试论如何利用用电采集系统准确识别电能计量装置运行异常

秦文

摘要：近些年以来，自动化技术已经可以全面适用于电能计量，而与之相应的计量装置构造也实现了突显的转型与改进。然而不应忽视，电能计量装置本身包含了复杂度较高的装置内部构造，因而在经过长期的装置运行以后，其中某些部件就会表现为故障，以至于减损了电能计量应有的精确性。在此前提下，如果要及时判定计量装置表现出来的某些运行异常，则需借助用电采集系统对其开展综合性的故障识别，然后予以妥善的故障处理。

关键词：用电采集系统；电能计量装置；运行异常；识别方法

在传统的用电采集模式下，技术人员通常都会凭借手工方式来搜集与之有关的用户用电信息。与之相比，建立于信息化手段之上的电能计量以及用电采集装置体现为更优的实效性，同时也有助于避免多种多样的数据采集误差。电能计量装置在某些时间段很可能表现为突发故障或者运行异常的趋势，对此就要着眼于综合性的运行故障检测，从而显著缩短了测量故障消耗的时间。同时，针对电能计量装置如果能够施行全过程的装置异常检测，则可以在根源上杜绝多样化的计量系统故障，从而维持了计量装置的正常运行。

一、电能计量装置常见的运行异常表现

电能计量装置最基本的价值就在于计量各个时间段的用户用电量，据此给出收取电费以及其他措施的计量根据。从现状来看，电能计量装置存在较大可能表现为互感器、表计数据、装置终端以及接线盒等特殊部位的故障。电能计量装置一旦表现为上述故障，那么将会干扰到整个计量过程，从而对于最终给出的各项计量信息与数值也带来了突显的影响。

二、用电采集系统的特征与构造

从本质上讲，用电采集系统具备智能化的显著特征，其能够协助有关人员来完成日常搜集用电信息的有关操作，其中包含针对用户用电总量、各时间段的电压、用电负荷以及系统电流的全方位采集。与此同时，上述系统还设有在线监测的全新性能。在目前看来，针对用电采集系统通常可以将其分成通信信道、采集设备以及系统主站，对于上述设施应当将其纳入不同层次内。

用电采集层包含了多种多样的用电采集设备，因此可以随时采集原始性的用户用电信息，据此开展相应的用电分析。系统主站层设有营销采集、数据库管理以及前置平台，对于上述部分应当将其紧密衔接成为整体。具体在实践中，通过运用通信调度的方式，应当能够施行全过程的远程通信并且紧密衔接系统终端，因而便于随时予以用电调度以及用电管理。在终端控制的前提下，系统针对各区域用户就能搜集与之有关的日常用电信息。

此外，通信信道层具备的基本功能就在于连接采集设备以及系统主站，其中包含无线与有线的两类专用通信设施。由此可见，运用通信信道的方式有助于全面连接其中的系统终端与系统主站，以便于实现全方位的信息交流。从现状来看，针对用电采集装置通常可以选择光纤专网、无线专网或者无线公网来构建其中的信道设施。通过运用信息化的操控手段，应当能够监控全过程的系统操作运行，尤其是针对终端执行而言。在全面完成业务分析以后，就能依照相应的逻辑来选择合适的系统业务种类。

三、识别装置异常的具体方式

电能计量装置是否能达到最优的计量精准性，其在根本上决定于装置的固有性能。具体在计量运行中，技术人员应当能够敏锐识别多种计量故障，在这其中包含各时间段的电流信息以及电压信息。反之，如果没能及时辨认某些潜在性的计量运行故障，那么将会由此而引发相应区域的断电现象，以至于干扰到各领域的正常生产。在某些情形下，电能计量装置将会呈现装置异常的状态，对此就要着眼于精确进行识别，其中包含如下的智能化识别方式：

收集并且录入相应的故障信息

近些年以来，针对电能计量装置已经可以凭借智能化手段来实现全方位的故障信息搜集，然后将其归入数据库中予以详细分析。在此前提下，针对多种多样的计量故障信息都要着眼于进行全面辨别，然后运用数据叠加或者多维度配置的方式予以处理。

针对多种类型的数据或者信息而言，都要因地制宜确定其中的关键阈值，据此给出多层次的用电信息分类模型并且据此约束某些用户的超限用电行为。技术人员有必要注意空间维度以及时间维度视角下的智能信息采集，依照因地制宜的思路来辨别某些故障信息。在此基础上，服务器就能搜集实时性的故障数据，从而确保数据库能够包含多层次的电能计量信息，确保将日常用电量限制于特定的幅度范围内。

例如对于互感器部件的运行异常，对其在进行识别时就要关注其中的串联铁磁谐振、互感器放电以及其中部件受潮等，并且全面鉴别上述的故障根源。在某些情形下，针对电磁式的特殊互感器如果没能着眼于妥善完成相应的接线步骤，那么也将呈现相应的装置运行异常。

再如，电能计量装置的接线盒在持续运行以后，由于频繁受热给其造成影响，因而将会呈现显著的氧化反应。上述故障还可能根源于某些操作误差。例如在没能拧紧接线端螺丝的状态下，通常就会引发断路或者虚接等不良情形。

选择合适的算法

技术人员在判断各类装置异常时，关键在于选择与之相适应的电能计量算法。非连续算法本身具备突显的规律性，因此有助于收集某些常态数据以及异常数据，然后通过分析其中的冻结密度来判断此类故障呈现出来的基本频率特征。在此前提下，对于异常性的用户用电行为也能将其置于精确判断的范围内，运用曲线的方式来描述各种异常的用电行为。

例如对于计度器的数据异常故障而言，运用非连续算法有助于判断规律性的装置运行异常，据此归纳出各个时间段的电能计量异常。通过运用智能分析的途径与方式，对于当前现有的用户用电信息着眼于精确进行归类，据此辨别其中某些异常性的信息或者数值。

精确判断故障位置

电能计量装置包含了较多的复杂部件，其中各种部件都有可能呈现运行异常。在此前提下，技术人员就要借助智能化的措施来鉴别当前的故障位置。例如近些年以来，技术人员在全面鉴别计量运行异常时，已经能够灵活运用分类连续的差值运算方法。

例如对于系统死机以及系统黑屏的故障而言，关键在于拟定相应的故障判断方案，确保依照当前现有的故障分类标准来实现全方位的精确故障分类。通过运用曲线模拟的方式，应当能够给出各时间段的装置异常趋势，据此实现故障检修并且恢复系统原有的运行状态。

结束语：

从分析计量装置异常的视角来看，技术人员在现阶段已经能够灵活选择多样化的异常检测方式。在上述的各类方式中，用电采集系统可以实现精准度较高的故障检测与异常检测。与此同时，运用该检测方式还能在较短的时间里恢复电能计量的性能，因而体现了优良的运行稳定性以及可靠性。在该领域的有关实践中，技术人员还需着眼于归纳其中的珍贵经验，依照因地制宜的思路来全面实现运行异常的识别与检测。

参考文献：

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