王一茗

（北京化工大学信息科学与技术学院,北京 102200）

当今社会，经济发展质量显著提高，对电力计量装置的应用提出了更高的要求，使其故障诊断技术面临严峻挑战与考验。当前在大数据技术背景下，有必要精准把握电力计量装置故障诊断的核心方法与要求，创新智能化方法应用模式，提高诊断效率。本文就此展开了探讨。

1 研究背景

在当前电力工程运行中，电力计量装置故障诊断始终占据着关键地位，对于保障整个电网运行的稳定性与可靠性具有重要作用。在当前技术条件下，电力计量装置的诊断方法多种多样，不同的诊断方法具有不同的数据获取方式、不同的数据模型构造过程，在诊断效果与诊断效率方面同样存在显著差异，需要结合电网工程的客观实际需求，择优选取[1]。近年来，国家相关技术部门高度重视电力计量装置故障智能化诊断技术的应用与创新，深入实施大数据技术的应用，在细化故障诊断流程、提高数据采集覆盖率等方面制定并实施了一系列重要技术规范与行业标准，在推进大数据技术转换等方面取得了令人瞩目的现实成就，积累了丰富而宝贵的实践经验。同时，各级电网单位同样在创新大数据技术应用模式、提升电力计量装置故障智能化诊断水平等方面进行了积极探索，且效果显著，完善了电力营销体系，优化了反窃电检查环节成效。尽管如此，受大数据运行架构等主客观要素的影响，当前电力计量装置故障智能化诊断中的大数据技术应用依旧存在诸多短板，不利于实现大数据技术的深刻价值，必须给予高度重视。……