林智, 何東莹，李志鹏
云南电网有限责任公司临沧供电局，云南临沧，677000
摘要： 计量设备误差检定分析在计量检定工作中具有十分重要的地位，电力计量设备的计量是否准确，直接关系到电力生产作业和客户消费全过程的安全是否得到保障。计量检定是统一盘值，进行量值传递或量值溯源的重要形式是确保计量器具准确且一致的管控措施，是计量中心一项最基本的任务和最重要的实际应用，并且与发电、用电、供电的经济效益和社会公平密切相关。随着电力行业的快速发展，计量设备的安装使用越来越多，覆盖面也越来越广。大部分计量设备安装位置还相当隐蔽，地形环境也相对复杂。对于检定作业的维护工作带来严峻的挑战。检定作业的难度大大增加，检定时间也成倍增长。未解决以上问题，迫切需要一套计量检定大数据分析系统，提高计量检定准确率和效率。
关键词：计量检定；大数据分析
言：随着电力体制的进一步改革深化，电网得到迅速发展，城、乡电网建设和改造的步伐越发的加快，电网规模的不断扩大，使得生产计量设备不断增长与人员逐步减少之间的矛盾日益突出。为明确用电信息采集设备、智能电能表、电压电流互感器、低压计量柜等计量设备的误差与现场运行环境之间的关系。迫切需要加大技术创新，研究并利用新一代智能技术，提高计量检定作业的效率和准确性。研究计量设备的失效原理，研究计量设备在不同环境下的现场运行情况，并根据检测结果进行大数据分析。现有技术中很少有关方法涉及用于研究环境因素对计量设备误差的影响。为研究计量设备在各种极端自然环境下的适应性表现，可选取多种典型环境条件进行测试。这种测试会产生大量的数据，包括计量设备的各类检测数据、环境参数信息等。面对如此大量的检测数据，现有的误差处理方法无法在处理数据时做出快速分析，运算效率低，甚至会出现存储不足的问题，这会直接影响误差分析的效率。通过大数据分析技术能有效的解决上述问题。
1计量检定大数据背景
人类在大数据兴起之前，早已经具备进行各种观测并获得观测数据的能力。通过这种能力，人类获得了不可量化的和可量化的数据，其中计量数据在量化数据中占有举足轻重的地位。但是在当时大环境下，信息传递的技术普片呈现慢速状态，客观现象在空间上的微观性和局部性导致了数据利用存在一定的局限性。随着信息技术的发展，尤其是信息采集技术的发展，使得大量不可量化的数据以二进制方式表示，从而让使用算法处理不可量化数据成为了可能。经过这样的数据化，微观的和局部的客观现象的观测数据就形成了大数据的组成基础——(准)大数据。(准)大数据具有价值密度低(Value)、类型多(Variety)、时效高(Velocity)、速度快的特征。
目前所能见到的计量活动的大数据实际上是(准)大数据的应用，因为截至目前，并未见到民用数据量达到P级的计量应用的报道。主要原因在于:(1) 已有信息系统整合涉及各个方面，成本较高；(2)如何利用大数据依旧没有共识；(3)不同地域的同类计量活动或具有本质联系的计量活动由于管理壁垒或利益壁垒难以进行整合。也许随着时间的推移，计量活动的大数据会逐步开始形成。例如当人们的意识认知达到一定程度时，开发“互联网+”计量器具系统，从而在全国范围内诞生量传溯源的大数据，通过这些大数据管理部门获得以前不能获得的量传溯源评价指标，如全国的测量水平分布，量传溯源生命周期图等。大数据的计量化是计量在大数据时代对数据的深度介入，通过建立数字计量体系，将以其他方式获得的量化数据和以二进制方式表示的不可量化的数据纳入计量体系，从而实现“数值定义世界，精准改变未来”的目标。但是由于这一过程还处于起步阶段，在认识上依旧存在分歧。这种分歧一种体现在新旧技术权益的划分上；另一种体现在技术上:认为以计算机技术为主的信息世界是确定的，因此不属于计量范畴。尽管这些分歧影响着大数据计量化的进程，但是如同化学在1976年被纳入计量体系一样，数字计量被纳入计量体系必将不会太久。如图1所示。
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2计量检定大数据分析管控平台
2.1网络拓扑设计
网络的拓扑结构决定了网络的运行效率和可扩展性，并且与建设和运行费用有关。因此，网络拓扑结构设计必须兼顾以下特性:高可靠性、经济性、流量分布合理性、最小传输时延性以及便于维护管理性等。典型的网络拓扑结构有星型拓扑、多星拓扑、环形拓扑和全网状拓扑等。考虑到上述的拓扑结构设计原则，任何一种拓扑结构都不能达到设计的全部目标，只能选择综合性能较好的方案。
通过计量检定大数据分析技术的研究及应用，将完成计量检定现场智能化运维平台、计量检定智能运维移动应用、数据交互及集成应用接口、计量检定大数据分析库共4个应用成果，现场检定移动终端通过现有的VPN网络实现与计量检定现场智能化运维平台的互联网互通，通过无线网络，将数据上传于智能化运维平台，相关领导、管理人员通过内部有线网络即可实现现场运维作业的智能化管控、大数据分析和全景监控。其网络拓扑架构设计如下图：
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2.2系统特性
计量检定大数据分析管控平台遵循J2EE技术规范，基于B/S架构实现，无缝集成地图、智能识别和人工智能等技术，实现计量设备、装置、器皿等计量设备的基本信息、巡检资料、现场勘查资料、地理位置、故障缺陷、安全隐患等多媒体信息的结构化和可视化管理，基于地图实现各种计量设备的地理位置分布的可视化展现，并满足智能定位、查找和导航应用的需要。计量设备智能化运维平台结合计量设备运维管理实际，按照指导书及相关要求，采用智能识别技术，并能通过大数据分析，对各类计量设备历史运行维护数据进行智能分析和诊断，自动生成周期校验、轮换、抽检等作业计划，辅助相关运维管理人员科学的进行计划排程，避免计划遗漏或重复，提高计划安排的智能化和自动化能力。
系统利用数据挖掘和分析技术，实现各类计量设备运维管理作业涉及的作业文件、工作表单、备品备件、管理标准、技术标准、安全隐患等的自动生成和聚合管理，支持根据作业类型及相关数据进行智能分析，并自动推送典型作业标准知识库，从而帮助作业人员提高作业准备的效率和质量。
计量设备是供电企业计量工作中所使用的“武器”，是确保计量工作有序进行，保证计量工作的准确性的保障。加强企业计量设备的管理对于企业技术水平、产品质量、生产安全等诸多方面都具有非常重要的作用。在传统的计量设备管理中，以人工记录的方式进行管理，不仅管理效率低，而且容易出现人为失误，而且容易造成损失，影响客户满意度。
2.3技术难点
为满足研究和建设的目标，创新计量检定智能化运维管理应用，在研究过程中，需要解决如下技术难题：
（1）解决计量设备的智能识别、定位和信息采集问题
由于计量设备数量大、分布广，周期校验和轮换工作频繁，要实现现场计量设备的智能识别、采集和各种信息资源的无缝集成和智能化推送，是本项目研究需要解决的技术难题。
在项目研究过程中，将根据计量设备现场运行工况及维护管理的实需求，研究并试制无缝集成国密级安全芯片识别、条码识别、图像识别和精确定位等技术的智能运维终端，通过多种智能识别技术，来解决计量设备运维过程中的智能识别、精准定位、快速查找和数据的智能采集及决策辅助交互问题。
（2）大数据分析技术应用集成问题
研究并采用智能识别和大数据分析技术，对计量运维历史数据进行智能分析、判断和识别，根据实际作业需求，进行智能生成和推送，并建立以作业工单闭环管控为主线、以设备和作业工单为载体的计量运维大数据分析平台，为计量设备运维计划排程、现场智能化管控和决策分析提供完整、有序的数据支撑，从而提高作业准备的效率和质量，避免遗漏或重复，同时为计量运维大数据智能分析及精益管理奠定技术基础。
（3）计量智能运维终端的数据加密和安全传输问题。
在实际运维活动中，运维移动应用终端采集的现场运维数据是通过APN无线传输方式上传到局信息中心的计量检定大数据分析平台，数据传输的安全性、可靠性直接关系到平台的安全性，研究并利用国密级安全认证技术，实现数据加密和安全传输，尤其重要。
研究并应用国密级安全加密及认证技术，集成安全加密芯片技术，实现数据存储和传输的全链路安全加密，从而解决电子标签与智能化运维平台、智能移动终端与智能化运维平台间数据共享和交互的安全性和可靠性问题。
结论： 综上所述，利用基于先进、成熟的JavaEE技术规范和Andriod移动终端，基于springboot、VUE等技术框架，进行研究和开发，无缝集成了人工智能、物联网、智能识别、数字地图等技术进行研究和开发，有效建立了以计量设备为中心的现场检定大数据分析库和智能化运维平台，实现了计量设备现场检定的全过程、全景化管控，改变了过去离散、片面的监督管理模式，有利于计量现场运维工作的精益化管理，提高了现场运维的可视化交互和管理能力。利用大数据分析技术，实现计量设备检定等作业计划的智能分析和自动生成，并基于作业工单，实现检定数据的智能分析应用，提高了计量检定的准确性和效率。
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