電能質量在線監(jiān)測裝置的監(jiān)測數(shù)據(jù)會通過“本地存儲 + 遠程備份”的雙層架構實現(xiàn)數(shù)據(jù)留存，再通過“裝置本地基礎分析 + 上位機 / 云端深度分析” 的分級模式完成數(shù)據(jù)解讀，整體流程符合 GB/T 19862-2016、IEC 61000-4-30 等標準要求，兼顧數(shù)據(jù)完整性與分析專業(yè)性。

一、監(jiān)測數(shù)據(jù)的存儲機制

數(shù)據(jù)存儲按存儲位置分為本地存儲和遠程存儲，按數(shù)據(jù)類型分為穩(wěn)態(tài)數(shù)據(jù)、暫態(tài)數(shù)據(jù)和事件記錄，不同類型數(shù)據(jù)采用差異化存儲策略。

1. 本地存儲（裝置端核心留存）

存儲介質

基礎型裝置：采用4GB~16GB Flash，成本低且掉電不丟失；

中高端裝置：配備32GB~1TB SSD/EMMC，讀寫速度快（≥10MB/s），支持大容量暫態(tài)波形存儲；

高端 Class A 級裝置：額外集成硬件加密芯片，敏感數(shù)據(jù)加密存儲，符合電力數(shù)據(jù)安全規(guī)范。

數(shù)據(jù)分類與存儲周期

核心存儲策略

循環(huán)覆蓋：穩(wěn)態(tài)數(shù)據(jù)按 “先進先出” 原則自動覆蓋，保障最新數(shù)據(jù)留存；

分級保護：暫態(tài)波形、故障事件等關鍵數(shù)據(jù)標記為 “高優(yōu)先級”，需手動刪除或達到最大存儲上限才覆蓋；

斷點續(xù)存：通信中斷時，數(shù)據(jù)先緩存至本地，恢復后自動上傳至遠程平臺，避免數(shù)據(jù)丟失。

2. 遠程存儲（平臺端備份與共享）

傳輸協(xié)議：通過 DL/T 634.5104、IEC 61850 MMS、MQTT、SFTP 等協(xié)議，將本地數(shù)據(jù)同步至主站、能耗管理平臺或云端；

備份機制：

本地定時備份：裝置按小時 / 天自動打包數(shù)據(jù)并上傳，支持斷點續(xù)傳；

平臺異地備份：云端 / 主站采用 “雙機熱備”“異地容災”，確保數(shù)據(jù)不丟失；

數(shù)據(jù)歸檔：超過本地存儲周期的歷史數(shù)據(jù)，在平臺端按年歸檔至專用數(shù)據(jù)庫（如 PostgreSQL、InfluxDB），支持長期追溯。

二、監(jiān)測數(shù)據(jù)的分析體系

數(shù)據(jù)分析按分析層級分為裝置本地分析、上位機軟件分析、云端 / 中臺高級分析，從基礎告警到深度預測逐層遞進。

1. 裝置本地分析（實時監(jiān)測與基礎研判）

核心功能

實時計算：通過 FFT / 小波變換算法，實時計算 2~63 次諧波、間諧波、電壓波動幅度、閃變值（Pst/Plt）等指標；

閾值告警：對比國標 / 自定義閾值（如諧波畸變率＞5%、電壓波動＞2%），觸發(fā)本地聲光告警與遠程推送；

簡單統(tǒng)計：自動生成日 / 周 / 月級穩(wěn)態(tài)數(shù)據(jù)報表（如日均電壓合格率、諧波超標次數(shù)），支持本地導出。

技術支撐：依賴裝置內置的 32 位 ARM / 多核 A53 處理器，實現(xiàn)毫秒級數(shù)據(jù)運算，不影響監(jiān)測業(yè)務連續(xù)性。

2. 上位機軟件分析（深度診斷與合規(guī)校驗）

核心功能

多維度圖譜分析：生成諧波頻譜對比圖、電壓波動趨勢曲線、暫態(tài)事件時序圖，直觀呈現(xiàn)數(shù)據(jù)特征；

合規(guī)性校驗：自動比對 GB/T 12326-2022、GB/T 14549-1993 等國標限值，生成電能質量合規(guī)報告；

故障溯源：關聯(lián)暫態(tài)波形與事件日志，定位干擾源（如變頻器引發(fā)的諧波超標、電弧爐導致的電壓波動）；

數(shù)據(jù)聯(lián)動：對接能耗數(shù)據(jù)，分析電能質量對能耗的影響（如諧波導致變壓器附加損耗增加）。

典型工具：安科瑞 Acrel-2000、施耐德 Power Monitoring Expert、南瑞繼保 PDS-7000 專用分析軟件。

3. 云端 / 中臺高級分析（智能預測與全網(wǎng)協(xié)同）

核心功能

AI 趨勢預測：基于 LSTM、決策樹等算法，訓練歷史數(shù)據(jù)模型，預測諧波畸變率、電壓波動的未來變化趨勢，提前預警；

廣域協(xié)同分析：整合多監(jiān)測點數(shù)據(jù)，分析區(qū)域電網(wǎng)電能質量分布規(guī)律，識別全網(wǎng)級擾動源；

能效優(yōu)化聯(lián)動：結合能耗管理系統(tǒng)數(shù)據(jù)，生成 “電能質量治理 + 能效提升” 聯(lián)合方案（如優(yōu)化無功補償容量、調整高諧波負荷時段）；

全生命周期管理：建立裝置與電網(wǎng)設備的健康檔案，通過數(shù)據(jù)異常識別傳感器老化、PT/CT 故障等隱患。

技術支撐：依托云計算與大數(shù)據(jù)平臺，實現(xiàn)海量數(shù)據(jù)的并行運算與深度挖掘。

三、不同裝置等級的存儲與分析能力差異

四、總結

電能質量監(jiān)測數(shù)據(jù)的存儲通過 “本地緩存 + 遠程容災” 保障完整性，分析通過 “分級研判 + 智能聯(lián)動” 實現(xiàn)從實時告警到趨勢預測的閉環(huán)。該體系既滿足現(xiàn)場運維的快速診斷需求，又能支撐電網(wǎng)級的長期能效優(yōu)化與風險管控。

審核編輯 黃宇