智能信息技术在电能计量中的探索性应用

【摘要】电能计量是掌握电力消耗与调度情况的基础，但是存在工作质量受人为因素影响、工作流程难以系统化管理和运行、工作水平与智能电网建设目标存在差距等问题。为了解决这些问题，本文提出了利用智能信息技术构建电能计量系统的方法。利用智能传感器、云网络和大数据可以实现电能信息的实时采集、在线分析与高效利用，最终减少用电消耗、促进工业生产提质增效。

【关键词】电能计量；智能技术；信息技术；用电量优化

【DOI编码】10.3969/j.issn.1674-4977.2024.06.057

Exploratory Application of Intelligent Information Technology in Electric Energy Measurement

LIU Chenchen

（State Grid Datong Power Supply Company， Datong 037000， China）

Abstract： Electricity metering is the foundation for mastering power consumption and scheduling， but there are problems such as the influence of human factors on work quality， difficulty in systematic management and operation of work processes， and the gap between work level and smart grid construction goals. To address these issues， this article proposes a method of constructing an energy metering system using intelligent information technology. By utilizing intelligent sensors， cloud networks， and big data， real-time collection， online analysis， and efficient utilization of electrical energy information can be achieved， ultimately reducing electricity consumption and promoting the improvement of industrial production quality and efficiency.

Keywords： electricity metering； intelligent technology； information technology； power consumption optimization

1电能计量现存问题分析

1.1工作质量受到人为因素的影响

在电能计量领域，工作程序烦琐且工作量大。无论是电能数据抄录、统计、分析还是监测，当前都是依靠人力资源的大量投入来实现的[1]。这种工作模式下，电能计量结果的准确程度依赖工作人员的职业素质和敬业精神，工作效率取决于工作人员的工作积极性。由此可见，电能计量的工作质量容易受到人为因素的影响，无论是计量结果的准确性还是工作效率都难以得到精准的控制[2]。

1.2工作流程难以系统化管理和运行

电能计量是一项相对复杂的工作，需要持续不断地对电能运行情况进行监测，对包括电压、电流、功率等指标在内的数据进行周期性采集和分析，通过数据分析建立电能系统工作模型并发现其中的规律性变化。在此基础上，根据电能系统的工作特点制定合适的管理策略，对电能计量过程实施科学管理。复杂的工作程序和严格的时间管理方式，增加了电能计量系统化管理的难度，给电能计量管理系统高效运转带来了挑战[3]。

1.3工作水平与智能电网的建设目标存在差距

电能计量是电网使用与管理的重要环节，担负着电网运行效果监测、用电需求分析等重要任务[4]。通过进行电能计量，可以统计电网内各电气设备的运行情况，对电网运转的质量和效益给出评价。在电网建设中，综合电能计量监测信息可以完善电网结构、改进服务模式。为了更好地提升电网的供电效益，智能电网建设被提上议程[5]。

2智能技术对电能计量的促进作用

2.1提升电能计量工作的综合效能

为了减少人为因素对电能计量工作质量的影响，可以利用智能技术改进电能计量的工作模式。智能技术在电能计量工作中的深入应用，可以减少人力资源的投入，进而节约工作成本、提升工作效率和质量。利用智能化设备，可以实现电能数据的实时采集，通过网络传输后进行自主分析，将分析结果面向管理者或者用户进行可视化显示；可以对电网设备进行全天候监测，及时辨识、判断设备故障并发出预警信号。利用智能技术改进电能计量的工作模式，可以解放人力资源、改进工作质量，最终促进电能计量工作综合效能的提升。

2.2实现电能计量工作的体系化管理

电能计量工作流程复杂、工序繁多，无论是数据抄录、统计、分析还是监测，都需要按照预定的工作流程进行规划并实施。借助智能技术开发工作流程管理程序，可以实现对各个工作环节的实时监控、精准掌握每个环节的完成时间，同时多维度规划并行工作流程，提高工作效率的同时获得最优的管理效果。

2.3助力智能电网建设目标获得实现

利用信息技术对电网运行模式和组织管理方法进行改进，基于智能传感器对电网运行数据进行采集并融合处理，基于云网络搭建数据分析平台并对电网运行状态进行不间断监测，基于大数据分析技术对电网运行规律进行探究并预判运行中的安全隐患，通过这些措施可以使电网的运行更高效，同时提供的服务更加人性化。

3电能计量中智能技术的应用实例

3.1电能计量系统基本情况概述

某工厂位于某工业城市的市郊，具有产品自研与生产加工能力，重要生产线24小时不间断轮换开机。工厂的电能来自市级电网，在接入段设有电能计量系统。为了对工厂用电情况实施系统监测并建立动态调度机制，需要对电能计量系统进行升级与改进。工厂引入智能技术，对标智能电网的建设标准，对电能计量系统进行了智能化改建。

3.2电能计量系统整体架构设计

结合该工厂的生产特点，电能计量系统需要具备电量数据自主采集、电量数据高速传输、电量数据智能分析与用电故障预判等功能。为了实现这些功能，电量计量系统的基本技术架构如图1所示。

3.3电能计量系统关键技术实现

在图1中，电能计量系统实时采集电能数据、供配电及用电设备的工作状态、供配电机房内环境信息，将这些数据信息利用云网络传输至中心服务器，在中心服务器内对这些数据进行预处理后进行规律统计分析，并将分析结果进行可视化显示。此外，在对数据规律进行统计分析的基础上，对电网设备中可能存在的故障隐患进行辨识，一旦发现有可能出现的故障即刻发出报警信号，必要时启动应急预案进行电网运行的冗余备保。为了实现以上目的，在电量计量系统中应用了以下关键技术。

1）基于智能传感器的电量数据自主采集

在电能计量系统中，需要采集的数据主要分为三个类型，分别是电能数据、设备状态和环境信息。这些数据类型不一、数据量繁杂，需要分门别类地应用不同形式的传感器。对于电能数据，在电量计量系统的输入端接入智能读表设备，电压、电流、功率等参数被读表设备记录；对于设备状态信息，利用非接触式传感器对设备进行监测，比如对于电动机的转速用高速摄影仪进行监测，对于设备的工作温度利用温差式红外传感器进行测量；对于环境信息，利用温湿度计对工作厂房和设备间内的温度和湿度进行测量。这些数据被不同的传感器和仪器记录，其中，电能数据和环境信息需要不间断记录，设备状态信息记录时间与设备开机运行时间保持一致。

2）基于云网络的电量数据高速传输

采集的数据信息包括电能数据、设备状态和环境信息，需要分类通过云网络传输至中心服务器。云网络采用无线扩频技术构建，采集数据信息后转换成二值逻辑信号，利用扩频的序列码对数字信号进行调制，将对应的序列码作为关联信号发送。在网络终端，只有确保序列码正确才可以对数据信息进行解码，从而避免不同类型数据之间的相互干扰。云网络具有大带宽的特点，不仅可以满足当时数据量的使用需求，还预留扩容接口，为将来连接更多设备提供可能性。

3）基于大数据的电量数据智能分析

对于采集到的数据信息，在中心服务器内进行预处理和规律分析。数据信息在采集和传输过程中，可能受到周围环境以及设备运行不稳定的影响而带入扰动。在中心服务器内，首先对采集到的数据信息进行预处理，将出现跃变的数据判定为扰动而剔除，之后对数据进行分类，按照电能数据、设备状态和环境信息等三大类进行存储。由于数据是在连续时间内进行采集而得到的，数据量大且分布间隔一致，因此可以利用大数据技术进行分析。对于每类数据，不断进行拟合分析，发现其中的规律，将这种变化规律利用曲线图的形式在终端进行可视化输出。工作人员只需要观察数据变化的曲线图就可以掌握整个电能系统的运行情况。此外，在对数据信息的分析中，不断利用新采集的数据验证统计规律是否正确，不断对统计规律进行修正。这样可以掌握整个工厂内电能消耗情况与供配电设备工作状态的变化规律，对工厂的用电情况进行全面监测。

4）用电故障预判

基于对电量数据变化规律的统计分析，可以辨识整个工厂内部电能供应质量的风险隐患，提前采取应对措施。通过对电能数据、设备状态和环境信息的统计分析可以发现，个别数据出现异常，最大可能性是受到扰动造成的。当短时间内连续多个数据出现异常变化时，大概率是供电设备出现了故障。此时，应该及时发出报警信号，必要时立即下达工作终止指令，安排专业技术人员进行隐患排查。在数据统计分析过程中，基于对当前数据变化规律的分析，利用大数据和神经网络技术可以预测数据未来的变化趋势，将预测结果与采集到的实时数据进行对比，当两者出现不一致且偏差较大时，应该发出设备故障预警信息，及时进行故障可能性检测与排查。利用智能信息技术进行用电故障排查的基本流程如图2所示。

3.4电能计量系统应用成效

为了比较分析电能计量系统的应用效果，选择系统改建前后一年的时间分析工厂的成本支出。在2023年度内，该工厂只在7月份进行了电能计量系统智能化升级改造，除此之外并没有其余的变动。该工厂内的所有设备在每个月内的工作时间保持不变，因此引发成本支出变动的最大可能是电量消耗。统计该工厂2023年内每月的电量消耗情况，结果如图3所示。

由图3可以看出，在电能计量系统改造之前，各月的电能消耗量普遍较大，最低的是4月份的135，870千瓦·时。电能计量系统改造之后，各种设备工作在合适的状态下有利于节约电能，同时根据对电量消耗情况的监测进行实时的调度与规划实现节能增效，大幅度降低了电能消耗，7月份之后的电能消耗量明显低于7月份之前，只在8月份达到了峰值125，800千瓦·时。

4结束语

通过实例分析可以看出，利用本文提出的电能计量系统构建方案可以有效减少用电量消耗，达到节约成本支出的目的。在后续研究中，可以尝试建立与电能计量系统相配套的管理措施，通过管理方法的改进挖掘电能计量工作的潜力，促进工业生产提质增效，加速工业强国的建设进程。

【参考文献】

[1]韦祎，钱小宇，胡巍挺，等.智能化管理视域下计量检测数据分析[J].大众标准化，2024（5）：178-180.

[2]张荣浩，曹健，庄明振，等.基于计量采集系统的电能计量异常诊断技术分析[J].集成电路应用，2024，41（3）：270-271.

[3]胡亚伟.电能计量系统的监控与维护[J].仪器仪表标准化与计量，2024（1）：35-37.

[4]吴天笑.电能计量采集运维中的故障处理分析[J].集成电路应用，2024，41（2）：96-97.

[5]张潇.配电网中的电能计量与线损策略分析[J].集成电路应用，2024，41（2）：98-99.

【作者简介】

刘琛琛，女，1990年出生，工程师，学士，研究方向为电能计量及采集。

（编辑：于淼）