基于数据挖掘的计量装置在线监测与智能诊断系统的设计与实现

基于数据挖掘的计量装置在线监测与智能诊断系统

的设计与实现

摘要：为加强对现场计量装置、采集设备和配电网运行监测的实时性，提高对用户用电行为异常分析的准确性，研制了一套计量装置在线监测和智能诊断系统，其利用数据挖掘工具，实现了对计量装置和采集设备的运行状态评估，并对用户违约用电窃电和计量装置故障进行了智能诊断。该系统采用SOA技术架构，由异常指标专家库、实时监测与智能诊断和WEB应用三部分组成，并已在安徽省电力公司试运行,对保障电网安全稳定运行、反窃电和降低计量偏差造成的舆情发挥重要作用。

关键字：异常指标专家库；终端事件判定算法；数据挖掘分析；整体状态分析

中图分类号：TM933 文献标识码：B 文章编号：1001-1390（2014）00-0000-00 Design and Implementation of Metering Device Online Monitoring and Intelligent Diagnosis System Based on Data Mining

Abstract:In order to strengthen the real-time monitor of the field metering device, collecting device and the distribution network operation, and to enhance the accuracy of analysis for the power abnormal use behavior, a metering device online monitoring and intelligent system has been developed in this paper, which will realize the state evaluation of operating metering device and acquisition equipment using the data mining methods, carry out the intelligent diagnosis for the breach of a contract for electricity using and electricity stealing as well as the metering device fault. Adopting the SOA technique structure, the system consists of three parts of the expert database of abnormal index, the real-time monitoring and intelligent diagnosis, and the web application. The system has been test run in Anhui electric power company, the effect of which show that such system plays an important role in ensuring the security and stability operation of power grids, causing public sentiment of anti-electricity stealing, and reducing the metering deviation.

Key words: the expert database of abnormal index, algorithm for determining the terminal event，data mining analysis，overall state analysis

0 引言

国家电网公司自2009年启动电力用户用电信息采集系统（以下简称用电信息采集系统）建设以来，截止2013年12月，已累计完成智能电能表安装1.33亿只；实现采集的用户1.39亿户。其中，国网安徽省电力公司安装智能电能表850多万只，安装终端和集中器14万只，实现采集用户数为840万户。

用电信息采集系统是集现代数字通信技术、计算机软硬件技术、电能计量技术和电力营销技术为一体的综合的准实时信息采集与分析处理系统。它以移动通信网络、230MHz无线专网、光纤专网为主要通信载体，通过RS485、载波、微功率无线等多种通信方式实现系统主站和现场终端之间的数据通信，具有数据采集、远程抄表、费控管理、线损分析和负荷监控管理等功能。支持对专变终端、集中器以及带通信功能电能表的直接采集[1-3]，采集对象包括A-F6类用户和变电站[4]。

为实现对现场运行的电能表、采集终端、计量回路及相关设备进行在线监测、故障监测和状态评估判断的准确性。国网安徽省电力公司在研制计量在线监测与智能诊断系统（以下简称计量在线监测系统）时从二方面着手：第一，通过改进和规范终端事件判定规则，发挥终端实时采集作用，实现对装置和设备进行在线监测；第二，充分利用用电信息采集系统采集的海量数据，结合本系统异常分析结果，引入数据挖掘算法，针对用户用电行为、装

置等业务进行智能分析、综合诊断和评估分析。 1 系统构成 1.1 系统架构

计量在线监测系统由数据库、基于私有云的分布式存储与并行计算、WEB 应用服务、接口服务、后台分析服务等模块组成，是构建在用电信息采集平台上进行设计和研制的。为满足于二个系统之间的信息交互，计量在线监测系统采用SOA （Service-Oriented Architecture ）架构设计[5-6]，通过ESB 服务总线（Enerprise Service Bus ）约定与外部系统信息交互规则。系统部署架构如图1所示。

图1 物理架构图

Fig.1 Deployment framework 计量在线监测系统将抄读电能表数据、采集系统统计信息等请求通过ESB 总线发送给用电信息采集系统或其它相关系统。被调用的系统处理完成后，将数据或查询结果通过ESB 总线回写或实时发送给计量在线监测系统。该架构提供了灵活的业务流程，可以在不影响其他服务的情况下新增或更改某项服务，保持现有系统现状，实现了跨平台、跨系统的服务调用。 1.2 软件架构

计量在线监测系统以用电信息采集系统为基础，通过ETL （数据抽取工具）从用电信息采集系

统、营销系统、计量生产调度平台中获取的各类数

据进行在线统计和离线分析，为判断、分析现场各类计量异常和设备的异常事件及对设备整体的状态分析提供依据。技术架构如图2所示。

图2 功能架构图

Fig.2 Functional framework

计量装置在线监测由业务应用、支撑平台组成，各部分功能如下：

(1)支撑平台从采集系统的负荷、电量、电能示值、事件、参数阈值等数据，根据入库规则存放在数据库和分布式数据存储系统中。

(2)后台服务包括异常分析专家库、各类数据计算服务等模块。实现从不同维度对各类数据进行分类统计和计算，实现异常分析自动化、流程化和智能化。

(3)业务应用包括以下内容：异常告警服务、流程管理、考核评价、异常分析展现等功能。并通过GIS 对异常点准确定位，实现分区域、分异常严重等级和类别进行展示。 1.3 分布式存储与计算架构

为满足系统分析和应用拓展给数据库性能带来巨大的压力，计量在线监测系统采用分布式数据存储系统作为海量数据分析工具，通过将数据分散存储在多台独立的设备上进行运算，减少大量的数据库I/O 操作,实现对智能诊断和状态评估进行离线统计和分析。

分布式数据存储和并行计算[7-8]框架利用Hadoop 、HBase 、MapReduce 、Hive 及其组件构建了高可靠、高可扩展、高效、高容错的服务层，为