陸瑾怡
(國網寧夏電力有限公司中衛供電公司,寧夏 中衛 755000)
0 引 言
由于電力系統的復雜性和環境不確定性,分布式電力電能計量信息采集設備必須具備較高穩定性,以確保通信技術的有效性[1]。為實現遠程通信和數據共享,各個節點的數據采集設備和智能傳感器需要建立高效、穩定的通信網絡。此外,電力系統的運行和管理涉及大量數據和信息,需要建立完善的數據處理和分析系統,實現數據的分類、存儲、查詢及分析等功能。
為解決分布式電力電能計量信息采集中通信技術的困境和挑戰,國內外學者已開展一系列研究和實踐探索[2]。在硬件方面,一些研究機構開發了新型的智能傳感器和數據采集設備,以提升設備的可靠性和穩定性。例如,采用無線傳感網絡技術,實現設備的遠程通信和數據共享[3]。在軟件方面,一些研究機構開發了高效的數據處理和分析系統,實現對數據的分類、存儲、查詢及分析等功能。例如,采用大數據處理技術,快速處理和分析海量數據[4]。
雖然分布式電力電能計量信息采集中通信技術已經取得了一定的研究成果,但仍然存在一些問題和挑戰,需要進一步研究和解決。文章將重點探討分布式電力電能計量信息采集中的通信技術,為該技術的發展和應用提供新的思路和方法。
1 分布式電力電能計量信息采集通信方法設計
1.1 構建分布式電力電能計量信息采集通信數據庫
數據庫中需要記錄的信息較多,因此選擇4種重要的信息類型進行單獨記錄,即能源計量表信息、信息管理、終端設置管理及數據庫上的所有數據管理信息[5]。數據庫的主要結構如圖1 所示。

圖1 數據庫結構
能源計量表信息指包含準確測量值和最大測量值等詳細信息,用于記錄電能表的各種數據。管理人員使用這些表可以更方便地查看能源消耗數據。
信息管理是一個重要的環節,涉及記錄和管理各種能耗數據。通過信息管理,可以有效地收集、存儲、分析及報告能源消耗數據,幫助企業和組織更好地了解和管理能源使用情況[6]。
終端設置管理通常涉及開發終端參數信息表,用于登記某些參數和人員信息。這些信息對于管理和維護終端設備非常重要,主要包含終端設備信息、參數設置及人員信息等。通過終端設置信息管理,可以確保終端設備的正常運行和高效維護,提高工作效率和服務質量。
數據庫上的所有數據管理信息包括表結構定義、數據插入、數據查詢及數據更新。對于大型企業和組織而言,通常需要使用數據庫記錄和管理各種信息。通過有效的數據庫管理,可以方便地記錄和管理企業、組織的能源計量表和終端設備的相關信息,并支持數據的插入、查詢及更新等操作,從而提高數據的可靠性和使用效率。
1.2 異常用電信息識別
在構建數據庫的基礎上,文章采用高數據量、低數據密度的數據庫對數據進行降維處理,便于額外的數據挖掘,減少存儲空間,提高異常用能信息的識別效率[7]。初始能耗信息從用戶采集傳輸到采集層的電力消耗較大,文章使用分段集合近似的方法來提取數據序列,并劃分該數據序列的平均值。異常用電信息的識別流程如圖2 所示。

圖2 異常用電識別流程
識別有關用電的異常信息,可以及時發現竊電行為。計算每個初始用電數據序列段的平均值,將其劃分為相同長度的段,然后用該段的所有數據替換計算出的平均值。假設原始電力使用信息為X=(x1,x2,…,xn),降維數據表示為
式中:d為縮減信息序列的長度;n為初始信息序列的長度;xj為原始信息的序列;xi為平均片段的初始序列值。使用插值處理法預處理數據集中的缺失值,計算公式為
式中:x為缺失值的數量;k為插值基數。基于式(2)分析數據集中的缺失值,結果表明缺失值往往在連續下降后趨于穩定,其連續波動值較大,用電單位的用電量變化較為顯著。將用電量變化的用電斜率表示為
式中:fj為用電量的年度變化;f'為統計期內年度變化的平均值;j為周期性變化;j'為統計期的平均周期性變化;m為最大周期。如果電力用戶參與竊電,將會增加線路損耗率。為防止其他因素導致線路損耗增加,將固定工作日定義為統計窗口,線路損耗值可以表示為
式中:p為類別數;pk為樣本點屬于k類的概率。
1.3 實現分布式電力電能計量信息采集通信
根據異常信息識別結果,確定異常滑動窗口中包含的數據,使用滑動窗口流動數據來檢測異常。定義流量的輸出結果范圍在(0,1),其中(0,Y]為正常狀態下的流量數據,(Y,1)是異常狀態下的流量數據,Y表示歷史數據異常率。判斷數據是否異常,并將流量數據存儲在滑動窗口緩沖區。檢測過程中出現異常的概率為
式中:uall為所有數據的異常速率;u(i)為數據的異常率。對更新的異常檢測結果按照數據大小的順序進行排序,并計算其異常率。信息采集流程設計如圖3所示。

圖3 信息采集通信流程
由圖3 可知,客戶的請求服務可以由收集接口服務處理。撰寫信函后,分析服務部門應使用物理信道通信服務發送數據收集請求。如果接收到請求,接口服務必須將請求放置在協議分析服務的接口行上。當請求返回時,任務調度服務對其進行處理,并將結果返回給請求服務客戶端以進行顯示操作,從而完成分布式電力電能計量信息采集通信。
2 實驗論證
為驗證分布式電力電能計量信息采集中通信技術的有效性,進行以吞吐量為實驗指標的測試。考慮最終測試結果的穩定性和可靠性,將文獻[2]方法和文獻[3]方法作為測試對照組,將本文方法作為實驗組。為保障實驗的公平性,在同一環境下利用3 種技術進行實驗,并分析結果。
2.1 實驗準備
測試分布式電力電能計量信息采集中通信技術的應用效果,測試模塊如圖4 所示。

圖4 測試模塊
在數據采集過程中,使用Hadoop 分布式文件系統,能夠有效地存儲能量測量信息。在信息收集過程中,應根據用戶Hadoop分布式文件系統確定覆蓋范圍,計算吞吐量是否有效。吞吐量越多,結果越好。
2.2 對比實驗
3種方法的吞吐量對比結果如圖5 所示。

圖5 3 種方法的對比結果
由圖5 可知,隨著客戶端數量的增加,吞吐量也逐漸增加,采用本文方法對分布式電力電能計量進行信息采集通信的吞吐量遠高于文獻[2]方法和文獻[3]方法。實驗結果表明,本文方法對分布式電力電能計量采集通信性能更優。
3 結 論
文章從構建分布式電力電能計量信息采集通信數據庫、異常用電信息識別等方面分析通信技術,并引出文章的研究內容和目標。通過研究發現該技術具有提高數據精度、降低運營成本、優化資源配置等優點,對于電力系統的智能化和綠色化發展具有重要意義。