分布式电力电能计量信息采集中的通信技术研究

陆瑾怡

（国网宁夏电力有限公司中卫供电公司，宁夏 中卫 755000）

0 引 言

由于电力系统的复杂性和环境不确定性，分布式电力电能计量信息采集设备必须具备较高稳定性，以确保通信技术的有效性[1]。为实现远程通信和数据共享，各个节点的数据采集设备和智能传感器需要建立高效、稳定的通信网络。此外，电力系统的运行和管理涉及大量数据和信息，需要建立完善的数据处理和分析系统，实现数据的分类、存储、查询及分析等功能。

为解决分布式电力电能计量信息采集中通信技术的困境和挑战，国内外学者已开展一系列研究和实践探索[2]。在硬件方面，一些研究机构开发了新型的智能传感器和数据采集设备，以提升设备的可靠性和稳定性。例如，采用无线传感网络技术，实现设备的远程通信和数据共享[3]。在软件方面，一些研究机构开发了高效的数据处理和分析系统，实现对数据的分类、存储、查询及分析等功能。例如，采用大数据处理技术，快速处理和分析海量数据[4]。

虽然分布式电力电能计量信息采集中通信技术已经取得了一定的研究成果，但仍然存在一些问题和挑战，需要进一步研究和解决。文章将重点探讨分布式电力电能计量信息采集中的通信技术，为该技术的发展和应用提供新的思路和方法。

1 分布式电力电能计量信息采集通信方法设计

1.1 构建分布式电力电能计量信息采集通信数据库

数据库中需要记录的信息较多，因此选择4种重要的信息类型进行单独记录，即能源计量表信息、信息管理、终端设置管理及数据库上的所有数据管理信息[5]。数据库的主要结构如图1 所示。

图1 数据库结构

能源计量表信息指包含准确测量值和最大测量值等详细信息，用于记录电能表的各种数据。管理人员使用这些表可以更方便地查看能源消耗数据。

信息管理是一个重要的环节，涉及记录和管理各种能耗数据。通过信息管理，可以有效地收集、存储、分析及报告能源消耗数据，帮助企业和组织更好地了解和管理能源使用情况[6]。

终端设置管理通常涉及开发终端参数信息表，用于登记某些参数和人员信息。这些信息对于管理和维护终端设备非常重要，主要包含终端设备信息、参数设置及人员信息等。通过终端设置信息管理，可以确保终端设备的正常运行和高效维护，提高工作效率和服务质量。

数据库上的所有数据管理信息包括表结构定义、数据插入、数据查询及数据更新。对于大型企业和组织而言，通常需要使用数据库记录和管理各种信息。通过有效的数据库管理，可以方便地记录和管理企业、组织的能源计量表和终端设备的相关信息，并支持数据的插入、查询及更新等操作，从而提高数据的可靠性和使用效率。

1.2 异常用电信息识别

在构建数据库的基础上，文章采用高数据量、低数据密度的数据库对数据进行降维处理，便于额外的数据挖掘，减少存储空间，提高异常用能信息的识别效率[7]。初始能耗信息从用户采集传输到采集层的电力消耗较大，文章使用分段集合近似的方法来提取数据序列，并划分该数据序列的平均值。异常用电信息的识别流程如图2 所示。

图2 异常用电识别流程

识别有关用电的异常信息，可以及时发现窃电行为。计算每个初始用电数据序列段的平均值，将其划分为相同长度的段，然后用该段的所有数据替换计算出的平均值。假设原始电力使用信息为X=(x1,x2,…,xn)，降维数据表示为

式中：d为缩减信息序列的长度；n为初始信息序列的长度；xj为原始信息的序列；xi为平均片段的初始序列值。使用插值处理法预处理数据集中的缺失值，计算公式为

式中：x为缺失值的数量；k为插值基数。基于式（2）分析数据集中的缺失值，结果表明缺失值往往在连续下降后趋于稳定，其连续波动值较大，用电单位的用电量变化较为显著。将用电量变化的用电斜率表示为

式中：fj为用电量的年度变化；f'为统计期内年度变化的平均值；j为周期性变化；j'为统计期的平均周期性变化；m为最大周期。如果电力用户参与窃电，将会增加线路损耗率。为防止其他因素导致线路损耗增加，将固定工作日定义为统计窗口，线路损耗值可以表示为

式中：p为类别数；pk为样本点属于k类的概率。

1.3 实现分布式电力电能计量信息采集通信

根据异常信息识别结果，确定异常滑动窗口中包含的数据，使用滑动窗口流动数据来检测异常。定义流量的输出结果范围在（0,1），其中（0,Y]为正常状态下的流量数据，（Y,1）是异常状态下的流量数据，Y表示历史数据异常率。判断数据是否异常，并将流量数据存储在滑动窗口缓冲区。检测过程中出现异常的概率为

式中：uall为所有数据的异常速率；u(i)为数据的异常率。对更新的异常检测结果按照数据大小的顺序进行排序，并计算其异常率。信息采集流程设计如图3所示。

图3 信息采集通信流程

由图3 可知，客户的请求服务可以由收集接口服务处理。撰写信函后，分析服务部门应使用物理信道通信服务发送数据收集请求。如果接收到请求，接口服务必须将请求放置在协议分析服务的接口行上。当请求返回时，任务调度服务对其进行处理，并将结果返回给请求服务客户端以进行显示操作，从而完成分布式电力电能计量信息采集通信。

2 实验论证

为验证分布式电力电能计量信息采集中通信技术的有效性，进行以吞吐量为实验指标的测试。考虑最终测试结果的稳定性和可靠性，将文献[2]方法和文献[3]方法作为测试对照组，将本文方法作为实验组。为保障实验的公平性，在同一环境下利用3 种技术进行实验，并分析结果。

2.1 实验准备

测试分布式电力电能计量信息采集中通信技术的应用效果，测试模块如图4 所示。

图4 测试模块

在数据采集过程中，使用Hadoop 分布式文件系统，能够有效地存储能量测量信息。在信息收集过程中，应根据用户Hadoop分布式文件系统确定覆盖范围，计算吞吐量是否有效。吞吐量越多，结果越好。

2.2 对比实验

3种方法的吞吐量对比结果如图5 所示。

图5 3 种方法的对比结果

由图5 可知，随着客户端数量的增加，吞吐量也逐渐增加，采用本文方法对分布式电力电能计量进行信息采集通信的吞吐量远高于文献[2]方法和文献[3]方法。实验结果表明，本文方法对分布式电力电能计量采集通信性能更优。

3 结 论

文章从构建分布式电力电能计量信息采集通信数据库、异常用电信息识别等方面分析通信技术，并引出文章的研究内容和目标。通过研究发现该技术具有提高数据精度、降低运营成本、优化资源配置等优点，对于电力系统的智能化和绿色化发展具有重要意义。