沈洛齐

摘  要：计量自动化系统能实现自动化计量功能，智能电表的广泛应用其中也能提高系统的计量智能化水平。本文重点分析了计量自动化系统的内涵与智能电表的原理与特征，以及计量自动化系统中智能电表的数据应用。

关键词：计量自动化系统;智能电表;数据应用

1  计量自动化系统内涵

计量自动化系统主要是供电企业对电力用户的相关用电信息的数据采集、分析、处理与动态监测的一个综合系统。计量自动化系统妥善地结合了数字通讯技术、信息化技术等，通过依赖于两大技术达到对电力用户相关数据、信息等的自动化采集、分析，最终实现自动化管理的目标，也能实现对用电客户相关用电信息、用电行为的深入剖析与异常故障的监测，也能达到对电能质量的深入分析与预测，实现智能化用电设备数据、信息等的交流、互动，达到对用户数据的信息自动化管理。

2  智能电表运行原理与特征

智能化电表是由各种现代科技支持下形成的智能化计量设备，具体包括：通讯技术、计算机技术、测量技术等，在配设好计量设备的基础上来对电力信息数据加以收集、分析与管理。智能化电表的一大运行原理为：基于A/D转换器、计量芯片等来实施对用户的电流、电压数据等的采集，并借助CPB来科学地分析、处理所此采集的数据，以此来到达到对正向、反向电能数据等的计量，也能实现波峰、波谷等电能数据的计算，各个象限电能数据的计量与运算等，再借助通讯系统、屏幕显示系统等来传输、显示电能数据。

智能电表实际运行中体现出以下特征：第一，功耗小。因为智能电表对应的电子电路元件属于集成化元件，而且智能化电表的功耗通常在0.16-0.17W范围内，和传统感应式电表功耗则要更小。第二，计量精度则较高。目前，智能电表的计量精准度通常达到1级，随着科学技术的全新发展，计量误差也势必在持续地缩小。第三，智能电表体积小，功能健全，从而发挥远程抄表、防窃电功能等多项功能。

3  智能电表数据分析方法

3.1 相关分析

所谓的 “相关性分析”主要指的是分析各个现象之间有无关联，属于数据统计的方法和手段，具体涵盖：线性相关分析与偏相关分析，其中线性相关分析最为常应用于智能电表数据分析中，主要负责剖析两大变量间的关联度，通常用系数R来表示，可以根据温度与负荷之间的关联，参照天气情况、特点等来预测负荷的高峰值，或者参照智能电表的现实电压测量数值来研究某组电能表的相关性。

3.2 聚类分析

所谓的聚类分析就会根据特定的标准来搜集关联性数据，例如：电表可以参照聚类分析来全面地剖析出变压器的负荷大小，虚拟电能表也能聚类拥有同样属性的电表数据，一种具有代表性的虚拟电表主要借助聚类电能表对应组织区域研究与区域规划。

3.3 异常分析

所谓的异常分析则指的是对任何异常情况、异常问题等实施的原因追踪、调查，是一種十分重要的原因追踪手段。异常分析特别适合于用电异常的分析以及设备故障、问题等的诊断与排查，在这两大方面都能给予积极的支持作用。例如：变压器发生故障之前，可以对其关联性数据来实施全面地统计、分析，也能对数据进行抽样调查、建模，从中科学地预测、分析变压器存在的故障和问题，从而决定是否需检修与更换。

3.4 趋势分析

趋势分析则是对一个特定趋势展开的分析与探究，具体方法为：对比不同期限连续数据、指标等，从中得到其中的增减变化幅度、浮动趋势等，以此来展示整个事物的浮动趋势与变化规律，进而对其中的规律、趋势等做出深入地探究和分析。在智能电表数据分析方式中，趋势分析具有一定的代表性，属于相对简单、直接的分析方式，也就是参照几条趋势曲线在相同时间内所体现出的用户用电量比例数据以及环比数据等，来对趋势等做出的合理分析。当设备发生故障前会在趋势模型中有所体现，从而更加及时地的辨认各个部件是否存在故障和问题。

4  计量自动化系统中智能电表的数据应用

计量自动化系统内部融入了计算机技术、通讯技术、电能技术等，基于这些技术来对日常的用电量、电力数据等实施定时采集与分析，依赖于智能电表数据过程中能让计量自动化系统逐渐走向完善、走向科学，也能科学地分析用电效率，也能积极地排查用电故障，而且也能全面、深入地分析智能表收集的数据，也能最大程度地利用信道资源，也能科学地运用电能表的数据来剖析所设置的数据，也能以此为基础来分析自动化主站与配套设施。

4.1信道资源

应在现场择取几个台区，从而对电力线路载波信道的运行状态等来加以测试，具体为：①台区编号1表计数量50个，每小时抄读用时0.9，信道利用率为3.75%;②台区编号2表计数量102个，每小时抄读用时2.1，信道利用率为8.75%;③台区编号3表计数量421个，每小时抄读用时4.3，信道利用率为17.92%。可以看出：抄完日冻结电量数据以后，余下的时间信道一般处于空闲状态，意味着信道中有充裕的余量，从而为数据的抄录创造足够的信道资源。台区不同，对应的抄表速率也有所差异，例如：台区1的抄读速率达到1.08min/块，台区2的数据抄读速率则达到1.24min/块，对应的台区3抄读速率达到0.61min/块。因为不同台区对应的抄表速率各不相同，这就使得电表数据抄表效率也有所差异，现实要围绕空闲时段载波信道来对应分析各个台区对载波信道的运用程度与使用效率，根据台区用户的规模、大小等来选择适合于现场台区的数据抄读方案。

4.2客户行为分析

透过系统所提供的负荷曲线，能更加理性、清晰地看出不同用户的用电消费情况，他们的消费行为，并能对他们未来的消费趋势做出合理地预测和判断，这是因为智能化电表数据提供了全方位、到位的用户消费数据、用电数据以及其他方面的数据，例如：即便是间隔15分的功率与电压参数、电量参数等也能清晰地呈现出现，而且有着相似消费习惯的用户也能得到类似的用户负荷分布图，从而参照负荷分布特征来对负荷实施科学地归类，这样就能实现供电企业对用户的分类管理，减轻管理负担，也可以围绕某一类别的用户来对应编制运营管理制度和措施，电网波峰与波谷时段来反复地叠加用户的负荷曲线，从中大规模、大范围地呈现出用户的用电细节，也能精准、科学地计算波峰时期各个用户的电能费用，也可以高效地估算出用户错峰的现实潜能，根据智能化电表所提供的数据来深入地分析用户的用电行为，以此来最大程度地支持和带动需求侧的管理，从而有效地抑制负荷峰值，全面提升电网系统资产的综合利用效率。

4.3 全面到位的数据分析

（1）零线电流与火线电流的数据

智能计量系统能够准确地查看来自于零线电流、火线电流等的数据，进而高效地识别用户行为是否存在异常或其他问题，当看到火线电流相对于零线电流更小，意味着用户可能出现了非法窃电现象，是在刻意地破坏火线电流，发挥智能系统的远程数据获取功能，能科学地剖析出零线、火线等的电流数据，从中识别任何的非法现象，当发现火线电流超出零线电流时，意味着电路中出现了电流泄露问题，进而造成用户的用电量与现实出现差池，进而影响到其他用户的安全用电。

（2）开表盖数据

开表盖数据是非法窃电数据排查工作中最为准确的依据。之前的确定通过开表盖来改进、升级窃电行为检查，一般要深入现场来拆开表盖才能真正地获得数据，这种现象不仅会增加工作量，还会影响计量的准确度。对此，借助远程监测系统，对一切开表数据做出远程记录与获取，数据中心以及主站系统就能对非法窃电行为做出准确地判断，从而提高了故障排查效率，也能及时地识别非法窃电现象。

（3）时钟电压数据的应用

参照电能表在现场的工作状态、运转情况，时钟电池欠压的现象经常出现，一旦时钟发生欠压问题，则将导致智能电表发生时钟数据不准确的问题，从而导致日冻结问题丛生。对于此问题，现阶段此问题的解决方法依然有限，任何异常或问题的出现都需要接受人为地处理，期间会浪费时间，也将使得计量的准确程度难以预测。若是可以远距离地对电表的电压、数据等做出检测、监督，则可以有效地确保运行效率。

（4）表计电压数据的应用

智能电表可以高效地记录不同用户的电压数据，参照这些数据可以勾画出一条电压曲线，当台区用户数量较多、线路较长时，用电高峰时段则将呈现出末端用户电压较低的问题，然而，目前采用的监测模式一般要增设监控装置，必然增加了成本，对此可以凭借主站自动地采集来自于智能电表中所记录的电压数据以及相关曲线等加以分析，从而为生产部门对低压台区电费的治理提供信息和数据。

4.4 网损分析

当前，配网网损计算与分析出现了供电数和售电数日期不一致的现象，成因为不同电压等级的售电量有著不同的抄表时间，和供电量的现实结算时间也有所差异，借助于智能化电表则可以让供电企业及时地得到来自于馈线、变压器、相关用户等的同期数据，对应获得同期的线损数据，这样就能让计量结果更为精准、客观。同时，网损计算周期也存在一定的问题，日前的网损分析一般以月为电位进行，必然有着滞后性特点，难以精准地确定损耗率科学与否，而且网损也会随着客观用电量、环境气候等因素的变化而变化，智能电表由于采集间隔达到15分钟，可以将每月一次的网损分析控制在15分钟级别，也能对所关心的某一用户也设计成5分钟间隔时间，从而更加高效地提供动态的、精准的测量数据，从中发现电网系统是否存在故障、问题或异常。

5  结语

计量自动化系统中运用智能电表能实现数据的自动化采集与计量，从而达到数据信息的远程化计量，然而，自动化系统依然需要不断地完善计量模式，应将电能数据延伸至计量自动化系统中，从而提高电力能源的计量水平。

参考文献：

[1] 孙禔.电能计量新技术与应用[M].中国电力出版社，2010.

[2] 宗建华.智能电能表[M].中国电力出版社，2010.