基于智能电表的用电信息采集与能源管理研究

用电信息采集系统作为智能用电业务的数据基础和交互的核心枢纽,可实时监测和管理电能质量,自动采集电力用户的用电信息,并监控智能电表用电数据,为辨识故障提供依据。阐述智能电表的特性,分析智能电表用电信息采集的具体应用,通过智能电表能源管理系统的功能设计,量化智能电表计量数据中心需求响应潜力,为提高工作效率和降低电力能源消耗提供基础数据与依据。

LSTM模型在用电信息采集系统数据计量分析

利用长短期记忆网络(LSTM)模型对用电信息采集系统获得的数据进行计量异常分析。首先,对用电信息采集系统的数据特点进行了简要介绍,在对LSTM模型进行概述的基础上详细介绍了模型结构;其次,LSTM模型在使用前需要利用历史数据信息对其进行训练与验证,通过实际训练发现模型的两个重要技术指标:平均检出率和平均误检率分别为76.27%和17.23%;最后,通过对三个智能电表的数据进行分析,有效验证了LSTM模型在计量异常分析中的有效性和可靠性。

电力用电信息采集系统的设计研究

研究了电力系统中用电信息采集系统的原理和设计方案,运用Matlab软件建立OFDM模型。仿真结果表明采集系统性能满足电力通信的需求,验证了设计方案的有效性。

用电信息采集系统中的计量数据异常原因分析

阐述用电信息采集系统发展现状,分析电能计量数据形成异常的原因,包括互感器故障、接线盒故障、变压器故障、终端故障、外在因素、未明确制度。提出保障采集用电信息系统精准性的措施。

用电信息采集通信单元自动化检测系统设计

首先讨论了大型专变和中小型专变用户的采集模式,强调了其在整个系统中的重要性。其次详细介绍了自动化检测系统的关键技术,包括兼容型输送线体、动态视觉检测和模块化检测单元,并提出了一个系统方案,对上下料环节和功能检测环节进行了深入的剖析。最后通过应用效果分析,证明了该系统方案的有效性和实用性。

用电信息采集系统在电力营销中的应用

随着社会的不断发展和电力行业的不断变革,电力营销已成为电力企业必须关注的一个重要领域。在这个领域中,用电信息采集系统已经成为电力企业不可或缺的一个工具,它可以为电力企业提供实时的用电信息,并帮助企业更好地进行电力营销。本文详细介绍了用电信息采集系统在电力营销中的应用,并探讨其未来的发展方向。

用电信息采集系统中的电能计量数据异常原因分析

阐述用电信息采集系统中的电能计量数据异常原因,包括数据异常、互感器故障、表计异常。提出重视电能计量装置维护、完善质量监测和维护检修、实时更新系统数据、提升数据管理水平的措施。

用电信息采集系统数据库的云存储设计

在社会经济不断发展的背景下,云存储技术因其可扩展性、灵活性、可靠性以及低成本等特征受到电力企业的广泛关注,将其应用在实际的用电信息采集系统中,不仅能提升数据的安全性,还有助于提高数据处理能力,对提升电力企业的运营效率具有重要价值。文章以用电信息采集系统与云存储技术概述为切入点,深入分析用电信息采集系统数据库的云存储设计思路,并提出用电信息采集系统数据库的云存储设计要点,希望对相关企业开展工作有所参考。

“用电信息采集+配电自动化系统数据”支持下的电源点自动识别技术分析

基于用电信息采集和配电自动化系统数据的电源点自动识别技术,能够集中处理呈现数据信息,实现电源点与用户的双向溯源,辅助线变关系核查,保证线路工作质量。对此,为进一步加强电力企业基础数据管理,提高营配调贯通质量,文章以某电力公司系统建设和工作开展为研究对象,分析了用电信息采集与配电自动化系统数据的支持条件,并着重研究了“用电信息采集+配电自动化系统数据”支持下的电源点自动识别技术,以期为相关工作提供一定帮助。

用电信息采集系统电能计量数据异常识别研究

针对电能计量数据识别异常问题,进行用电信息采集系统电能计量数据异常识别方法的研究。选取改进的粒子群算法优化支持向量机核函数参数,构建电能质量扰动模型,对用电信息系统采集的电能计量异常数据实施分类;利用LOF算法计算异常因子,采用飞走异常智能分析方法所确定的扰动模型来判断电能计量器示值是否异常,完成电能计量数据异常识别过程。实验结果表明:该方法对异常数据分类较为精准,识别准确率高达98.50%;检测时间较短,仅为1.121 s,均优于对比方法。说明能更好地防止发生错误判断,可有效提升电能计量数据异常判断的质量和效率。

基于NB-IoT的用电信息采集系统设计与研究

随着工业物联网(IoT)的兴起,电力行业纷纷采纳IoT技术对终端电表进行升级。基于窄带物联网(NB-IoT)的IoT通信技术可实现对电能表的信息采集。从NB-IoT通信技术出发,介绍了国内外的发展水平、开展进度和组网技术,依据对用电信息智能采集的需求分析了系统总体架构,并且着重讨论了电能表数据采集功能的开发和扩展。通过合理设计终端电表的软件与硬件部分,实现了终端电表的高效通信功能。创新性地采用嵌入式用户身份识别模块(eSIM)卡进行通信,更方便、快捷地对电能资源进行资产统一管理。研究结果表明,借助NB-IoT网络通信实现了终端电表的观察到达时间差定位,满足了对终端电表位置信息的查询需求和用电信息采集需求。该设计实现的强链接、高覆盖、低成本的智能终端电表网络,对电力行业的场联网技术研究具有实际的指导意义和应用价值。

用电信息采集终端网络信号质量评价与分析

当前部分用电信息采集终端的网络信号较弱,难以支持采集系统的正常信息传输。为深入研究终端所处环境的网络信号质量,在分析终端相关数据项特性的基础上建立一个终端网络信号质量二次评价模型,并进行终端区域网络信号分析。首先在指标项内部通过层次分析法进行初步评分;然后通过CRITIC-AHP组合赋权法确定指标项间权重,与优劣解距离法结合对终端网络信号质量进行综合评价。将针对评价结果中划分出的低质量终端,结合经纬度信息采用DBSCAN算法聚类,定位出多个低质量终端聚集的网络信号薄弱区域,并进行区域性分析。将该方法应用于实际数据分析中,结果表明该方法能够系统评价终端的网络信号质量,并定位出终端网络信号薄弱区域,为后续提升网络信号质量提供支持。

基于改进Stacking集成分类算法的用户用电信息异常识别

随着电力用户信息采集系统的发展,更丰富的用户用电信息被用于用户用电信息异常的识别。基于FDI攻击进行虚假数据注入,构造用户用电信息异常数据集,并提出了一种基于召回率的改进Stacking集成分类算法。该算法采用K-近邻算法(k-Nearest Neighbors,KNN)、随机森林模型(Random Forests,RF)、支持向量机(Support Vector Machine,SVM)以及梯度决策树(Gradient Boosting Decision Tree,GBDT)作为Stacking结构的基分类模型;采用逻辑回归(Logistic Regression,LR)作为Stacking结构的元分类模型。并基于召回率为基分类模型的输出结果进行权值赋值,从而作为元分类模型的输入数据集。通过实验验证,所提的基于召回率的改进Stacking集成分类算法相比于传统Stacking集成分类算法拥有更高效的分类性能。

多功率源的用电信息采集台区组网模拟系统

针对当前电力营销计量仿真领域难以有效模拟多种台区组网模式的问题,设计了一种基于多功率源的用电信息采集台区组网模拟系统。该系统使用若干个微型三相功率源组合,通过台区应用软件控制功率源内部信号切换及线路跳转响应等操作,从而实现同台区、跨台区及共零线台区三种台区组网模式的动态模拟和实时恢复,达到模拟复杂的电力载波通信环境目的。使用该系统及配套设备研制的仿真实训装置实现了多种场景、多种工况的仿真应用,有效还原了现场用电环境,助力新型电力系统的用电环境模拟建设及应用。

用电信息采集系统电能计量数据异常分析

文章分析了用电信息采集系统及其电能计量数据出现异常的原因,进一步探究了用电信息采集技术及电能计量数据异常的检测方式,并提出了解决电能计量数据异常的有效措施,以期为相关工作人员提供参考,推动电力系统发展。

提升用电信息采集运维管理效能的策略研究

本文针对用电信息采集系统运维工作存在信息量大、运行流程繁杂、电力故障类型繁多、效能不均衡等情况提出建议。在系统结构、运行原理及使用的基础上,从技术和管理两个层面对常见的现场问题进行归纳分析,并提出提升运维管理效能的策略,可增强采集运维工作成效,对提升电网公司运维效能、优化资源配置及节约成本具有重要意义。

用电信息采集在用电监察管理中的现状研究

用电信息采集作为国家电网建设的重要战略部署,为用电系统提供了强大的数据支撑。这不仅使得用电网更具适应性和扩展性,同时也有利于用电监察管理。通过有效地解决电力的供需矛盾,用电信息采集系统使得电网能够平稳运行。基于这一背景,本文探讨了用电信息采集在用电监察管理中的现状,并对基于用电信息采集技术的用电监察管理工作进行了分析。同时,提出了一系列用电信息采集在用电监察中的管理措施,以期推动用电信息采集系统的建设。

一项关于用电信息采集系统智能分析技术的研究

随着数字化采集分析在各领域的广泛应用,终端安装点逐渐呈现分散化和复杂化的趋势。为了有效应对这一挑战,应不断提升管理水平,解决SIM卡从分配到安装、再到核销的全过程管理难题,基于此,着手研发了电力采集SIM卡管理系统。该系统旨在实现对SIM卡物料的统一管理,从而帮助管理部门实现全流程的监管与控制,确保关键资产的安全和可追溯性。通过该系统,用户能够实时追踪SIM卡的分配、安装和核销情况,优化资源分配、减少资源浪费、提高工作效率。数字化用电信息采集系统将成为电力行业提升管理效能、降低运营风险的重要工具,为电力行业的可持续发展提供有力支持。

多中央协调器场景下用电信息分钟级采集方案设计

电力物联网背景下,基于高速电力线载波(high speed power line communication,HPLC)技术的传统数据采集方案无法满足分钟级数据要求,且可能存在多个中央协调器(centralcoordinator,CCO)频段互相干扰等问题,导致现场一次采集成功率不高。因此,文章提出了一种多CCO场景下电表数据分钟级采集方案。该方案首先提出利用网间协调帧机制来保障多个CCO节点协同通信;其次,通过在原有CCO和站点(station,STA)模块的基础上增加数据缓存功能,避免碰撞发生。测试结果表明,与传统用电信息采集方案相比,本设计采集效率提升了约6倍,一次采集成功率达到了100%。

电网多源故障用电信息采集智能融合技术研究

为了更好地解决电网多源故障时的用电信息采集和处理问题,针对基于数据驱动的电网多源故障用电信息采集智能融合技术展开研究。该技术的在线运行机制基于先验知识和深度玻尔兹曼机(DBM)模型实现。在分类处理多源用电信息后,获取其中的动态数据和静态数据。通过数据驱动提取不同类别用电数据的特征集,利用卡尔曼滤波算法去除特征集中的冗余特征,完成对用电信息的一致性特征描述,从而获得用电信息融合结果。测试结果表明:该技术具有较好的应用性能;戴维森堡丁指数(DBI)的测试结果均在0.017以下,能够有效分类动态数据和静态数据,并处理数据中的异常数据;变异系数结果均在0.02以下。利用该技术所得的用电信息融合结果,能够可靠地预测用电需求、识别异常用电行为。该技术应用效果良好。