張占清，劉巖，田海亭，岳虎，楊東升，劉曉天，李連浩，妙紅英，岳振宇

(1．國網(wǎng)唐山供電公司，河北 唐山 063000；2．國網(wǎng)冀北電力有限公司電力科學研究院，北京 100045；3．國網(wǎng)冀北電力有限公司營銷部，北京 100053；4．國網(wǎng)承德供電公司，河北 承德 067000)

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用電信息采集系統(tǒng)運行監(jiān)控提升技術

張占清1，劉巖2，田海亭2，岳虎3，楊東升3，劉曉天3，李連浩3，妙紅英4，岳振宇1

(1．國網(wǎng)唐山供電公司，河北 唐山 063000；2．國網(wǎng)冀北電力有限公司電力科學研究院，北京 100045；3．國網(wǎng)冀北電力有限公司營銷部，北京 100053；4．國網(wǎng)承德供電公司，河北 承德 067000)

目前用電信息采集系統(tǒng)運維技術還不完善，存在運維效率低、數(shù)據(jù)利用率低、異常處置速度慢的問題，制約了系統(tǒng)的進一步發(fā)展和應用。針對以上不足，通過引入地理信息系統(tǒng)展示技術、分布式大數(shù)據(jù)處理架構、計量設備異常自學習分析技術等先進技術，實現(xiàn)了圖形化全景運維管控和計量裝置在線監(jiān)測與智能診斷，并構建相應的軟件應用系統(tǒng)。實際應用效果表明：上述系統(tǒng)能夠有效降低運維人員負擔、縮短故障處理時間、豐富營銷稽查手段，可提升采集運維工作效率以及電力營銷服務水平，減少企業(yè)經(jīng)濟損失。

用電信息采集系統(tǒng)；運行監(jiān)控；地理信息系統(tǒng)；大數(shù)據(jù)分析；智能診斷

用電信息采集系統(tǒng)是建設智能電網(wǎng)的物理基礎，其應用高級傳感、通信、自動控制等技術，實現(xiàn)數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)管理、電能質量數(shù)據(jù)統(tǒng)計、線損統(tǒng)計分析，及時采集、掌握用戶用電信息，發(fā)現(xiàn)用電異常情況，對電力用戶的用電負荷進行監(jiān)測和控制，為實現(xiàn)階梯電價、智能費控等營銷業(yè)務策略提供了技術支持[1]。

用電信息采集系統(tǒng)的建設，有助于國家節(jié)能減排政策的落實，順應了國家電力體制改革的發(fā)展方向。國家發(fā)改委《關于進一步深化電力體制改革的若該意見》中指出“積極開展電力需求側管理和能效管理，通過運用現(xiàn)代信息技術，培育電能服務、實施需求響應等，促進供需平衡和節(jié)能減排。”在國家能源局印發(fā)的《配電網(wǎng)建設改造系統(tǒng)計劃(2015-2020年)》中，明確提出了“推進配電自動化和智能用電信息采集系統(tǒng)建設，實現(xiàn)配電網(wǎng)客觀可控。滿足新能源、分布式能源及電動汽車等多元化負荷發(fā)展需求，推動智能電網(wǎng)建設與互聯(lián)網(wǎng)深度融合”的發(fā)展目標[2]。國家電網(wǎng)公司于2009年開始全面啟動公司用電信息采集系統(tǒng)建設，預計2015年將實現(xiàn)超過3億戶用電信息自動采集[3]。目前用電信息采集系統(tǒng)運維技術較為粗放，一是系統(tǒng)運維效率有待提高，現(xiàn)場調試、系統(tǒng)監(jiān)控和故障消缺需要耗費大量的人力物力；二是系統(tǒng)數(shù)據(jù)分散，集成度和準確率較低，異常指向性差，豐富的采集數(shù)據(jù)還未充分發(fā)揮作用；三是系統(tǒng)智能化程度較低，對電力企業(yè)業(yè)務應用的支持不夠全面，對各種采集設備的監(jiān)控和異常報警能力也有待加強。上述問題制約了用電信息采集系統(tǒng)的進一步發(fā)展和應用，亟需解決[4-5]。

針對以上問題，本文介紹了幾種用電信息采集系統(tǒng)運行管控和異常分析技術，進一步提高用電信息采集系統(tǒng)運行監(jiān)控能力，發(fā)揮系統(tǒng)在大數(shù)據(jù)感知、分析、監(jiān)測方面的技術優(yōu)勢，為電力營銷業(yè)務提供技術支撐。

1 圖形化全景運維管控技術

隨著采集建設的深入和采集系統(tǒng)功能的深化應用，各級電力公司對于采集系統(tǒng)運行可靠性和數(shù)據(jù)采集質量有了更高的要求，如何確?，F(xiàn)場海量計量裝置和采集終端設備的正常運行，是電力公司采集系統(tǒng)運維管理亟待解決的問題。目前，用電信息采集系統(tǒng)在采集指標監(jiān)控、采集數(shù)據(jù)分析、異常診斷分析、設備質量管控方面距離精細化管控的要求還有一定差距，特別是采集運行監(jiān)控、采集數(shù)據(jù)分析、業(yè)務流程閉環(huán)管理等方面還缺乏直觀、高效的監(jiān)控手段。

通過科技創(chuàng)新，結合地理信息系統(tǒng)(geographic information system，GIS)展示工具和大數(shù)據(jù)分析技術研究了用電信息采集圖形化全景運維管控技術，對采集系統(tǒng)運行情況進行實時監(jiān)控，實現(xiàn)關鍵業(yè)務指標數(shù)據(jù)的全景展示；通過用戶信用卡片、設備病歷卡片、運維管理主題卡片的方式，突出運維工作重點，考核運維工作質量；以管控督辦工單為抓手，實現(xiàn)運維管控工作的縱向貫通，提供了高效的采集運維溝通反饋手段；以運維知識庫為支撐，形成智能化采集現(xiàn)場運維作業(yè)指導書，降低采集運維工作的復雜性。

1.1 系統(tǒng)架構

根據(jù)系統(tǒng)建設及需求分析對系統(tǒng)架構設計以及相關規(guī)范的要求。采集建設管控信息系統(tǒng)的設計與實現(xiàn)整體上要考慮技術先進性與成熟性相結合的原則，同時還要兼顧用電信息采集系統(tǒng)的現(xiàn)狀以及未來業(yè)務的發(fā)展。為此，系統(tǒng)設計采用如下技術路線。

系統(tǒng)開發(fā)采用基于Flex和J2EE框架，構建富互聯(lián)網(wǎng)應用程序 (rich internet applications，RIA)的應用。同普通的B/S應用相比，RIA應用表現(xiàn)更加出色，主要表現(xiàn)在：改善了用戶界面體驗，系統(tǒng)具備更豐富的展現(xiàn)性及更好地操作性；使用客戶端處理很多業(yè)務邏輯，充分利用了客戶端潛在處理能力，同時有效地減輕服務器端的負荷壓力[6]。

基于Flex與主流架構J2EE平臺緊密融合構建企業(yè)級應用，同時滿足了RIA需要強大的數(shù)據(jù)處理能力，企業(yè)級應用需要更加亮麗的前臺展示的雙重需求。系統(tǒng)以Flex作為表現(xiàn)層，使用spring+BlazeDS+Hibernate+Oracle作為開發(fā)架構。系統(tǒng)架構如圖1所示。

RPC—遠程過程調用協(xié)議，remote procedure call protocol的縮寫；ORM—對象關系映射，object-relational mapping的縮寫。圖1 系統(tǒng)技術架構

1.2 功能設計

a) 指標全景監(jiān)控?；贕IS地理圖形對采集系統(tǒng)關鍵業(yè)務指標進行監(jiān)測，通過省、市、縣、所4級層次架構，涵蓋采集建設類指標、采集應用類指標、采集運維類指標，實現(xiàn)采集建設中核心指標的監(jiān)控；通過指標數(shù)據(jù)全景展示，快速定位轄區(qū)運維工作薄弱環(huán)節(jié)，實時獲取上級單位派發(fā)的工作信息。按照單位層級對各類指標數(shù)據(jù)進行匯總統(tǒng)計，基于GIS進行統(tǒng)計數(shù)據(jù)展示；結合地理坐標信息，根據(jù)單位名稱快速進行GIS定位；實時監(jiān)測采集系統(tǒng)異常處理工單處理情況，在頁面中進行提示操作；結合工作要求，對系統(tǒng)配置的重要通知信息進行提示。指標監(jiān)控頁面如圖2所示。

圖2 指標監(jiān)控頁面

b) 異常綜合分析?；贕IS地理圖形對各類異常信息進行展示，展示內容的粒度根據(jù)GIS圖層調整；支持通過GIS圖形發(fā)起異常消缺處理。按照單位、時間、異常類型等維度對各類異常發(fā)生及處理情況進行統(tǒng)計分析，利用圖形化組件展示。結合異常設備所屬采集點GPS坐標信息，實現(xiàn)異常設備在GIS中的圖形化展示；根據(jù)異常設備標識關聯(lián)發(fā)起異常消缺流程或查詢異常消缺工單處理狀態(tài)信息。表格形式對異常發(fā)生及處理情況的明細信息進行查詢。異常分析頁面如圖3所示。

圖3 異常分析頁面

c) 多維運維管理。以異常發(fā)生及消缺歷史記錄為分析對象，通過用戶、設備、運維人員等不同視角，針對異常相似度、異常關聯(lián)度、異常發(fā)生頻度、異常處理措施有效性、異常處理效率等維度開展關聯(lián)分析，建立數(shù)據(jù)關系關聯(lián)模型，形成用戶信用卡、設備病歷卡、運維記錄卡；再進一步開展統(tǒng)計分析應用，開展用戶設備健康度、廠商設備質量、運維工作質量等方面的評價工作，為客戶服務優(yōu)化、設備商履約服務評價、外委運維服務招標等業(yè)務提供參考依據(jù)。

d) 專題定向跟蹤。根據(jù)總部及各子公司工作重點，開展階段性專項治理工作；結合工作需求，靈活定制專項監(jiān)控主題模板，對涉及的業(yè)務數(shù)據(jù)、關鍵指標數(shù)據(jù)、重要通知及文件下發(fā)情況等進行跟蹤，便于管理人員及時了解相關工作進展。該功能可便捷生成各類圖形化分析結果及報表數(shù)據(jù)，從而把系統(tǒng)運行管控人員從繁瑣的工作報告編制及數(shù)據(jù)上報工作中解放出來。

e) 工單閉環(huán)流轉。對采集運維管控重點工作及薄弱環(huán)節(jié)通過督辦工單形式要求相關單位限期整改，并通過系統(tǒng)數(shù)據(jù)后臺分析功能對整改工作成效進行考核；工單的分級派發(fā)功能，實現(xiàn)了多級單位運維管控工作的縱向貫通，充分激發(fā)了各級運維人員的能動性；配合公司制定的相關規(guī)章制度及考核方法，督辦工單閉環(huán)消缺及時率達到100%。

f) 報表自動統(tǒng)計。涵蓋日常管控業(yè)務所需的各類日報、周報、月報，報表數(shù)據(jù)自動統(tǒng)計與人工導入相結合，各級運維人員填報數(shù)據(jù)自動匯總，報表模板格式可根據(jù)任務要求自定義，使報表填報不再費時費力，報表數(shù)據(jù)準確性得到保證。

2 計量裝置在線監(jiān)測與智能診斷技術

隨著電子信息技術的發(fā)展，智能電能表和各類用電信息采集終端已經(jīng)具備自身狀態(tài)的診斷功能，能夠及時發(fā)現(xiàn)運行過程中的多種異常并實時上報用電信息采集系統(tǒng)主站。依靠這些異常信息，并結合所采集的各類電流、電壓、負荷以及電量數(shù)據(jù)，使運行監(jiān)控人員具備了對設備故障的遠程監(jiān)測的數(shù)據(jù)基礎[7]。

為更好地實現(xiàn)對各類計量異常、用電異常的遠程診斷分析，在現(xiàn)有用電信息采集系統(tǒng)的基礎上，逐步開始研究計量裝置在線監(jiān)測與智能診斷技術。該技術以用電信息采集數(shù)據(jù)為依托，囊括了數(shù)據(jù)庫、基于私有云的分布式存儲與并行計算、Web應用服務、接口服務、后臺分析服務等先進技術手段，通過從專變終端、集中器、網(wǎng)絡表、采集器獲取的各類用電數(shù)據(jù)進行統(tǒng)計分析，為判斷現(xiàn)場各類計量異常和設備的異常提供基礎信息。所應用的關鍵技術如下。

a) 適于進行大數(shù)據(jù)處理的分布式系統(tǒng)架構。該功能模塊采用Hadoop分布式基礎架構，底層設計采用分布式文件系統(tǒng)(Hadoop distributed file system，HDFS)，實現(xiàn)高度容錯和高吞吐量的海量數(shù)據(jù)存儲，提供分布式并行計算軟件框架。利用其在海量數(shù)據(jù)存儲與處理方面天然的優(yōu)勢，構建可線性擴展、高可用的海量數(shù)據(jù)處理應用。該模塊功能架構如圖4所示。

圖4 計量裝置在線監(jiān)測與智能診斷功能架構

如圖4所示，該功能模塊由業(yè)務應用、支撐平臺組成，利用專家?guī)熘械姆治瞿Ｐ蛯?shù)據(jù)進行分類、統(tǒng)計和計算，分析計量異常事件(接線異常、竊電嫌疑等)和裝置異常工況，實現(xiàn)了計量裝置異常分析、采集設備故障分析、各類事件分析和在線監(jiān)測、用電異常分析、異常流程處理等功能，并結合GIS平臺、分布計算框架、數(shù)據(jù)交互服務等技術為考核采集設備和計量設備廠家提供評價統(tǒng)計數(shù)據(jù)。

b) 計量在線監(jiān)測與智能診斷分析模型。模型算法來源于對電能表、采集終端各類數(shù)據(jù)的產(chǎn)生條件、關聯(lián)關系的分析結果，能夠對電能計量裝置的運行工況和運行狀態(tài)進行判斷[8-9]。異常診斷分析分為單一診斷分析和關聯(lián)診斷分析兩類。

單一診斷分析包括電量異常診斷、電壓電流異常診斷、異常用電診斷、負荷異常診斷、時鐘異常診斷、接線異常診斷、費控異常診斷共計7類29種分析模型，每一種模型都對異常的判定條件、判定閾值進行了規(guī)范，并通過多種條件的關聯(lián)判斷來提高異常判斷的準確性。

關聯(lián)診斷分析需要建立數(shù)據(jù)關系關聯(lián)模型，該模型是依據(jù)異常單一診斷分析結果以及它們之間的關聯(lián)度，實現(xiàn)基于關聯(lián)度累加算法的多主題關聯(lián)診斷分析，進一步提高對異常或故障診斷分析結果的準確性，為現(xiàn)場異常或故障的排查和處理提供依據(jù)或指導。關聯(lián)診斷分析模型包括疑似竊電、設備故障、錯接線、配變需擴容、現(xiàn)場維護、電池失效、回路異常、用電異常等8類108種。

c) 計量設備異常分析專家?guī)旌妥詫W習技術。通過將現(xiàn)有各類異常模型進行整合，并在實踐中不斷新增業(yè)務分析模型，逐步形成計量設備異常分析專家?guī)靃10-14]。自學習技術則是基于該診斷專家?guī)?，當新異常出現(xiàn)時，能快速從專家?guī)熘袑υ摦惓＿M行分析和歸類，從而不斷提高分析和診斷計量異常的準確性，形成計量裝置故障診斷的閉環(huán)管理，不斷提高分析診斷的準確率，解決計量異常智能分析的難題。自學習技術業(yè)務邏輯圖如圖5所示。

EM—最大期望，expectation maximization的縮寫。圖5 自學習技術業(yè)務邏輯

d) 基于GIS的計量設備的故障定位技術。該技術以GIS數(shù)字地圖技術為基礎，對故障異常的分類和異常數(shù)據(jù)進行分析，對故障設備自動定位、快速查詢，并根據(jù)不同異常類型和異常嚴重等級對各類故障設備分別以不同的顏色和標志進行告警，方便專業(yè)部門人員在線快速判斷、定位和消缺。在進行異常流程處理后，實時展示故障處理結果以及流程狀態(tài)，實現(xiàn)實時在線監(jiān)控故障發(fā)生、故障處理狀態(tài)以及考核評價的一體化展示功能，提高故障監(jiān)測的準確度和故障處理的效率?；贕IS的計量設備的故障定位頁面如圖6所示。

圖6 基于GIS的計量設備的故障定位頁面

3 應用效果驗證

3.1 提升采集運維效率，降低運維人員負擔

依托用電信息采集圖形化管控系統(tǒng)，電力公司各級采集系統(tǒng)運維人員能夠實時、便捷、全面的掌握采集系統(tǒng)當前運行狀況，獲取各類指標信息，監(jiān)控信息量顯著增加。工單自動化閉環(huán)流轉，改變了以前通過傳真、郵件、通知等方式傳遞工單的業(yè)務模式，所有異常數(shù)據(jù)在系統(tǒng)中備案，異常處理全流程閉環(huán)管控，提高了工單處理的及時率和準確性。各類報表自動統(tǒng)計，保障了報表發(fā)放及時率，避免了人為錯誤，明顯提升了報表編發(fā)效率。

典型案例：

a) 某省級電力公司應用圖形化全景運維管控技術后，實時監(jiān)控的指標種類由原來的2項增加到10類23項，每日報表報送人員從3人減少為1人，編發(fā)時間從5 h縮短到2 h，指標數(shù)據(jù)項目從12項增加到236項。

b) 某地市級供電公司每年需對轄區(qū)內的Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ類電能表現(xiàn)場校驗2 971個/次。為完成此項工作，需要設置2組共4位專業(yè)校驗人員，配備校驗車輛2臺。每年行駛里程約11 150 km；應用圖形化全景運維管控技術后，減少了工作量——只需要設置1組2人完成此項工作，所需校驗車輛減少為1臺，每年行駛里程縮短為約4 500 km。

3.2 縮短故障處理時間，提升用戶服務水平

電力公司各單位通過計量裝置在線監(jiān)測與智能診斷技術可以及時發(fā)現(xiàn)各類設備和用電異常情況，準確定位異常地點，依托用電信息采集系統(tǒng)提供的各類異常信息，通過異常診斷分析模型，實施遠程分析診斷，初步判定異常類型和嚴重程度，有針對性的派出搶修人員，快速到達搶修地點，加快了異常處理速度。該技術的使用，還可以對故障隱患進行提前預警，將故障排除在危害發(fā)生之前，從而保障用戶生命還財產(chǎn)安全，避免用戶投訴，提升供電服務滿意度。此外，依據(jù)各類采集數(shù)據(jù)，還可以為用戶提供用電優(yōu)化建議，指導用戶合理用電，降低用戶生產(chǎn)生活成本。

典型案例：采集人員通過采集系統(tǒng)對重要大工業(yè)用戶遠程監(jiān)測過程中，發(fā)現(xiàn)一個主要經(jīng)營家禽飼料生產(chǎn)的用戶，變壓器容量為315 kVA，但該戶負荷曲線最大值只有230 kW，而平均負荷約在200 kW，用戶的變壓器容量遠大于用戶實際負荷容量。建議該用戶申請減容，將315 kVA變壓器更換為250 kVA變壓器，避免了“大馬拉小車”的現(xiàn)象，降低了該用戶的生產(chǎn)成本；同時因變壓器容量降低該用戶由原來的大工業(yè)電價更改為普通工業(yè)電價，用戶用電性質改變后，不再執(zhí)行兩部制電費標準，僅按電度電量收電費，全年為該用戶節(jié)約電費近9萬元。

3.3 豐富營銷稽查手段，減少企業(yè)經(jīng)濟損失

通過計量裝置在線監(jiān)測與智能診斷功能，實現(xiàn)了對電流越限、需量超容等違約用電行為及反向電量異常、電表倒走等竊電嫌疑行為的監(jiān)控預警。利用該功能，電力公司計量人員和用電稽查人員及時查處了用戶的不規(guī)范用電、違約用電和竊電行為，維護公司合法利益，保障電網(wǎng)安穩(wěn)運行。

典型案例：2015年上半年，某省級電力公司依托計量異常在線監(jiān)測與智能診斷技術，累計發(fā)現(xiàn)各類異常817 561個，核實處理631 555個。在“堵漏增收百日攻堅”專項活動中累計追補電量 2.382 GWh，處理故障設備2 307臺，挽回經(jīng)濟損失人民幣1 190余萬元。

4 結束語

用電信息采集系統(tǒng)具有對各類用戶用電信息、設備運行狀態(tài)信息及電網(wǎng)電能質量信息的高頻收集能力，為電網(wǎng)公司與用戶的雙向互動搭起了橋梁，所儲藏的豐富數(shù)據(jù)為進行客戶訴求分析提供重要線索，所收集的電網(wǎng)運行和設備故障信息為故障定位、快速搶修提供了直接依據(jù)，開放型的用戶接入模式和通信規(guī)約為分布式能源和電動汽車充換電站運行數(shù)據(jù)的采集提供了便利的解決手段，依托信息化技術優(yōu)勢為配電網(wǎng)運行狀態(tài)監(jiān)控、電能質量分析、設備故障定位、用戶需求側管理等新興業(yè)務的開展提供技術手段。

基于本文所述技術，并開發(fā)相應的功能模塊。在實際應用中改變了以往用電信息采集系統(tǒng)運維管理活多、人少、無序、低效的被動局面，將重復、分散的工作按照管控業(yè)務流程通過系統(tǒng)功能設計實現(xiàn)了良好的銜接和統(tǒng)一，提升了運維管控工作效率和質量，提高了故障處理的及時性和準確性，及時發(fā)現(xiàn)各類用電異常，提升了電力公司營銷管理水平。

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(編輯 王朋)

Improvement Technology for Operation Monitoring of Electric Information Acquisition System

ZHANG Zhanqing1, LIU Yan2,TIAN Haiting2, YUE Hu3, YANG Dongsheng3, LIU Xiaotian3,LI Lianhao3, MIAO Hongying4, YUE Zhenyu1

(1.State Grid Tangshan Power Supply Company, Tangshan, Hebei 063000, China; 2. Electric Power Research Institute, State Grid Jibei Electric Power Co., Ltd, Beijing 100045, China; 3.Department of Marketing, State Grid Jibei Electric Power Co., Ltd., Beijing 100053, China; 4. State Grid Chengde Power Supply Company, Chengde, Hebei 067000, China)

Operation and maintenance technology for the electric information acquisition system is not perfect and has problems of low operation and maintenance efficiency, low data use ratio and slow speed for exception handling, which restricts further development and application of the system. Therefore, advanced technologies such as GIS display technology, distributed big data processing architecture, abnormality self-learning analysis technology for metering devices, and so on are introduced to realize graphical panorama operation and maintenance management and control and online monitoring and intelligent diagnosis for metering devices, meanwhile, corresponding software application system is constructed. Actual application effects indicate that the system can effectively reduce the burden of operators, shorten fault processing time and enrich marketing check capability. In addition, it can also improve working efficiency of acquisition, operation and maintenance, promote electric power marketing service level and reduce economic loss.

electric information acquisition system; operation monitoring; geographic information technology; big data analysis; intelligent diagnosis

2016-04-06

10.3969/j.issn.1007-290X.2016.10.012

TM76

A

1007-290X(2016)10-0069-06

張占清(1959)，男，河北唐山人，工程師，工學學士，研究方向為用電配電方向。

劉巖(1989)，男，河北廊坊人。工程師，工學碩士，研究方向為電能計量、用電信息采集。

田海亭(1983)，男，山東青州人。高級工程師，工學博士，研究方向為智能用電。