[发明专利]自动采集电量数据系统有效

专利信息
申请号: 201210051910.3 申请日: 2012-03-02
公开(公告)号: CN102692615A 公开(公告)日: 2012-09-26
发明(设计)人: 徐强;孟光;翁昌奇;郑燕飞;汪红兵;张凯军 申请(专利权)人: 安徽中兴继远信息技术有限公司
主分类号: G01R35/04 分类号: G01R35/04;G01R11/25
代理公司: 合肥诚兴知识产权代理有限公司 34109 代理人: 汤茂盛
地址: 230031 安徽*** 国省代码: 安徽;34
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摘要:
搜索关键词: 自动 采集 电量 数据 系统
【说明书】:

技术领域

发明涉及电量数据采集系统,具体涉及电能量采集系统的电量数据正确性的判断和处理系统。                                                                     

背景技术

   电力网包括发电、输电、变电、配电、用电五个环节,都是通过电能量采集系统实现对电能信息的自动化采集。电能信息直接涉及企业的经济效益,因此对采集数据的准确性要求十分严格。实际中因为通讯通道的不稳定、采集终端的运行异常、采集主站故障,很难确保采集数据百分百准确。因此需要有一种方法对错误的采集数据进行甄别。 

发电、输电、变电因为实际采集的关口数量较少,对采集电量数据的合理性检查,可以通过人为方式实现,通过经验去判断,采集值是否在一个合理的范围内。同时因为缺少有效的检查办法,存在效率低,准确性差的问题。 

配电、用电环节用户数量非常大,一个中等城市的用户数量就可能达到上百万。如果采用人为排查的方式进行合理性筛选,实际是无法操作的。同时因为直接涉及用电用户的缴费问题,一旦存在数据错误,势必造成经济纠纷,对供电公司的声誉造成直接影响。 

随着电能量采集系统的推广,特别是实行“十二五规划”后,配电、用电采集系统的覆盖率将迅速增长。以上系统必须具备电量数据可信度的分析,对采集的电量数据进行分析筛选,将错误的数据剔除出来,查找原因,重新采集。 

发明内容

发明的目的是提供一种自动采集电量数据系统,对自动采集电表电度指数数据进行正确性判定并实施处理,筛选出异常数据电表,系统自动维护,及时禁用电表错误数据。 

为实现上述目的,发明采用的技术方案是: 

一种自动采集电量数据系统,其特征在于:系统包括数据采集模块、数据存储模块、数据分析模块、异常处理模块,其中:

数据采集模块输出采集电表电度指数数据的采集命令至采集终端,采集终端接收上述采集命令后实施电表电度指数数据采集,并上送到主站系统;

采集终端采集的电表电度指数数据输出至数据存储模块,数据存储模块对采集的电表电度指数数据进行存储;

数据分析模块接收数据存储模块中的电表电度指数数据并计算差值电量,并与历史数据分析得到的分析电量进行可信度判断、处理:对可信度值大于用户设定值的电表进行筛选,筛选得到的异常数据发送到异常处理模块;

异常处理模块输出处理信号至数据采集模块实施异常数据对应的电表进行二次采集,假设数据可信度还是小于设定,自动将该电表列入故障排查对象,生成人为故障检修派工单,同时系统自动对该电表采集状态设置为禁用;完成故障检修,检修人员将电表采集状态设置为启用。

本发明公开的自动采集电量数据系统通过数据采集模块完成对电表电度指数数据的采集,数据存储模块对电表电度指数数据进行存储,数据分析模块对采集的电表电度指数数据进行正确性分析,筛选出异常数据电表,系统自动保修,同时对电表状态进行禁用,检修结束后再启动电表采集功能。 

附图说明

图1是本发明的原理框图; 

图2是可信度因子曲线图;

图3是本发明的数据分析模块的控制流程图。

具体实施方式

一种自动采集电量数据系统,系统包括数据采集模块、数据存储模块、数据分析模块、异常处理模块,其中: 

数据采集模块输出采集电表电度指数数据的采集命令至采集终端,采集终端接收上述采集命令后实施电表电度指数数据采集,并上送到主站系统;

采集终端采集的电表电度指数数据输出至数据存储模块,数据存储模块对采集的电表电度指数数据进行存储;

数据分析模块接收数据存储模块中的电表电度指数数据并计算差值电量,并与历史数据分析得到的分析电量进行可信度判断、处理:对可信度值大于用户设定值的电表进行筛选,筛选得到的异常数据发送到异常处理模块;

异常处理模块输出处理信号至数据采集模块实施异常数据对应的电表进行二次采集,假设数据可信度还是小于设定,自动将该电表列入故障排查对象,生成人为故障检修派工单,同时系统自动对该电表采集状态设置为禁用;完成故障检修,检修人员将电表采集状态设置为启用。

具体的来讲,可信度判断依据可信度因子,可信度因子=(日电量累加或平均功率计算或同期平均电量)/分析电量,通过周期为24个月的数据计算,得出数值曲线,分析曲线得到可信度因子接近值,再将可信度因子转化为条件的权重。 

作为优选方案,可信度因子由以下步骤获得: 

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