基于物联网与大数据技术的电学计量检测架构研究

［摘 要］随着科技水平的不断提高，物联网、大数据等技术在电力计量领域的应用越来越多。因此，文章探讨了现有电力计量方法存在的问题与挑战，重点分析了基于大数据和物联网技术建立的电学计量检测构架，并介绍了其计量检测构架的应用。研究旨在提高电力测量的准确性与可靠性，以满足社会发展的需要。

［关键词］大数据；物联网；电学计量检测

［中图分类号］TP311.13 ［文献标志码］A ［文章编号］2095–6487（2024）03–0133–03

1 物联网与大数据技术概述

大数据技术是指那些在一定时间内无法通过常规软件工具进行捕获和处理的数据集合。这些数据集合需要新的处理模式，以获得强大的决策支持和流程优化能力，形成具有海量存储、高增长性和多样化特征的信息资产。在电学计量检测领域，应用大数据技术能够实现对电学设备和计量数据的高效处理。通过先进的数据存储和管理系统，大数据技术能够提升数据的统一存储管理能力，确保数据的可追溯性。这不仅简化了数据处理流程，还有效降低了计量数据的误差，提高了电学计量检测的准确性和可靠性。

物联网技术通过信息传感器、红外感应等信息自动采集设备实现对被监测对象的实时数据采集。物联网是基于传统电信网及互联网的一种信息载体，能够实现万物互联。将物联网技术应用于电学计量检测架构中，是采取自下而上的方式来实现各个环节的有效连接，如感知层、传输层和应用层，以此提升数据的采集效率。

2 电学计量的现状与不足

随着社会的不断发展和科技的日益更新，电学设备的数量和类型也在逐渐增加，如互感器、万用表、电能表、欧姆表等。由于这些电学设备在运行过程中需要保持稳定性和准确性，因此必须定期进行计量检测，而这一需求使得计量检测的工作量持续增加，对检测技术和效率提出了更高的要求。

目前，在对电学设备进行计量检测时，主要以人工操作的方式为主。因此检测工作者需要去到现场进行数据读取，再执行后期的数据计算和报表编制。传统的计量检测模式，既增加了检测人员的工作负荷，又使其陷入重复的工作状态，无法充分发挥其专业能力。同时，由于大量的人为介入，测量的效率与精度很难得到有效保证。此外，在电学计量检测过程中，对海量数据的应用通常仅限于生成鉴定报告，而其更深层次的潜力并未得到充分利用。这不仅浪费了数据资源，还可能导致o5R/V6lsdflraZcHGrVbZK37mMB3fxinpUnIHJDP2BY=重要信息的遗漏。

针对电学计量检测工作中存在的问题和缺陷，文章提出在计量检测工作中对大数据、物联网技术进行应用。通过引入物联网技术，实现设备的远程监控和数据自动采集，提高检测过程的自动化程度和数据传输的实时性。同时，利用大数据技术对海量数据进行高效处理和分析，深入挖掘数据的潜在价值。

3 基于物联网与大数据技术的电学计量检测架构

3.1 组成原理

基于物联网与大数据技术的电学计量检测架构如图1 所示，主要由物联网部分和大数据处理部分构成。在物联网部分，设置了3 个层级：计量信息感知层、计量信息网络层及计量信息应用层，这些层级共同工作，确保了数据的准确采集、高效传输和灵活应用。大数据处理部分则负责对收集到的计量数据进行深入的处理和分析，包括数据清洗、数据挖掘及数据解释，这3 个环节确保了数据质量和分析结果的准确性。通过这样的设计，该架构能够实现对电学计量检测工作的全方位支持，提升检测效率，优化资源配置，并为后续的数据分析和应用奠定坚实基础。

3.1.1 物联网部分

感知层主要专注于对数据的采集与预处理，并将各种类型的电学计量设备设定为感知节点，如相位表、功率表、电压表等，通过使用先进的无线技术（如蓝牙、射频识别、传感器），实现对计量设备数据的自动化采集。这一过程涉及对静态计量信息的采集与动态信息的捕获，可保证原始计量数据采集的全面性和准确性。数据采集完成后，利用数据预处理技术，可对原始数据进行精细化处理，包括数据分选、压缩和封装等步骤，以确保数据在传输过程中的高效性和安全性。这些预处理措施为后续的数据分析和应用奠定了坚实的基础，同时也提升了整体的数据传输效率。

计量信息网络层主要承担数据传输的核心任务，确保计量信息能够高效、稳定地传递至应用端，为用户提供高质量的服务。该层具有灵活的选择机制，可根据实际需求选择不同类型的网络基础设施，如无线通信网络、有线网络和专用网络等，确保了数据传输的多样性和适应性。这种灵活性使得计量信息网络层能够应对各种复杂的应用场景，满足不同用户的需求。

应用层主要负责对网络层传递的数据进行深度处理和应用。这一层的作用是对数据进行解析、识别和分类，涵盖电压、电流、电阻等关键计量数据及被计量设备的信息等辅助数据。为了高效存储和管理这些数据，需要建立一个专门的电学计量数据库。该数据库能够实现对数据的统一存储和集中管理，确保数据的安全性和可靠性。通过数据库管理系统，应用层软件能够便捷地从数据库中读取计量数据，并进行深入的分析处理，如不确定度分析和误差分析等，然后生成详尽的检测报表，为用户提供直观的数据展示。此外，这一层级还承担着计量设备管控、计量业务导调和管理的重要职责。

3.1.2 大数据处理部分

在电力设备的测量和测试中，会产生大量的检测数据，这些数据由专门的测量数据库进行保存。通过对这些数据的价值进行深入挖掘，能够提取出更多有用的潜在信息。通过对测量数据的处理，采用预先定义的清洁规则，来对测量数据中的可辨识误差进行检测，然后对其进行修正，其中包括检测数据的一致性、无效值及遗漏值的处理。计量数据清洗完成后，再执行相应的数据挖掘操作，通过对机器学习、遗传算法、聚类、决策树及神经网络技术的使用，来对庞大的数据信息进行相关性分析、预测和分类，实现对隐藏信息的搜索。在此基础上，利用数据挖掘获得的信息能够通过数据解释的方式进行可视化呈现，这样的展示方式可以为计量电学设备的生产和加工流程提供强有力的数据支持。

3.2 架构优势

（1）该架构能够显著提升计量工作的精确度和效率。借助物联网架构，相关计量工作者前期仅需对计量设备进行适应性改造，并优化网络资源配置，就能对计量设备的各项数据进行远程获取。并且通过对应用层客户端的操作就能完成相应的计量工作，然后生成详细的计量报告。这种远程、自动化的计量方式，不仅提升了工作效率，减少了重复性劳动，还降低了人为误差，从而提高了计量的准确性。

（2）提升数据利用率。在开展计量工作时，需要对大量的电学设备进行频繁使用，因此会产生海量的测试数据。传统的计量方法是将这些数据生成相应的检测报告，并基于此对设备的合格性进行判定，但之后大部分数据并未得到标准化地存储和管理，导致许多数据被丢弃。将大数据技术引入电学计量，可以实现对数据的统一管理和储存，借助数据挖掘、数据分析，还能对数据进行追溯，并解决计量工作中复杂的计算问题。此外，通过对不确定度及设备误差的数据信息进行分析，还能总结出潜在的发展趋势，这不仅提升了数据的利用率，还为设备的制造和设计奠定了数据基础。

4 基于物联网与大数据技术的电学计量检测架构应用分析

4.1 实现智能检测功能

电力设备运行过程中，将传感器与物联网无缝对接，能够保证关键数据被实时采集和检测。借助高精度的传感器和电能表等设备，能够实现对电力数据的实时传输和监控。此外，通过大数据平台的构建，使其能够专注于处理和分析这些庞大的数据。借助深度学习、数据挖掘等先进技术，可对各项数据进行深入的分析和挖掘，从而寻找到具有价值性的潜在信息。

4.2 实现远程监控功能

将电力设备与物联网技术进行结合，就能实时地运输和监测各项运行数据，并通过传感器将这些数据传送至控制中心。这使得电网供电企业等相关部门，能够对电力设施的运行状态和用电基础状况进行远程监控。在此基础上，借助大数据技术还能深入分析传输至远程监控中心的数据，然后通过对深度学习及数据挖掘技术的使用，能有效监测电压和电力负荷，使远程监控中心能够及时、准确地掌握电网运行状态。这为监控中心综合调度电网的运行、制订运行策略等提供了有力的参考依据。此外，通过对数据的深入分析，该智能远程监控和操控系统还能结合相关企业的具体状况，制订一套科学、有效的远程控制方案。操作人员可以根据工作需求，对设备的运行状态、切换参数等进行适当调整，从而提高资源的分配效率，实现对全电网的远程监控。

4.3 实现异常预检功能

以大数据分析技术为核心，依托电力设备运行过程中的数据，可构建高效的故障诊断模型，并实施故障诊断工作。利用所构建的模型实时监测设备的运行状况，并与模型进行比对，可对设备使用期间的异常状况进行实时监测，这为及时发现和解决潜在问题提供了有力支持。在设备故障辨识方面，可以采用先进的预测维修技术，如通过运用机器学习、数据挖掘等技术，可精确地分析设备在操作过程中出现的故障问题，这不仅提高了故障诊断的准确性，还为预防性维护提供了有力依据。此外，通过对设备失效原因的深入分析，能够有针对性地制订失效防范措施，降低失效发生的概率，减少由此带来的损失。这进一步强化了设备的可靠性和稳定性。在此基础上，将大数据与物联网技术紧密结合，还能构建一套完善的维修与预警机制。通过实时监控设备运行状态，并根据故障预报结果，能够对整个电网进行全面的维修规划，优化电网工作流程，从而提高电网的生产率并延长其使用寿命。

5 结束语

在信息技术不断发展，互联网技术日益普及的情况下，物联网和大数据技术已经逐渐成为人们生活中不可或缺的一部分。针对当前电力装备计量测试中存在的问题，如效率低下、人为因素导致的测量精度不高等，文章利用物联网和大数据技术开展电能计量检测构架的研究，其可提升计量工作的效率和品质，实现对电能计量数据的高效管理与利用。通过整合物联网和大数据技术，可为电力行业的发展提供强有力的技术支持和创新动力。

参考文献

[1] 牛晓丽. 物联网大数据存储与管理技术研究[J]. 电脑编程技巧与维护，2020（2）：2067-2068，2071.

[2] 张俊玮，张博. 物联网技术在计量自动化终端设备中的应用[J]. 贵州电力技术，2017，20（3）：42-44.

[3] 郭玉华. 物联网的智能化计量检定技术方法分析[J]. 仪器仪表标准化与计量，2019（6）：29-30，42.

[4] 王韩朋，郜连飞，马振奇. 基于物联网的计量检测技术研究[J]. 计量与测试技术，2019，46（2）：90-92.

[5] 云南电力试验研究院（集团）有限公司电力研究院. 高精度电学参量标准族群的研究与建设[J]. 云南科技管理，2017，30（1）：61.

[6] 刘瑜. 电学计量检定测量系统误差的因素分析[J]. 中国设备工程，2021（3）：181-182.

[7] 朱凌廷，吴辉，王聪，等. 基于大数据分析的电力移动物联网信息安全终端架构[J]. 中国新通信，2019，21（19）：164.