摘要：科技在不断的发展，社会在不断的进步，人们的生活质量在不断的攀升，对于电力的应用在不断的增加，通过对电力公司电能计量业务、相关支撑系统及数据质量等方面的现场调研数据与情况的比对，分析公司电能计量业务、信息系统建设及数据应用的共性特征、主要差异及存在的问题，剖析公司业务与数据的内在联系和本质规律，并在此基础上开展数据治理和数据融合的初步研究，发现数据必须基于公司业务体系才能够达成与业务的高度融合，得出建立符合业务体系的数据架构是实现全公司数据共享融合与统一管理的重要基础这一结论，同时提出公司数据融实施建议，为下一步充分发挥公司数据资产价值奠定基础。
关键词：电能计量；数据治理；数据融合；数据价值
引言
近年来计量自动化系统采集的电能量数据相对完整，该系统已经具备相对完善的数据告警功能设计基础。为此，本文结合南宁供电局收集整理的现场用户计量装置故障现象及处理经验，设计了一套电能计量装置异常数据动态辨识及处理系统（以下简称“系统”），实现在线实时快速完成用户计量装置异常数据的动态辨识和排查。
1总体设计
主控单元、以太网传输、电能计量以及电能计量信息采集构成了该体系的主要部分。(1)主控单元:MC68332MCU是该体系的主控单元，电能计量、电能信息采集、电能数据显示以及同芯片CS8900A间的数据交换都依靠MC68332MCU实现。(2)以太网传输设计:采用符合IEEE802.3标准的10M以太网控制器CS8900A，由CIＲＲUSLOGIC公司生产研发，其内部包含ＲAM。该控制器以小型变压器作为连接即可与全部以太网进行传输。具有兼容性强、运行简便的优势。其中电能计量部分采用计及精确化功率因数的电能计量方法，电能采集部分采用基于ＲFID的电，下面对两种方法进行介绍。
2数据融合研究
2.1数据标准治理
1） 成立企业大数据标准治理组织机构在当前公司大数据应用的起步阶段，建议成立大数据标准治理工作组，整合各方力量形成合力，做好数据治理工作的顶层设计，构建统一的大数据标准治理体系，推动企业数据标准完善和数据标准治理工作同步发展。2）开展数据标准治理理论研究建立健全企业大数据标准体系，重点从基础性、方法性和公共性等方面开展标准研究，解析数据标准的组成元素，将业务标准、业务数据标准、业务数据技术标准、业务数据监测标准和业务数据闭环运营标准进行有机统一，实现对数据标准体系的系统化治理和科学管理，形成数据标准治理的基本概念和内涵。3）开展数据标准治理内容研究从收集、清洗、分析、可视化、访问及评价模型等数据应用的全过程出发，研究制定公司数据治理标准；从数据使用的全方位出发，研究制定公司的数据安全标准；从数据产生、存储、交换和使用等关键环节出发，研究制定数据质量标准，提出具体的管理要求和指标要求，从而为大数据应用打下良好的基础。4）以数据标准治理推动数据融合数据标准治理是支撑大数据融合的重要基础理论和现实依据。研究数据标准治理过程中存在的问题和难题，分析数据标准治理的主要内在规律，提出数据标准治理的解决方案，以数据标准治理推动大数据融合，最大程度地发挥数据融合的价值。
2.2优化系统运行环境
由于配电网线路分布较广，用电信息采集系统的数据采集设备相隔距离较远，电力用户的电能计量数据的传输，普遍由无线信号传输设备实现。为了降低外在因素对无线传输信号的影响，提升数据传输效率，管理人员应对系统的运行环境进行优化。首先，选择高增益的信号接收装置，提升信号接收强度，从而提升电能计量数据在传送过程中的精确性；其次，合理设置信号接受装置的距离，保证信号传输过程不受地域差异影响。同时，加强对谐波的阻隔，保证较好的信号传输环境，从而提升系统运行的稳定性；最后，在系统运行过程中，需要做好网络防护工作，提升系统数据的安全性与实时性，从而实现用电信息采集系统的高效运行。
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2.3梳理业务数据脉络，逐步实现业务和数据的同步
归纳总结业务和数据不同步的类型和方式，对不同步原因展开分析；开展业务和数据同步管理方法和方式试点；制定应用场景相关管理办法，对同步措施进行固化；对目前数据存在的系统和系统不一致、业务和系统数据不一致问题进行整治。
2.4提升数据管理水平
在用电信息采集系统运行之前，电力企业管理人员应做好前期准备工作以及后期维护工作。首先，对配电网覆盖范围内的电力用户进行走访，明确区域内电力用户的用电高峰时段，通过对走访结果的比对，利用电力用户的用电间隔时段进行电能计量数据的采集工作，从而提升数据采集工作的效率，保证数据的准确性；其次，在对信号传输装置进行布置时，需要充分考虑当地的信号强度及范围，尽量选择干扰程度较低的位置进行布置，从而确保电能计量数据的传输质量，降低异常数据出现的概率；最后，合理布置采集设备的数量，采集设备的数量，直接影响采集数据的数量，过多的重复数据会加重用电信息采集系统的运行负荷。因此，采集人员应合理设置采集设备，保证用电信息采集系统的稳定运行，规避数据异常现象的发生。
2.5动态的工单处理
（1）异常数据分析模块对采集到的异常数据进行判断，产生1张数据异常工单，并实时推送到异常工单管理模块，异常工单生成的同时，会自动附加异常数据相关设备的档案信息，并把相关设备的档案信息写入工单指定的字段，使工单信息完备。异常数据产生的工单分“未发布”和“已发布”两个状态，任何通过异常数据分析模块产生的工单初始状态都处于“未发布”状态。“未发布”的工单会归类到未发布工单栏，电能量数据管理人员需登录相应的系统，对“未发布”的工单进行审核，一旦确认异常信息有效，工单将进入“待处理”状态，“待处理”的工单被推送至计量自动化系统进行派工，现场运维人员处理完成后再通过计量自动化系统将工单返回。
2.6根植于公司业务体系推进数据融合
以公司业务体系为依托，以业务与业务的关联、业务与数据的映射为抓手，结合运营监测业务的大数据融合需求和实践，实现对数据融合的全面管理。在开展业务数据融合时，应充分依托公司业务体系，确保梳理的数据框架内容的丰富性和完整性，实现对数据融合需求范围的全覆盖。
结语
文章构建的电力电能计量与采集网格化融合体系综合了电能计量与电能信息采集两方面功能。基于计及精确化功率因数的电能计量方法能够准确计量电能信息，接着采用基于ＲFID电子标签的电能数据采集方法对电能计量结果进行采集，实现电能计量与采集网格化融合。经实验验证，所构建体系计量准确率均值高达99.4%，电能计量信息采集的平均用时约为3.6s。该体系的构建为社会生活、工业生产中电能的节约提供有效手段。
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论文作者:金炜,王艳杰,舒扬
论文发表刊物:《电力设备》2019年第15期
论文发表时间:2019/11/27
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