智能电能表质量数据采集与质量监控技术研究

(国网北京市电力公司，北京 100031)

0 引言

随着计算机时代的到来，信息网络正在飞速的发展，电力行业也在逐年发展，随着人类生产方式水平的不断提高，人们对于生活的幸福度指数也在慢慢提升[1]。在这样的大背景之下，电能表的质量状态评估变得非常重要，目前来讲，以往的电能表质量监控方案已经落后，工作效率低下无法满足需求。如何提高智能电能表风险防范工作，是目前亟待完善的难题[2-3]。

针对上述存在的问题，文献[4]采用一种自动化设备用来检测智能电能表[4]，虽然检测非常精确，但是研究成本太高，不适合大范围使用。文献[5]公开了一种基于层次分析法智能系统对智能电能表的质量进行分析[5]，这种方法虽然简单，但是参入了专家主观性的判断，不具有科学性。为了贯彻国家有关电力行业安全管理的规定，建立完善的智能电能表质量监控系统，本文研究出一种方法，具体内容阐述如下。

1 智能电能表质量数据采集架构

针对上述技术存在的不足，本研究设计出一种新型的电能表质量数据采集服务端云平台，其总体架构如图1所示。

图1 采集服务端平台架构图

如图1所示，采集装置服务端是为了采集生产企业的生产数据，向可信采集平台上传生产企业的数据的可配置化节点应用，整个采集服务器端平台主要由边缘计算业务系统和云端质量监控系统组成。在边缘计算技术基础上构建业务系统，以便于更加契合与采集终端的关联性，提高对智能电能表质量数据处理的效率。在云端质量监控系统中通过智能运维实现对智能电能表的质量监控，采用SVG和Ajax技术进行数据处理。

在实际应用中，智能电能表质量控制主要包括研发设计、物料采购、生产制造、出厂供货等四大环节，分析研究各环节的关键质控点，提取出各环节质量基础能力要素的主要关注点，这些质量基础能力特性指标与各环节质控点密切相关，具有明显的阶段性特征，可以体现各环节质量基础能力的能力，保障各环节质量水平[6-7]。关于智能电能表质量数据分类我们可以按照不同类型进行分类：

1)按照数据来源，把智能电表质量数据分为研发设计、物料采购、生产制造、出厂供货等数据，分别反映各业务环节的质量状态和水平。

2)按照数据性质，把智能电表质量数据分为计量、标准、检验检测、认证认可等四类数据，分别反映智能电能表健康情况。

2 智能电能表质量数据采集系统设计

2.1 采集系统架构设计

面向数据监控，物联网市场开发，在高密度部署和成本间取得黄金平衡，是工业控制器设备的联网和远程控制需求的优选方案。为解决电能表质量数据采集问题，本文设计了相应采集系统，系统中功能主要包括：数据采集、数据流转、数据处理、数据上云、应用程序的云端下发和边缘部署功能，确保全过程质量数据采集装置采集、验证、清洗、分析质量数据的可信、安全、实时[8-10]。关于智能电能表质量数据采集系统如图2所示。

图2 智能电能表质量数据采集系统

如图2所示，在实际应用中，智能电能表质量数据按照数据来源，可以分为研发设计、物料采购、生产制造、出厂供货四类。采集器会将这些数据信息传送到各种类型的通信网络中，其中有SMS无线网、GPRS/CDMA无线网和光纤网，无线传输网一般是公用的，而光纤网则是要自己专门创建。数据信息通过转换，经过路由器和防火墙之后，通过各种网络类型的前置机到达了光端机，经过交换机到达服务端平台[11-12]。

2.2 采集规范

采集服务端平台中的采集模块通过两种模式(实际使用时采用一种或多种)采集质量数据[13]。

①设备直采模式：终端应用和边缘采集终端建立连接，向采集终端发送采集指令，边缘采集终端向设备发送采集指令，设备反馈数据给边缘采集终端，边缘采集终端将数据反馈给终端应用。

②设备主动上报模式：终端应用和边缘采集终端建立连接，设备主动将数据上报给边缘采集终端，边缘采集终端将数据实时反馈给终端应用。

按照质量数据采集方式可分为自动采集、接口导入和人工采集，如图3所示。

图3 质量数据采集

2.3 安全机制

应用轻量级证书及可信快速验签机制、分布式授权终端认证接入、分布式可信授权认证管理模型技术等可信认证方法，在数据接口接入过程中，按照应用场景和数据传输方式使用对应的可信认证方式，使得在智能电能表数据采集过程中保证数据读写的安全。

在数据读写的传输过程中，普遍使用数字密码加密的方式来实现数据安全防范，在区域与区域传输线路中建立密码体系，直接对交互数据进行加密，防止非法用户进行窃取关键信息，保证数据的完整性和可靠性[14]。传统方法构造防火墙来防御外来非法用户入侵，但是再完美的防御技术始终存在一定的漏洞，因此本研究引入入侵检测和模拟攻防系统，在遇到危险应用时主动挖掘定位得到漏洞信息，并进行铲除。除了相应的数据安全保护，面对海量的安全风险数据还需要进行科学合理化管理，提高整个系统运行性能条件[15]。

3 SVG与Ajax技术

为解决大量智能电能表质量不达标的问题，本研究基于SVG和Ajax技术构建监控系统以实现对智能电能表质量数据的实施监控。下面讲具体描述技术过程。

SVG是一个标准开放的矢量图像格式，使用简单的文本命令，便可得出各种数据图像效果，使电能表质量状况通过某个维度清晰地展现在用户面前。SVG图像主要还是基于XML的应用，其本身除了有

图4 智能电能表图像代码

如图4所示，本研究采用JavaScript语言对SVG交互技术进行编码，JavaScript语言的优势在于能够直接在Web上进行解析而不需要特定的编译，利用 JavaScript脚本技术可以解决SVG图像的交互问题。SVG图形交互是采用事件触发机制进行实现。在定义SVG元素中对某个对象定义特定事件，当事件发生时触发脚本程序完成所需要的功能[19]。

在实现SVG图像交互过程中，本文发现服务器延迟时间依旧很长，智能电能表质量监控数据传输效率低，针对这种问题，本研究采用Ajax技术进行改进。Ajax技术是包含XML、DOM、CSS等多种技术，并且同样支持JavaScript语言，使用JavaScript语言能够很好地处理所有电能表质量监控数据。Ajax改变了传统服务器处理方式的规则，通过不断更新的方式在服务器与客户端之间形成新的交互层，目前成为Web开发的关键技术[20-21]。为了更好地展现出Ajax技术的优势，下面讲具体进行描述。首先是有关传统的Web服务器处理应用程序示意图如图5所示。

图5 传统的Web应用程序处理示意图

从图5可以看出，用户在进行操作过程中，传输电能表质量监控数据需要响应时间，在服务器接收到客户端的请求后，用户需要经服务器处理后接收结果，这传输时间和处理时间呈串联形式，使得所耗时间较长，导致效率低下[22]。Ajax技术则在常规Web的基础之上添入作为中间交互层，以提高服务器处理数据效率。关于基于Ajax技术的Web应用程序示意图如图6所示。

图6 基于Ajax技术的Web应用程序处理示意图

从图6可以看出，在添入了Ajax技术作为中间交互层的基础下，客户端用户在进行操作后，数据的传输时间和服务器的处理时间以并行的方式进行，并且不断地进行局部更新，浏览器不用再费时间处理等待的需求和更新操作。这种方式可以减轻服务器的负荷处理，减少了用户所需要等待和数据刷新的时间，大大提高了工作效率[23-24]。

通过SVG图像交互技术和Ajax技术改进服务器处理智能电能表数据方式，能够在很短的时间内，得到清晰的智能电能表质量数据图像信息，采用这两种技术不但能提高数据处理的效率，也提高了整个采集系统的性能，非常具有实用性。

4 实验与分析

为了证明本研究的采集服务端的软硬件平台能够实现智能电能表的质量监控，下面将通过仿真实验进行分析。

4.1 智能电能表基本信息

关于智能电能表基本信息，主要通过国网有关智能电能表电数据库提取，通过大数据云端平台进行数据的预处理得到智能表智能电能表参数信息。由于数据库中关于智能电能表基本信息种类过多，本研究主要采用的参数信息有招标批次、智能电能表的型号、中标数量总和、智能电能表质量问题、监测人员的姓名和处理意见，如表1所示。

表1 智能电能表样本信息

4.2 实验硬软件环境

在进行仿真试验之前，有关系统运行的环境是必要的考虑环节，要根据实际情况，才能作出合理地实验。

在硬件环境方面，本文采用了B/S的模式，这是因为采集服务器平台必须要配置高端的系统，才有更好的采集服务端，能满足用户大多数的需求。服务器配置采用Pentium(R)CPU、8核16G内存和1T的硬盘容量。在软件环境方面，本文采用的操作系统为Ubuntu17.04，以SQL Server 2016版本数据库作为根据，全部实验编程通过C++语言进行编写。

4.3 仿真实验过程

关于实验的设计本研究将3架客户端与Web服务器端相连，Web服务器另一端连接数据库。其中客户端采用Ajax技术，控制界面的操作由客户端进行。Web服务器端通过数据库传输SVG图像向客户端提供数据。其中Ajax引擎起到更新页面与数据交互功能。关于实验中整个系统的工作原理如图7所示。

图7 实验中系统的工作原理

针对SVG技术与Ajax技术图像数据的实现，本实验采用智能电能表的日负荷曲线所反映的智能电能表质量信息。本实验通过用户设置实时动态数据更新的时间间隔为5分钟，通过测试系统一些测点的历史数据，统计一天内负荷的最大值和最小值，运算所有测点的平均值并通过MATLAB软件得出有关智能电能表的日负荷曲线如图8所示。

图8 智能电能表的日负荷曲线图

如图8所示，在日出时间之前，智能电能表电力负荷量平稳且高于平均水平，这是因为夜间睡觉期间用电量微乎其微。在6点以后，用电量逐渐增大，智能电能表负荷开始迅猛增加，直到中午12点，负荷量达到最大。之后再到18点，用电量复杂反复地在逐渐减少，负荷量达到平均水平线，最后到达夜间0点。

除了对智能电能表的一天负荷量数据监控，本研究质量监控系统重点还是智能电能表的质量状态监控以及评估，本研究采取北京国网电力公司2019年5月底至10月中旬时间段，采用本研究质量监控系统对末智能电能表质量监控，其走势图如图9。

图9 某智能电能表质量监控走势图

如图9所示，质量监控系统每15日统计某智能电能表的质量状态，在5月31日至7月15日期间，该智能电能表性能正常，在7月15日之后到8月15日，该智能电能表出现问题，达到严重的故障程度。经过监控系统抽调相关工作人员迅速处理解决故障问题，再到8月31日经过监控，该智能电能表达到了正常水平。

从上述的实际应用中，可以明确的是SVG技术与Ajax技术的共同结合使得图像数据信息十分精确，而且对于非技术相关人员，也能让他们很容易的理解。

5 结束语

由于当前的智能电能表在数据采集领域仍受到很多环境以及其他因素的影响，导致工作效率很低，本文采用数据采集技术和生产过程智能化管理技术实现对智能电能表监控管理系统内的信息全部做到数字化。通过SVG图像交互技术和Ajax技术改进服务器处理智能电能表数据方式，能够在很短的时间内，得到清晰的智能电能表质量数据图像信息。经过实验表明，本研究采用的数据采集系统和生产过程智能化监控技术十分实用，将是提升电力企业形象和电力市场竞争的综合实力的有效途径。