引言

电能计量装置异常状态检测是高性能电能计量装置信息管理的新方法。实时监控分布在电网终端上的电能计量装置的运行状态，及时发现问题，尽快解决问题，对电网的连续性、安全性和稳定运行起着重要的辅助作用。在保证电网设备正常运行的同时，及时检测和处理电力用户的异常行为，对保护电网有利的运行环境具有重要的指导意义。随着研究的进行，还将提高电能计量装置异常监测设备的能力，预警故障装置，实现更智能的应用，更好地满足发展需要。

1.电力计量装置故障智能诊断技术的作用

电力测量装置实际上是指记录电力使用的电力设备。如电能表、电压表等。在供电过程中，电能计量装置的诊断和控制技术可以有效地保证电能计量系统的稳定运行。在一定程度上，随着现代电力需求的增长，改进电能计量装置的诊断和测试可以提高电力用户的满意度，促进电力企业节能降耗，降低成本，提高经济效益。因此，相关人员应仔细分析电表的故障，以确保电力设备的安全。

2.探究分析电力计量装置异常原因

加强电力管理，实现高质量的电力和准确的是电网提供优质服务的基础，也是电网建设的目标。从底层发现电力计量装置的潜在问题，做好有针对性的问题检查，分析问题的切入点，创造性地解决问题。电气设备、电压电流变压器和测量柜是电气设备的一部分。电能表是计算一段时间内具体电量的主要组成部分。当测量装置不能正确识别主要电力系统的运行时，电能测量装置处于异常状态。缓慢旋转、反向旋转、电感计数器或较少计数器（电子计数器除外），测量装置的损坏和异常位移也处于异常状态。系统故障（主要是谐波问题）发生后，测量装置中的代表性仪异常。在许多问题中，盗窃是异常停电的最重要和最常见的原因。

3.电力计量装置智能诊断技术措施

3.电力计量终端通信数据预处理

功率测量终端的通信数据具有随机波动的特点，因此仅靠特定时间内的通信流量无法准确确定通信故障。要解决这一问题，必须获取通信节点过去的通信数据，并对其进行统计分析。将接收到的功率测量终端通信数据分解为15次测量。前7维数据表示历史数据的平均值。第八个数据大小表示在指定时间分配传输字节。最后7维数据表示超出一定范围的次数。通信特征证书数据可通过通信流表获得，并在指定时间段内平均获得。通信流表中包含的数据为sendbytes。Recvbytes登录时间；Databytes等。完成上述研究后，处理电量测量终端的通信数据。这种处理是基于降低数据噪声，在处理过程中，必须按通信信号类别进行过滤。这有助于确保过滤后的数据没有轻微的噪声或缺失。此外，为了根据现有数据准确识别错误，必须根据现有研究内容规范数据。也就是说，通过搜索每个数据的平均值，将数量的最终计算值除以平均值，使大部分数据点聚集在1左右.0，从而对上述执行数据进行预处理。

3.构建电力计量技术风险管理体系

完成上述研究后，避免电能计量技术风险管理体系建设模式管理中的技术风险。将电能计量技术引入电力企业时，企业应首先将技术与企业电气项目联系起来。技术对接完成后，与风险因素一起使用时，应分析技术可能存在的风险。例如，电能测量技术是否与电力企业供电设备的现有参数相匹配，能否利用该技术实现电能测量和统计的高精度。考虑到由此产生的风险，可以通过技术试点进行技术合规性分析。同时，针对电能计量方法的技术问题，通过建立风险管理体系，可以减少电力企业经营的风险损失。此外，技术应急计划正在实施，技术异常警告发生后，可以启动应急计划，采取有效的风险处理和规避措施。这有助于在使用电力测量技术和安全事故时实现最小风险发生概率。从而完成电能计量技术风险管理体系的建设，优化技术管理流程。

3.3电力计量装置故障在线检测

通过分布式系统实现功率测量装置的动态检测功能。对于电力测量装置的动态检测和分析，最重要的一点是检测储存在电力测量装置中的相关信息。这些数据对整个设备的正常运行至关重要，但这些数据的总量非常大。如有异常，测量设备可立即失败，无法正常运行。因此，设备相关数据的动态检测是整个监控工作中最重要的内容之一。然后，必须对信息数据进行检测。在特定的操作过程中，记录设备的信息通常通过流数据进行内部访问。如果在测试过程中不能以这种方式访问数据，可能会出现问题。测量设备的主要目的是测试处理大文件的能力。正常情况下，测量设备可处理10GB或TB文件级别，并能准确计算内部信息数据。试验后发现无法处理，并得知有故障。此外，还需要检查数据是否可以重新组合。正常功率测量装置可根据实施模式中设定的阈值将测试数据点移动到不同的位置。如果测试发现该功能无法实现，则表示有障碍。

3.4基于Gabor变换电力计量设备运行故障诊断技术

随着科技的发展和电力需求的增加，“智能电网计划”提出后，智能电力测量装置逐渐取代了传统的电力测量装置，并随着时间的推移在全国范围内逐渐普及。由于智能电力测量设备结构复杂、技术创新、人工维护缺陷、工作量大、准确故障诊断率低，增加人力实现实时监控和报警，维护不及时，国外取得了一定进展，诊断方法自动化，诊断准确，但发展时间短。降噪效果也很低，包括基于大数据的功率测量装置的诊断深度学习算法的操作状态评估、执行模型和知识库建设的诊断。Gabor变换电能计量设备故障诊断技术研究Gabor变换是非正交分布，能有效消除电能计量器工作数据中的噪声，提高精度，提高故障诊断性能。

结束语

将海量数据应用于电力企业电力计量终端的故障识别方法和通信故障识别方法。通过将识别方法的实际应用结果与基于样本平衡和元素相互作用的识别方法进行比较，验证了其适用性和应用价值。电力计量终端是供电企业电网结构的重要组成部分。采用新的故障检测方法可以促进供电企业电气终端的整体稳定可靠运行，对促进供电企业智能电网建设发挥更积极的作用。