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    水、电、气、热“四表合一”建设是一项便民、惠民的工作，对提升公共事业服务水平具有重大的意义和推进作用。计量监督部门从履职尽责出发，高度重视服务和监督“四表合一”建设工作，今后，将更好地把监管工作融入其中，推动该项工作又好又快发展。“四表合一”工程由国家电网公司重点推动，是一套科学适用的管理新模式，目的在于打造新型用能服务模式、各方面支撑智慧城市建设，建设节约型社会。在实现“四表合一”集抄后，可为客户提供用能信息，实现智能互动，并将极大提升社会公共事业的服务水平，提升居民用户的幸福数据。“四表合一”工程相当于人们现在常用的拼车软件，将水表、燃气表、热量表及电表采集的数据，通过一个通道进行传输，避免各公司重复投资，同时节省大量上门抄表采集数据的人力成本。在互联网+的时代，各地者以服务客户需求为导向，促进“四表合一”的落地，不仅能提升用户体验，更为“智慧城市”建设插上翅膀。 基于生产管理的能效考核和对标模块：能效考核模块、能效对标模块；甘肃LoRa数据采集

 作为我们日常生活不可缺少的公共服务产品，水电气热的管理都自成体系，无法形成资源共建共享，造成了人力、物力资源的浪费。“四表合一”采集建设覆盖后，将实现全社会用能情况的趋势分析、阶梯分析、峰谷分析，比较大化地利用资源价值，解决电水气热跨行业运行动态数据平台建设技术难题；完善社区管理、服务配套建设，提升智能化社区建设水平，方便居民查询和交纳各项资费，结合微信、支付宝等互联网手段，让社区居民足不出户，即可完成资费查询和支付。

甘肃LoRa数据采集输电线路气象在线监测系统通过对特殊地区长期微气象数据的采集、积累、统计和分析为后期线路维护数据积累。

    所谓四表集抄指的是电、煤气、自来水与热力表计计量数据采集系统的简称。其实这不是一个新鲜的话题，多年前就有这个说法，只是因为种种原因，没有实施。现在旧话重提，引用的还是2006年的项目计划，与2011年的标准稿，显得有点突兀与意外。但仔细想来，它又是我国经济发展的历史必然。我国的集抄产业起步，源于上个世纪九十年代。从分散型的多功能电能表，到电能计量数据集抄系统；从低压载波信道到无线信道，再回归低压载波信道。在近二十年的时间内，一直是小规模、多品种的分散型试点。受市场规模刺激，被巨大的利润激励，市场十分活跃；但受困于技术不够成熟，政策迟迟不能到位，企业苦不堪言。一批企业倒下了，退出了，又有更多的企业参加进来。前赴后继，奋不顾身。市场的无序竞争，投入与收益，完全不成比例。“市场开拓”手段层出不穷，漫长的试点周期将近二十年。真可谓“路漫漫其修远兮，市场开拓上下而求索”。

能源价格调整与四表集抄的投资回收机制：

从商业模式分析，倒有一个问题，引起笔者的牵挂：那就是集抄系统的设备投资、资产归属与投资回收机制问题。如果选择低压载波信道，这条信道的资产属于电力部门，其他设备只能各自投资。如果集中器共用，投资可以分摊。但要考虑低压载波信道资产的使用费用问题，估计会引起很大的矛盾。这套系统属于能源营业管理的技术装备，它的投资回收，需要通过能源价格体制**，实现回收。这也符合当下形势发展的趋势。但投资回收机制的设计，需要国家物价局的介入。

现有的导线覆冰厚度监测方法有人工量器具法 、称重法、图像在线监测法、悬挂点倾角变化在线监测法等。

    关于智慧水务的认知，智能工具与相关软件的发展毋庸置疑，已经成为或将会成为这个行业发展的主流。在水务行业中，污水处理业务中首先得到较快的应用。污水处理的生化处理系统的应用特点，对生物菌种的研究，必然融入到智慧水务的体系中来。以菌种为**的生物研究领域，必将与智慧水务的的软件系统高度融合。生物特征软件包，就是一个非常典型的案例。生物特征的软件开发，将成为跨界合作典型案例，若能把握先机，必为业内霸主。如果有成熟的产品，也将成为对水质安全监控的主要手段。那时候，水质监控绝不仅*是一些具体数字化的指标。如污水处理厂的出达标排放，以及自来水厂进厂水、出厂水的监控，不再是具体的数字指标作为较先的评价标准，生物特征方式也将成为监控与评价方法之一，也将成为智慧水务体系中典型的“慧用”特征。 随着特高压工程的实施，智能电网概念的兴基于3G的无线视频传输模块起，输电线路作为电力系统的载体和纽带；甘肃LoRa数据采集

人工量器具检测法就是采用量器具测量冰层的特征尺寸，该方法须手动操作，存在很大的局限性。甘肃LoRa数据采集

1、报警功能（1）电话或短信报警：对各种设备的报警及**处理提示均可采用语音系统。一旦有事件发生，系统会轮流拨打所设置的电话号码、手机或发短信，通知有关人员。

（2）报警处理功能：可区分报警级别，报警事件发生时，系统按事件级别排队报警并作事件记载，不会发生漏报及信息丢失。

2、联动功能：监控系统可与保安闭路视频系统联动，当有报警发生时，可控制视频监控探头联动，直接实现事件录像、回放。 甘肃LoRa数据采集

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