基于曼哈顿距离的用电信息采集运维系统设计

张建平，曹华锋，井含香，石家乐

（1.国网定西供电公司，甘肃定西 743000；2.国网甘肃省电力公司市场营销事业部，甘肃兰州 730000；3.国网天水供电公司，甘肃天水 741000）

电力负荷管理系统中，用电信息采集是关键。资料收集的准确与否，不仅影响到日常数据上传的控制，还影响到未来负荷处理的过程[1-3]。建立现场运行维护保障体系是电力采集系统在电力工业实践中的重要内容。当前用电信息采集依靠抄表员手工抄表，不仅效率低下，而且信息采集结果偏差较大[4]。利用大数据分析技术进行信息采集，实现电网的故障定位、故障处理和运行监测等功能，但电力信息采集、运行监测系统计算量大，采集效果较差[5]。为此，设计了基于曼哈顿距离的电力信息采集和操作系统。

1 系统硬件结构设计

基于曼哈顿距离的用电信息采集运维系统主要分为数据ETL 层、数据存储层、分析层和应用层，系统硬件结构如图1 所示。

图1 系统硬件结构

由图1 可知，所收集的电力信息为电力信息运营监测数据源，电力调度工作主要采用中央处理机，利用OA 邮件等方式实现[6]，其收集的用电信息全部输入到联机分析数据库中，并将主要指标与维度关键字进行存储，完成主站和销售系统的采集、运行状态的监测和总线数据的传输。

1.1 电采运维工具

由于一般多功能电表都有RS485 接口，即最终需要电表和RS485 总线进行通信，因此，为转换RS232总线和电表通信接口，增加RS232-RS485转换器[12]。载波控制器主要通过电力线将RS232 接口收到的抄表信号转换成载波信号。图2 显示了电采运维工具的结构。

图2 电采运维工具结构

由图2 可知，若电采运维工具没有特殊要求使用RS232-RS485 转换器，则可以选择市面上常见的转换器代替。考虑到手机的电池寿命，应尽量选择小功率的转换器。

1.2 微控制单元MCU

微控制单元MCU 结构如图3 所示。

图3 微控制单元MCU结构

由图3 可知，在实际工作中，单片机控制从连接RS485 电路的功耗终端获取相应的功耗信息数据，并将数据发送至功率参数检测接口电路进行处理，经数据处理后，有线传输可通过上行通道接口电路或GPRS 模块向上行服务器传输[13]。微控制单元能够实时采集外部环境参数，并将处理后的参数数据发送给闪存电路存档。在外环境影响电源设计和使用时，通过MCU 及时向上行服务器发送外环境参数信息并报警。

1.3 电源模块电路

在线路板中，电源模块是核心模块，功率模块负责将外部电源转换成电路板所需要的电压，并根据电路板的不同供电需求给系统供电。ADP7159 的输出电流可以达到3 A，工作电压范围在0.5～1.5 V 之间，可以满足新兴应用对高电流的需求[14]。该芯片ADP7159 可以将LDO 的输出电流范围从2 A 扩大到3 A。结合超低频和高PSRR 性能，可以为LDO 功耗设置参考值。

2 系统软件部分设计

2.1 用电信息采集的时间序列模型构建

使用式（1）所示的模型挖掘用电信息采集学习映射：

式（1）中，a0表示维度层次信息；ai表示采集速度；bj表示运维管理速度；tn-i表示采集用电信息标量时间序列；tn-j表示运维管理用电信息标量时间序列。

利用关联规则挖掘[15]异常数据对电力系统电力故障进行判断与定位，构建用电信息采集的时间序列模型为：

话还得从柳知客的毛笔字说起，柳知客的毛笔字写得不怎么样，但他脚大脸丑不害羞，不在自家练字，偏偏拿着笔墨报纸到家后的大路上练字，仿佛告诉东来西往的人们，书法高手在民间。当然，柳知客还以为自有柳公权的书法遗风。用村里人的话说，能否和柳公权搭上一分钱关系，恐怕只有他自己心里最清楚，至多用来充充面子罢了。

式（2）中，amn表示用电信息采集的潜在有用信息幅值；gmn表示多层共轭认证系数；n(t) 表示干扰项。

2.2 巡检调度

分配任务时，最重要的是计算和分析检查人员(Al,A2,A3,…)到故障点(B1,B2,B3,…)的距离。如图4所示，点A 与点B 之间没有直线，需要通过其他中间点，至少要经过点C。这时检查员的路线是AC 和CB。假设街景较为整齐，直角三角形可由ACB 组成，依据毕达哥拉斯定理，AB 的长度可以用AC 和CB 来计算。图4 显示了曼哈顿距离法[16]的原理。

图4 曼哈顿距离法原理图

假定路况如图4 所示，点A 到点B 之间的距离，不管经过多少次，都可以用AC 和CB 长度的总和来计算。仅用加减，就能极大地提高系统运行速度。

2.3 远程运维

远程作业平台对信息数据进行实时采集和检测，发现异常信息后，在后台对数据库中的故障信息进行实时诊断和匹配；利用探测软件的定位功能对各测试仪进行定位，然后利用曼哈顿距离法，计算分析各测试仪和各故障点之间最短路径的耗散值和激波时间范围；检测员携带的app 任务栏中，会自动推送巡检计划，当检测员接受检测计划后，提示符自动弹出。除交通堵塞或其他恶劣天气外，需要到指定的故障检修地点进行维修。远程运维流程如图5 所示。

图5 远程运维流程

3 实 验

通过仿真实验，验证了基于曼哈顿距离的用电信息采集运维系统的应用性能。利用某省24 907 294个低压用户从2017年3月1日到2017年8月31日的日用电量信息作为运行监测数据样本，将2017 年3 月1 日至2017年8月31日的抄表数据作为测试样本，利用大数据综合分析和监控运行过程，共收集了1 417 869 个数据样本和42 536 070 个数据条目。

3.1 测试环境软硬件配置

测试环境软硬件配置如表1 所示。

表1

3.2 实验结果与分析

根据设定的测试环境，理想情况下的信息采集时域波形如图6 所示。

图6 理想情况下信息采集时域波形

在图6 所示波形支持下，分别采用人工抄表、大数据分析技术对信息采集波形进行对比分析，结果如图7 所示。

图7 不同方法信息采集波形对比分析

由图7 可知，使用人工抄表方法采集的功率在10～60 kW 范围内波动，与理想情况下的信息采集时域波形相差较大，说明该方法采集信息受到人为因素影响较大，导致采集结果不精准；使用大数据分析技术采集的功率在10～70 kW 范围内波动，与理想情况下的信息采集时域波形相差较小，说明使用该方法采集信息受到外界因素影响较小，但结果也并不精准；使用基于曼哈顿距离的方法采集的功率在10～90 kW 范围内波动，与理想情况下的信息采集时域波形一致，说明使用该方法采集效果较好。

基于此，分别在正常工单和异常工单情况下，使用三种技术对采集标准误差进行对比分析。

1）正常工单

正常工单下3 种技术采集标准误差对比结果如图8 所示。

图8 正常工单下3种技术采集标准误差对比

由图8 可知，使用人工抄表方法随着迭代次数增加，电量采集偏差逐渐下降，最终下降到38%；使用大数据分析技术随着迭代次数增加，电量采集偏差也逐渐下降，最终下降到17%；使用基于曼哈顿距离运维方法随着迭代次数增加，电量采集偏差从12%下降到8%。

2）异常工单

异常工单下3 种技术采集标准误差对比结果如图9 所示。

图9 异常工单下3种技术采集标准误差对比

由图9 可知，使用人工抄表方法和大数据分析技术，随着迭代次数增加，电量采集偏差逐渐下降，最终分别下降到39%和18%；使用基于曼哈顿距离运维方法随着迭代次数增加，电量采集偏差从20%下降到6%。通过上述分析结果可知，使用基于曼哈顿距离运维方法信息采集结果偏差较小。

4 结束语

以曼哈顿距离法为基础的运行管理系统，通过设计用电信息采集运维系统软硬件，能够有效地提高电力信息采集、运维监测能力，减小用电信息采集偏差，在电力用电管理和统计分析方面有较好的应用价值。