Analyse av den integrerte brukingen av smarte målere og systemer for måling lesing verifisering og fakturering

Måling, verifisering og fakturering er kritiske operasjoner for energiselskaper, og deres effektivitet påvirker direkte selskapets bærekraftige utvikling. I de siste årene har det med intelligente teknologiers bredere anvendelse blitt fremmet og brukt smart målere i energiselskaper, noe som driver en transformasjon i målings- og faktureringsoperasjoner. Den integrerte anvendelsen av smarte målere og informasjonssystemer for måling, verifisering og fakturering har blitt et viktig utviklingsområde. Derfor må energiselskaper dype forståelse av smarte målere og relaterte informasjonssystemer, og akselerere integrasjonen av målere med informasjonssystemer.

1. Anvendelsesprinsipper for det integrerte smarte systemet for måling, verifisering og fakturering

Det sentrale prinsippet ved anvendelsen av det integrerte smarte systemet er å kombinere styrkene ved tradisjonell manuell administrasjon med moderne intelligente teknologier, samtidig som man minimaliserer menneskelig innblanding i prosessen med måling, verifisering og fakturering, og dermed akselererer integrasjonen av smarte målere med informasjonssystemer. Selv om mange regioner i Kina har oppnådd systemautomatisering, trenger energiselskaper fortsatt å finjustere detaljer som strømfaktureringspolicyer for å legge grunnlaget for videre systemutvikling. Selskapene bør først oppdatere tradisjonelle markedsføringskonsepter, fokusere på kundebehov, og fremme det integrerte smarte systemet ved å kontinuerlig forbedre tjenestenivå. Som levekår og markedsføringskonsepter forbedres, har automatiseringsnivået for måling, verifisering og fakturering økt betydelig. Mens relevant data blir registrert, må ansatte styrke systemvedlikehold, identifisere og løse problemer raskt, forbedre daglige inspeksjoner, og sikre nøyaktigheten av strømfaktura-data. I tillegg skal den faktiske drift av målebokser inspiseres i henhold til regler for måling.

2. Funksjoner og anvendelser av smarte målere

2.1 Målingsfunksjon

Målingsfunksjonen (se figur 1) er den mest grunnleggende evnen til smarte målere. Både tradisjonelle og smarte målere har denne funksjonen, men smarte målere gir større fordeler. Tradisjonell måling er komplisert, og krever dedikert personale for å manuelt registrere data på stedet. Hele prosessen fra lesing, summering, datainntasting til beregning er sterkt avhengig av manuell arbeidskraft. Denne metoden forbruker ikke bare store mengder menneskelige og materielle ressurser, men er også svært sårbart for menneskelige feil. En oversikt eller feil under lesingen kan direkte påvirke senere dataprosessering, og potensielt forårsake betydelige finansielle tap for energiselskapet.

Den bredt spredte anvendelsen av smarte målere møter energiselskapers behov for fjernmåling, noe som effektivt reduserer deres driftsbyrde i måling, samtidig som det betydelig forbedrer arbeids-effektiviteten. Det grunnleggende prinsippet for en smart måler er å bruke en A/D-konverter eller måleenhet for å samle sanntidsstrøm- og spenningsdata fra brukere. Disse dataene analyseres og behandles deretter av en CPU for å beregne nøyaktig aktive/reactive, topp/bunnsalg, eller fire kvadranters energiforbruk. Den resulterende energidataen sendes ut via kommunikasjonsmoduler eller en visningsenhet, som illustrert i figur 2. Fjernlesingskapasiteten til smarte målere gjør at det kan integreres nautiløst med informasjonssystemer for måling, verifisering og fakturering.

Fjernlesing er en merkefortrinnsfordel for smarte målere, som effektivt minimerer menneskelig innblanding og leverer mer nøyaktige og detaljerte energidata. I tillegg, støttet av smarte målere, kan ansatte direkte beregne strømfakturaer ved å sammenligne historiske data, uten behov for manuell dataverifisering. For tiden er smarte målere bredt distribuert i mange regioner og har fått bred offentlig aksept. Med smarte målere kan innbyggere bekvemt overvåke sanntidsenergiforbruk og gjenstående saldo, noe som gjør det mulig for bedre husholdningsenergiadministrasjon og tilbakefylling eller betaling av fakturaer i tide.

2.2 Overvåking og beregning av strømfakturaer

Overvåking og beregning av fakturaer er nøkkelfunksjoner for smarte målere, som muliggjør sanntids-overvåking og regnskap for strømforbruk. Med denne funksjonen kan energiselskaper kontinuerlig spore målerstatus, effektivt løse forskjeller mellom faktisk bruk og fakturering. I tillegg beregner smarte målere automatisk brukerens strømkostnader. Etter automatisk innsamling av forbrukdata, beregner måleren faktura basert på bruken, noe som reduserer betydelig tid brukt på manuelle beregninger. I fakturaberegningen fullt utnytter integrasjonen av smarte målere med informasjonssystemet for måling, verifisering og fakturering sine fortrinn, nøyaktig beregner faktisk forbruk og sanntidskostnader i samsvar med nasjonale lover og reguleringer.

Dataterminaler er essensielle for overvåking og beregning av fakturaer. Hovedfortrinnet er høy effektivitet—fakturering for en hel byprefektur kan typisk fullføres innen noen minutter. For tiden bruker mange regioner en "smart måler + manuell" revisjonsmetode. Energiselskaper deler deres serviceområder inn i nøkkel- og vanlige soner. For nøkkelsoner utføres en initiell manuell beregning, etterfulgt av systemdata-sammenligning; for vanlige soner sammenlignes bare et utvalg. Hvis ingen feil oppdages, sender systemet varsler via WeChat-mini-programmer eller brukerens registrerte mobilnummer.

2.3 Forhåndsinnbetalt funksjon

Forhåndsinnbetalt tjeneste lar brukere sette inn midler på sine strømkontoer i forhånd. I tradisjonell strømforsyning kunne brukere ikke overvåke restbeløp, noe som ofte førte til avkobling når midlene var uttømt. Med smarte målere kan brukere se restbeløpet sanntid. Når beløpet er lavt, kan brukere forhåndsinnbeta via frakoblede metoder, med betalinger direkte lastet på en IC-kort. I tillegg kan brukere lade opp sine IC-kort via WeChat, Alipay eller andre online-plattformer.

Den bredt spredte anvendelsen av datateknologi og internett har storartet akselerert integrasjonen av smarte målere med målings- og faktureringsystemer. De fleste energiselskaper har samarbeidet med handelsbanker og store online-betalingsplattformer, og online-betalings-tjenester er nå tilgjengelige i de fleste byer i landet. Online-betaling eliminerer tids- og romrestriksjoner, slik at brukere kan betale fakturaer når som helst, hvor som helst. Etter kobling med en smart måler, kan brukere bekvemt sjekke forbruk og restbeløp, og tjenester som kontantinntaking og automatisk avdrag blir mulige. Diversifiserte betalingsmetoder forbedrer ikke bare brukervenligheten, men driver også transformasjonen av målings-, fakturerings- og inntaksoperasjoner mot en bruker-sentrert, integrert servicemodell.

3 Konstruksjon av det integrerte smarte systemet for strømfakturering

3.1 Systemteknisk støtte

Mange regioner bruker nå smarte målere og smarte terminaler for måling, verifisering og fakturering. Analyse av det integrerte systemet viser at det hovedsakelig er basert på mobilkommunikasjon, GPS, og infrarød målingsteknologi. Ansatt bruker PDA-håndterminaler for å hente brukerdata for genlesing og unormal informasjon. Systemet tilordner deretter målingstasker via GPS. Etter fullført lesing, laster ansatte data opp til selskapets dataterminal, der databasen automatisk matcher informasjon, noe som forbedrer driftseffektiviteten. I tillegg krever systemet teknisk støtte for verifisering og revision. Det intelligente revisjonssystemet består av tre hovedmoduler: sterke begrensninger, endringssjekk av revisjonsresultat, og varsling. Nøkkelpunkter under implementering inkluderer:

Først, "sterke begrensninger" må legges til i beregningsprosessen, noe som er viktig for begrensningsmodulen. Energiselskaper må også angi parametre som strømpriser og toppe/bunnsalgspriser for å sikre at systemet genererer matchende søkekriterier og tillater klare beslutninger. Når data bryter regler, splitter systemet automatisk eller roller tilbake transaksjonen, og reisesser kun etter detaljert systemsjekk er godkjent.

Andre, varslingssituasjoner som samsvarer med virkeligheten må settes for å aktivere varslingmodulen. Strømtyveri ofte forårsaker dataanomalier. Når systemet oppdager slike anomalier under sammenligning, sender det automatisk varsler til ansatte sammen med detaljert informasjon, noe som gjør det mulig for tidlig undersøkelse. Til slutt, kan systemet gi visuelle indikasjoner (f.eks. bakgrunner med farger) for brukere med tjenesteforandring, for å hjelpe til med å forhindre driftsfeil.

3.2 Opprettelse av et matchende forretningsovervåkingsplatform

Forretningsovervåkingsplatformen støttes av datateknologi og store data, noe som muliggjør justering av prosessdata og arbeidsflytnoder for å bygge et omfattende overvåkningssystem for måling og fakturering. Platformens arkitektur inkluderer:

Den overordnede strukturen inneholder et datahåndteringssystem, et applikasjonsbehandlingsystem, et grensesnitttjenestesystem, et filsystem, og et forretningsstøttesystem. Det integrerer mobilkommunikasjon, internett, og GPS-teknologi for å holde fullstendig styr på og overvåke forretningsoperasjoner som nettverks-kunde-integrasjon, måling, verifisering, og fakturering, noe som betydelig forbedrer prosesshåndtering, interdepartemental koordinering, og forretningsintegrering. Applikasjonsarkitekturen består av tre lag: presentasjon, forretning, og data.

• Presentasjonslaget håndterer datainnsamling, unormale hendelser, alarmer, datainntaking, og tilbakemelding, og fungerer essensielt som et webfrontend og mobilterminal visualiseringssgrensesnitt.

• Forretningslaget tilfredsstiller behovet for datalagring, og administrerer arbeidsordrer, påsteds måling, GPS-sporing, og datatransmisjon/rapportering.

• Datalaget, som er likt forretningslaget i at det er data-sentrert, håndterer mer detaljerte oppgaver som datavedlikehold, arbeidsordre-kilder, og systemkonfigurasjon.

• Sikkerhetsarkitektur er også viktig. Under systemutvikling og -implementering må energiselskaper balansere brukervenlighet med pålitelighet og sikkerhet, og minimere risiko for sikkerhetsincidenter.

• Systemet har typisk høyt MTBF (Mean Time Between Failures) og lavt MTTR (Mean Time To Repair), noe som gir robust feiltoleranse. Det kan automatisk oppdage feilsteder, identifisere årsaker, og initiere gjenoppretting. I tilfelle nettverks- eller systemfeil, kan plattformen også gi matchende katastrofereserveservicer.

4 Konklusjon

Kort sagt, under sin utvikling bør energiselskaper anerkjenne verdien av integrasjon av smarte målere med målings-, verifiserings- og faktureringsystemer. Smarte målere reduserer ikke bare ansattes arbeidsbyrde, men sikrer også data-nøyaktighet, noe som betydelig forbedrer driftseffektiviteten. Derfor bør energiselskaper aktivt transformere sin driftsanskuelse, kontinuerlig forbedre sine tjenestevne, og fremme utviklingen av målings- og faktureringsoperasjoner mot integrasjon og intelligens.