电力用户用电信息采集系统数据分析与处理

电力用户用电信息采集系统数据分析与处理
摘要：加强电力用户用电信息采集系统数据和分析与处理，对于电力企业调整
供电结构、提高工作效率、集约利用电力资源、缓解我国电力供应紧张问题有着
积极作用。

本文首先对电力用户用电信息采集系统做了概述，然后分析了影响数
据采集成功率的主要因素，最后详细阐述了电力用户用电信息采集系统数据的处
理措施。

关键词：用电信息采集系统；数据；阀值；识别算法；功率
一、电力用户用电信息采集系统概述
（一）概况
电力用户用电信息采集系统的一项重要功能是对变压器用电量和电表电量相
关数据进行计算处理。

通过设置的信息采集终端，对用户用电情况进行及时监测，执行抄表作业，并对电力线路中线损情况予以控制。

从结构上看，电力用户用电
信息采集系统主要由系统主站、信号传输以及智能电表三个部分组成。

在遵循现代智能电网构建标准的前提下，电力用户用电信息采集系统严格依
照相关技术规范，强化系统的使用功能和安全保障管理。

为提高电力用户信息管
理的一致性和规范性，国家主管部门出台了相关文件，制定了用电信息采集系统
的功能指标和性能指标，明确了执行细则，对数据采集功能、数据处理功能以及
系统接口要求予以详细规定。

（二）系统组成分析
电力用户用电信息采集系统由系统主站、通信通道、采集终端及相关健康设
备三个单元组成，下面从物理架构层面对其进行分析：
1、系统架构的第一层为主站层，主要负责用电信息采集系统的运行管理，
是整个系统的核心部分。

主站层以计算机网络系统为载体，辅以软、硬件配套工
具对采集到的用户用电信息进行整理、运算、传输和使用，以及对外部系统交换
信息进行管理，同时对系统运行予以管控，保障系统安全。

2、系统架构的第二层为数据采集层，负责信息采集系统各采集终端的监控
和信息收集，数据传输方式有远程通信通道和本地通信通道两种。

其中，远程通
信通道包括 230M 无线专网通道、通用分组、光线方式以及拨号方式等形式；本
地通道包括电力线及宽带载波通道、RS-485 总线通道、短距离无线通道以及有线
电视网络通道等形式。

3、系统架构的第三层为信息采集层，主要是系统各采集终端的监控设备，
承担着用户用电信息的收集和监控职能。

这一层设备种类较多，包括电能表设备、配电开关设备、无功补偿设备以及其他设备等。

二、影响数据采集成功率的主要因素分析
（一）提供网络服务的厂商存在问题
通信设备中心连接点与主站之间运用的通讯方式是经过用户身份识别卡发送的。

一些电力公司在进行电力用户用电信息采集系统建造时，为了达到业绩标准，要求有关公变关口用电信息采集成功率必须达到完全，便采用了通用分组无线服
务技术，采购大型国企运营商的智能卡，导致了垄断的局面。

由于服务态度等方
面的不足，造成数据采集和通讯的多种问题。

（二）采集现场环境的影响
箱式变电站的集中器加装时，由于加装部位的因素，集中器的天线只好安置
在箱式变电站的内部，造成通讯信号不稳，一些地域通信信号偏弱，甚至无法接
收信号，致使主站参变量不能有效发送给集中器，影响电能表计量检测装置在集
中器中的注册，导致集中器不能对其管控的智能电表发布命令，用户用电信息数
据得不到收集。

（三）采集数据出现错误
在电力用户用电信息采集系统建造项目启动伊始，采集数据的表格规划过于
粗略，未能很好的思虑到需要收集数据的数量，导致收集的数据制表模糊，甚至
出现错误。

这直接对用户采集系统信息录入的准确性和成功率造成影响。

（四）人为原因
由于一般机械电表的无线电接收机对输入电波反应程度稍低，使一些用户曾
经对机械电表运用的过程中遗留的不好习惯延续下来。

但智能电表的生产过程要
求较高，无线电接收机对输入电波反应程度也较高，所以计量相对准确，许多微
小的电流都可以得到测量。

但是该智能电表比通常的电能表多出两根天线，所以
一部分用户错误的认为天线是导致电费显示过高的主要因素，有些用户甚至特意
将天线损坏，导致信息数据采集失败的情况发生。

（五）数据采集系统故障
电力用户用电信息采集系统运作的时间相对较短，系统功用需要持续升级进
行改进，所以数据采集系统的问题会导致智能电表网络连接时的非正常数据连接
终止。

数据采集系统测量仪器保持其计量特性随时间恒定的能力需要现实运行的
审验。

三、电力用户用电信息采集系统数据的处理
（一）阀值设定及处理方法
阀值设定需要根据数据类型进行设置，阀值有2 个要素：参考值和异常系数。

以功率为例，一般以用户运行容量作为参考值，异常系数可设定为 3倍以上，一
旦数据超过阀值，则进行畸变数据处理。

1、功率数据
功率数据分为功率曲线数据、日冻结功率、月冻结功率、最大需量等，功率
值与运行容量（合同容量）有很强的关联性，以容量作为功率异常判断的基准值。

阀值可设置一般可设置为容量的 3 ～ 5 倍。

若超过阀值，前置机根据通用算
法进行拟合，生成功率数据，写入功率数据库对应存储表，同时将异常点情况写
入异常表，需要人工干预时通过异常表找到对应的数据记录进行调整。

2、电流数据
基于容量计算，用户或配变安装的变压器组运行容量是该用户或配变的供电
能力的表征，根据运行容量可判断该组变压器所能达到的电流上限值：（1）
式中：IMax为该变压器组电流上限；kVA 为变压器组运行容量；U 为供电电压。

一般在设定阀值时，可将阀值设为 IMax的2 倍以上，标识该数据为超限值
数据。

3、电量数据
电量数据分为曲线数据、日冻结数据、月冻结数据。

电量值与运行容量（合
同容量）及使用电能时间有很强的关联性，以容量和周期时间作为电量异常判断
的基准值。

阀值一般设定为 2 倍，超过2 倍即为异常。

曲线数据根据曲线间隔计算：基准电量=容量×分钟数/60，超过阀值则取该点对应的电量曲线前5天平均值，同时将异常点情况写入异常表，需要人工干预时
通过异常表找到对应的数据记录进行调整。

日冻结基准电量=容量×24，超过阀值根据通用算示进行拟合，同时将异常点
情况写入异常表，需要人工干预时通过异常表找到对应的数据记录进行调整。

月冻结基准电量=容量×24×当月天数，超过阀值根据通用算法进行拟合，同
时将异常点情况写入异常表，需要人工干预时通过异常表找到对应的数据记录进
行调整。

（二）畸变数据识别算法
不良数据点（包括漏点数据、畸变数据等）若没有进行处理，直接参与统计
分析，对系统数据将造成较大的影响，使整体负荷曲线、负荷特性等数据失真。

可使用短期负荷预测的方法进行修正。

1、辨识可疑数据点
不良数据点往往具有数值突变的特征。

通过这个特征可以辨识出历史负荷数
据中的可疑不良数据点。

对于采集系统来说，其负荷数据中存在的正常的随机变
化量幅度不同，通过提高或降低判断标准，即可收紧或放宽对可疑数据点的认定。

任何一种可疑数据判断机制都可能造成一定的误差（误判或漏判），但是，
在采用短期负荷预测进行不良数据修正时，由于依据的是有规律的预测结果完成
修正，所以所认定的可疑数据点多几个点或少几个点并不会对修正结果造成太大
的影响。

该算法可满足实际数据估算的要求。

2、修正可疑数据点
修正历史数据中的可疑数据是用电信息采集系统的要点和难点之一。

准确修
正可疑数据点的数据要比辨识它难得多。

因此，传统的负荷预测系统无法很好地
处理不良数据修正问题，只能依靠预测人员的人工经验来解决。

采用短期负荷预
测方案进行不良数据修正则可代替人工修正方式，减少预测人员的工作量，同时
减少由于人工修正带来的人的主观因素影响。

结语
综上，电力用户用电信息采集系统是构建电网智能化、自动化系统的基础环节。

使用电信息采集系统，供电企业对用户用电需求掌握更加及时、准确，对于
一定时期内电力需求变化有着较为全面和清晰的认识，从而更加积极、主动、高
效的开展电力供应工作，电力供应由被动向主动转变，电力企业的工作效率大幅
提高，电力用户体验不断得到改善。

参考文献：
[1]林伟雄.电力用户用电信息采集系统的应用与管理维护[J].机电信息.2013（15）
[2]孙谋文.电力用户用电信息采集系统及应用[J].通讯世界.2013（21）
[3]朱春燕.试论电力用户用电信息采集系统及应用[J].通讯世界.2013（21）。