的功耗仅有0.6w～0.7w左右，对于多用户集中式的智能电表，其平均到每户的功率则更小，而一般每只感应式电表的功耗为1.7w左右。就表的误差范围而言，2.0级电子式电能表在5%～400%标定电流范围内测量的误差为±2%，而且目前普遍应用的都是精确等级为1.0级的电能表，误差更小。感应式电表的误差范围则为+0.86%～-5.7%，而且由于机械磨损这种无法克服的缺陷，导致感应式电能表越走越慢，最终误差越来越大。国家电网曾对感应式电表进行抽查，结果发现50%以上的感应式电表在用了5年以后，其误差就超过了允许的范围。
2、计量精度高
传统感应式电表存在着较大的计量误差，而且其中的机械结构在长时间使用之后因为磨损问题而导致计量误差越来越大。而智能电表采用了数字化处理，能够克服传统机械结构磨损而导致精度较低的问题。当前，现代智能电表的计量精度通常能够达到1.0级以上，随着技术的不断发展，其计量误差将更进一步缩小。
3、功能多
智能电表由于采用了电子表技术，可以通过相关的通信协议与计算机进行联网，通过编程软件实现对硬件的控制管理。因此，智能电表不仅有体积小的特点，还具有了能够实现远程抄表、远程控制、反窃电、预付费等相关功能，还可以通过对应的操作软件来对电表的参数进行修改，来满足用户对控制功能的不同要求，而这些功能對于传统的感应式电表来说都是很难或不可能实现的。
三、电能计量自动化系统的组成
1、电量自动化主站系统
电量自动化主站系统是一个控制中心，好比一个国家的首都，所有的信息机构、管理机构、处理机构都是集合在这一系统内。这个控制中心更是所有其他的系统以及子系统等发号施令的所在，是维护整个电能计量自动化系统协调统一的重要管理中心。它的主要功能就是对所有来自通信信道的信息进行处理，也就是整个电力系统中所有信息最终的“归属地”。在这里各种数据得到了合理的划分、计算、记录、出表、控制等；还能够进行智能的分析，对所有的信息进行实时对比，实现信息的万无一失。
2、信息通信信道
信息通信信道，顾名思义，就是信息的传输的通道，分别是输出和输入两个功能，另外该系统还具备的数据的采集、电能计量自动化的全程动态监控的功能。
2.1通用分组无线业务
简而言之，就是一种数据业务，该业务是在GMS的基础上改进发展得来的，它具有更高的传输速度，且能够永久的工作，也就是可以做到随时随地进行网络连接，而且不会受到其他因素的干扰，不用重复播号联网。而且其计费相对便宜，因为它的计费方式就是仅在数据有传输的时候才会计费，而且按点计费，所以长时间的保持数据在线而无数据流动，则不会有任何费用产生。
2.2码多分址
通俗一点讲，码多分址就是群发。我们在生活中使用手机通信设备等，对短信群发等功能亦是熟于心间。码多分址技术就是在同一时间段，对不同的用户发射相同信息的技术，我们手机的群发工能就是来自于这一技术。
四、智能电表运行现状
在系统平台方面，也初步完成了电能量数据在线损管理、负载率等功能上的应用，但除去基本计量数据外，其对部分电能量数据尤其是一些智能电表状态数据、历史数据并没有采集，相关数据应用还处于空白阶段，电能量数据管理仍有一定提升空间。
1、采集数据单一
智能电表将先进的通信技术引入到新型的电子式计量设备中，集成程度极高，具备丰富的计量、通讯能力，能实现能耗监测、状态监测等功能。然而，计量自动化系统也只采集了基本的计量数据，如日冻结正向有功总电能数据和（当前）正向有功总电能数据，对其他数据如表计电压数据未进行采集，造成信息闲置。
2、信道利用率低
现有通信信道分为上行、下行两种，上行多为4G信道，下行一般为电力线载波信道，排除通信流量等因素，仅对通信能力，信道负荷分析来看，目前信道仍存在极大富余，电量抄读完毕后的剩余时间通信信道基本处于空闲状态，未能充分利用。
3、人工排查电表异常
目前计量系统未能给智能电表用电异常提供判断依据，用电异常分析主要采用人工现场排查的方式。系统辅助信息不足，难以开展后台分析工作；人工分析方式较单一，耗时较长。复杂故障，尤其是电流波动异常的计量故障、窃电手段不能及时被发现。针对智能电表数据采集现状，如何在挖掘智能电表本身已支持的数据的基础上，进一步完善计量自动化系统，也成为配电网建设中亟待解决的问题。
五、应用分析
计量自动化系统是利用现代数字通信技术、计算机软件技术、电能计量技术以及电力营销技术来实现日常生活中用电需求的实时信息的采集和分析，如果能充分利用现有智能电表数据，完善计量自动化系统，便能极大地提高我国的用电效率、故障排查效率。下文将从信道资源利用情况探究智能电表扩展数据采集的可能性以及如何从电能表支持数据项分析现有系统未采集的闲置数据，以此对计量自动化系统主站配套建设给出分析建议。
1、信道资源
选取现场若干台区，测试电力线载波信道利用情况，如表1。
表1台区抄表时长统计
从表中可以看出，日冻结电量数据抄读完毕后，剩余时间信道基本处于空闲状态，信道仍存在极大富余，为抄读扩展数据提供充足的通信资源。
2、表计数据挖掘
通过分析DLT645-2007智能电表协议并测试现场电表，从中选取有代表意义却未能充分利用的闲置数据，列举如下：
2.1零线电流、火线电流数据
通过获取表计实时零线电流、火线电流数据，可以排查窃电行为及用电异常。例如，火线电流小于零线电流，很有可能是通过影响火线电流的方式进行窃电行为，通过远程获取分析零火线电流差异，可以排查这种窃电行为。如果火线电流大于零线电流，很有可能存在线路漏电，威胁用户安全，同时会导致用电量与实际不符，影响客户满意度。
2.2开表盖数据
开表盖数据，是最有力的窃电排查证据。以往针对开表盖改装电表窃电，往往是现场实际确认窃电可能时才会拆除表计检验辅助确认，造成本末倒置的现象。如果能够远程读取开盖记录，主站分析窃电可能性较大的表计，进而通过现场共同确认，将会极大地提高排查效率。
2.3时钟电压
根据电能表现场运行经验，时钟电池欠压问题非常常见，一旦时钟欠压，智能电能表会出现时钟不准的情况，进而导致日冻结出现问题。目前往往是时钟异常后才开始人工治理，浪费时间且会影响计量。如远程计划性监控表计时钟电压，则能大大提高工作效率。
2.4表计电压
线路较长的台区，在用电高峰时期，容易出现末端电压过低的情况。现有的监测办法往往是加装监测设备，成本较高。其实，我们完全可以通过读取高峰时期台区末端表计电压数值，进行分析治理。
六、应用效益
根据上文分析，信道资源充足加上设备具备自身支持的条件，挖掘智能电表数据无需额外设备。利用现有系统资源，建设改造成本低。
1、提高计量装置用电异常排查效率
采用远程监控的方式，获取详细的电表运行参数。计量系统对失压、失流等异常数据开展电能量原始数据分析，为现场排查提供准确的辅助信息，大大降低排查数量，显著缩短异常定位时间，及时处理计量故障，有效降低人力成本，提升排查效率及企业经济效益。
2、防窃电治理
用电高峰期的电流监测，如零火线电流、开盖记录等，能够解决计划性排查容易被应对的弊端，有效治理传统窃电手段。同时系统监测信息能为打击窃电行为提供充足证据，形成威慑效应。先定位、后排查避免了传统撒网式排查给客户带来的影响，提高客户满意度。
3、提升供电质量
通过对末端电压、零火线电流的监测，及时发现用电异常，保障用电安全，提高供电质量。
4、丰富系统信息资源
在信息化时代，海量信息的获取极为重要，现有的数据已经无法满足时代发展。通过深入挖掘、采集智能电表数据，在这些智能电表数据基础上构建高级量测体系，可以为用户提供更加详细的用电信息、更加准确的异常治理依据；而且配电公司能够更加迅速地检测故障并及时响应，对促进社会经济建设有十分重要的现实意义。
结束语
总之，随着智能电表的全面覆盖，计量自动化系统数据采集能力趋于稳定，系统电能量数据处理及数据挖掘还需要时间、经验来进行完善，相应系统高级应用也需要提上日程。相信在实践中，我们能将更丰富的电能量数据引入到计量自动化系统当中，使其更好地为计量精益化建设服务，使我国的电力资源发展走向更高的阶层。
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论文作者:李宝蕰
论文发表刊物:《电力设备》2019年第6期
论文发表时间:2019/7/16
标签：电表论文; 数据论文; 智能论文; 电能论文; 信道论文; 自动化系统论文; 电流论文; 《电力设备》2019年第6期论文;