浅谈用电信息采集系统数据交互技术

用电信息采集系统需要向二十余个业务应用系统提供数据信息,易发生服务器负载重、交互速度慢,接口效能低下的状况,文中通过介绍用电信息采集系统相关业务平台的数据组成特点、信息交互机制、数据存储、信息共享和数据交互技术,包括各项业务系统间的相互关联影响,介绍了适合各类业务应用系统与用电信息采集系统间进行数据信息交互与接口技术,为信息数据的实时、高效交互提供技术参考。     

基于大数据的用电信息采集系统建设

随着用电信息采集系统在重庆市全范围覆盖的应用推广,海量数据的规模效应给数据交互、数据存储、数据处理分析等应用带来了极大的挑战,亟需有效的数据组织管理技术对用电信息采集系统进行优化。基于大数据技术构建用电信息采集系统,主要对前置通信服务层、数据存储层及数据处理分析层进行优化,并以实际应用效果证明此次的系统优化是可行的和高效的。     

用电信息采集系统线损率计量数据异常分析

针对河北省南部电网马夏线线损率计量数据异常的情况,分析线路两端计量装置的电量数据和线损率变化过程,认为电能表接线错误是导致计量数据异常的主要原因,提出处理措施及分析计量数据异常时应注意的问题。     

面向海量用电信息采集数据的质量分析方法研究

数据质量是进行后续有效分析以及数据应用的前提,在大数据时代的,这个前提尤其重要。文章从数据的基本定义出发,首先介绍了数据质量的定义、具体指标和相关研究,接着详细分析了用电信息采集数据的生成流程以及典型特征,然后阐述了基于大数据技术的质量分析理论,提出了基于大数据统计分析和大数据挖掘分析的海量用电信息采集数据的质量分析方法,并从基本框架、指标计算、分析流程和结果展示等方面进行了详细的设计,最后对用电信息采集数据的质量分析方法进行了简单总结。     

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。     

用电信息采集系统计量数据异常管理流程设计

本文分析了用电信息采集系统中计量数据异常的原因,提出了计量数据异常闭环处理流程,形成计量数据异常处理标准步骤,大大提高了处理效率,提升企业效益。     

用电信息采集系统中重复数据删除技术研究

随着时间的推移,用电信息采集系统中的数据爆炸式增长,必然对数据中心造成巨大压力,存储设备将不堪负重,无法满足未来发展的需求.近年来,实现最小40倍于存储空间的重复删除技术已经成为存储领域的研究热点.但是,到目前为止,还没有看到重复删除技术应用于用电信息采集系统.本文着重从用电信息采集系统中的数据存储和数据备份2个方面研究如何实现重复数据删除技术,以节省存储空间,减少网络传输量,保护业务数据,为智能电网的快速发展提供强有利的支撑.     

用电信息采集系统中异常数据的分析及判断

针对用电信息采集系统在数据采集过程中发生的数据采集异常问题,阐述数据采集的基本过程及数据异常特征,归纳常见数据采集异常的表现形式,列举常见数据采集异常现象及案例,分析数据异常的原因,并从问题的发现、分析及预防等角度提出相关建议。     

用电信息采集系统采集率问题分析

针对固原电网用电信息采集系统改造过程出现的问题,从集中器与主站召测数据有误和集中器与采集终端召测有误两方面进行分析,找出系统改造后上线采集率偏低的原因并提出具体解决措施。应用结果表明:用电信息采集率由原来的80%以下提高到95%以上,有效提高了信息采集的效率。     

智能用电数据的采集与预处理

解决好智能用电网络数据采集和传输过程中的数据缺失和噪声问题,提高其用电数据的数据质量,才能在智能用电云平台中有效的运用各种用电大数据分析与预测算法。本文在总结智能用电网络的数据采集与数据传输特点,及分析智能用电云平台对用电数据的数据质量要求的基础上,提出了智能用电网络的用电数据预处理方法。对智能用电终端采集的用电数据归一化处理后,利用聚类算法从噪声、模糊、随机数据中提取出正常数据,本文对比验证了K-均值聚类和基于密度的空间聚类两种算法的聚类效果。相比K-均值聚类算法,基于密度的空间聚类算法在检测数据噪声点的同时,可自动获取复杂形状数据集的聚类数量,更适合智能用电网络的用电数据预处理。     

提高用电信息采集系统采集成功率的措施

电力用户用电信息采集系统是智能电网建设的重要组成部分,巢湖供电公司通过近2年的建设,用电信息采集系统建设已经基本完成。由于缺乏建设运行经验,使得目前采集成功率普遍不高,全省平均周期采集成功率在89.57%左右,该公司只有78%,而《电力用户用电信息采集系统功能规范》要求最低为98%,     

用电采集大数据的用户用电行为分析研究

随着智能电表的推广,现能够收集到的用户用电信息数据内容越来越多,例如可以采集到各相功率因素等用电功率数据,若能通过这些数据提取出用户用电行为特征,构建用户用电特征识别模型,就能够将顺序排列的离散的用电功率数据进行用电用户识别,根据识别结果比较不同用电用户群的用电规律、加深对用户的理解,从而可以给不同用电客户群提供最适合的个性化服务、制定相应的营销策略等。     

用电信息采集系统跨平台数据迁移问题分析及处理

介绍用电信息采集系统升级改造中面临跨平台数据迁移的现状,针对该次数据迁移是基于跨操作系统平台与不同版本数据库的异构数据迁移问题,进行原因分析,从数据迁移架构、数据迁移前期准备、数据迁移步骤等方面提出2次存储数据迁移的解决方案,并说明处理效果。     

用电信息采集系统及其应用

用户用电信息采集系统是通过对配电变压器和终端用户的用电数据的采集和分析,实现用电监控、推行阶梯定价、负荷管理、线损分析,最终达到自动抄表、错峰用电、用电检查（防窃电）、负荷预测和节约用电成本等目的。建立全面的用户用电信息采集系统需要建设系统主站、传输信道、采集设备以及电子式电能表（即智能电表）。     

用电信息采集系统发展新趋势

针对用电信息采集系统现状,基于新技术和新标准,从用电信息系统的主站建设、终端软件平台化、新通信技术应用、智能采集与维护技术、智能交互终端技术等方面,多角度地对用电信息采集系统发展新趋势进行了较为深入的探讨和展望。     

基于用电信息采集数据的低压台区异常线损诊断新方法

低压配电网台区的线损分析对发现和解决异常线损问题,减小用电损失以及用户的精细化管理具有重要意义。文章基于全事件用电信息采集系统采集的真实台区数据,提出了一种新的低压台区线损诊断方法。该方法利用电网诊断规则对所采集的原始数据进行质量分析,并通过对台区线损特征地提取和分类,建立了基于电压信息的二分K-Means聚类诊断算法和基于电量信息的全局搜索诊断算法,实现了对台户异常用户的快速定位及台区线损异常的治理。通过剔除异常电表和实际检验表明,该方法具有较高的准确性和一定的实用性。     

用电信息采集系统中数据比对功能的实现及应用

电力用户用电信息采集系统是国家电网公司智能电网中全面建设的一个重要工程,系统每天接入的新用户数量巨大,采集系统需要有数据自动分析能力确认数据的正确性,降低人工调试工作,减少差错。文中提出将正在建设调试过程中的采集数据与营销系统电费结算的抄表数据进行比对的方法来判定采集数据是否正确,给出了实现原理与判定算法,并分析了常见的在终端安装调试过程中产生差异的原因,显著降低了采集终端接入调试工作量,提高了采集数据的正确率,对用电信息采集系统建设过程的质量管理有重大意义。     

基于高级量测体系的用电信息数据分类与采集

指出高级量测体系是智能电网实现互动的关键,而对电力用户的用电信息数据采集则是互动的基础。简单介绍了高级量测体系的结构与功能,分析了它与用电信息采集系统的差异,并在用电信息采集系统的用户和数据类型基础上,对高级量测体系采集的用电信息作了用户侧和电网公司侧的分类,阐述了不同数据类型对电网公司和不同用户的作用,最后总结归纳了高级量测体系的用电信息数据采集流程。研究内容为分析高级量测体系采集的用电信息对电网和用户产生的不同影响起到一定的铺垫作用。     

用电信息采集系统的实用化应用

正2017年,国网诸城市供电公司开展实施"精益营销、服务攻坚"活动,以"服务攻坚战"为契机,加快适应"大营销"发展新形势,实现营销服务工作新提升、新跨越。针对用电信息采集系统应用,结合自身实际情况,深刻剖析各项指标在完成方面存在的问题和困难,健全完善组织措施、管理措施和技术措施,实现指标争先晋位,通过该项活动的开展,强化了业务管控能力和指标争先进的意识,有     

用电信息采集系统监测技术的应用

用电信息采集系统的发展,符合智能电网发展的要求。利用用电信息采集系统的采集数据进行数据分析和挖掘,以及通过对全采集网络通道的实时监控及预警,利用可视化展示技术,实现完整的采集通道故障发生、监控和处理的整体设计实施方案,从而有效提升用电信息采集系统运行监测的水平。