分布式電能計量表能耗數據采集與傳輸系統

王貴朋

摘要：近年來，隨著用電客戶的不斷增加和智能電能表全覆蓋工作的完成，針對智能電能表投運驗收及裝置日常運行的接線檢查分析將是電能計量運維、用電檢查重要工作內容，也是供電企業經營發展的重要環節之一，電能表如果出現接線錯誤情況直接影響著電能表能否正確計量，對供電企業的經濟效益有著嚴重的影響，是用電量準確計量及供用電雙方公平交易的可靠保障。

關鍵詞：分布式電能計量表;能耗數據采集;傳輸系統

1電力計量資產全生命周期管理方法

針對前言中提出的技術不足，本研究設計出基于物聯網技術的智能電力計量系統，該技術具有以下創新點。（1）在智能電力計量系統中融入物聯技術，通過物聯網實現實現電力計量設備運行信息采集、信息整合、風險評價、完整性評價、維修與維護、能效評估、計量設備運維管理、監控管理、數據管理、維修和設計等多種數據的綜合管理。（2）在物聯網技術中加入改進型無限深度神經網絡模型，實現電力計量資產數據的全壽命周期管理，深入挖掘電力表相關的不同數據，進而實現電力表全壽命周期管理。基于物聯網技術的電力計量資產全生命周期管理系統包括電力設備層、數據處理層和數據應用層，舍棄傳統技術的弊端，將物聯網技術引入到智能電力計量系統內，實現了電力計量數據的自動化、智能化處理，有效地實現了移動互聯技術、人工智能技術和通信技術的結合，將分布式電力設備數據有機結合起來。在電力設備層中，多種不同類型的電力計量數據信息被存儲在電力計量資產全生命數據庫中，通過數據融合技術將不同類型的數據信息有機融合在一起，用戶在分析數據信息時，在電力數據庫中抽取數據信息，通過改進型無限深度神經網絡模型實現電力數據信息的學習和訓練，通過挖掘、分析電力計量數據之間的關系實現電力計量資產全生命周期的分析和挖掘。在數據處理層中，通過大數據算法模型實現不同類型電力數據信息的處理和挖掘，采用深度挖掘的數學算法實現電力計量資產全生命周期數據分析。采用的分析方法是構建無限深度神經網絡模型，采用該無限深度神經網模型進行電力計量資產全生命周期數據分析，目的在于提高電力計量資產全生命數據分析的能力，使得用戶獲取的電力計量宏觀資產數據信息或者比較表面的數據信息轉換為數學建模分析的方式，將表面數據信息通過微觀數據更加深刻體現出來，從而提高電力計量資產數據分析能力。

2系統軟件設計

完成系統硬件設計后，還需要對系統軟件進行設計，最終實現分布式電能計量表能耗數據采集與傳輸系統的整體設計。

2.1系統軟件整體構架

為了方便維護系統和使用系統，采用B/S技術對用戶界面、應用邏輯和數據庫進行有效分離。在系統中所有系統平臺都可以用于交換數據，有效避免病毒的入侵和文件的共享。系統軟件主要通過系統層、支持層和應用層3種層次結構組成。該系統模式可以使業務邏輯獨立，便于數據訪問。中間業務層用來與數據庫交換數據，有利于業務的升級。數據庫服務器層主要用來操作數據庫中的數據，減少數據的改動，提升了系統的安全性。

2.2軟件程序設計

（1）數據采集傳輸系統軟件設計。系統中的模塊和接口主要由NET技術開發，并且達到人機交互的需求，系統內的數據需要通過采集設備、數據中心等對其進行調試，最終令整個系統達到完美結合的目的。（2）數據庫結構設計。數據庫中需要記錄的信息過多，因此挑選出最重要的4類信息分別進行記錄，這些數據為：計量表信息、數據信息、終端信息和管理信息。①能源計量儀表信息：首先設計一個信息表用來記錄儀表信息，表中包含準確值和最大測量值，便于管理者查看和管理。②信息管理：用來對能耗數據進行記錄和管理。③終端設置信息管理：設計一個終端參數信息表，表內用來記錄設置的參數及人員信息。④數據庫內全部管理信息：設計數據庫表格信息表，對數據庫中的表格名稱和數據類型進行有效記錄。（3）定時器中斷子程序設計。在采樣數據的過程中，利用定時器計算采樣時長，并通過采樣率對時間間隔進行計算。首先啟動定時器對數據進行采樣，并將采樣后的數據輸送到定時器終端內，自動對ARR值進行裝載，并從第一個點開始轉換，轉換后從AD芯片中獲取高電平脈沖，從而達到開啟AD讀書的目的，并讀取到第一個點的數據。經采樣間隔時間抵達后，開始對第二個點的數據進行采集，重復此操作，直到獲取到數據點為止，將定時器關閉。在我國電力工業強勁的發展下，電能計量表在電能中占據著重要地位。隨著時間的飛逝，傳統的電能計量系統已經不能滿足于現狀，計量效果差的問題始終居于其中，為了解決這一現象，這時就需要對電能計量表能耗數據采集與傳輸系統進行有效設計。通過研究發現，傳統的電能計量表能耗數據采集與傳輸系統存在日能耗高、月能耗數據采集速度慢和測量數值與實際數值誤差多的問題。針對上述問題，設計分布式電能計量表能耗數據采集與傳統系統，首先對系統的總體結構進行設計，再對系統內各個模塊、電路進行設計，從而完成系統硬件的設計;完成設計后，建立系統軟件整體構架，進而實現系統軟件設計，最終實現系統總體設計。

結束語

針對電力設備計量過程中出現的數據采集速度慢、傳遞效率低、數據處理困難等問題，本研究融入包括感知層、傳遞層、平臺層和應用層的物聯架構，將物聯網技術應用到智能電力計量系統中，實現智能電力計量系統數據的自動化傳遞。構建了無限深度神經網絡模型，將電力計量數據信息通過無限深度神經網絡模型實現數據的處理和計算，提高了電力計量數據的管理和分析能力。本研究通過試驗驗證，雖然在一定程度上提高了電力計量設備資產信息的管理能力，但該技術仍舊存在一些不足，需要進一步研究和探討。設計的低功耗電能計量裝置通過裝置的電源管理模塊實現統一運行。硬件上結合外圍管腳的連接電路，全部對電能表主芯片的管腳配置為低功耗模式;電能計量裝置的軟件對通信進行中斷處理，以中斷的方式實現了電能表的低功耗通信。整體的裝置實現了一款RF低功耗電能計量裝置的設計方案。

參考文獻

[1]白莉娟.淺談智能電表的運行維護[J].科技創新與應用，2014（25）：180-180.