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摘要： 本文介绍了电能计量自动化采集系统的构成和作用，对比了国内外该技术的发展情况，阐述了各类型电能采集系统的优缺点。并通过对负荷预测算法的数学模型建立和优化，证明了电能自动化采集系统对负荷预测的积极影响，提高了预测的准确性和有效性。
关键词： 电能计量自动化；负荷预测；粒子群算法
中图分类号：TM 73 文献标识码：A
电能计量自动化是相对人工的电能计量信息收集而言的，是指供电局将用户侧的负荷使用信息通过遥测或通信的方式集中到后台管理部门的计算机系统，以进行后续管理工作。人工方式在负荷点少、负荷点集中的情况下效果较好，但随着工业发展和城市规模扩大，配网存在负荷点多且分散、某些负荷点位置偏远或环境恶劣，此时电能计量自动化的优点就得以体现。基于通信技术和单片机技术的电能采集（管理）系统能够对电能表数据进行自动抄取，提高了工作效率。工作人员只需要在后台监控中心进行计算机操作，即可快速、准确地获得电量信息，及时进行电网监视、负荷预测和合理调度等工作。
1 计量自动化系统的构成及优越性
国内的计量自动化系统采用固定式网络的系统结构，可分为主站、通信网、终端设备。主站包含服务器和前置机，可以由一台或多台计算机组成，是整个系统的管理后台，也是工作人员的操作对象，它通过通信网发出指令；通信网分为上行和下行，可以支持多种网络例如GPRS，CDMA，ZIGBEE，电力载波等；终端设备包括电表、低压集抄、大客户负荷管理系统、配变管理系统等等，负责电能量数据采集和上传。以下针对重要的终端设备进行介绍。
（1） 大客户负荷管理系统
大用户包括各类冶炼、化工厂，在全社会用电负荷中占主要地位，这些负荷受自然环境影响较小，受社会影响较大。由于其负荷的重要地位，大用户用电发生异常时对网供量、对售电效益产生的影响也是最大的。大客户负荷管理系统能够为供电局后台监控提供真实准确的用电信息，保证了管理人员及时、准确地发现大用户的异常用电，能明显体现出计量自动化建设对负荷管理和负荷预测的积极效果。
（2） 低压集抄
低压集抄主要面对居民用电，它的作用是把居民电表的信息集中起来，再统一外送。虽然智能电表也能够直接上传信息，但是对于居民密集区域，低压集抄的优势则体现出来。对于大量的抄表数据，首先，比人工抄表提高了抄表效率、降低了人为误差率；其次，能够利用后台系统进行用户统计、分析、预测等大范围的管理工作，为负荷预测及电网规划提供充足依据。
（3） 配变管理系统
配变管理系统除了对配变运行状态进行监视以外，还能够配合低压集抄对台区进行用电监视，通过分析比较得到线损情况；同时可以帮助及时发现异常用电情况。
2 计量自动化系统对短期负荷预测的影响
2.1 负荷预测方法
（1） 回归分析法
根据负荷的历史水平，用统计学方法中的回归分析法对负荷的观测数据进行统计分析和预测。模型分为一元线性回归、多元线性回归和非线性回归等。回归分析法的优点是精度较高，适用于中短期预测；缺点是规划期内的总产值无法详细统计以及只能预测出综合用电水平，无法预测各区用电水平。
（2） 灰色模型法
灰色模型针对含有不确定因素（例如某个时间点的电能采集失败）的系统进行预测，该模型以灰色系统理论为基础，能够在缺乏数据的情况下找出一个时段内的规律，建立起负荷预测模型。灰色模型方法分为普通模型和优化模型。前者属于指数增长型，当负荷按照指数规律增长时，预测精度高，计算简单。但对于波动性的负荷，预测误差较大，不适宜用此方法预测。优化灰色模型把波动的数据组变换为规律性增强的呈指数规律增长的序列，提高了该方法的适用范围。这种方法要求数据少，不要求变化趋势和分布规律，计算简便，精度高，只要保证数据不要过于离散，则十分适用于短期负荷预测。
2.2 计量自动化对负荷预测的影响
（1） 提高输入数据质量
如上述介绍，回归分析法时建立在大量的历史负荷水平上的，历史数据越多越准确，回归分析法的结果也就越精确；灰色模型法不需要大量输入数据，但是对输入数据的准确性很高；时间序列法对输入数据的连续性要求高。根据第1章的描述，计量自动化系统的优越性能够保证这些计算方法所需要的输入数据具有范围广、数量多、准确度高的特点，从而为负荷预测工作提供前提。
（2） 方便电量数据管理
负荷预测过程中产生的数据，可以由后台的数据库和管理软件进行管理，通过计量自动化系统的统计形成负荷报表，对数据按照时间和区间可进行对比分析，寻求规律和发现异常情况。以便进行监测故障、监测窃电、总结报告、近远景规划等工作。
3 实例分析
某市从2009年开始逐步推行电能计量自动化系统建设，从历史数据获得2009年以前的用电数据（单位：万千瓦时），从计量自动化系统数据库获得2009年以后的用电数据。数据包括用相同计算方式得出的预测用电量和实际用电量。
从图中可见2011年1月各日的预测用电量、实际用电量变化和预测误差变化，本月预测最大用电量出现在1月10日，为3734万千瓦时，实际用电量为3745万千瓦时；预测最小用电量出现在1月6日，为3202万千瓦时，实际用电量为3451万千瓦时。尤其应注意的是，折线在几个位置出现了突变，分别为1月5、6、12、17日，意味着实际值和预测值有较大差距，提醒管理人员应重点对这几天的电气信息监视数据进行分析。
4 結论与建议
由于负荷预测是根据历史负荷推测它的未来值，所以，负荷预测的对象是不确定事件。因此使得负荷预测具有不准确性、条件性、时间性、多方案性等特点。本文分析说明电能采集系统的建设和推广对于供电局管理人员能够提高管理效率，减少人力成本；对于电网信息的监视、交易管理能够提供确切的依据和支撑作用，对于后台分析、负荷预测能够提高准确度和提供分析依据，对于电力企业提高管理效率和提高经济效益具有积极的影响。
参考文献：
[1]张勇. 基于.NET电能采集与管理系统的设计与实现[D].2009.
[2]周树平. 电能表自动采集系统设计及其在负荷预测中的应用研究[D].2006.
[3]杨玉敏. 利用电能采集系统提高电网负荷预测水平[J].西北电力技术，2002，30（1）
关键词： 电能计量自动化；负荷预测；粒子群算法
中图分类号：TM 73 文献标识码：A
电能计量自动化是相对人工的电能计量信息收集而言的，是指供电局将用户侧的负荷使用信息通过遥测或通信的方式集中到后台管理部门的计算机系统，以进行后续管理工作。人工方式在负荷点少、负荷点集中的情况下效果较好，但随着工业发展和城市规模扩大，配网存在负荷点多且分散、某些负荷点位置偏远或环境恶劣，此时电能计量自动化的优点就得以体现。基于通信技术和单片机技术的电能采集（管理）系统能够对电能表数据进行自动抄取，提高了工作效率。工作人员只需要在后台监控中心进行计算机操作，即可快速、准确地获得电量信息，及时进行电网监视、负荷预测和合理调度等工作。
1 计量自动化系统的构成及优越性
国内的计量自动化系统采用固定式网络的系统结构，可分为主站、通信网、终端设备。主站包含服务器和前置机，可以由一台或多台计算机组成，是整个系统的管理后台，也是工作人员的操作对象，它通过通信网发出指令；通信网分为上行和下行，可以支持多种网络例如GPRS，CDMA，ZIGBEE，电力载波等；终端设备包括电表、低压集抄、大客户负荷管理系统、配变管理系统等等，负责电能量数据采集和上传。以下针对重要的终端设备进行介绍。
（1） 大客户负荷管理系统
大用户包括各类冶炼、化工厂，在全社会用电负荷中占主要地位，这些负荷受自然环境影响较小，受社会影响较大。由于其负荷的重要地位，大用户用电发生异常时对网供量、对售电效益产生的影响也是最大的。大客户负荷管理系统能够为供电局后台监控提供真实准确的用电信息，保证了管理人员及时、准确地发现大用户的异常用电，能明显体现出计量自动化建设对负荷管理和负荷预测的积极效果。
（2） 低压集抄
低压集抄主要面对居民用电，它的作用是把居民电表的信息集中起来，再统一外送。虽然智能电表也能够直接上传信息，但是对于居民密集区域，低压集抄的优势则体现出来。对于大量的抄表数据，首先，比人工抄表提高了抄表效率、降低了人为误差率；其次，能够利用后台系统进行用户统计、分析、预测等大范围的管理工作，为负荷预测及电网规划提供充足依据。
（3） 配变管理系统
配变管理系统除了对配变运行状态进行监视以外，还能够配合低压集抄对台区进行用电监视，通过分析比较得到线损情况；同时可以帮助及时发现异常用电情况。
2 计量自动化系统对短期负荷预测的影响
2.1 负荷预测方法
（1） 回归分析法
根据负荷的历史水平，用统计学方法中的回归分析法对负荷的观测数据进行统计分析和预测。模型分为一元线性回归、多元线性回归和非线性回归等。回归分析法的优点是精度较高，适用于中短期预测；缺点是规划期内的总产值无法详细统计以及只能预测出综合用电水平，无法预测各区用电水平。
（2） 灰色模型法
灰色模型针对含有不确定因素（例如某个时间点的电能采集失败）的系统进行预测，该模型以灰色系统理论为基础，能够在缺乏数据的情况下找出一个时段内的规律，建立起负荷预测模型。灰色模型方法分为普通模型和优化模型。前者属于指数增长型，当负荷按照指数规律增长时，预测精度高，计算简单。但对于波动性的负荷，预测误差较大，不适宜用此方法预测。优化灰色模型把波动的数据组变换为规律性增强的呈指数规律增长的序列，提高了该方法的适用范围。这种方法要求数据少，不要求变化趋势和分布规律，计算简便，精度高，只要保证数据不要过于离散，则十分适用于短期负荷预测。
2.2 计量自动化对负荷预测的影响
（1） 提高输入数据质量
如上述介绍，回归分析法时建立在大量的历史负荷水平上的，历史数据越多越准确，回归分析法的结果也就越精确；灰色模型法不需要大量输入数据，但是对输入数据的准确性很高；时间序列法对输入数据的连续性要求高。根据第1章的描述，计量自动化系统的优越性能够保证这些计算方法所需要的输入数据具有范围广、数量多、准确度高的特点，从而为负荷预测工作提供前提。
（2） 方便电量数据管理
负荷预测过程中产生的数据，可以由后台的数据库和管理软件进行管理，通过计量自动化系统的统计形成负荷报表，对数据按照时间和区间可进行对比分析，寻求规律和发现异常情况。以便进行监测故障、监测窃电、总结报告、近远景规划等工作。
3 实例分析
某市从2009年开始逐步推行电能计量自动化系统建设，从历史数据获得2009年以前的用电数据（单位：万千瓦时），从计量自动化系统数据库获得2009年以后的用电数据。数据包括用相同计算方式得出的预测用电量和实际用电量。
从图中可见2011年1月各日的预测用电量、实际用电量变化和预测误差变化，本月预测最大用电量出现在1月10日，为3734万千瓦时，实际用电量为3745万千瓦时；预测最小用电量出现在1月6日，为3202万千瓦时，实际用电量为3451万千瓦时。尤其应注意的是，折线在几个位置出现了突变，分别为1月5、6、12、17日，意味着实际值和预测值有较大差距，提醒管理人员应重点对这几天的电气信息监视数据进行分析。
4 結论与建议
由于负荷预测是根据历史负荷推测它的未来值，所以，负荷预测的对象是不确定事件。因此使得负荷预测具有不准确性、条件性、时间性、多方案性等特点。本文分析说明电能采集系统的建设和推广对于供电局管理人员能够提高管理效率，减少人力成本；对于电网信息的监视、交易管理能够提供确切的依据和支撑作用，对于后台分析、负荷预测能够提高准确度和提供分析依据，对于电力企业提高管理效率和提高经济效益具有积极的影响。
参考文献：
[1]张勇. 基于.NET电能采集与管理系统的设计与实现[D].2009.
[2]周树平. 电能表自动采集系统设计及其在负荷预测中的应用研究[D].2006.
[3]杨玉敏. 利用电能采集系统提高电网负荷预测水平[J].西北电力技术，2002，30（1）