電力營銷管理信息平臺智能抄表核算方法研究

摘 要：本文設(shè)計了一種電力營銷管理信息平臺的智能抄表核算方法，該方法首先通過采集智能電表的海量數(shù)據(jù)，并運用加權(quán)移動平均法對數(shù)據(jù)進行去噪處理。其次，采用高級加密標準（AES）算法對處理后的數(shù)據(jù)進行加密保護，確保數(shù)據(jù)在傳輸和存儲過程中的安全性。在抄表核算過程中，考慮單次讀數(shù)的準確性，并結(jié)合時間序列分析和統(tǒng)計校驗技術(shù)，以減少單次采樣帶來的偶然誤差。試驗結(jié)果顯示，該方法得出的有功功率值與實際電能表測量的數(shù)據(jù)高度一致，誤差控制在0.1kW以內(nèi)，充分驗證了其在實際應(yīng)用中的高效性和可靠性。

關(guān)鍵詞：電力營銷管理；信息平臺；AES算法；智能抄表；核算

中圖分類號：TP 274" " 文獻標志碼：A

電力營銷管理信息平臺作為電力服務(wù)體系的神經(jīng)中樞，其智能化轉(zhuǎn)型是電力行業(yè)適應(yīng)現(xiàn)代社會快節(jié)奏、高效率要求的必然趨勢。因此，提升平臺的智能化水平，對加速電力服務(wù)流程、提高服務(wù)質(zhì)量、增強用戶體驗具有不可估量的價值。在智能電網(wǎng)的大潮中，智能抄表核算方法通過深度融合傳感器技術(shù)，實現(xiàn)電能表數(shù)據(jù)的無縫對接與自動采集，確保了數(shù)據(jù)的原始性和實時性；物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的引入，打破了物理界限，實現(xiàn)了數(shù)據(jù)的遠程傳輸與共享[1]，極大地拓寬了數(shù)據(jù)應(yīng)用的邊界；大數(shù)據(jù)分析與人工智能算法讓數(shù)據(jù)活了起來，對海量用電數(shù)據(jù)的深度挖掘與智能分析，揭示了用戶用電行為的內(nèi)在規(guī)律，為精準核算提供了科學(xué)依據(jù)。智能抄表核算方法的實施，不僅能夠顯著提升抄表核算工作的準確性和效率，減少因人為因素導(dǎo)致的誤差和延誤，還能夠為電力營銷管理信息平臺提供更豐富、多維度的用電數(shù)據(jù)資源[2]。為用戶提供個性化、定制化的用電服務(wù)，滿足不同用戶的差異化需求，進一步增強用戶滿意度和忠誠度。

1 采集電力營銷管理信息平臺智能電表數(shù)據(jù)

智能電能表作為電力用戶的電能量采集工具，其核心計量機制是從電力營銷管理信息平臺精確捕獲電壓與電力數(shù)據(jù)，以固定時間間隔抽取并計算瞬時功率值[3]。這一過程通過累加這些瞬時功率值在特定時間段內(nèi)的總和，進而計算電表所記錄的有功功率，該功率值隨后被用于精確計量各用戶的電能消耗。

值得注意的是，當(dāng)電能表測量的是直流電壓與直流電流時，由于它們的穩(wěn)定性，因此計算的平均功率與任一時刻的瞬時功率保持一致。然而，當(dāng)處理交流電壓與交流電流時，情況則變得復(fù)雜，因為瞬時功率會隨著交流信號的自然波動而變化，導(dǎo)致瞬時功率與基于整個周期計算得出的平均功率之間存在顯著差異，需要更精細的數(shù)據(jù)處理與分析技術(shù)來確保計量的準確性。

用I（t）、U（t）分別代表智能電表在采樣時刻t的工作電流、工作電壓，智能電表在該時刻的瞬時功率如公式（1）所示。

P（t）=I（t）U（t） （1）

為了獲取一段時間內(nèi)的總電能消耗或平均功率，通常需要對這段時間內(nèi)的所有瞬時功率值進行積分。對從時間t1到t2的電能消耗進行計量，可以對瞬時功率P（t）在該時間段內(nèi)的積分來實現(xiàn)，如公式（2）所示。

（2）

式中：dt為積分變量。

對電力營銷管理信息平臺智能電表數(shù)據(jù)進行采集后，原始數(shù)據(jù)常受多種因素干擾，導(dǎo)致抄表核算精度受限。為提升抄表核算準確性，本文引入了加權(quán)移動平均法進行數(shù)據(jù)預(yù)處理，旨在削弱異常值及噪聲的影響。具體來說，該方法通過為不同時間點的數(shù)據(jù)分配不同權(quán)重wi，計算加權(quán)和來平滑數(shù)據(jù)序列，如公式（3）所示。

（3）

式中：k為移動平均的窗口；i為時間偏移量。

通過公式（3），成功利用加權(quán)移動平均法對電力營銷管理信息平臺上的智能電表數(shù)據(jù)進行去噪處理。

2 加密電力營銷管理信息平臺抄表數(shù)據(jù)

在電力營銷管理信息平臺的抄表核算中，確保采集的電力營銷管理信息平臺智能電表數(shù)據(jù)的完整性、保密性是關(guān)鍵任務(wù)，這涵蓋了數(shù)據(jù)的加密傳輸及安全存儲等核心環(huán)節(jié)。鑒于數(shù)據(jù)泄露與篡改風(fēng)險的嚴峻性，深入研究了多種加密技術(shù)，包括對稱加密（例如AES、Camellia及ChaCha20等）以及非對稱加密方案。在綜合考量安全性、運算效率及部署便捷性后，考慮AES 256位密鑰[4]版本在全球范圍內(nèi)被廣泛驗證為極其安全，能有效抵御當(dāng)前及未來可預(yù)見的攻擊手段，最終選定AES作為對稱加密的核心算法。

在實現(xiàn)電力營銷管理信息平臺的抄表數(shù)據(jù)加密功能的過程中，采用AES算法保障數(shù)據(jù)傳輸?shù)陌踩?，采用AES算法生成密鑰對，公鑰用于節(jié)點間加密傳輸?shù)臅捗荑€。加密數(shù)據(jù)格式如公式（4）所示。

C=HpkB（K）⊕HAES（M，K） （4）

式中：HpkB為使用接收方B的公鑰pkB加密的AES會話密鑰K；HAES為使用K對明文M（抄表數(shù)據(jù)）進行AES加密。

在電力營銷管理信息平臺的抄表數(shù)據(jù)傳輸中，接收方通過實施雙重驗證流程來確保數(shù)據(jù)安全接收。此流程融合非對稱解密與數(shù)據(jù)完整性校驗如公式（5）所示。

DskB[HpkA（K）]→K （5）

式中：DskB為使用接收方B的私鑰skB解密；HpkA為發(fā)送方A的公鑰pkA加密的AES會話密鑰K。

接著，恢復(fù)原始抄表數(shù)據(jù)，如公式（6）所示。

DAES（C，K）→K （6）

式中：DAES為使用K對密文C進行AES解密。

此混合加密機制結(jié)合了密鑰交換安全性與AES的高效數(shù)據(jù)加密，不僅加速了數(shù)據(jù)處理速度，還通過公鑰加密的驗證步驟，有效防御了中間人攻擊，確保了電力營銷管理信息平臺在抄表核算過程中的數(shù)據(jù)保密性、完整性和高效性。

3 計算電力營銷管理信息平臺抄表誤差

在電力營銷管理信息平臺抄表環(huán)節(jié)，對加密的電力營銷管理信息平臺抄表數(shù)據(jù)進行分析，記錄各智能電表在連續(xù)觀測周期內(nèi)的讀數(shù)[5]，設(shè)N為電力營銷管理信息平臺抄表中所有電表的集合，第j次抄表時，電表m∈M的讀數(shù)記為Rmj?；诙啻纬淼臄?shù)據(jù)，構(gòu)建電力消費的時間序列矩陣，以反映用戶用電模式的動態(tài)變化。

為評估電力營銷管理信息平臺的抄表精度，引入誤差度量ε，該誤差綜合考量了電力營銷管理信息平臺抄表記錄與實際電表讀數(shù)之間的差異。具體來說，誤差ε如公式（7）所示。

（7）

式中：J為總采集次數(shù)；Rj為電表在第j次采集時的真實讀數(shù)。

利用誤差計算公式（7），能夠精確評估電力營銷管理信息平臺在抄表過程中的數(shù)據(jù)偏差，進而推導(dǎo)電能表實際用電量，如公式（8）所示。

（8）

式中：x為實測電量。

定期對電力營銷管理信息平臺進行校準，確保抄表數(shù)據(jù)的準確性，減少因平臺自身問題而導(dǎo)致的誤差。針對誤差較大的區(qū)域，實施重點監(jiān)控與現(xiàn)場核查，查明誤差原因，并采取相應(yīng)的糾正措施，例如更換故障電表、優(yōu)化數(shù)據(jù)采集網(wǎng)絡(luò)布局等，以持續(xù)提升抄表精度。

4 實現(xiàn)電力營銷管理信息平臺智能抄表核算

智能化抄表是電力營銷管理信息平臺的核心引擎，其依托先進的物聯(lián)網(wǎng)與大數(shù)據(jù)處理技術(shù)，實現(xiàn)高效精準的自動抄表。智能化抄表深度融合了高靈敏度的傳感器，不僅能夠?qū)崟r捕捉并上傳用戶用電數(shù)據(jù)，還集成了AI分析模塊，對海量數(shù)據(jù)進行深度挖掘，為智能核算提供堅實的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。此外，智能化抄表支持遠程操控與智能預(yù)警，確保抄表過程的安全性與時效性。同時，通過集成移動支付與在線客服[6]等功能，優(yōu)化用戶交互體驗，推動電力營銷管理向更智能化、更便捷化的方向發(fā)展。采用先進的智能化抄表，電力營銷管理信息平臺執(zhí)行全面抄表誤差收集任務(wù)的頻率為60min/次，這一高頻次的采集策略有效減少了單次抄表數(shù)據(jù)因外部干擾或設(shè)備狀態(tài)波動而產(chǎn)生的偶然性誤差。為了進一步提升數(shù)據(jù)精度，平臺內(nèi)置了智能抄表核算校驗機制，該機制能夠自動分析智能電能表在連續(xù)60min的累積抄表數(shù)據(jù)，識別并校準潛在的誤差源。

校驗機制首先計算60min內(nèi)每次的抄表誤差，然后根據(jù)預(yù)設(shè)的誤差閾值來判斷是否需要進行校準。如果累積誤差超出閾值，就觸發(fā)校準流程。

通過這樣的智能化抄表核算方法，電力營銷管理信息平臺不僅能夠?qū)崟r監(jiān)控并優(yōu)化抄表數(shù)據(jù)的準確性，還能為管理人員提供全面、及時的誤差分析與決策支持，推動電力營銷管理向更高效、更智能的方向發(fā)展。

5 試驗

5.1 試驗準備

為深入測試電力營銷管理信息平臺的智能抄表與核算技術(shù)的實際應(yīng)用效能，依托某大型電力企業(yè)的智能化轉(zhuǎn)型項目，設(shè)計了全面的試驗環(huán)境。該項目已完成對全域內(nèi)8個關(guān)鍵變電站（命名為T1～T8）的智能化電表升級，采用C/S架構(gòu)的分布式服務(wù)器系統(tǒng)模擬各站點，T1站點被指定為核心管理節(jié)點，負責(zé)存儲核心數(shù)據(jù)副本，具體的試驗環(huán)境如圖1所示。

在試驗環(huán)境中，為了滿足高并發(fā)數(shù)據(jù)交換的需求，網(wǎng)絡(luò)帶寬被設(shè)定為200Mb/s，這一配置能夠有效支撐大量數(shù)據(jù)的快速傳輸。同時，為了保證數(shù)據(jù)傳輸?shù)男屎晚憫?yīng)速度，試驗環(huán)境中的網(wǎng)絡(luò)延遲被嚴格控制在10ms～25ms，這一延遲水平足以確保數(shù)據(jù)在網(wǎng)絡(luò)中的快速流通，避免了因網(wǎng)絡(luò)延遲導(dǎo)致的傳輸瓶頸。為了確保試驗結(jié)果的全面性和代表性，試驗設(shè)計中考慮了多樣化的用戶類型和復(fù)雜的用電場景。這些用戶類型包括但不限于居民用戶、商業(yè)用戶、工業(yè)用戶等，每種用戶類型都有其特定的用電模式和需求。用電場景則涵蓋了日常用電、高峰時段用電、節(jié)能減排模式下的用電等多種情況，以模擬真實世界中電力消耗的多樣性和復(fù)雜性。通過這樣的試驗設(shè)計，研究團隊能夠全面評估智能抄表核算方法在不同用戶類型和用電場景下的表現(xiàn)，確保試驗結(jié)果能夠真實反映該方法在實際應(yīng)用中的效果，為電力營銷管理信息平臺的智能化升級提供有力的數(shù)據(jù)支持和決策參考。

具體來說，涵蓋了4種主要用戶類型：居民用戶、小型企業(yè)用戶、中型企業(yè)用戶以及大型企業(yè)用戶，具體用戶類型及其用電模式，見表1。

基于上述用戶類型構(gòu)建的試驗環(huán)境中，設(shè)置一個全面的電表網(wǎng)絡(luò)，其中不僅包括針對各類用戶的獨立用戶電表，還特別設(shè)置了一個匯總電表，用于實時監(jiān)控整個區(qū)域的總電量。其中獨立用戶電表體參數(shù)見表2。

為評價設(shè)計的電力營銷管理信息平臺智能抄表核算方法的效率，對自動計量電能表所記錄的電能數(shù)據(jù)進行統(tǒng)計與分析。在多樣化的電網(wǎng)負載場景下，本文方法借助智能電能表技術(shù)，精準捕捉了各類用戶電能表的有功功率數(shù)據(jù)，并通過擬合處理直觀地展示了這些數(shù)據(jù)的變化趨勢，如圖2所示。

5.2 試驗結(jié)果分析

由圖2可知，通過本方法得出的有功功率值與實際電能表直接測量的數(shù)據(jù)幾乎完全吻合，誤差范圍被嚴格控制在0.1kW以內(nèi)。不僅如此，擬合曲線的高度一致性也進一步驗證了本方法的高擬合性能。這意味無論是在輕載、重載還是其他復(fù)雜多變的電網(wǎng)負載條件下，本方法都能準確、穩(wěn)定地反映用戶的實際用電情況。充分證明了其在實際應(yīng)用中的高度實用性。通過引入本方法，電力企業(yè)可以更精準地掌握用戶的用電行為，優(yōu)化電力資源配置，提升整體運營效率，同時也為用戶提供更便捷、更透明的用電服務(wù)體驗。

6 結(jié)語

在電力營銷管理信息平臺智能化發(fā)展的過程中，智能抄表核算方法的研究與應(yīng)用為電力服務(wù)的高效、精準與個性化開辟了新路徑。隨著技術(shù)不斷迭代與創(chuàng)新，智能抄表核算將成為未來電力營銷管理不可或缺的一環(huán)，持續(xù)推動電力行業(yè)向智能化、精細化發(fā)展。

參考文獻

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