浅析用电信息采集系统的应用现状与发展趋势

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1、浅析用电信息采集系统的应用现状与发展趋势　　【摘要】在信息技术的影响下，社会生产生活用电负荷的不断增加，传统的人工超标以及收费模式已经无法满足现代化用电管理的需求。为了适应电力市场化的改革，并满足运行与营销实现现代化的建设需求，我国开始全面推进电力用户的用电信息采集系统建设，用电信息自动采集系统的建设与应用作为智能电网的重要基础，本文主要介绍了用电信息采集系统的应用现状，并对其发展趋势做出了展望。　　【关键词】用电信息采集系统信息发展　　进入21世纪以来，智能电网受到了国内外广泛的关注，并不断的在电网体系中加强智能电

2、网的相关建设。用电信息自动采集系统的建设与应用作为智能电网的重要基础，本文主要介绍了用电信息采集系统的应用现状，并对其发展趋势做了分析。　　1用电信息采集系统应用现状　　1.1国内外应用现状　　21世纪爆发的信息革命，为全球电网智能化发展提供了一个新的发展方向。实现电网运行和控制的智能化成为了国内外关注的焦点。4　　国外对于智能电网的研究起步较高，并且在本世纪初并已经初步投入实践建设之中，例如意大利2001年的一些电力企业就已经实现了智能电能表的安装，数量高达三千多万只，并且初步建立了计量网络，这种计量网络主要针对电

3、子表计。发展至今，已经初步实现了全国范围内的智能电能表安装。对于智能电网的建设的技术研究发展最为迅速的美国，早在2008年博尔德市建立了第一座智能电网城，在2015年美国已经实现了全国范围内智能电能表50%安装率。　　1.2关键技术应用　　在现阶段的用电信息采集系统的技术应用层面，主要应用的关键技术主要为通信技术、主站技术、智能费控技术以及信息安全技术。　　通信技术是用电信息采集系统的基础技术之一，也是最为关键核心的技术。通信技术的应用能够实现对电网各个层级中信息、数据进行传输，是该系统实施的必要条件。现阶段，应用的

4、通信技术包括有无线公网通信、电力线载波通信、光纤通信以及微功率无线通信等。其中电力线载波通信可靠性最强、光纤通信信息传播稳定性最强，但也存在诸如成本投入高、工程量大等问题有待解决。　　在智能电网主站部署应用可以分为分布式和集中式两种，分布式主站部署通常应用在用户数量庞大、地域面较大的电网地区，其投资成本相对较高。但整体网络资源的负担较低，对于内部信息网可靠性要求较低。对于用户数量相对较低（低于500万）的智能电网，宜采用集中式主站部署，其投入成本较低，便于维护运行，但故障影响范围较大，且数据处理工作量庞大。4　　按照

5、智能电网的建设目标，现阶段智能费控技术的实施模式分为三种：采集终端费控技术、主站费控技术以及智能电能表费控技术。三种收费模式的逻辑执行部分存在较大差异，分别为采集终端、主站以及智能电能表。主站费控模式的适用对象范围、终端要求与智能电能表要求包含了其他两种模式，其余两种模式则相互独立，适用范围、对象、终端要求各不相同。　　用电信息采集系统作为一种以信息、数据为基础的系统，对于信息安全的防护工作也十分重要。根据采集系统的各个层级的功能不同，对于信息安全保护的需求也不相同，实施的安全保护技术也不相同。其中主站应用的信息安全

6、防护技术包括有身份认证、蜜月协商、数据加密技术、解密技术等。　　2用电信息采集系统的发展趋势　　2.1信息共享技术　　当前状态下，用电信息采集系统的建设尚处于一种粗放型的规模化阶段，仅仅实现了电力信息采集、电费控制的单向业务智能化、信息化，尚不能够与电网管理中的其他业务进行整合，与电网业务的融合性较低。而主要原因就在于信息资源的不对等，相关数据与信息之间存在相互独立的情况。信息共享技术将会促进用电采集系统的建设趋向于集中性的建设，通过信息资源共享技术，电力企业的各个部门能够实现对相关数据、信息的实时共享，从而能够通过

7、信息整合和分析，从而为不同系统间的数据共享以及互通应用操作提供保障，促进营销系统的业务应用实现多渠道、多层次、全方位的综合性信息服务。　　2.2用电双向交互4　　智能用电的交互，是指电力企业能够通过通信技术实现与用户之间的信息交互，即电力企业能够对用户的用电情况、电能质量、用电设备信息进行采集管理，而用户也能够网络设备获取电力企业的相关信息，包括停电计划、缴费信息、电价制度等信息。智能化的用电交互技术能够构建出一个更加方便的用电信息平台，进一步的满足用户对于电力系统的增值信息需求。　　2.3海量数据　　伴随着我国智能

8、电网建设进度不断加快，我国已经实现了大范围内的智能电网，在运行的时间内，系统已经累计了海量的数据，这些数据还会随着智能电网的继续使用而不断增加，并且存入到用电信息采集系统之中。同时，随着智能电网建设范围的不断扩大，系统所需要采集的信息也日益增多，这就是的用电信息采集系统必然会呈现海量数据的特点。基于此，电力企业则需要深入研究多线程处理、并行数据