集抄系統(tǒng)電表變更識別和故障診斷研究綜述

衛(wèi)建均，朱俊超，彭顯剛，楊 永，許炫壕

（1.廣東電網(wǎng)有限責任公司茂名供電局，廣東 茂名 525000；2.廣東工業(yè)大學自動化學院，廣東 廣州 510006）

集抄系統(tǒng)電表變更識別和故障診斷研究綜述

衛(wèi)建均1，朱俊超2，彭顯剛2，楊 永1，許炫壕2

（1.廣東電網(wǎng)有限責任公司茂名供電局，廣東 茂名 525000；2.廣東工業(yè)大學自動化學院，廣東 廣州 510006）

針對由于用戶電表及設備檔案變更、損壞、通信故障等因素導致集抄系統(tǒng)數(shù)據(jù)采集成功率和質(zhì)量出現(xiàn)的問題，對集抄系統(tǒng)路由方法和集抄系統(tǒng)故障診斷方法的新進展進行綜述。研究結(jié)果表明：（1）利用電力線載波路由算法并構(gòu)建新的網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)模型，將復雜的電力線通信網(wǎng)絡拓撲轉(zhuǎn)化成簡單清晰的網(wǎng)絡拓撲，解決集抄系統(tǒng)電表更換識別問題；（2）將數(shù)據(jù)挖掘技術和專家系統(tǒng)相結(jié)合，開發(fā)基于數(shù)據(jù)挖掘的故障診斷專家系統(tǒng)，使集抄系統(tǒng)故障診斷智能化，提高數(shù)據(jù)采集的質(zhì)量；是未來需要進一步研究的課題。

集抄系統(tǒng)； 采集成功率；電表變更；故障診斷

低壓遠程集抄系統(tǒng)(簡稱集抄系統(tǒng))是一種集現(xiàn)代數(shù)字通訊技術、計算機軟硬件技術、電能計量技術為一體的用戶用電信息采集與分析處理系統(tǒng)。集抄系統(tǒng)的構(gòu)成包括電表、采集器、集中器、主站系統(tǒng)。集中器向上與主站采用GPRS通信［1-3］，向下與采集器（載波電能表）主要采用載波通信。隨著我國電力用戶數(shù)量越來越多，對抄表的可靠性要求也越來越高。集抄系統(tǒng)的普及替代了傳統(tǒng)的人工抄表，使電表數(shù)據(jù)的讀取更加快捷、準確，減少了耗費在抄表工作上的人力、物力，滿足電力企業(yè)的管理需求。

但是，由于遠程集抄系統(tǒng)受到多方面條件的制約，所以在實際運行過程中很難保證較好的采集成功率和整個系統(tǒng)的可靠性。根據(jù)集抄系統(tǒng)實際運行情況來看主要存在以下兩個方面亟待解決的問題：（1）現(xiàn)有的集抄系統(tǒng)中，經(jīng)常碰到換表、拆表、新增電表等問題，主站和集中器無法實時識別，導致現(xiàn)場電表與集中器、主站中保存的電表檔案不一致而采集不到變更電表的數(shù)據(jù)。當出現(xiàn)此種情況時只有通過工作人員到現(xiàn)場查看才能發(fā)現(xiàn)變更電表，這樣嚴重降低了電力部門工作效率，且明顯增大了后期維護的工作量。（2）集抄系統(tǒng)中采集設備的正常工作是保證采集成功的另一個重要的因素，但集抄系統(tǒng)在實際運行過程中經(jīng)常會發(fā)生電表故障、接線錯誤以及通信信道受到干擾等問題，導致主站采集不到數(shù)據(jù)，降低了數(shù)據(jù)采集的成功率，且給后期故障的排查帶來極大的不便。

1 研究現(xiàn)狀與解決方法

1.1 研究現(xiàn)狀

目前國內(nèi)外集抄系統(tǒng)的下行通信信道大多采用電力線載波通信方式，但是，低壓電力線載波網(wǎng)絡普遍存在載波節(jié)點數(shù)目多、拓撲結(jié)構(gòu)不穩(wěn)定、通信環(huán)境惡劣、時變性強和周邊干擾因素多等問題，所以目前大多數(shù)的研究集中在如何用路由算法提高通信網(wǎng)絡的可靠性方面，路由算法還不具備識別變更電表的能力，但動態(tài)路由算法在對未知通信網(wǎng)絡的搜索方面具備較強的優(yōu)勢，可作為變更電表識別的理論支持。

對于集抄系統(tǒng)故障普遍具有類型多、隱蔽性強、診斷復雜度高的特點，國內(nèi)外學者對集抄系統(tǒng)故障診斷的研究所采用的方法主要有專家系統(tǒng)和數(shù)據(jù)挖掘2種，以實現(xiàn)故障類型的智能診斷。

1.2 解決方法

1.2.1 集抄系統(tǒng)路由方法

早期的路由方法采用人工中繼的方式，這種中繼方法中繼節(jié)點固定無法適應電力線載波網(wǎng)絡時刻變化的特點。其后，自動中繼的路由方法［4］被應用在實際工程中。自動中繼主要有2種方式：一種是無窮的遍歷搜索，即采集器對各個電表逐一進行輪詢，并采用排列組合的方法進行窮舉，最后測試并選取最為有效的中繼路徑。這種無窮搜索的方式可以100%正常抄收，但是該方法運算量很大，耗時太長，雖可減少部分調(diào)試工作量，但是仍然難以滿足路由自適應快速調(diào)整的要求。第二種方法是采用路由算法，通過引進優(yōu)化算法來對路徑進行高效地尋址，這種方法比較有針對性，大幅度提高了中繼和尋址的效率，使集抄系統(tǒng)更靈活和智能。

為了提高通信的可靠性和實時性，國內(nèi)外專家學者對低壓電力線載波通信路由算法的設計和改良進行了大量的研究。目前較為主流的路由算法有蟻群算法和遺傳算法等。此外，還有一些其他的算法，如人工蛛網(wǎng)算法。

1.2.1.1 基于蟻群的中繼路由方法

蟻群算法［5-6］是由Marco Dorigo博士提出的一種并行優(yōu)化算法，其靈感來源于螞蟻在尋找食物過程中發(fā)現(xiàn)最佳路徑的生物學行為。蟻群算法利用單個人工螞蟻進行迭代，從而構(gòu)筑和優(yōu)化最佳侯選解。該算法采用分布式的并行計算機制，優(yōu)化速度快，且無需建立復雜的數(shù)學模型便可對未知系統(tǒng)進行預測，具有較強的魯棒性。文獻［7-9］均采用蟻群算法構(gòu)建了電表集抄系統(tǒng)的路由算法，并在實際工程上取得較好的應用效果。在采取蟻群算法進行電力線載波通信路由尋址的過程中，上述文獻將電力線載波信號當作“人工螞蟻”，將載波信號的發(fā)送當作“人工螞蟻的釋放”，把從集中器發(fā)送信號到收到目標節(jié)點返回信號這個過程當作是“螞蟻的一次完整覓食過程”，最后通過模擬螞蟻覓食尋找最佳路徑的方法來獲得最佳的通信路徑。為了克服原始的蟻群算法容易陷入局部最優(yōu)的缺陷，文獻［10］提出了一種全局搜索性能更強的改進蟻群算法，該文獻針對當前我國電力線通信的現(xiàn)狀和特點，構(gòu)建了路由協(xié)議的基本框架，并提出基于改進蟻群算法的路由模型。該模型不僅能保證電力線載波通信網(wǎng)絡的快速組網(wǎng)，而且還能在通信網(wǎng)絡發(fā)生改變時，自動進行網(wǎng)絡的重構(gòu)，提高網(wǎng)絡通信的可靠性和自愈性。

1.2.1.2 基于遺傳算法的中繼路由方法

該方法將遺傳算法運用到低壓載波通信網(wǎng)絡中。主要的思路是：首先將集中器到目標電表節(jié)點的所有路徑進行編碼，根據(jù)實際需求構(gòu)造相應適應度函數(shù)進行每條通信路徑的適應度值計算，然后通過設定規(guī)則進行交叉、變異等操作，形成一個完整的迭代過程。文獻［11-12］將遺傳算法應用于路由尋址中，實現(xiàn)了快速有效確定最優(yōu)路徑的目標。文獻［13-14］將遺傳算法和蟻群算法有機融合，形成一種遺傳蟻群系統(tǒng)算法的動態(tài)中繼路由算法。該算法將遺傳算法和蟻群算法的優(yōu)點結(jié)合起來，形成優(yōu)勢互補，同時為了防止算法陷入局部最優(yōu)，對蟻群算法中的轉(zhuǎn)移概率因子、信息素揮發(fā)因子以及信息素強度等參數(shù)進行改進。仿真結(jié)果表明，該混合算法提高了對通信網(wǎng)絡路徑的搜索能力，能適應電力線載波信道的變化并以較快的速度獲取最優(yōu)路徑，有效提高了集抄系統(tǒng)的時效性。文獻［15］提出了結(jié)合遺傳算法、蟻群算法和粒子群算法的混合路由算法，加快了收斂速度、提高了全局搜索性能，降低了通信的丟包率。

1.2.1.3 人工蛛網(wǎng)算法

除了蟻群算法和遺傳算法被應用到集抄系統(tǒng)的路由優(yōu)化尋址外，還有其他算法也被應用到該領域。文獻［16-17］將配電網(wǎng)的MAC層轉(zhuǎn)變成由多個人工蛛網(wǎng)組成的邏輯拓撲，通過新的組網(wǎng)算法和中心節(jié)點選取算法制定自動路由協(xié)議。仿真結(jié)果表明，該組網(wǎng)方式及路由協(xié)議對比其他的組網(wǎng)方式在通信可靠性方面有更強的優(yōu)勢。

上述動態(tài)路由算法在收斂速度、魯棒性、抗毀性等方面優(yōu)勢明顯。相比傳統(tǒng)的人工中繼算法能更好地適應電力線通信網(wǎng)絡的動態(tài)變化，在電表節(jié)點發(fā)生通信故障時，動態(tài)路由算法可以快速地對該節(jié)點進行路徑的重構(gòu)，減少了人工維護的成本。同時動態(tài)路由算法在對未知通信網(wǎng)絡的搜索方面具備較強的優(yōu)勢，這點正好可以被用于對電表變更后的載波通信網(wǎng)路進行搜索，這也使通過對網(wǎng)絡拓撲結(jié)構(gòu)的變化辨識出變更電表成為可能。

1.2.2 集抄系統(tǒng)故障診斷方法

由于集抄系統(tǒng)的故障具有較強的隱蔽性，且引起的原因也相對較多，因此，集抄系統(tǒng)故障診斷具有較強的復雜性和不確定性，其中最主要的故障來源是現(xiàn)場設備損壞。現(xiàn)場設備故障主要包括計量裝置故障、采集器故障和集中器故障等，其中，以計量裝置出現(xiàn)故障的概率最大。常見的計量裝置故障類型有電表存儲器損壞、電池電量過低、表計模塊故障、互感器的接線不正確、互感器熔絲熔斷和接線盒接觸不良等。

針對集抄系統(tǒng)故障，傳統(tǒng)的方法是采取人工到現(xiàn)場排查的方式，但這種診斷方式操作程序復雜，需要投入大量的人工，且問題解決周期較長。為了解決傳統(tǒng)人工排查方法的不足，目前國內(nèi)外已有研究人員提出，用智能分析算法對采集數(shù)據(jù)進行深度剖析，篩查甄別電能計量裝置運行異常。文獻［18］根據(jù)計量裝置異常最終都會反映到采集到的電壓和電流數(shù)據(jù)的思想，提出了規(guī)律性非連續(xù)算法和分類連續(xù)差值算法，并用于現(xiàn)場實際檢測，結(jié)果表明，該算法能夠有效且準確地查找出異常的計量裝置，減少現(xiàn)場異常的排查工作量，節(jié)省了大量的人力。

隨著計算機、人工智能、模式識別等技術的發(fā)展，故障診斷越來越偏向智能化，其中最常用且具有代表意義的是從上世紀80年代發(fā)展起來的專家系統(tǒng)。專家系統(tǒng)［19］是一種模擬人類專家解決領域問題的計算機程序系統(tǒng)。在專家系統(tǒng)內(nèi)包含著某個領域大量的專家水平的知識與經(jīng)驗，能夠運用人類專家的知識和解決問題的方法進行推理和判斷，模擬人類專家的決策過程，來解決該領域的復雜問題。文獻［20-21］設計了一種基于專家系統(tǒng)的故障診斷系統(tǒng)，通過對采集終端上報的報文進行分析，然后根據(jù)專家系統(tǒng)中知識庫推理出故障的類型，最后給出故障的解決方案。實踐證明該系統(tǒng)能使終端故障的解決更加及時和有效，且大大降低了現(xiàn)場終端維護的工作量。但是由于專家系統(tǒng)的能力來源于它所擁有的知識，尤其是故障診斷領域?qū)＜业慕?jīng)驗知識在問題求解過程中的作用，因此，它存在知識獲取“瓶頸”問題，而數(shù)據(jù)挖掘的出現(xiàn)彌補了專家系統(tǒng)的不足，打破了人們對知識獲取的瓶頸。

數(shù)據(jù)挖掘［22-23］是從數(shù)據(jù)庫或數(shù)據(jù)倉庫的海量數(shù)據(jù)中提取隱含的、具有潛在應用價值的信息或模式，是一種強大的知識獲取工具。在故障診斷領域，隨著數(shù)據(jù)采集和存儲技術的不斷發(fā)展，數(shù)據(jù)庫中保存了大量的故障數(shù)據(jù)樣本，其中也包含著許多隱含的故障規(guī)則信息。因此將數(shù)據(jù)挖掘技術應用于設備的故障診斷中，通過對故障數(shù)據(jù)庫中的大量故障數(shù)據(jù)進行數(shù)據(jù)挖掘，找出故障屬性和故障分類之間的對應關系，從而自動地建立故障規(guī)則數(shù)據(jù)庫，最后通過故障匹配來定位故障并指導維修［24-26］，將極大地提高故障排查的效率。文獻［27］利用K-means聚類算法對用電信息采集系統(tǒng)采集的大量數(shù)據(jù)進行分析，尋找電表故障信息與故障類別的對應關系，建立了故障診斷專家?guī)觳⑦M行智能診斷，實現(xiàn)了對電表運行狀態(tài)的評估，提高了異常發(fā)現(xiàn)和判斷的時效性。文獻［28］應用數(shù)據(jù)挖掘技術建立電表故障信息和故障類型之間的關聯(lián)規(guī)則，實現(xiàn)自動診斷，并根據(jù)采集系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)，設計了在線監(jiān)測的實現(xiàn)方式，結(jié)果表明，該方法能夠快速、準確地診斷故障結(jié)果。

結(jié)合數(shù)據(jù)挖掘強大的模式識別功能與專家系統(tǒng)特有的推理機制開發(fā)基于數(shù)據(jù)挖掘的故障診斷專家系統(tǒng)［29］，將會使故障診斷技術更加智能化。目前，基于數(shù)據(jù)挖掘的故障診斷專家系統(tǒng)已被用于不同領域，但用于集抄系統(tǒng)的故障診斷的相關研究仍然很少。文獻［30］通過對電氣設備狀態(tài)信息和故障信息進行數(shù)據(jù)挖掘，建立故障規(guī)則數(shù)據(jù)庫，最后通過故障匹配來定位故障，實踐結(jié)果表明，數(shù)據(jù)挖掘能大大提高電氣設備管理和診斷的自動化水平，具有很大的實用價值。文獻［31］指出了其在智能電網(wǎng)中成功運用，有效地解決智能電網(wǎng)決策的許多問題。

2 效果評價與展望

綜上所述，目前國內(nèi)外對電力線載波路由算法的研究主要集中在遺傳算法、蟻群算法、粒子群算法等群體智能算法上。這些動態(tài)路由算法在提高電力線載波通信網(wǎng)絡的可靠性方面有較強的優(yōu)勢，但對于通信網(wǎng)絡中電表加入、退出或更換狀況還不具備識別能力。采用所述智能算法及DL/ T645-2007多功能電能表通信規(guī)約對未知電力線載波通信網(wǎng)絡進行搜索，當發(fā)現(xiàn)抄表系統(tǒng)中發(fā)生電表更換、電表拆除、電表新增等導致通信網(wǎng)絡邏輯拓撲變化時，使算法能夠自動適應網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)的變化，準確地辨識出電表變更情況，就可解決集抄系統(tǒng)中電表更換問題。為此如何利用這些算法以及人工構(gòu)建的新網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)模型，將復雜的電力線通信網(wǎng)絡拓撲轉(zhuǎn)化成簡單清晰的網(wǎng)絡拓撲，然后根據(jù)網(wǎng)絡拓撲結(jié)構(gòu)的變化識別出變更電表是未來需要進一步研究的問題。

集抄系統(tǒng)中故障診斷現(xiàn)在常用的方法是建立故障診斷專家系統(tǒng)和數(shù)據(jù)挖掘技術，但專家系統(tǒng)存在知識獲取的瓶頸問題，而數(shù)據(jù)挖掘技術缺乏有效的推理機制，因此如果能結(jié)合數(shù)據(jù)挖掘強大的模式識別功能與專家系統(tǒng)特有的推理機制，開發(fā)基于數(shù)據(jù)挖掘的故障診斷專家系統(tǒng)，對集抄系統(tǒng)和計量營銷一體化系統(tǒng)的海量數(shù)據(jù)進行分析處理和挖掘，建立故障診斷專家?guī)?，實現(xiàn)對集抄系統(tǒng)故障類型的自動診斷和智能評估，最后將故障診斷結(jié)果上報主站管理人員，達到準確排查出發(fā)生運行故障的計量裝置，為現(xiàn)場異常排查工作提供技術保障的目的，這將會節(jié)省大量的人力，更好的保證系統(tǒng)正常可靠的運行。

3 結(jié)論

（1）集抄系統(tǒng)現(xiàn)有路由算法在獲取未知電力線載波通信網(wǎng)絡的拓撲結(jié)構(gòu)方面優(yōu)勢明顯，如果能配合相應的通信規(guī)約，使其能根據(jù)網(wǎng)絡拓撲識別出網(wǎng)絡中變更的電表節(jié)點，便可克服因更換電表檔案未錄入主站系統(tǒng)導致無法采集數(shù)據(jù)的缺陷，大大提高采集的正確率。

（2）在故障診斷方面數(shù)據(jù)挖掘技術和專家系統(tǒng)各具優(yōu)缺點，但兩者結(jié)合正好形成優(yōu)勢互補。因此，開發(fā)基于數(shù)據(jù)挖掘的故障診斷專家系統(tǒng)，將使故障診斷更加智能化，提高效率。同時對于集抄系統(tǒng)故障診斷而言也是一個創(chuàng)新點。

［1］ Li Y,Geng L.Zheng D.On remote automatic meter read?ing system based on GPRS technology［C］//Proceedings of the 29th Chinese Control Conference.Beijing,Chian, 2010:5731-5733.

［2］ Yuan S.J.Remote wireless automatic meter reading sys?tem based on Gprs［C］//2011 IEEE 3rd International Conference on Communication Software and Networks, Xi'an,china,2011:667-669.

［3］ Chen X,Zhang Y,Wang L.Hardware design of the wire?less qutomatic meter reading system based on GPRS［C］//Proceedings of the 10th World Congress on Intelligent Control and Automation,Beijing,Chian,2012:4536-4540.

［4］ C.Ke,Q.Chenxi,Z.Tingtao and H.Xiaoguang.Re?search of automatic meter reading system based on broadband carrier in the power line［C］//2011 6th IEEE Conference on Industrial Electronics and Applica?tions,Beijing,China,2011:2763-2767.

［5］ Shtovba S D.Ant algorithms:theory and applications[J].Programming and Computer Software,2005,31(4):167-178.

［6］ 劉士新,宋健海,唐加福.蟻群最優(yōu)化——模型、算法及應用綜述[J].系統(tǒng)工程學報,2004,19(5):496-502.

［7］ 劉曉勝,周巖,戚佳金.電力線載波通信的自動路由方法研究[J].中國電機工程學報,2006,26(21):76-81.

［8］ 趙杰衛(wèi),盧文冰,李賢亮.電力線載波自動抄表動態(tài)路由技術研究[J].電力系統(tǒng)通信,2007,28(11):1-5.

［9］ 劉曉勝,戚佳金,宋其濤,等.基于蟻群算法的低壓配電網(wǎng)電力線通信組網(wǎng)方法[J].中國電機工程學報,2008, 28(1):71-76.

［10］侯思祖,楊麗,陳璐.低壓電力線遠程抄表自動路由搜索算法研究[J].低壓電器,2008,16(2):25-28.

［11］林景棟,秦玉龍,廖孝勇.電力載波通信動態(tài)組網(wǎng)算法的研究[J].控制工程,2013,20(5):841-843.

［12］朱斌泉.基于改進遺傳算法的電力載波通信動態(tài)組網(wǎng)研究[J].南京工程學院學報(自然科學版),2012,10(1): 29-33.

［13］C.Ke,G.Xin and H.Xiaoguang.Routing algorithm of power line carrier meter reading based on ant colony ge?netic algorithm［C］//IEEE 10th International Confer?ence on Industrial Informatics,Beijing,China,2012: 196-201.

［14］陳可,胡曉光.基于遺傳自適應蟻群系統(tǒng)算法的中繼路由方法[J].中南大學學報(自然科學版),2013,44(2): 571-579.

［15］吳兆平,楊俊杰,高聰慧.低壓電力線載波通信路由算法研究[J].電測與儀表,2015,52(12):108-112.

［16］劉曉勝,張良,徐殿國.基于蛛網(wǎng)的新型電力線通信組網(wǎng)算法及通信協(xié)議[J].電力系統(tǒng)保護與控制,2012,16: 27-33+41.

［17］陳杰春.低壓電力線載波自動抄表系統(tǒng)設計中的關鍵問題[J].化工自動化及儀表,2014,41(6):688-697.

［18］范潔,陳霄,周玉.基于用電信息采集系統(tǒng)的電能計量裝置異常智能分析方法研究[J].電測與儀表,2013,11:4-9.

［19］朱向明,周鳳岐,王繼紅.數(shù)據(jù)挖掘故障診斷專家系統(tǒng)[J].火力與指揮控制,2011,09:190-194+198.

［20］危阜勝,肖勇,陳銳民.故障診斷技術在計量自動化系統(tǒng)中的應用[J].電測與儀表,2013,08:93-97.

［21］危阜勝,陳銳民,肖勇，等.用電信息采集終端遠程故障診斷系統(tǒng)開發(fā)與應用[J].電測與儀表,2012,S1:105-109.

［22］楊一展.數(shù)據(jù)挖掘技術在故障診斷中的應用研究[D].西安：西安電子科技大學,2008.

［23］Han Jiawei，Micheline Kameber.Data Mining Concepts and Techniques[M].San Francisco:Morgan Kaufmann Publishers，2000，50-52.

［24］Richard J.Roiger，Michael W.Geatz.數(shù)據(jù)挖掘教程[M].北京：清華大學出版社，2003，33-38.

［25］安茂春.故障診斷專家系統(tǒng)及其發(fā)展[J].計算機測量與控制,2008,09:1217-1219.

［26］宋斌.基于數(shù)據(jù)挖掘技術的故障測試與診斷方法研究[D].西安：西安電子科技大學,2009.

［27］陳馳.基于用電信息采集系統(tǒng)的運行電表故障智能分析[J].電測與儀表,2014,15:18-22.

［28］王新剛,吳穎,張垠.基于數(shù)據(jù)挖掘的智能電能表在線監(jiān)測方法[J].電測與儀表,2016,13:65-69.

［26］W.Hongjun,X.Xiaoli and H.Qiushi.Study of Intelligent Fault Diagnosis System Based on Data Mining Technology [C]//2010 International Forum on Information Technology and Applications,Kunming,China,2010,:329-332.

［27］H.YueShun and W.Hongling.Based on data mining electrical equipment condition monitoring and fault di?agnosis technology research[C]//2009 ISECS Internation?al Colloquium on Computing,Communication,Control, and Management,Sanya,China,2009,:127-129.

［28］李喆學.基于數(shù)據(jù)挖掘技術的智能電網(wǎng)診斷專家系統(tǒng)應用研究[D].吉林：吉林大學,2011.

Overview on meters change identification and fault automatic diagnosis technology for the meter information remote acquisition system

WEI Jianjun1,ZHU Junchao2,PENG Xiangang2,YANG Yong1，XU Xuanhao2
(1.Maoming Power Supply Filiale of Guangdong Power Grid Co.,Ltd.,Maoming Guangdong 525000,China;
2.School of Automation,Guangdong University of Technology,Guangzhou Guangdong 510006,China)

Aiming at the problems such as the meter change,the file of meter change,the equipment damage and the communication failure,influencing the data quality and the acquisition success rate of the meters information remote acquisition system,sums up the new development of the routing method and fault diagnosis of the meters information remote acquisition system.The research result shows that (1)using power line carrier routing algorithm and constructing new network structure model,translates power line communications network topology into simple and legible network topology to solve the problem of meter meter;(2)combining the data mining technology with the expert system,develops the fault diagnosis expert system based on data mining technology,makes diagnosis intelligentize of the meters information remote acquisition system and improves the quality of data acquisition;are tasks worthy to research in the future.

meters information remote acquisition system;acquisition success rate;meter meter;fault diagnosis

TM933.3

A

1672-3643（2017）03-0013-05

10.3969/j.issn.1672-3643.2017.03.003

2017-03-11

衛(wèi)建均（1982），男，工程師，從事電力系統(tǒng)市場營銷管理工作。

有效訪問地址：http://dx.doi.org/10.3969/j.issn.1672-3643.2017.03.003