自动化抄表问题分析及防控治理对策

高文卿

摘要：现如今经济迅猛发展，我国自动化技术在各个行业中都有广泛的应用，当然也延伸到电力营销行业当中，自动化抄表技术的应用也变得越来越广泛，目前在全国的范围内都已经开始推广和落实。可是还是有一些的基层抄表人员，还是手动抄表读书，不仅工作时间长，工作量大，而且效率低下。应用自动化抄表技术能够有效的提高工作人员的工作效率，还能保障工作质量。本文将对对电力营销系统应用自动化技术的过程做出分析。

关键词：自动化技术；电力营销

电力是一个国家社会发展的必要保障，对各行各业都有着积极推进作用。而现代电力系统建设渐趋智能化，其效率和性能的提升是大势所趋，也是实际要求。以往多人多户共用一个电表的情况也逐渐变为每人每户设置独立电表，这也导致电力计量工作量的不断增加。很明显人工计量的方式已经不再适应如今的社会形式，自动化抄表技术的广泛运用将带来更便捷的服务。

1自动化抄表技术的基本功能

自动化抄表的基本功能主要是依据硬件和软件部分而呈现的，将自动化抄表的基本功能可以概括为以下几方面：

1.1自动化抄表能够对参数进行设置，电力营销系统中自动化抄表系统运行前，相关的工作人员需要进行参数设置，从而保证自动化抄表系统运行的稳定性和可靠性。参数设置具体指的就是对集中器、心理采集器，以及电力营销系统中的其他相关设备进行设置，主要包括用户地址的编号、不同时段的电能配置等。

1.2通信功能是自动化抄表具有的第二个基本功能，应用设备对电力统计信息进行采集，并且应用相应的技术手段将信息发送到主站。不仅传输信息量大，同时信息传输更加的稳定。当然，还需要明确的是对于电力信息的传输不仅仅局限?于电表的数值，对于用户电力能源的最大需求、电压值，以及众多设备的工作状态进行反馈，以便于技术人员及时地找寻电力营销系统自动化抄表业务中存在的不良问题。

1.3以往电力营销系统中众多的电力计量信息都是由人工采集，并且应用纸笔进行记录的，在人工记录的过程中很有可能导致不良的错误发生，导致电力计量信息的准确性和真实性受到影响。但是自动化抄表技术能够将电力计量信息以数字化的形式进行记录，其中包括电力用户的信息、电能表读数信息等，并且在计算机上可以通过检索及时地找寻，也便于修改等众多操作，使得抄表读数业务更加系统化?、规范化，加强的信息储存的安全性、全面性。

2电力自动化抄表?的应用价值

笔者与同学利用假期时间，与学校附近的电力部门工作人员进行了交流，获取来自工作人员的一手资料，对电力自动化抄表的应用价值进行了分析。该站于2015年完成电力自动化抄表系统的建立，对其2015年3月至2018年3月三年间的工作数据进行分析和记录，再调取当地2012年2月至2015年2月三年间的工作数据，进行计算。对比两组抄表工作的质量，核心指标为抄表数据和实际输电量之间的差异（计算并去除线损），计算抄表错误率，分析窃电情况辨识率。并对该系统进行计算机模拟，在虚拟环境下，持续增加用电总量参数，分析其数据积累是否能够捕捉该变化。从结果上看，完成自动化抄表技术应用改造后，当地每月读表差异、抄表错误情况、窃电辨识率方面都能得到提升，因受到工作要求限制，笔者未能获取完善的工作资料，不过总体来看，自动化抄表系统工作能力更理想，进一步强化系统硬件配置，则能完善总体工作性能。

3电力自动化抄表的应用优势

无论是自动化电表的安装，还是电力能源应用的计量，对于电力营销服务质量都有着直接性的影响，无论是哪一个环节出现了不良的问题，对于电力企业的经济效益和社会效益都会造成损害。但是自动化抄表技术的应用，能够对各个环节都进行全面的控制，同时应用计算机系统对众多的情况进行详细的记录，对于日后的维护修理工作提供很多便利，也便于电力企业绩效考核工作的开展，提升电力企业的营销服务质量。以往电力营销模式，都是在电力用户应用电力能源之后，定期地向电力用户收取费用，这样的电力营销模式导致常有拖欠电费的不良情况发生。自动化抄表技术应用后，电力企业能够为电力用户办理相应的账户，电力用户需要在自己的账户上储蓄一定的金额，也就是用户应用多少电力能源就会实时地从账户中扣除相应的费用，电力用户账户储蓄金额过低时会对电力用户给予提示，若是拖欠电费就会远程控制自动切断电源。电力用户还可以用过手机短信、互联网等方式进行缴费，为人们提供了很多的便利。

3.1提升工作效率

笔者在书籍中发现，电力自动化抄表应用的核心优势之一，是提升了工作效率，这种提升体现在两个方面，即用户端和服务端。服务端也即供电部门，此前工作中，供电部门工作人员需上门进行数据核对，了解用户的用电信息，计算费用，电力自动化抄表技术得到应用后，用户用电信息借助设备得到远程收集和自动处理，效率大大增加。用户一端，传统模式下，用户需要到供电部门进行用电信息的核对，缴纳费用，电力自动化抄表模式推行后，用户能够及时得到电力系统发送的信息，了解自身用电态势，避免电费拖欠、缴纳不及时等情况带来的负面影响。

3.2实现数据积累

现代电力系统工作逐步趋向智能化，这对工作数据提出了较高要求，尤其是长期积累的大数据。笔者在高中学习之余通过自学发现，传统工作模式下，纸质的工作资料存储和计算都存在实际困难。在电力自动化抄表模式下，用户的用电信息仅以几kb或者几mb的数据形式存在，可以长期大量积累，使供电部门有效了解不同用户的电力使用情况、增长情况，为下一阶段供电工作的优化、电能的高效使用提供参考。

3.3保证工作精度

笔者在学校图书馆的资料中发现，传统人工抄表作业模式的典型弊端之一，是工作精度不佳，人员读表、抄写计算数据的过程中，都可能出现误差或者错误，导致工作质量下降。在电力自动化抄表技术条件下，数据的读取、记录、计算均在默认的计算机技术下进行，只要计算机和通信系统性能良好，就能保证工作信息和数据资料科学可信。此外，由于电力自动化抄表技术下，数据是长期积累的，也能避免传统模式下误差持续叠加导致的数据偏差持续增大问题，工作结果更为可靠。

4电力自动化抄表应用的核心技术

4.1通信技术

在高中物理电学以及其他资料中，笔者发现电力自动化抄表的应用，需要多项技术综合支持，其中通信技术的价值最为突出。目前多见的电力自动化抄表系统，多以有线通信作为核心手段。整个过程中，数据传输是工作的核心环节，智能电表（用户端）和数字化设备（管理端）的工作均以数据为基础，数据传输则依赖线路进行。研究人员曾尝试以无线通信方式进行信号传输，但较有线通信而言，无线通信抗干扰能力弱，可能导致通信质量下降的问题。

4.2智能技术

笔者通过教师的指导，对智能技术进行了初步了解。智能技术是电力自动化抄表系统的核心技术，强调以计算机、单片机等设备为核心，构建一体化、自动化的工作系统，以默认系统持续进行抄表、数据积累、计算等工作。技术人员在构建电力自动化抄表系统的过程中，首先确定系统工作模式，之后将该模式输入到单片机中实现记忆，单片机即可长期在默认程序的支持下自动化进行抄表工作。智能技术还可以体现在系统其他工作环节，包括窃电识别、线损计算等等，为电力系统工作的全面开展提供支持。

4.3机器训练技术

电力自动化抄表系统工作中，机器训练技术属于支持型技术之一，作用于单片机智能降维训练。笔者在课外阅读中对该技术进行了学习，同时请教了教师，获取了少许心得。通常情况下，某一个电力用户或者某区域中的电力用户，其用电总量是固定的，变化幅值并不大。电力自动化抄表所收集的数据也带有稳定性特点，当出现窃电情况后，系统收集所获数据可能出现异常增加，通过机器训练技术可予以识别。以W表示用户A的单月用电量，则W在常规情况下将呈现数列形式如下：W=[W-3，W-2，W-1，W，W+1，W+2，W+3]。以W变化的最大值和0为边界，可以获取训练的定义域，在该定义域内，通过K近邻算法投入若干样本进行训练，将训练结果输入单片机中，即完成一次降维训练。当电力自动化抄表系统收集到的数据大于定义域内的最大值后，用户端很可能出现了窃电问题，管理人员可据此进行处理，规范用电环境。

5自动化抄表的应用方法

自动化抄表系统建立以后如何实施是人们关心的一个问题，具体步骤如下。

5.1抄表准备阶段

首先自动化抄表系统将会自动的定制一份抄表计划，并且将其中的数据发送到准备环节，并同时记录相关信息。

5.2抄表实施阶段

抄表员将手持数据终端与自动化抄表服务器系统连接，然后将待抄表客户的信息资料下载到抄表机内并储存起来。在这个过程中，抄表员要正确设置相关参数，例如电表的品牌、型号、地址、端口和通信波特率等数据，而且在整个抄表过程中要让抄表机始终保持通信状态。然后用抄表机对客户电表电子标签进行扫描，抄表机获取客户电表的标识以后，自动下载该电表相关数据，并将这些数据上传至公司营销系统内，于是营销系统就获取了客户电表的相关信息。

5.3抄表复核阶段

抄表员将收集到的数据传输至计算机里，监控系统会从数据的完整性、准确性这几方面进行检查。

5.4系统审核阶段

自动化抄表管理系统会自动核算电费，并且以短信的方式通知用户需要进行缴费操作。

5.5自动化抄表水平的评价

时常对自动化抄表系统进行评价能有利于不断完善系统和改进不足，毕竟自动化抄表系统仍然处于发展阶段。评价指标包括系统平台的完整性与可靠性、系统安全性、硬件与软件兼容性、系统功能模块合理性与完整性、系统中各子系统的连接性、实际抄表率、抄表差错率、自动化抄表率、用户满意度、社会声誉改善度、服务质量提高度等，全面覆盖率了自动化抄表系统的技术水平、抄表质量和供电服务质量三个方面。

6结束语

综上，电力自动化抄表的应用具有突出价值，既能提升工作效率，也能保证工作精度，实现大数据的长期积累，指导后续电力系统作业优化。电力自动化抄表是现代科技持续发展下催生的新技术，其主要依托为通信技术、智能技术、机器训练技术。

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