基于物联网与大数据的电学计量检测架构分析

摘要：在物联网和大数据等新兴科技的快速发展下，电学计量检测正逐步由人工测量向数字化和自动化方向发展。以物联网、大数据为基础的电学计量检测架构，对电学计量测试技术提出了全新的要求。将物联网技术应用于电力设备的互联与智能化管理，并将其与大数据相结合，能够有效地提升电力设备的监测效率与数据品质。

关键词：物联网；大数据；电学计量检测

引言：

物联网与大数据是当今社会发展的必然趋势。针对计量检测中存在的电器设备繁多、数据量大、效率低下等问题，将物联网与大数据技术相结合，以提升电学计量检测工作的效率与精度为目标，构建一套适用于电力设备计量测试的新架构。

一、大数据与物联网相关概述

（一）大数据技术

大数据指的是大量的、不同类型的、快速的数据集。数据采集、存储、处理和分析是大数据研究的重要内容。利用统计、数据挖掘、机器学习等方法，从海量数据中提取蕴含的数据信息，为决策与管理提供支撑[1]。

（二）物联网技术

物联网是一种通过使用多种传感器和智能装置等技术，对物品、设备、机器等进行检测、识别、定位、管理和控制等活动的一种网络。基本原理是利用传感器进行信息采集，通过网络进行信息传递，利用云计算进行分析、处理，运用软件来完成指挥与控制，从而达到对物品及设备进行智能化管理的目的。

二、电学计量的现状与不足

随着时代的进步，科技水平的不断提高，电力产品的品种与数量也在不断增加。这些电器装置在各行各业都有广泛的用途。为保证电力设备的正常运行和精确计量，需要对其进行定期的计量检测，这就增加了计量检测的工作量。当前，电力设备的计量检测工作主要采用人工方式，即现场检查、人工录入、人工计算、生成校验报告等。目前，我国计量检测技术存在着工作强度大、重复性差、操作繁琐等问题，严重制约了电学计量检测工作的快速发展。另外，在现有电气计量技术中，仅为生成辨识报告提供支撑，而不能得到充分利用，从而造成了数据的缺失。

三、基于物联网与大数据的电学计量检测架构的设计原则

（一）数据的实时性

数据实时是指电学计量检测中，可以实时采集、传输和处理数据。这一原则对测试结果的准确、可靠程度有很大的影响，实时数据传送是保证检测装置能将所收集到的数据及时地传送给数据处理中心，从而防止数据延迟或遗失。同时，通过对系统中存在的问题进行实时分析，并对其进行修正，从而提高测试的效率与质量。

（二）数据的安全性

为了防止检测数据被非法存取、篡改或泄漏，必须保证数据的安全。要使用强有力的密码技术来加密数据，以保证仅有被授权的个人或系统可以对其进行解密与存取；制定一套严格的访问控制机制，对数据资料的存取加以限制，使数据只能由授权使用者存取及处理。另外，也要对系统进行定期的安全审核与漏洞扫描，以便能够及时地发现并解决系统中存在的安全问题。

四、基于物联网与大数据的电学计量检测架构的优势

（一）提高了计量数据利用率

用电设备的数量多、频率高，在检测过程中会产生大量的检测数据。在传统的测试方式中，测试数据是用来产生测试报告和评价被测试设备的性能。将大数据技术应用于电测技术，能使海量的测量数据进行统一的存储与管理。通过大数据分析、大数据分析等方法，对电力设备的数据进行溯源，并对其误差、不确定性等信息进行分析，从而发现其可能的发展趋势，为电力设备的设计与生产提供依据。

（二）增强了数据的可视化和可追溯性

通过大数据分析，可以将电学计量检测的大量数据以可视化的方式展现出来，从而使使用者能够更加直观地理解检测的结果及发展趋势。同时，由于其具有可溯源性，所有检验过程均可进行记录与溯源，易于进行品质控制与溯源，对于提升产品的品质与安全具有重要意义[2]。

五、基于物联网与大数据的电学计量检测架构的分析

（一）以物联网为基础的构成部分

电学计量检测架构由信息感知层、网络层、应用层组成；（1）电学计量信息感知层；由数据获取、数据预处理等部分组成。其中，电压表、功率表、相位表、标准电流源等都是用来标识仪表的。数据的预处理过程包括数据的排序、数据的压缩以及数据的包装三个部分。通过利用多种电力测试设备作为数据传感节点，利用无线通信技术、蓝牙技术、 RFID等先进的技术手段，实现对电力系统的实时监测。该系统能够对被测试的电器设备进行自动读取，从而获取电器设备的测试信息，从而实现对电气设备的原始测试数据的获取。（2）电学计量信息网络层是一种中介层，它能够自行选择各种网络，如无线通信网、有线网和专网，以适应电气计量信息的传输需求，为用户提供更好的服务，在数据传输的同时，也提供了网络和数据安全方面的服务。③信息应用层：通过对接收到的测试数据进行辨识与归类，从而得到高品质的电力设备测试数据，如电流、表格产品、电压、阻抗等。并以该模型为基础，构建了电学计量数据库，对计量数据进行统一的管理与存储。该系统持续地充实了以电压为基础的电学计量数据库，使电学计量数据能够及时更新，并具有可追踪性。另外，系统还可以对测试数据进行实时的读取、分析与处理，并对测试结果进行误差分析，并通过对测试数据进行处理，形成报告。

（二）以大数据为基础的处理部分

数据的采集、存储与管理是其中的关键。利用物联网技术，电学计量检测装置能够对电力系统中的各种电气参数进行实时采集，如电压、电流、功率等。为了保证数据的安全与可靠，大数据平台对数据进行有效的存储与管理。⑴在大数据分析中，数据预处理与清洗是一个非常关键的步骤。在电学计量检测中，由于测试环境复杂多变，测试结果可能会出现噪声、异常值等问题。采用数据预处理与净化技术，实现了数据的筛选、剔除、修正等功能，从而提高了数据的质量与精度。⑵大数据处理中最重要的工作就是对数据进行分析与挖掘。在此基础上，利用机器学习、数据挖掘等方法，对电学计量检测数据进行深度挖掘，从中挖掘出规律及趋势。比如，通过建立预报模型，实现对设备故障的预报与预警；⑶图像显示技术是对大数据进行处理的一种重要方法。通过直观的图形和图表的形式，使决策者能够更好的了解、分析这些数据，从而作出科学的决策。此外，可视化显示技术还能给用户带来更友好的人机交互接口，增强了系统的易用性与可操作性。⑷大数据处理的内容必须与物联网技术密切结合。利用物联网技术，可以对设备进行远程监测与管理，并能实时获得设备的工作状况及测试数据。与此同时，物联网技术的发展也为大数据的处理提供了新的途径，并在一定程度上提高了数据的维度与数量。在物联网和大数据的基础上，面向大数据的电学计量检测监测系统是其中的重要一环。对海量测试数据进行高效处理与分析，能够提升测试精度与可靠性，为电力设备的安全运行与维修提供强有力的支撑。在今后的发展过程中，通过对大数据、物联网等技术的深入研究，对电学计量测试体系进行进一步的改进与优化，为电力行业的智能发展作出更大的贡献[3]。

结语：

总而言之，基于物联网和大数据的电学计量检测架构，对检测数据进行高效处理与分析，能够提升测试精度与可靠性，为电力设备的安全运行与维修提供强有力的支撑，将有力地促进我国电气计量测试产业的快速发展，并为我国众多行业的品质监控与技术革新提供有力的支持。在今后的发展过程中，通过对大数据、物联网等技术的深入研究，对电学计量检测架构进行进一步的改进与优化，为电力工业的智能发展作出更大的贡献。

参考文献：

[1] 郭烨峰. 基于物联网与大数据的电学计量检测架构研究[J]. 商品与质量，2021（1）：338.

[2] 王鹏. 电学计量检定及测量系统误差因素的相关研究[J]. 中国新技术新产品，2021（14）：90-92..

[3] 刘瑜.关于电学计量检定及测量误差的解决措施分析[J].设备管理与维修，2021，（10）：78-79.