分布式电能计量表能耗数据采集与传输系统

王贵朋

摘要：近年来，随着用电客户的不断增加和智能电能表全覆盖工作的完成，针对智能电能表投运验收及装置日常运行的接线检查分析将是电能计量运维、用电检查重要工作内容，也是供电企业经营发展的重要环节之一，电能表如果出现接线错误情况直接影响着电能表能否正确计量，对供电企业的经济效益有着严重的影响，是用电量准确计量及供用电双方公平交易的可靠保障。

关键词：分布式電能计量表;能耗数据采集;传输系统

1电力计量资产全生命周期管理方法

针对前言中提出的技术不足，本研究设计出基于物联网技术的智能电力计量系统，该技术具有以下创新点。（1）在智能电力计量系统中融入物联技术，通过物联网实现实现电力计量设备运行信息采集、信息整合、风险评价、完整性评价、维修与维护、能效评估、计量设备运维管理、监控管理、数据管理、维修和设计等多种数据的综合管理。（2）在物联网技术中加入改进型无限深度神经网络模型，实现电力计量资产数据的全寿命周期管理，深入挖掘电力表相关的不同数据，进而实现电力表全寿命周期管理。基于物联网技术的电力计量资产全生命周期管理系统包括电力设备层、数据处理层和数据应用层，舍弃传统技术的弊端，将物联网技术引入到智能电力计量系统内，实现了电力计量数据的自动化、智能化处理，有效地实现了移动互联技术、人工智能技术和通信技术的结合，将分布式电力设备数据有机结合起来。在电力设备层中，多种不同类型的电力计量数据信息被存储在电力计量资产全生命数据库中，通过数据融合技术将不同类型的数据信息有机融合在一起，用户在分析数据信息时，在电力数据库中抽取数据信息，通过改进型无限深度神经网络模型实现电力数据信息的学习和训练，通过挖掘、分析电力计量数据之间的关系实现电力计量资产全生命周期的分析和挖掘。在数据处理层中，通过大数据算法模型实现不同类型电力数据信息的处理和挖掘，采用深度挖掘的数学算法实现电力计量资产全生命周期数据分析。采用的分析方法是构建无限深度神经网络模型，采用该无限深度神经网模型进行电力计量资产全生命周期数据分析，目的在于提高电力计量资产全生命数据分析的能力，使得用户获取的电力计量宏观资产数据信息或者比较表面的数据信息转换为数学建模分析的方式，将表面数据信息通过微观数据更加深刻体现出来，从而提高电力计量资产数据分析能力。

2系统软件设计

完成系统硬件设计后，还需要对系统软件进行设计，最终实现分布式电能计量表能耗数据采集与传输系统的整体设计。

2.1系统软件整体构架

为了方便维护系统和使用系统，采用B/S技术对用户界面、应用逻辑和数据库进行有效分离。在系统中所有系统平台都可以用于交换数据，有效避免病毒的入侵和文件的共享。系统软件主要通过系统层、支持层和应用层3种层次结构组成。该系统模式可以使业务逻辑独立，便于数据访问。中间业务层用来与数据库交换数据，有利于业务的升级。数据库服务器层主要用来操作数据库中的数据，减少数据的改动，提升了系统的安全性。

2.2软件程序设计

（1）数据采集传输系统软件设计。系统中的模块和接口主要由NET技术开发，并且达到人机交互的需求，系统内的数据需要通过采集设备、数据中心等对其进行调试，最终令整个系统达到完美结合的目的。（2）数据库结构设计。数据库中需要记录的信息过多，因此挑选出最重要的4类信息分别进行记录，这些数据为：计量表信息、数据信息、终端信息和管理信息。①能源计量仪表信息：首先设计一个信息表用来记录仪表信息，表中包含准确值和最大测量值，便于管理者查看和管理。②信息管理：用来对能耗数据进行记录和管理。③终端设置信息管理：设计一个终端参数信息表，表内用来记录设置的参数及人员信息。④数据库内全部管理信息：设计数据库表格信息表，对数据库中的表格名称和数据类型进行有效记录。（3）定时器中断子程序设计。在采样数据的过程中，利用定时器计算采样时长，并通过采样率对时间间隔进行计算。首先启动定时器对数据进行采样，并将采样后的数据输送到定时器终端内，自动对ARR值进行装载，并从第一个点开始转换，转换后从AD芯片中获取高电平脉冲，从而达到开启AD读书的目的，并读取到第一个点的数据。经采样间隔时间抵达后，开始对第二个点的数据进行采集，重复此操作，直到获取到数据点为止，将定时器关闭。在我国电力工业强劲的发展下，电能计量表在电能中占据着重要地位。随着时间的飞逝，传统的电能计量系统已经不能满足于现状，计量效果差的问题始终居于其中，为了解决这一现象，这时就需要对电能计量表能耗数据采集与传输系统进行有效设计。通过研究发现，传统的电能计量表能耗数据采集与传输系统存在日能耗高、月能耗数据采集速度慢和测量数值与实际数值误差多的问题。针对上述问题，设计分布式电能计量表能耗数据采集与传统系统，首先对系统的总体结构进行设计，再对系统内各个模块、电路进行设计，从而完成系统硬件的设计;完成设计后，建立系统软件整体构架，进而实现系统软件设计，最终实现系统总体设计。

结束语

针对电力设备计量过程中出现的数据采集速度慢、传递效率低、数据处理困难等问题，本研究融入包括感知层、传递层、平台层和应用层的物联架构，将物联网技术应用到智能电力计量系统中，实现智能电力计量系统数据的自动化传递。构建了无限深度神经网络模型，将电力计量数据信息通过无限深度神经网络模型实现数据的处理和计算，提高了电力计量数据的管理和分析能力。本研究通过试验验证，虽然在一定程度上提高了电力计量设备资产信息的管理能力，但该技术仍旧存在一些不足，需要进一步研究和探讨。设计的低功耗电能计量装置通过装置的电源管理模块实现统一运行。硬件上结合外围管脚的连接电路，全部对电能表主芯片的管脚配置为低功耗模式;电能计量装置的软件对通信进行中断处理，以中断的方式实现了电能表的低功耗通信。整体的装置实现了一款RF低功耗电能计量装置的设计方案。

参考文献

[1]白莉娟.浅谈智能电表的运行维护[J].科技创新与应用，2014（25）：180-180.