电网大数据中用户电能计量异常优化监测仿真

用电信息采集系统电能数据异常的原因分析及优化解决措施作者：杜海燕来源：《中国科技纵横》2017年第19期摘要：在对用电信息采集系统进行概述的基础上，探讨了电能计量异常数据的主要形式，并结合实际情况详细地分析了导致用电信息采集系统数据异常的原因。

以提高用电信息采集系统运行可靠性与运行质量的基础上，分别从环境优化、数据优化以及其他技术管理措施三个方面提出了相应的优化解决措施，形成了较为完善的用电信息系统数据异常处理策略体系。

关键词：用电信息；采集系统；电能数据异常中图分类号：TM933.4 文献标识码：A 文章编号：1671-2064（2017）19-0130-02随着社会经济水平的持续提高，能源的高效利用已经成为了经济社会可持续发展的关键和核心。

在当前信息化社会环境下，充分提取用电信息，获得其中的异常变化情况，分析导致异常的原因，能够为快速地筛查用电客户提供翔实的数据支撑。

因此，必须做好用电信息采集系统电能数据异常的分析及优化工作。

1 用电信息采集系统概述一个完整的用电信息采集系统包括通信信道、主站和采集设备三个部分，可以实现对用户数据的全覆盖和完全采集。

具体来讲，用电信息采集系统不但能够对用户的用电行为进行实时的监控、采集与处理，而且还能够采集用户在各个不同用电阶段的电能消耗值和剩余电能量，以及用电参数，包括电压、电流、功率、功率因数等指标。

一般，系统的采集频率为15分钟一次，虽然采集频率不算高，但是大量用户在一日内采集得到的数据量依然十分庞大，若完全采用人工筛查或者分析的方法，将会消耗大量的时间，甚至可能出现疏漏的情况。

通过应用用电信息采集系统，就可以对用户的电能运行情况进行科学、高效的统计分析，为智能电网的高效运行提供依据[1]。

2 电能计量异常数据的主要形式电能计量的异常数据主要是指其中与众不同的信息不符，其中的异常数据包括畸变数据与坏数据。

畸变数据是因为事件导致的电量波动，其对于智能电网中因为事件导致的电量波动有重要作用；坏数据则主要是因为失误或者故障，使得数据超出了合理的范畴，在具体的管理过程中可以通过退补电量的方式进行适当的调整。

智能电力技术的系统仿真与优化方法人类生活的方方面面都离不开电力，而现代社会的电力需求量更是日益增长。

为了满足这种需求，并且更好地规划电力系统，提高其性能和安全性，智能电力技术应运而生。

智能电力技术结合了人工智能、大数据、云计算等先进技术，可以实现电力系统的智能化、自动化和优化调度。

在此背景下，系统仿真与优化方法成为了研究电力系统的重要手段之一。

系统仿真是通过建立电力系统的数学模型，在计算机中模拟电力系统的运行过程。

通过模拟的方式，可以更好地了解电力系统运行过程中可能出现的问题，并提出相应的解决方案。

系统仿真可以帮助分析电力系统的稳定性、安全性和可靠性等方面的问题，为电力系统的设计、运行和维护提供科学依据。

在智能电力技术中，系统仿真主要用于模拟电力系统的运行情况，以期得到系统的最佳运行状态。

仿真模型包括电力设备和网络拓扑、负荷特性、输电线路等多个方面。

通过建立仿真模型，并输入不同的参数和变量，可以在计算机中模拟不同情况下的电力系统运行状态，并从中找到系统的瓶颈和优化方向。

仿真模型的建立需要考虑多个因素，其中包括设备的参数、负荷变化、发电机的特性等。

通过准确地建立这些模型，可以模拟不同负荷情况下电力系统的运行状况，进而寻找最优的电力系统运行方式。

借助计算机的高性能计算能力，可以在较短的时间内模拟大规模的电力系统，提高研究效率。

在系统仿真的基础上，优化方法可以对电力系统进行进一步的优化调度。

优化方法主要从电力系统的调度策略、线路规划以及负荷分配等方面进行优化。

通过建立数学模型、采用优化算法，可以在电力系统中对遗传算法、粒子群算法等进行优化，以期得到系统的最佳运行状态，提高电网的性能和效益。

以电力系统调度为例，传统的电力系统调度策略主要是基于经验和规则，往往无法实时处理和适应不断变化的电力系统。

而优化方法可以结合系统仿真模型，通过对不同的目标函数进行优化，得到电力系统的最优调度指令。

优化方法可以帮助电力系统根据实际的情况和需求，动态调整发电机的输出功率、负荷的分配以及输电线路的选取等，以实现电力系统的高效运行。

电能质量改善方案的仿真与优化电能质量是指电力系统中电压、电流等电力参数的稳定性和纯度。

它直接影响着电力设备的正常运行和用户的用电质量。

随着电力系统的不断发展和电气设备的不断更新，对电能质量的要求也越来越高。

本文将探讨电能质量改善方案的仿真与优化方法。

## 1. 电能质量问题分析电能质量问题主要有电压波动、电压暂降、电压暂增、电压闪变、电压谐波等。

这些问题可能导致设备的故障、损坏甚至生产事故。

因此，电能质量改善是非常必要的。

## 2. 电能质量仿真方法电能质量的仿真是通过建立电力系统模型，模拟电能质量问题，进行分析和评估，从而找到解决问题的方法。

目前常用的电能质量仿真方法有电磁暂态仿真和电力系统稳态仿真。

### 2.1 电磁暂态仿真电磁暂态仿真是基于电力系统的物理过程进行建模和仿真。

它可以模拟电能质量问题的发生和传播，对电能质量的影响进行定量分析。

### 2.2 电力系统稳态仿真电力系统稳态仿真主要是针对电能质量问题中的电压波动、电压谐波等问题进行模拟。

通过建立电力系统模型，分析系统中的电压和电流波形特性，找到改善电能质量的方法。

## 3. 电能质量改善方案优化方法在进行电能质量改善方案优化时，需要考虑多个因素，包括经济性、可行性和技术可行性。

以下是几种常用的优化方法：### 3.1 补偿器优化电力系统中常用的电能质量改善设备包括无功补偿器、滤波器和电压调节器等。

通过对这些设备的参数进行优化，可以提高电能质量。

### 3.2 控制策略优化电能质量改善设备的控制策略对于改善电能质量起着重要作用。

通过对控制策略进行优化，可以提高设备性能和电能质量。

### 3.3 多目标优化在进行电能质量改善方案优化时，往往需要考虑多个目标。

例如，改善电能质量的同时降低成本。

通过多目标优化方法，可以找到多个改善电能质量的方案，并进行综合评价。

## 4. 仿真与优化实例为了验证电能质量改善方案的仿真与优化方法的有效性，我们进行了一些实例仿真与优化。

系统仿真在电力系统电能质量监测中的应用电力系统的稳定运行和电能质量的监测是保障供电质量和用户用电质量的重要任务。

系统仿真技术作为一种模拟电力系统运行的有效手段，被广泛应用于电能质量监测中。

本文将介绍系统仿真在电力系统电能质量监测中的应用，并探讨其优势和挑战。

一、系统仿真技术概述系统仿真技术是一种利用计算机对复杂系统进行模拟和分析的方法，它可以模拟真实系统的物理过程、行为和性能，为系统设计、优化和决策提供支持。

在电力系统中，系统仿真技术可以模拟线路、变压器、发电机等设备的运行情况，以及电网的负荷变化、故障等各种状况。

二、电能质量监测的需求电能质量是指电网对电能的供应品质，包括电压的稳定性、频率的稳定性、谐波含量、闪变和电压暂降等指标。

高质量的电能供应对于各类用户来说至关重要，特别是对于某些对电能质量敏感的行业，如医疗、半导体制造等。

而电能质量问题可能引发设备损坏、生产故障甚至事故，因此需要进行监测和分析。

三、系统仿真在电能质量监测中的应用1. 模拟电能质量问题：系统仿真技术可以模拟电力系统中的各种电能质量问题，如电压暂降、谐波、闪变等。

通过设定不同的参数和故障条件，仿真可以模拟出各种工况下的电能质量状况，并对其进行分析和评估。

2. 评估电力设备对电能质量的影响：电力系统中的各种设备，如发电机、线路、变压器等，在运行时都会对电能质量产生一定的影响。

系统仿真技术可以模拟这些设备的运行特性，并评估其对电能质量的影响程度。

这对于电力系统的设备选型、优化和改造具有重要意义。

3. 预测电能质量问题：通过系统仿真技术，可以对电网未来的电能质量问题进行预测。

根据历史数据和实时数据，仿真可以预测出电能质量指标在未来一段时间内的变化趋势，进而采取相应措施，以防患于未然。

四、系统仿真在电能质量监测中的优势1. 省时高效：传统的电能质量监测方法常常需要实地观测和大量数据的采集，耗时耗力。

而系统仿真技术通过模拟和计算，可以准确地得到电能质量参数，并省去了大量的实地测试。

用电信息采集系统电能计量数据异常原因及对策发布时间：2021-05-18T03:10:13.667Z 来源：《中国电业》（发电）》2021年第2期作者：栗鑫[导读] 因此，为使数据更加准确和一致，对数据进行预处理是非常重要的。

鄂尔多斯电业局电能计量中心内蒙古鄂尔多斯 017000摘要：电力是我国生产生活中不可或缺的重要能源，电力能源使用的高效率，关系到我国社会健康稳定发展和人民群众生活福祉。

用电信息采集系统的出现，帮助我们在一定程度上缓解了用电供求的矛盾，降低了电力使用压力。

用电信息采集系统中的重要功能是电能计量，对电能计量的主要办法是根据现场的校验，对大量用户用电信息进行记录，将记录到的数据传回计算机系统中进行分析，在分析过程中，就会出现一些分析错误，产生异常数据。

关键词：用电信息采集系统；电能计量数据；异常原因；对策1用电信息采集数据特点用电信息采集数据类型多样、数据量大、自动产生、挖掘价值大、存在“脏数据”，具有大数据的特点。

（1）数据类型多样。

采集的数据主要包括用电量，A、B、C三相电压，A、B、C三线电流以及有、无功功率、终端及设备ID信息。

（2）数据量大。

监测终端电压、电流和功率数据的采样间隔为5-30min（以5min为单位可调）。

目前国内配变监测终端装置采样间隔一般为15min，即一个节点一天采集96个点。

若1万台数据采集表，采集频率为15min/点，则采集1次则可产生32.61GB的数据，一个月数据量将达到90TB，数据规模非常大。

重点用户的采集频率会更高，如5min/次。

（3）自动产生。

采集终端按照设定的时间间隔自动采集数据，不需要人工干预。

（4）挖掘价值大。

在智能电网的大环境下，用电信息采集系统“广覆盖”的特点使得其能够得到用户负荷大量数据。

这些数据承载着大量低压配电网运行状态信息，通过数据挖掘可呈现数据的价值规律。

因用电信息采集系统包含不同用户类型，数据的大小、种类不同，表面这些数据难以快速发现有价值的信息；但用电信息采集数据在低压配电网的广覆盖决定了其包含着配电网的大量运行信息，具备很大的挖掘空间。

电力系统数字化仿真与优化研究电力系统是现代社会的重要基础设施，它对经济发展和生活正常运行起着至关重要的作用。

随着信息技术的快速发展，电力系统的数字化仿真与优化研究变得越来越重要。

本文章将探讨电力系统数字化仿真与优化的研究内容、意义和挑战。

1. 研究内容电力系统数字化仿真是指利用计算机和信息技术对电力系统进行建模、仿真和分析的过程。

它通过对电力系统进行虚拟试验，可以预测系统在不同工况下的运行情况，评估各种传输和分配策略的效果，优化电力系统的运转和发展。

数字化仿真可以分为静态仿真和动态仿真两种。

静态仿真主要研究电力系统的潮流计算、电压稳定性分析、短路电流计算等问题。

通过建立电力系统的数学模型，利用计算机软件进行仿真计算，可以快速而准确地得到系统各个节点的电压、电流等重要参数，为系统运行和优化提供参考。

动态仿真主要研究电力系统在不同故障和负荷变化下的动态特性。

通过建立电力系统的动态模型，模拟真实系统的运行过程，可以评估系统的稳定性、防范系统运行故障，提高系统的可靠性和鲁棒性。

2. 研究意义电力系统数字化仿真与优化研究的意义重大。

首先，它可以帮助电力系统运营商合理制定电力系统规划和运营策略。

通过仿真模拟，可以评估系统的可靠性、经济性和安全性，为决策者提供科学的依据。

其次，数字化仿真可以帮助优化电力系统的运行效率和质量。

通过优化系统的输电线路和变电站布局，减少输电损耗和电压跌落，提高系统的能源利用率。

同时，通过优化发电、输电和配电调度策略，可以实现电力系统的高效供电，提供更可靠、安全、稳定的电力服务。

此外，数字化仿真还可以帮助电力系统规划和设计人员评估新技术和设备的影响。

比如，评估新能源接入对电力系统的影响，对于光伏、风能等可再生能源的合理接入进行仿真分析。

这样可以引导新能源的合理利用，推动清洁能源和可持续发展。

3. 研究挑战电力系统数字化仿真与优化研究面临一些挑战。

首先，电力系统的规模庞大，包含大量的设备和复杂的关联关系。

电网大数据中用户电能计量异常优化监测仿真近年来，我国对电能的需求不断增加，电网建设越来越多。

电网大数据下对用户电能计量异常的监测，能够有效的确保供电企业和用户的利益双赢。

对用户电能计量的异常进行监测时，需要根据度量电能数据的异常程度，重新定义数据离群度，从而完成对用户电能计量异常监测。

传统方法利用电网大数据下基波、谐波用户电能的分别计量，得到电能计量波动向量的异常度，但忽略了对数据离群度的重新定义，导致监测结果不准确。

为此提出基于电网大数据的用户电能计量异常监测方法。

通过获取大量的用户电能计量状态历史数据，变换时窗将用户电能计量状态数据时间序列进行分划，将划分的子序列与空间位置坐标相融合以构造用户电能计量时空联合数据，利用相对邻域信息熵作为度量用户电能计量数据对象异常程度的工具，重新定义电能计量数据离群度，由此完成用户电能计量异常监测。

实验结果表明，所提方法能够快速准确监测用户电能计量异常，且实用性较强。

标签：电网大数据;电能计量;异常监测引言近年来，电网规模不断扩大，电能计量装置越来越多，电力企业对经济效益的考核越来越重视，各电网开发的计量自动化系统功能都还在完善中，不能直接检测计量装置异常。

而实际上现场需运维的计量点越来越多，终端质量差导致误报警多且计量装置管理人员有限。

本文利用计量自动化系统的现有功能，在对计量装置运行特性和故障种类进行分析总结的基础上，介绍了及时发现计量装置故障的三种方法，可对提高现场计量装置运维效率，推进计量自动化系统功能完善起促进作用。

1 开展管理工作的意义电能计量管理主要是对电能计量装置测量方式和测量结果的管理，主要作用是确保电能计量装置能以正确的测量方法获得准确性较高的测量数据。

电能计量装置的可靠性直接影响电能计量结果的准确性。

实际运行中，由于受不同环境的影响，测量数据会出现起伏变化。

通过对设备异常情况的管控，及时发现电力供应存在的问题，依据实际计量结果来调整电力供应服务的运行方式，选择更加优化高效的电力供应方案，改善现有电力供应环境，从而使电力配置更加科学合理，使电力企业的工作效率和工作质量得到提升。

智能电网中的异常电量用户检测与分析策略研究随着社会的进步和科技的发展，智能电网作为一种新型的能源供应和管理系统，正日益成为解决电能短缺和能源浪费等问题的关键。

智能电网通过实时监测电力系统中的各个节点，实现对用户用电行为的准确识别和分析，能够及时发现异常电量用户。

本文将从异常电量用户的定义、检测方法与分析策略三个方面进行研究与讨论。

一、异常电量用户的定义异常电量用户通常是指在相同条件下，通过对相邻同类用户的用电行为进行对比分析，发现其用电量存在明显偏离的用户。

这些用户的用电行为可能存在异常的原因包括家庭结构变化、设备老化或故障、能源浪费等。

对这些用户进行及时识别，并采取相应措施进行管理与调整，对提高电力系统的运行效能和供能可靠性具有重要意义。

二、异常电量用户的检测方法1. 基于历史数据的统计分析方法：通过对历史用电数据进行统计分析，建立用户用电行为的基准模型。

当某用户的用电行为与基准模型存在明显的差异时，即可识别为异常电量用户。

这种方法主要适用于用户用电行为的季节性或周期性变化规律较为明显的情况。

2. 基于机器学习的异常检测方法：利用机器学习算法对大量用户的历史用电数据进行训练，建立用户用电行为的模型。

通过对新用户的用电行为进行预测，并与实际用电数据进行对比，当预测结果与实际数据存在明显的差异时，即可识别为异常电量用户。

这种方法适用于用电行为难以简单建模的情况。

3. 基于数据挖掘的异常检测方法：利用数据挖掘技术对电力系统中的大数据进行深入挖掘和分析，发现用户用电行为中的异常模式。

通过对异常模式的识别和分析，可以准确检测出异常电量用户。

这种方法适用于用电行为呈现出较复杂和多样性规律的情况。

三、异常电量用户的分析策略1. 分析异常电量用户的用电行为特征：通过对异常电量用户的用电行为进行分析，挖掘出其用电的特征模式。

这些特征模式可以包括用电规律的时间分布、用电峰谷负荷的变化、用电设备的使用时长等。

分析这些特征模式，有助于了解异常电量用户的用电行为的根源，为合理管理和调整提供依据。

系统仿真在电力系统大数据分析中的应用大数据分析是当前信息技术发展的一个重要趋势，随着电力系统中数据的快速增长，如何高效地利用这些数据，优化电力系统运行，成为电力行业迫切需要解决的问题。

系统仿真作为一种重要的技术手段，具有广泛的应用前景。

本文将介绍系统仿真在电力系统大数据分析中的应用，并探讨其优势和挑战。

一、概述电力系统是一个复杂庞大的系统，包括电源、输电、配电和终端用户等部分，涉及的数据相当庞大。

然而，单纯依靠传统的数据处理工具和方法往往无法有效地分析这些数据，而系统仿真可以提供一种全面、真实、可靠的数据分析手段。

二、系统仿真的原理系统仿真是通过构建一个与真实系统相似或者等同的虚拟系统来模拟真实系统的运行情况，并通过对虚拟系统的仿真运行来获得关于真实系统的数据分析结果。

系统仿真的方法有很多种，如基于物理模型的仿真、基于数学模型的仿真等。

这些方法可以根据具体问题的需要进行选择，并在分析中得出相应的结论和建议。

三、系统仿真在电力系统大数据分析中的应用1. 能源消耗优化分析通过系统仿真，可以模拟电力系统中能源的消耗情况，并分析不同条件下的能源使用效率和成本。

通过对大数据的分析，可以找到能源消耗的优化方法和策略，提高能源利用率，降低能源成本。

2. 风电、光电等新能源接入分析随着新能源的不断发展和普及，电力系统中的新能源接入问题成为一个关键的研究方向。

通过系统仿真，在考虑新能源的波动性和不稳定性的情况下，分析电力系统的稳定性和可靠性，为新能源的接入提供科学依据。

3. 负荷预测和优化电力系统的负荷预测是电力行业的重要研究方向之一。

通过对历史负荷数据和其他相关数据的系统仿真，可以建立负荷预测模型，并对未来的负荷进行分析和预测。

同时，还可以通过系统仿真来优化负荷的调度和分配，提高电力系统的运行效率和稳定性。

4. 故障诊断和优化电力系统中的故障诊断和优化是确保电力系统运行安全和可靠性的关键环节。

系统仿真可以模拟和分析电力系统中的各种故障形态和原因，并提出相应的解决方案。