姚昕彦　蒋耀仙　王中杰

摘要：在我国快速发展的过程中，随着智能电网建设的不断推进，电力系统中运行的采集终端数量大幅激增。面对采集到的海量用电数据，如何快速挖掘出有价值的信息，指导企业发展并服务社会民生，显得尤为迫切。文章介绍了利用分布式架构的用电信息采集系统采集用电数据，建立大数据云平台，通过BP神经网络算法等大数据分析方法，提高线损治理成效，实现负荷的准确预测，并在光伏、车辆网等新的领域对电力能源大数据应用的研究进行了展望，对未来电力能源大数据的深化应用有重要的指导意义。

关键词：分布式架构的用电信息采集系统;大数据云平台;大数据分析方法;电力能源大数据

引言

二十世纪末，精益管理由一些跨国公司引入我国，“精”表示少而精，不投入多余的生产要素，只在适当的时间生产必要的市场产品，“益”表示所有经营活动都要有效，精益管理就是企业把精益思想与自己的管理活动相融合形成的管理模式。目前电力企业也大力推行“消除浪费、创造价值、持续改善、精益求精”的精益管理理念，消除价值链各个环节的一切损耗浪费，提高资源利用率和管理效率。精益管理的知识、工具和方法有很多，其中大数据技术的采用是必不可少的。

1大数据概述

1）数据存储大数据技术中的数据存储，主要采用分布式存储方式进行，就实际应用情况而言，可以完成大规模数据存储要求，并且可以保证数据存储吞吐率，降低存储中的数据故障。具体存储内容可以概况为以下几种：（1）数据存储基本路线为行存储以及列存储，或者是采用二者融合形式进行存储。（2）立足于存储实际情况而言，数据信息将会被存储在多个设备当中。（3）为保证存储质量，存储设备需要被连接在高速网络当中。（4）为保证数据查询效率与质量，需要建立一个分布式搜索引擎。虽然大数据技术在实际应用过程中，数据存储效果良好，但是仍然存在一定的局限性，具体内容为：（1）当下技术手段虽然可以建立起一个稳定的数据结构，但是建立的数据结构较为单一，并不能支持复杂数据结构建立。（2）数据的调度技术尚且不完善，而不适当的调度将会增加数据结构承载力。（3）数据存储过程中所应用到的列存储技术尚不完善，有待进一步优化。2）数据迁移随着社会的进一步发展，产生的数据信息量逐渐增加，为保证各类数据信息可以正常应用以及分析，最终引入了大数据技术。在大数据技术中，为确保大体量数据迁移正常，又引入了平滑迁移概念。就目前实际应用情况而言，平滑迁移主要分为两种形式，第一种是追日志法以及双写法。其中追日志法的应用较为广泛，本文以此种方法为例，对大数据技术中的数据迁移技术进行简要论述。（1）服务将会进行升级，并且记录清晰库上的数据修改内容，这些内容便是数据的日志，记录不需十分详尽。（2）记录完成之后需要对数据迁移工具进行构建，要求其与离线迁移工具相同，可以完成数据日志新到旧的迁移。（3）数据迁移所采用的格式为单独形式，因此需要构建一个日志解读工具。（4）为保证数据追评质量，需要构建一个校检工具。（5）数据校检比对完成之后，进行数据旧库到新库的迁移。

2应用与探索

2.1电力能源大数据与线损管理

基于采集系统，开展精准的防窃电分析，提升对窃电用户分析治理能力。文中利用采集系统海量数据，分析A1～A6六个单位1499个线损偏高台区，查找引起台区高损的原因。如表1所示，引起该市台区高损的原因，有用户窃电、户变关系不对等，其中占比最高的是用户窃电，约27%。针对该项异常原因，对A1～A6单位2017年窃电表计进行统计分析，窃电事件主要发生在开盖事件、电压异常、电流异常等，具体见表2。结果显示，开盖事件占比最高，约27.09%。通过用电信息采集系统，查询电表开盖事件窃电行为，可以远程定位到疑似窃电用户用电地址、事件记录发生时间和发生次数等，精确锁定窃电用户，并制定相应处理措施，大大减少了现场排查时间，防窃电成效显著。

2.2建立科学有效的电力营销信息系统和辅助网络新媒体

电力企业应当建立大局域网电力系统，实现多层次网络营业服务。例如，国网江苏省电力公司建立了大数据智能分析系统，国网上海电力公司成立了电力需求响应中心，国网浙江省电力公司建立数据信息平台等，这些电力系统能收集客户的用电信息、缴费信息、能源分类等信息，为用电客户合理利用电力资源、减少能耗、缓解供电压力、进行电力营销等提供更加科学的依据。然而这样的大数据系统在全国还没有广泛推行起来，已有的系统也基本停留在数据研究阶段，利用数据信息进行营销的企业还非常少。电力企业应当利用网站系统进行营销。

2.3大数据技术在决策管理中的应用

随着我国电力企业迈入大电网、高电压和大机组的高速发展时代，传统的电网规划方法及其管理体系已不再适应。在对大型的电力网络进行规划建设时，如果仅凭专家个人的经验势必大大降低整个电网的资源利用度，因此，就需要借助聚类分析等数据挖掘技术，将不同规划专家的经验数据进行系统化表示，存储在辅助决策系统中，对最终的电网规划提供有效的决策支持。对于新能源电网，我们还可以建立气象、地理数据信息與发电机组的数据信息之间的关联模型，为风力、水力发电的选址建设提供决策支持，有效提高能源利用率。电网作为载体承载着能源与用能两大主体，它关联着诸多因素。在国家推进节能减排和需求侧管理的大背景下，针对目前存在的高峰时段供电短缺，峰谷差值不断加大，智能用电管理相对粗放等问题，需要开拓智能用电管理的新思路，设计出新型的用电管理方案，这也要借助大数据技术，分析出优化的智能用电管理模型。例如：用户阶梯电价的制定，基于综合用能行为数据和生产、生活各因素以及电力生产成本等多因素进行数据分析，才能有效地激活各个要素，实现最佳效果。当前我国已经陆续出台新的政策文件，开始新一轮的电力体制改革。这些制定的政策文件是否可行有效，是否有利于当前电网的发展，就需要借助大数据技术，在政策施行的试行阶段进行验证和分析。此外，电力与经济发展、社会稳定和人民生活息息相关，电力需求变化能够真实、客观地反映国民经济的发展状况与态势。通过分析用户用电数据和新能源发电数据等信息，电力企业可为政府了解全社会各行业发展状况、产业结构布局、预测经济发展走势提供数据支撑，为相关部门在城市规划建设、推广新能源和电动汽车、促进智慧城市发展等方面提供辅助决策。

结语

基于采集系统，发展电力能源大数据应用，是推进智慧能源发展的重要方向。通过采集电力大数据，能够提升电网稳定运行和智慧服务水平。研究了采集数据在负荷预测、线损管理及大气污染防治等方面的应用，创新性地提出了基于采集系统，建立大数据云平台，提高线损治理成效;与环保部门等共享数据，利用BP神经网络算法等大数据分析方法，显著提升负荷预测准确性。采集数据还可与光伏、车联网等多领域共享数据，进一步挖掘能源大数据的价值，服务社会民生和经济发展。

参考文献

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