0前言
目前，电能表的质量状态评估变得非常重要，对于异常的智能电能表还在采取先检查后维修的方式，工作效率低下无法满足需求。如何提高智能电能表风险防范工作，是现在亟待完善的难题[1-3]。
文献[4]采用一种自动化设备用来检测智能电能表，虽然检测非常精确，但是研究成本太高，不适合大范围使用。文献[5]公开了一种基于层次分析法智能系统对智能电能表的质量进行分析，这种方法虽然简单，但是参入了专家主观性的判断，不具有科学性。
1智能电能表质量数据采集架构
采集装置服务端是为了采集生产企业的生产数据数据，向可信采集平台上传生产企业的数据的可配置化节点应用，针对上述存在的问题，本研究设计出一种采集服务端的软硬件平台，如图1所示。
图1 采集服务端平台架构图
如图1所示，整个采集服务器端平台主要由边缘计算业务系统和云端质量监控系统组成。基于边缘计算技术的业务系统能够更加切合采集终端，并进行数据处理。云端质量监控系统其中通过SVG技术和Ajax技术结合，对智能电能表质量数据进行计算，并进行实时质量监控。智能电能表质量数据分类可以按照不同类型进行分类，通过这种方式提高电能检测能力。
2智能电能表质量数据采集系统设计
本文建立的数据采集架构采用模块化设计理念，可按照用户地不同需求进行积木式组合；面向数据监控，物联网市场开发，在高密度部署和成本间取得黄金平衡，是工业控制器设备的联网和远程控制需求的优选方案。系统集成可编程模块功能，其功能主要包括：数据采集、数据流转、数据处理、数据上云、应用程序的云端下发和边缘部署功能，确保全过程质量数据采集装置采集、验证、清洗、分析质量数据的可信、安全、实时[8-10]。关于智能电能表质量数据采集系统如图2所示。
图2智能电能表质量数据采集系统
如图2所示，在实际应用中，智能电能表质量数据按照数据来源，可以分为研发设计、物料采购、生产制造、出厂供货四类，能够充分反映各业务环节的质量状态和水平。采集器会将这些数据信息传送到各种类型的通信网络中，其中有SMS无线网、GPRS/CDMA无线网和光纤网，无线传输网一般是公用的，而光纤网则是要自己专门创建。
3 SVG与Ajax技术
SVG是一个标准开放的矢量图像格式，使用简单的文本命令，SVG甚至可以做出诸如色彩线性变化、自定义置入字体、透明、动态效果、虑镜效果等各式常见的图像效果。SVG图像是基于XML的应用，并由W3C组织的 SVG 开发组负责详细的研究和开发。SVG其本身除了有＜svg＞元素，还有＜defs＞，＜g＞与＜symbol＞等元素，它们可以构成SVG的基本框架，除此之外还有＜rect＞和＜ellipse＞等其他图形元素。实现SVG图形的交互功能，需要依靠JavaScript和DOM实现。SVG中的＜symbol＞元素可以用来定义图形模板，通过＜use＞元素根据 id 属性对其进行引用。当SVG中要使用智能电能表图元时，只需要用＜use＞元素找出，代码指令为
＜use: xlink: href = "#smart Meter"＞
这时就能找到所需要的的智能电能表图元，无需再次编程画图。智能电能表图元代码如图4所示。
图4智能电能表图元代码
利用JavaScript实现SVG交互功能，JavaScript是脚本语言，其可以不经过编译直接由Web游览器解析执行。利用 JavaScript脚本技术可以解决SVG图形的交互问题。JavaScript 负责逻辑部分，SVG 负责图形展示部分。SVG图形交互是采用事件触发机制进行实现。在定义SVG元素中对某个对象定义特定事件，当事件发生时触发脚本程序完成所需要的功能[19]。
Ajax是多种技术的综合，它使用 XHTML和CSS标准化呈现，使用 DOM 实现动态显示和交互，使用XML和XSTL 进行数据交换与处理，使用XML Http Request对象进行异步数据读取，使用Java script绑定和处理所有数据。传统的Web应用程序采用同步交互的方式，如图5所示。
图5传统的Web应用程序模型
如图5所示，用户向服务器发送一个包含了当前所有页面的请求后，用户需要等待服务器执行任务，接受服务器返回数据。此方式若应用于只要求改变当前页面的少部分数据时，显得效率低下。在常规Web的基础之上添加Ajax技术作为中间层，如图6所示。
图6基于Ajax技术的Web应用程序模型
如图6所示，在Ajax技术下采用互错交叉的方式，在客户端和服务器之间插入了一个Ajax技术交界，从客户端输出的数据的提交与服务器的数据处理可以是两个同时进行的过程，浏览器不用再费时间处理等待的需求和更新操作。只有当用户需要从服务器读取有关智能电能表新的数据信息时，由 Ajax向服务器提交数据请求，才能传输至客户端中。大大提高了工作效率。
4试验验证与分析
由于数据库中关于智能电能表基本信息种类过多，主要的参数信息有招标批次、智能电能表的型号、中标数量总和、智能电能表质量问题、监测人员的姓名和处理意见，如表1所示。
表1智能电能表样本信息
本文采用了B/S的模式，服务器配置采用Pentium(R)CPU、8核16G内存和1T的硬盘容量。本文采用的操作系统为Ubuntu17.04，以SQL Server 2016版本数据库作为根据，全部实验编程通过C++语言进行编写。
针对SVG技术与Ajax技术图像数据的实现，可以清楚的理解图像所反映的信息，有关智能电能表的日负荷图如图8所示。
图8智能电能表的日负荷曲线图
如图8所示，在日出时间之前，智能电能表电力负荷量平稳且高于平均水平，这是因为夜间睡觉期间用电量微乎其微。在6点以后，用电量逐渐增大，智能电能表负荷开始迅猛增加，直到中午12点，负荷量达到最大。之后再到18点，用电量复杂反复地在逐渐减少，负荷量达到平均水平线，最后到达夜间0点。大大提高了电能检测能力。
5结束语
本文采用数据采集技术和生产过程智能化管理技术实现对智能电能表监控管理系统内的信息全部做到数字化，信息传递实现网络化，通信模型达到标准化，使各种设备和功能共享统一的信息平台，这使得本项目在系统可靠性、经济性、维护简便性方面均比常规智能电能表有大幅度提升。经过实验表明，本研究大大提升电力企业形象和电力市场竞争的综合实力的有效途径。
参考文献
[1]秦亮,邹根华,万畅,等.电网调控一体化全维度培训仿真系统研究[J].江西电力,2015,39,(6):51-53.
[2]张垠,朱彬若.基于决策树群的多维电能表状态检验技术及其应用[J].电子器件,2018,41(5):1191-1195.
[3]罗群,刘春雨,张家安,等.智能电能表状态检验评价指标体系及在线平台开发[J].电测与仪表,2017,54(17):94-99,111.
[4]范小飞,王波,田园.电子式电能表可靠性预计系统的研制[J].电测与仪表,2015,52(11):15-19.
[5]纪静,侯兴哲,陈红,等.基于层次分析法的智能电能表软件质量评价[J].电测与仪表,2015,52(8):5-9.
