用电信息采集系统在电力营销中的应用探究

杜兴光

摘要：近年来，随着社会经济的不断发展和进步，人们对电力的需求不断加大，从而加速了中国电网的发展，也凸显了用电信息采集系统的重要地位，得到了人们的极大关注。介绍了用电信息采集系统及其运维管理，同时探析了加强用电信息采集系统运维管理的方法，以期为相关人员研究参考参考。

关键词：用电信息采集系统;电力营销;应用探究

引言

近年来，低压配电网的电能质量问题受到广泛关注。电能质量监测是分析和研究电能质量的基础，为了监测配电网电能质量，应该在配电网相关节点配置电能质量监测仪。

1用电信息采集系统运维管理简介

用电信息采集系统对用户用电相关的数据信息进行实时采集，从而为电力企业盈利，所以这个系统从本质上来说属于一种营销系统。当前，中国用电信息采集系统的工程非常浩大，相关的业务也在不断增加，影响了整个系统的运行效果，对电力企业发展产生了阻碍作用。在整个工作进程中，电力企业会对用电信息系统应用过程进行整体管理监控、对各个企业单位进行信息收集，运维管理起到了促进作用。电力信息采集系统从多方面改变了电力企业传统的聚集管理模式，对从电力企业输送到用户之间的整个工作进行了细致划分，这使得系统运行和维护人员一旦发现哪个环节出现问题就能马上找到这项工作的负责人，从而提高解决问题的效率。

2基于降低线损的用电检查有效措施

2.1不断提高电力系统的自动化水平

近几年来，随着科学技术的迅猛发展，各种各样的自动化技术在各个领域当中都有着非常广泛的应用。将自动化技术应用到电力系统当中，不断提高电力系统的自动化水平是降低线损问题的一个非常重要的手段。通过自动化技术在多样设备中避免各种故障和隐患出现，同时还能够有效加强线损的控制力度。另外，相关部门需要不断构建和完善电力基础设施体系的建设，为整个线路的正常运行提供保障，加强对线路运行过程中的故障问题实施监控，及时发现故障并排除故障问题。

2.2不断提高用电检查管理工作质量

为了充分发挥用电检查工作在降低线损中的作用，供电企业需要建立明确的线损管理目标，并以降低线损为基础目标建立完善的线损管理制度，让用电检查工作人员在进行用电检查的工作中以事实为依据，以国家的相关法律法规和政策为用电检查工作的行业准则，不断加大用电检查的工作力度，大力开展用电检查。在具体的用电检查工作中，需要高度重视用电量较大的企业、商场、办公楼等用户。详细排查不合理的用电情况，加大窃电、违约用电的预防和控制力度。

2.3增强用电检查人员的专业技能

用电检查工作的内容非常多，涉及的工作面广泛，导致用电检查工作的复杂化、多样化特点。在这种情况下，要想提高用电检查工作质量，通过用电检查工作来降低线损，就需要更加重视用电检查工作人员的专业技能和素质。供电企业需要组织用电检查人员定期进行专门的用电检查工作培训，并对用电检查工作人员实施考核制度，在工作人员通过考核后给予录用。平时也要鼓励用电检查工作人员主动、积极进行自主学习，不断增强和提高用电检查人员的检查工作能力和专业素质。

2.4做好线损管理，完善软件功能

在电力线损耗管理中，工作过程是复杂和困难的。首先是建立标准化、技术化的电力线损管理系统和图形、数据相结合的线损管理平台。基于该平台，可以为工人提供多种操作功能，有效分析电网结构，以自动绘图和可视化图形交互方式输入数据，大大提高了工作效率和准确性。另外，线损的大小会受到多种因素的影响，如运行方式、供电方式、配电方式等。这就要求对线损管理工作进行深入的事前分析，然后利用线损管理系统的功能准确地计算出线损。为线损管理人员的工作提供准确的数据参考。

3用电信息采集系统运维管理发展趋势与展望

随着测量技术、传感器技术、通讯技术等物联网相关技术的发展，用电信息采集系统的发展呈现以下两个趋势：①智能化。得益于微处理器技术的发展，用电信息采集系统设备以微型芯片作为控制“大脑”，具有复杂的分析、处理能力，以此为基础来实现用电信息采集的自动化以及智能化，实现有效的运维管理，提升管理效率和管理质量。②网络化。在传统互联网的基础上，随着物联网的诞生和发展，用电信息采集系统将组成复杂的监控网络，进行实时获取和监控。大数据是用电信息采集系统采用物联网开发思路后的产物，利用大数据处理方法中的各种数据处理手段可以实现传统用电信息采集系统无法实现的更加复杂的功能，能够从时间和空间上有效提升用电信息采集系统运维管理水平。因此，在未来发展过程中，要积极设计和引入一种面向大数据的用电信息采集系统和安全智能监控与诊断系统，针对当前市场上相关产品存在的问题和不足，建立端、云一体的用电信息采集系统设计方案，该方案由智能终端和云端两部分组成，智能终端主要负责用电和环境数据的采集、特征提取以及即时性用电安全控制等功能，云端负责将终端上传的数据进行大数据分析，采用电器用电规划模型、ESP8266无线Wi-Fi模块，以HTTPpost方式和Yeelink云服务器进行交互，实现电器用电数据的存储、分析处理，同时进行系统的运行测试与分析。

4数据预处理

数据预处理主要包括对重复值、缺失值和异常值处理。（1）重复值删除。当数据地址ID、设备ID、日期信息均相同，且每一时刻数据相同时，认定为重复数据，对重复值采用行删除的方法进行处理。（2）缺失值填补。若某地点某时刻电压值缺失，同地点同时刻电流数据和功率数据至少有一个不缺失，则填补该时刻电压缺失值。假定用户的电压值连续平滑，则缺失值填补方法为：当只有一个数值缺失时，用前一时刻数据和后一时刻数据的平均值来填补;当数据缺失数目大于一个时，用前面时刻第一个正常监测数据填补。（3）异常值分类处理。1）异常数据分类。异常数据反映了设备装置、数据传输通道的缺陷，可用于分析监测装置的缺陷，如监测设备老化率、时间间隔不一致占比、传输通道异常等。根据数据特征，异常数据可分为4类：第一类：电压有效值不合理。电压过低时失压脱扣器动作，使断路器跳闸。通常失压脱扣器的动作值设置为额定电压的35%～40%，电压中断阈值可取额定电压的5%。因此，当电压有效值位于额定电压的5%～40%时，该电压有效值数据判为无效数据，不作为统计各项指标结果的数据。第二类：数据持续时间不合理。若某一监测点数据长时间（如大于5天）全部缺失或小于额定电压的5%，则判为无效数据，不作为统计各项指标结果的数据。第三类：数据采集间隔不一致。因少数监测终端设备年代久远或参数设置错误，存在电压、电流、功率数据间隔均大于规定数据采集间隔的情况，此时判为异常数据。第四类：某一节点数据时有时无。某一监测点数据长时间（如多天）不连续时，判为异常数据。2）异常数据填补。对于第三、四类异常数据，需进行填补处理。异常数据填补分两步进行：①若一天中的第一个监测值为空，则用当天第一个正常监测数据填补第一个数据。②一天中的其他时刻的数据缺失时，则可用同一日前一时刻数据作为缺失时刻的数据，采用列循环与条件语句判断赋值。

结语

总而言之，通过分析可看出，电力企业的快速发展离不开用电信息采集系统，特别是在工厂生产和人们生活对用电需求不断加大的情况下，强化对该系统运维管理是首要任务，不仅能降低对电力企业的经济损耗，还能為社会生态环保作出贡献。

参考文献

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