1、基于数据挖掘的智能电表异常数据分析摘 要随着自动化和信息技术的不断发展，在高级计量架构中通常会使用到智能电能表。智能电能表主要可实现电能计量、实时监测、网络通信、信息存储、信息交互以及自动控制等功能，并且可向使用者提供由于季节、时区或者节假日所导致形成的不同费率，实现精确的用电负荷曲线记录，可促进用户进行更加合理的供电规划。随着智能电能表现场运行年限的不断增加，功能的不断扩展，出现的故障类型也越来越多样复杂。随着国家电网公司用电信息采集系统的建成运行，主站会采集到大量的电能表运行数据，包括电量、电压、电流曲线和各类电能表异常事件等。本文首先综合智能电能表功能单元与硬件设计主要侧重于对其在使用过
2、程中所遇到的不同种类的故障做出归纳总结，使用的方法为故障模式影响分析方法以各个功能单元为对象，逐一分析智能电能表可能出现的故障现象并进行归类。并根据现场实测的真实数据进行统计，确定现场出现故障频率较高的功能单元。最后通过可靠性预计，进一步确定薄弱功能单元的关键部件，为今后优化电能表设计、提高电能表运行可靠性提供依据。为分析得出电能表运行数据中所包含的随机、模糊信息及其之间关联性，需引入合适的数据分析方法，结合随机性、模糊性等方法原理进行定性和定量分析。本文创新性地结合聚类分析与云模型算法，对采集的故障数据进行分析处理，根据数据特征计算得出5个云模型，并结合电能表实际运行情况，赋予其5个不同的定
3、性概念，并归纳出96个电能表故障信息诊断模型，能够快速地对电能表故障定性、处理，从而节省故障消缺的人力物力，提高工作效率。关键词：智能电能表 故障分析 数据挖掘 云模型ABSTRACTWith the continuous development of automation and information technology, smart meters are often used in AMI. The smart meter mainly realizes functions such as energy metering, real-time monitoring, network c
4、ommunication, information storage, information exchange, and automatic control. It can provide users with different rates due to seasons, time zones, or holidays. It can achieve the accurate curve records of real-timeload and promote users to make more reasonable power supply planning.With the ever-
5、increasing field service life of smart energy meters and the continuous expansion of functions, the types of failures are more diverse and complex. The main station will collect a large number of power meter operational data, including electricity, voltage, current curve and various types of abnorma
6、l energy meter events with the completion and operation of the State Grid Corporations power consumption information collection system.In this paper, the smart meter function unit and hardware design are mainly focused on summarizing the different kinds of faults during the use of the smart meter. T
7、he method used is the failure mode impact analysis method. Each function unit is used as an object, and the possible phenomena of the smart meter may be analyzed one by one and classified. According to the actual data measured in the field, statistics are made to determine the functional unit with h
8、igher failure frequency at the site. Finally, through the reliability prediction, the key components of the weak functional unit are further determined, providing the basis for optimizing the design of the smart meter and improving the reliability of the smart meter in the future. In order to obtain
9、 the random and fuzzy information contained in the operating data of the energy meter and the correlation between them, an appropriate data analysis method must be introduced, and qualitative and quantitative analysis should be carried based on the principle of randomness, fuzziness, and so on. This
10、 paper innovatively combines cluster analysis and cloud model algorithms to analyze and process the collected fault data, calculates five cloud models based on the data characteristics, and combined five different qualitative concepts with the actual operation of the smart meter. The paper sum up 96
11、 diagnosis models of power meter fault information, so it can quickly determine the nature of the power meter fault, save the manpower and material shortage, improve work efficiency.Key Word: smart meter fault analysis data mining cloud model目 录中文摘要ABSTRACT第一章 绪 论11.1研究背景与意义11.1.1智能电网中的高级计量架构11.1.2高
12、级计量架构中的智能电能表21.1.3智能电能表行业的快速发展31.1.4智能电能表的安全可靠性问题41.1.5课题意义51.2 国内外研究现状61.2.1 智能电能表与高级计量架构61.2.2电力用电系统的数据挖掘81.3本文主要研究内容9第二章 智能电能表异常工况分析102.1故障模式影响分析方法102.2智能电能表故障信息诊断122.2.1智能电能表功能模块简介122.2.2 智能电能表可靠性框图绘制132.3现场故障数据收集分析142.3.1 智能电能表故障统计142.3.2 智能电能表故障分析162.4智能电能表故障信息分类182.5本章小结19第三章 智能电能表事件数据记录采集方案2
13、03.1事件记录采集结构203.2事件记录分级213.2采集终端功能要求263.2.1 支撑电能表事件分级上报263.2.2 采集终端事件分级上报263.3本章小结27第四章 基于数据挖掘的电能表故障数据分析284.1数据挖掘定义与含义284.2数据挖掘方法论述284.2.1 知识类型与基本任务284.2.2 数据挖掘分类294.2.3 数据挖掘经典算法314.3基于云模型的电能表数据分析方法334.3.1 基于K-means算法的电能表故障数据聚类分析方法334.3.2 基于云理论的电能表故障数据分析方法344.4智能电能表故障数据诊断分析应用374.4.1电能表事件、数据筛选规则374.4
14、.2智能电能表故障诊断应用384.5本章小结45第五章 结论与展望465.1 结论465.2 展望46附录47参考文献60在读期间公开发表的论文和承担科研项目及取得成果63致谢64 第一章 绪论第一章 绪 论1.1研究背景与意义1.1.1智能电网中的高级计量架构随着社会经济的发展，愈加突出了能源消耗与社会发展的矛盾，对于整个社会的资源结构产生了巨大冲击，同时还提高了对用电可靠性的需求，使用者种类也越来越多样化，供电行业面临着巨大的挑战，由此出现了智能电网。其主要能够实现从电力开发到最终使用者终端全部过程的控制和管理，其中包括有能源开发、电能生产，电能配送，使用，收费等功能，采用数字化信息网络完
15、成整个智能供电网的搭建，整个供电网络系统的优化则可在智能化控制基础上得到完善1。图1-1 给出了2009年至2015年的全球智能电网投资金额分析，可见智能电网发展方兴未艾。20102015=19.4% CAGR10亿美元图1-1 2009年至2015年的全球智能电网投资金额分析为了适应智能电网的技术发展，应当紧急加强在电能计量方面工作的研究和应用。不同用电使用者类别，如单位、企业以及零售商同供电网络，智能电能表之间需要建立起完善的控制网络，以便将所有的数据统一管理，实现智能化控制，采用的技术为AMI即高级计量架构，保证实现不同终端之间能够进行信息传输和系统的统一管理。AMI是一个用来测量、收集、储存、分析和运用用户电信息的完整网络和系统2，为实现整个行业的智能化奠定了坚实的基础，有助于实现供电网络的“四化”即：“信息化、数字化、自动化、互动化”。在整个电力行业中当下较为主流的研究领域和研究方向为AMI，该技术的快速发展主要是依靠相关技术的成熟应用和发展如信息、自动化等技术，同时政府部分在环境保护方面的政策也起到了巨大的推动作用，在负荷响应所实现的降低能源消耗方面使用效果俱佳，整个系统中主要由软件部分与硬件部分所组成，不同的子系统主要分为可实现双向通信的子系统以及可对使用者用电信息进行记录的智能电能表，其中使用者的用电信息处理主要包
