电力营销管理信息平台智能抄表核算方法研究

摘 要：本文设计了一种电力营销管理信息平台的智能抄表核算方法，该方法首先通过采集智能电表的海量数据，并运用加权移动平均法对数据进行去噪处理。其次，采用高级加密标准（AES）算法对处理后的数据进行加密保护，确保数据在传输和存储过程中的安全性。在抄表核算过程中，考虑单次读数的准确性，并结合时间序列分析和统计校验技术，以减少单次采样带来的偶然误差。试验结果显示，该方法得出的有功功率值与实际电能表测量的数据高度一致，误差控制在0.1kW以内，充分验证了其在实际应用中的高效性和可靠性。

关键词：电力营销管理；信息平台；AES算法；智能抄表；核算

中图分类号：TP 274" " 文献标志码：A

电力营销管理信息平台作为电力服务体系的神经中枢，其智能化转型是电力行业适应现代社会快节奏、高效率要求的必然趋势。因此，提升平台的智能化水平，对加速电力服务流程、提高服务质量、增强用户体验具有不可估量的价值。在智能电网的大潮中，智能抄表核算方法通过深度融合传感器技术，实现电能表数据的无缝对接与自动采集，确保了数据的原始性和实时性；物联网技术的引入，打破了物理界限，实现了数据的远程传输与共享[1]，极大地拓宽了数据应用的边界；大数据分析与人工智能算法让数据活了起来，对海量用电数据的深度挖掘与智能分析，揭示了用户用电行为的内在规律，为精准核算提供了科学依据。智能抄表核算方法的实施，不仅能够显著提升抄表核算工作的准确性和效率，减少因人为因素导致的误差和延误，还能够为电力营销管理信息平台提供更丰富、多维度的用电数据资源[2]。为用户提供个性化、定制化的用电服务，满足不同用户的差异化需求，进一步增强用户满意度和忠诚度。

1 采集电力营销管理信息平台智能电表数据

智能电能表作为电力用户的电能量采集工具，其核心计量机制是从电力营销管理信息平台精确捕获电压与电力数据，以固定时间间隔抽取并计算瞬时功率值[3]。这一过程通过累加这些瞬时功率值在特定时间段内的总和，进而计算电表所记录的有功功率，该功率值随后被用于精确计量各用户的电能消耗。

值得注意的是，当电能表测量的是直流电压与直流电流时，由于它们的稳定性，因此计算的平均功率与任一时刻的瞬时功率保持一致。然而，当处理交流电压与交流电流时，情况则变得复杂，因为瞬时功率会随着交流信号的自然波动而变化，导致瞬时功率与基于整个周期计算得出的平均功率之间存在显著差异，需要更精细的数据处理与分析技术来确保计量的准确性。

用I（t）、U（t）分别代表智能电表在采样时刻t的工作电流、工作电压，智能电表在该时刻的瞬时功率如公式（1）所示。

P（t）=I（t）U（t） （1）

为了获取一段时间内的总电能消耗或平均功率，通常需要对这段时间内的所有瞬时功率值进行积分。对从时间t1到t2的电能消耗进行计量，可以对瞬时功率P（t）在该时间段内的积分来实现，如公式（2）所示。

（2）

式中：dt为积分变量。

对电力营销管理信息平台智能电表数据进行采集后，原始数据常受多种因素干扰，导致抄表核算精度受限。为提升抄表核算准确性，本文引入了加权移动平均法进行数据预处理，旨在削弱异常值及噪声的影响。具体来说，该方法通过为不同时间点的数据分配不同权重wi，计算加权和来平滑数据序列，如公式（3）所示。

（3）

式中：k为移动平均的窗口；i为时间偏移量。

通过公式（3），成功利用加权移动平均法对电力营销管理信息平台上的智能电表数据进行去噪处理。

2 加密电力营销管理信息平台抄表数据

在电力营销管理信息平台的抄表核算中，确保采集的电力营销管理信息平台智能电表数据的完整性、保密性是关键任务，这涵盖了数据的加密传输及安全存储等核心环节。鉴于数据泄露与篡改风险的严峻性，深入研究了多种加密技术，包括对称加密（例如AES、Camellia及ChaCha20等）以及非对称加密方案。在综合考量安全性、运算效率及部署便捷性后，考虑AES 256位密钥[4]版本在全球范围内被广泛验证为极其安全，能有效抵御当前及未来可预见的攻击手段，最终选定AES作为对称加密的核心算法。

在实现电力营销管理信息平台的抄表数据加密功能的过程中，采用AES算法保障数据传输的安全性，采用AES算法生成密钥对，公钥用于节点间加密传输的会话密钥。加密数据格式如公式（4）所示。

C=HpkB（K）⊕HAES（M，K） （4）

式中：HpkB为使用接收方B的公钥pkB加密的AES会话密钥K；HAES为使用K对明文M（抄表数据）进行AES加密。

在电力营销管理信息平台的抄表数据传输中，接收方通过实施双重验证流程来确保数据安全接收。此流程融合非对称解密与数据完整性校验如公式（5）所示。

DskB[HpkA（K）]→K （5）

式中：DskB为使用接收方B的私钥skB解密；HpkA为发送方A的公钥pkA加密的AES会话密钥K。

接着，恢复原始抄表数据，如公式（6）所示。

DAES（C，K）→K （6）

式中：DAES为使用K对密文C进行AES解密。

此混合加密机制结合了密钥交换安全性与AES的高效数据加密，不仅加速了数据处理速度，还通过公钥加密的验证步骤，有效防御了中间人攻击，确保了电力营销管理信息平台在抄表核算过程中的数据保密性、完整性和高效性。

3 计算电力营销管理信息平台抄表误差

在电力营销管理信息平台抄表环节，对加密的电力营销管理信息平台抄表数据进行分析，记录各智能电表在连续观测周期内的读数[5]，设N为电力营销管理信息平台抄表中所有电表的集合，第j次抄表时，电表m∈M的读数记为Rmj。基于多次抄表的数据，构建电力消费的时间序列矩阵，以反映用户用电模式的动态变化。

为评估电力营销管理信息平台的抄表精度，引入误差度量ε，该误差综合考量了电力营销管理信息平台抄表记录与实际电表读数之间的差异。具体来说，误差ε如公式（7）所示。

（7）

式中：J为总采集次数；Rj为电表在第j次采集时的真实读数。

利用误差计算公式（7），能够精确评估电力营销管理信息平台在抄表过程中的数据偏差，进而推导电能表实际用电量，如公式（8）所示。

（8）

式中：x为实测电量。

定期对电力营销管理信息平台进行校准，确保抄表数据的准确性，减少因平台自身问题而导致的误差。针对误差较大的区域，实施重点监控与现场核查，查明误差原因，并采取相应的纠正措施，例如更换故障电表、优化数据采集网络布局等，以持续提升抄表精度。

4 实现电力营销管理信息平台智能抄表核算

智能化抄表是电力营销管理信息平台的核心引擎，其依托先进的物联网与大数据处理技术，实现高效精准的自动抄表。智能化抄表深度融合了高灵敏度的传感器，不仅能够实时捕捉并上传用户用电数据，还集成了AI分析模块，对海量数据进行深度挖掘，为智能核算提供坚实的数据基础。此外，智能化抄表支持远程操控与智能预警，确保抄表过程的安全性与时效性。同时，通过集成移动支付与在线客服[6]等功能，优化用户交互体验，推动电力营销管理向更智能化、更便捷化的方向发展。采用先进的智能化抄表，电力营销管理信息平台执行全面抄表误差收集任务的频率为60min/次，这一高频次的采集策略有效减少了单次抄表数据因外部干扰或设备状态波动而产生的偶然性误差。为了进一步提升数据精度，平台内置了智能抄表核算校验机制，该机制能够自动分析智能电能表在连续60min的累积抄表数据，识别并校准潜在的误差源。

校验机制首先计算60min内每次的抄表误差，然后根据预设的误差阈值来判断是否需要进行校准。如果累积误差超出阈值，就触发校准流程。

通过这样的智能化抄表核算方法，电力营销管理信息平台不仅能够实时监控并优化抄表数据的准确性，还能为管理人员提供全面、及时的误差分析与决策支持，推动电力营销管理向更高效、更智能的方向发展。

5 试验

5.1 试验准备

为深入测试电力营销管理信息平台的智能抄表与核算技术的实际应用效能，依托某大型电力企业的智能化转型项目，设计了全面的试验环境。该项目已完成对全域内8个关键变电站（命名为T1～T8）的智能化电表升级，采用C/S架构的分布式服务器系统模拟各站点，T1站点被指定为核心管理节点，负责存储核心数据副本，具体的试验环境如图1所示。

在试验环境中，为了满足高并发数据交换的需求，网络带宽被设定为200Mb/s，这一配置能够有效支撑大量数据的快速传输。同时，为了保证数据传输的效率和响应速度，试验环境中的网络延迟被严格控制在10ms～25ms，这一延迟水平足以确保数据在网络中的快速流通，避免了因网络延迟导致的传输瓶颈。为了确保试验结果的全面性和代表性，试验设计中考虑了多样化的用户类型和复杂的用电场景。这些用户类型包括但不限于居民用户、商业用户、工业用户等，每种用户类型都有其特定的用电模式和需求。用电场景则涵盖了日常用电、高峰时段用电、节能减排模式下的用电等多种情况，以模拟真实世界中电力消耗的多样性和复杂性。通过这样的试验设计，研究团队能够全面评估智能抄表核算方法在不同用户类型和用电场景下的表现，确保试验结果能够真实反映该方法在实际应用中的效果，为电力营销管理信息平台的智能化升级提供有力的数据支持和决策参考。

具体来说，涵盖了4种主要用户类型：居民用户、小型企业用户、中型企业用户以及大型企业用户，具体用户类型及其用电模式，见表1。

基于上述用户类型构建的试验环境中，设置一个全面的电表网络，其中不仅包括针对各类用户的独立用户电表，还特别设置了一个汇总电表，用于实时监控整个区域的总电量。其中独立用户电表体参数见表2。

为评价设计的电力营销管理信息平台智能抄表核算方法的效率，对自动计量电能表所记录的电能数据进行统计与分析。在多样化的电网负载场景下，本文方法借助智能电能表技术，精准捕捉了各类用户电能表的有功功率数据，并通过拟合处理直观地展示了这些数据的变化趋势，如图2所示。

5.2 试验结果分析

由图2可知，通过本方法得出的有功功率值与实际电能表直接测量的数据几乎完全吻合，误差范围被严格控制在0.1kW以内。不仅如此，拟合曲线的高度一致性也进一步验证了本方法的高拟合性能。这意味无论是在轻载、重载还是其他复杂多变的电网负载条件下，本方法都能准确、稳定地反映用户的实际用电情况。充分证明了其在实际应用中的高度实用性。通过引入本方法，电力企业可以更精准地掌握用户的用电行为，优化电力资源配置，提升整体运营效率，同时也为用户提供更便捷、更透明的用电服务体验。

6 结语

在电力营销管理信息平台智能化发展的过程中，智能抄表核算方法的研究与应用为电力服务的高效、精准与个性化开辟了新路径。随着技术不断迭代与创新，智能抄表核算将成为未来电力营销管理不可或缺的一环，持续推动电力行业向智能化、精细化发展。

参考文献

[1]沈一民，张怡，黄洲，等.基于校验机制的智能抄表自动核算方法优化研究[J].自动化与仪器仪表，2023，16（8）：245-249.

[2]乔依婕.基于智能化抄表技术的电力企业核算方法研究[J].现代工业经济和信息化，2021，11（6）：174-175.

[3]陆可欣.电力营销管理信息系统的结构设计及业扩精细化管理探讨[J].网络安全和信息化，2023（10）：78-80.

[4]马鹏程.基于信息技术视角下的电力营销管理研究[J].电气技术与经济，2023（6）：210-212.

[5]蒋吉元.电力计量中的抄表核算收费智能化技术分析[J].集成电路应用，2024，41（3）：296-297.

[6]成伟.电力抄表核算收费的智能化系统分析[J].电子技术，2023，52（12）：230-231.