分析电能计量大数据对计量装置运维的应用

王旭

摘  要：在大数据时代下，更要重视电力行业在当今社会发展中的重要地位，从而促进企业经济增长，推动企业可持续发展。本文通过分析电力行业的创新改革策略，从提高计量装置运维应用的角度，探究推进电力企业发展的路径，优化电力企业功能架构。

关键词：信息技术;电力企业;数据分析

引言：

信息时代为电力企业发展的数据安全和信息利用提供了支持，电力企业更需要妥善应用电能计量数据电力信息进行数据分析，通过维护信息技术记录数据，提高电力运用安全，减少数据误差，提升电力数据精准性，提升工作效率，进一步促进电力行业技术革新。

1 电能计量大数据对计量数据的分析

第一，社会生产率的提高必然对电力行业提出更高要求，功率的计量是电力开发部分的重要连接点，功率测量相对于旧式的仪表读取，人力资源消耗更低，工作效率更高，并且大大提升数据精准度。电能计量大数据能够对数据进行精准计量，汇总分析，比对研究，各项信息使企业掌握更为严密的信息情况。电力计量最关键的是对用电用户的用电行为进行精准计量，考虑到用电用户行为特征的不同，在电力计量中可以设计模型对出现异常的情况进行识别诊断，最基本的就是要进行精确计量，通过计量判断，对出现故障的计量装置进行数据分析。

第二，电能计量大数据是计量装置中必不可少的一个环节，完善精美的数据信息能够提高整体工作的效率，使计量装置的运行更为安全。通过设置大数据分析模式，及时掌握异常情况，电能计量大数据能够对记录的数据信息进行分享，通过数据库浏览的形式，可以多人同时共享数据情况，完成线上线下人员共同作业，提高工作效率。电力数据计量装置通过自动化的形式记录信息情况，以往查表员上门抄表的缓慢，易出现失误，而计量装置的数据信息更新快，同步性更强，接收到的信息内容更加及时可靠。通过计量装置将以往出现过的断层事例进行收集和整合，对断层事例中的经验汇总分析，把握好线损失、警报数据、历史电量等多方面数据，对出现故障的情况归纳总结，构建完善的数学分析模式[1]。

第三，规划数据检测分析机制，通过制定异常数据信息库，汇总电力消耗行为轨迹，在电力应用中对用户用电进行监管，线上对用电情况进行检测分析过程中，将异常数据信息库与拟定的数值范围进行比对，计算出异常数据出现的误差值情况，分析其产生异常的具体原因，针对具体模式下的用电量差异，规划出科学的用电计划，为企业节约成本。通过明确异常用电模式，能够及时发现用电过程异常的用户，对出现异常的用户进行供电调整，这也能保护电力使用者的经济利益。

第四，运用数据检查进行线上信息反馈，检测系统对电量异常情况自动整理记录，形成精准地分析诊断报告明细，并且自动将诊断报告单发送给供电管理人员，管理人员根据信息数据的具体异常情况，检查故障现场，在现场进一步确认数据后上报故障情况，并将故障情况归纳到异常档案信息库中，为系统分析和改进异常模型提供数据支持。维护人员仅需要根据数据异常情况分析其成因，排除障碍，大大降低了工作难度，减少工作量，使电力数据信息维护能够更好地展开[2]。

2 计量装置运行维护中电能计量大数据的运用

2.1电能计量装置在首次检定中的应用

电能计量装置的根本目的是改进电力使用效率，对测量用户的电力效能进行很好地利用，电能计量装置收集电能数据，其首次检定工作能够对后续系统运行起到推进作用，进而影响供电过程的检验和器械维护工作，加强对用电数据的检测。在电能计量中运用计量装置，能够通过比对数据差异，及时排查首次检定中的异常情况，防止电力系统运行过程中故障情况重复累加，避免维护难度加大。在首次检定中确认各项数据记录，可以通过信息系统明确计量装置运转情况，一经发现计量装置出现磨损、故障，能够通知专业人员及时处理，保障数据信息测量正常进行。另一方面，在首次检定中，还需要扩大运行监管范围，进一步完善检测效果，操作计量装置的工作人员要主要检测计量数据时，要安装规划流程进行检测，严格参照数据比对各项指标，避免在操作过程中，由于人工失误而产生误差，提高计量装置使用寿命。

2.2在巡检过程中进行维护

经过首次检测后，还需要对计量装置使用运行情况长期检测。旧式的电力数据记录需要电力企业员工前往现场进行调研分析，通过对使用电力的设备进行数据记录和机械检测，分析电力设备使用情况，这种传统的监管方式能够对电力使用情况进行控制，但是过度浪费劳动力资源，大量占用电力企业员工，尽管计量装置监管人员不需要学习太多电力技能知识，但是单独设立检察人员依旧会导致人力物力的浪费，更重要的是，人工巡检的形式很有可能是出现误差，任何一个工作环节出现疏忽都有可能引起后续故障。考虑到人工巡检的种种问题，电力企业在计量装置的巡檢、维护环节选择使用电能计量数据模式，通过对计量装置进行检测，分析其出现的数据异常进一步排查出计量装置的故障点，为电力企业的供电管理提供合理有效的数据信息。在发现计量装置的数据出现异常后，还可以通过线上信息数据检测的模式，扩大数据分析范围，提高信息数据检测的精准性、严谨性，为指定供电管理方案预留出充足的时间。技术人员发现计量装置的属于异常后，尽快分析故障原因，探究问题出现的根本原因，将解决的问题整理成案例，避免这类故障再次发生。

2.3用电检查中计量装置进一步应用

在用电检测中，需要依照以往经验以及电力行业相关法规，根据电力使用对象的实际情况制定相关检测标准和数据范围，对用户设备安全性、计量性进行监督管理，主要的管理和检测要考虑三个环节，首先是电力使用对象用电前检查，具体指的是检查电路性能安全问题，这一阶段需要分析设备试验阶段情况，在试验阶段产生的问题需要进一步排除处理，通过数量分析探究故障发生的可能性。通过计量装置核对数据情况能够避免不必要的人力资源、企业资产浪费，还能够提前防范可能出现的安全故障，使检查过程更加高效。其次是电力使用对象用电过程中的检查，这一阶段的主要检查内容是用户在用电过程中是否符合要求，是否存在偷电、隐瞒等违规行为，计量装置能够24小时对用电情况进行检测，通过系统对电力规范情况远程监控，随时与设定好的用电范围进行比较，在某一时间段出现实际用电量与合理用电范围差距过大的问题，就会自动触发警报装置，停止一段时间内的电力供应，并且通知管理人员异常情况，管理人员了解穷苦后做好调查，保障合理的用电秩序[3]。最后是用电后检测，这一阶段电力使用者已经用电完成，在用电过程中，可能出现故障或违规行为，需要在用电后阶段专业技术人员对计量装置运行过程中产生的数据进行自检，分析是否存在其他问题，或者是否存在数据误差，如果出现数据误差情况应及时分析，计算数据出现错误原因，分析解决问题的方法，从中吸取经验进行记录，促进数据库进一步完善。

结束语：

通过对计量装置运维的分析可以看出，分析电能计量大数据在当今阶段电力企业管理、电力控制、电力使用监管等方面起到重要作用，电力企业需要运用计量装置，做好数据信息统计管理工作，进一步实现企业运营管理自动化，提高电力管理流程效率，增加企业经济效益。

参考文献：

[1]李骁，赵曦，王者龙，等.融合数据挖掘的电能计量资产自动化智能库房管理方法[J].电子设计工程，2021，29（12）：102-107.

[2]文耀宽，王献军，王峻，等.基于随机森林算法的电力计量大数据分析平台研究[J]计算机技术与发展，2021，31（6）：216-220.

[3]陈培余，汪婵婵，金思曼，等.基于防复位装置的掉零线防窃电计量系统设计[J]仪表技术，2021（3）：17-19，48.