魏瑶 魏永柱

1. 国网邳州供电公司 江苏 徐州 221000；2. 国网徐州供电公司 江苏 徐州 221000

引言

大数据时代的到来催生了社会经济发展的新模式，首先转变了社会经济市场服务化内涵，将原本单纯的经济运营模式转化为智能化运营模式，可实现同步多线操作，提高了市场化经济的运行效率；其次，实现了企业的个性化发展，从传统量变转化为质变，给出了更多更丰富的企业营销优化策略，比如说精准营销，它就是基于大数据时代背景的创新技术应用思路，对当前某些热门行业的发展具有促进甚至改造作用。在电力企业市场营销中会大量运用到大数据技术分析手段，它主要利用了大数据的多元化、数量大、速度快、价值高等优势特征，多方凸显了大数据在电力市场营销中的特殊性。而通过大数据技术促进电力市场营销效率优化、电力市场营销模式改革是必要且符合实际的。

1 大数据分析运用于电力计量与检查的意义

大数据分析系统既有利于监察和预测电力计量的发展趋势，也有利于实现电力系统的智能化发展。在电力营销环境下，电力计量与检查、电力营销、电力运输等各个业务环节都需要根据大数据系统进行强化，其中也包括反窃电检查，因为智能化、高速化的反窃电检查工作更有利于推进电力营销系统的推广。大数据分析可以反向检测电力计量工作，根据大数据的海量资源实时检查窃电行为，全天候、智能化的电力计量系统可以取代传统的检测工作，逐步适应电力企业的市场发展，形成以客户为中心、以电力为基础的营销模式[1]。

2 电力计量检查存在的问题

2.1 电能计量装置的异常原因

随着电子科技设备推动电力系统的自动化进程的同时也出现了一些负面的影响。其中，电力谐波对电能计量装置的正常运行造成了一定的干扰。以基波为设计依据的电能计量装置，在遇到电子科技设备的谐波时，笔者在日常的工作中发现，外界环境的干扰，如装置磁场的变化等，都可能引起电能计量精密元件的误差甚至故障，进而影响了电能计量的准确性。又如，雷击也会引起电能计量装置的损坏。装置异常往往还随着电力计量装置的故障而发生。如果装置自身是粗制滥造，没有按照相关标准生产的产品，或者是在运行时环境温度湿度等不适宜仪器的工作，或者装置设计存在相互冲突等情况都会导致仪器故障，从而进一步导致装置异常。电流互感器故障、电能计量柜出现问题等便属于典型的计量装置故障，在这些条件下电力计量装置的异常基本不可通过自然修复避免。值得注意的是，现阶段我国很多地区对电能计量装置的监管失当，由此导致的电能计量装置故障频发，对此必须予以重视[2]。

2.2 检查管理机制没有完善

在电力营销背景下，多种供电企业更注重自身的经济利益，在生产经营过程中，并未重视电力检查与管理工作，相应的检查管理机制没有完善。虽然企业在反窃电、反倾销中做出一定的举措，但后续的检查管理仍存在缺陷，电力企业的管理人员由于观念落后，监督和管理水平不足，其管理仍停留在传统人力监控统计和信息反馈中，管理方式过于落后，造成电力监管困难。而且电力企业缺乏检查与管理的基本设施，例如数据远程传输、智能电表等监测系统的配备不足，仍然会导致电力流失，加上部分管理人员缺乏责任感，目前的电力监管和防窃电管理效果不佳。需要通过制定管理制度、完善管理机制来保证电力的使用和管理，可以利用大数据分析系统，利用高速快捷的信息传播路径，智能分析和预测系统使电力防盗技术有实质性进展。

2.3 电能计量装置的异常表现

根据电能计算原理，电压、电流及功率等参数影响着计量装置中的电能表、互感器变化测试仪等元件、仪器的工作情况。通常采用检查对比电压、电流、频率等参数与标准值的偏离程度的方式对电能计量装置的使用状况进行判定。这些参数的具体值没有落入在正常范围内是电能计量装置具体的异常表现。

3 大数据分析在电力计量检查中的应用

3.1 数据融合技术

数据融合指的是对存在冗余性质的数据进行合并的过程，能够以低成本、高效率的方式将信息统筹起来，并在此基础上预估数据在未来一段时间内的变化态势，其操作流程具体如下：①在完成数据采集工作后，首先需要对数据进行初期融合处理，其根本目的在于减轻后续数据传输的负担，同时也能够降低数据提取工作的压力；②在完成数据提取工作后，还需要进一步融合数据提取结果，其根本目的在于获取故障信息，为运维方案的确定提供数据支持[3]。

3.2 电力信息海量存储及处理技术

①基于Hadoop的海量数据存储。电力信息系统不同于其他的系统，电力信息系统不仅需要支持系统用户的访问，而且还需要支持很多类型的终端设备的接入，比如：用电信息采集设备，需要实时地将用电情况上传到服务器，而终端数量比较大，为了提高存储效率采用了HDFS技术。不仅如此，还在该系统中设置了缓冲区，这样当海量数据存储处理不过来的时候，可以将存储请求放在缓冲区，等待空闲时间在进行数据的上传处理。②基于MapReduce的海量数据检索。电力企业服务的客户比较多，电力企业在各个地区都设置了服务中心，并且终端设备比较多，所以系统的复杂性很高。而为了提高这些终端设备和用户的信息检索能力，采用了MapReduce技术，设计了性能高效的数据检索算法，用户如果要想对信息进行检索，只需要根据实际业务的需要输入相关的检索条件即可。

3.3 稽查系统的设计与应用

在电力计量和检查工作中，工作人员可以通过对大数据的分析，对类似窃电的行为进行记录，锁定窃电对象的起止时间，为侦查提供证据。在计量分析报告的构成中，工作人员可以采用数据源，也就是客户档案数据和用电采集数据确定主题内容，利用客户档案数据缩小窃电用户范围，通过用电采集数据锁定嫌疑用户，检测用户是否存在窃电行为。之后将用户范围内的数据进行算法模拟，通过二阶聚类分析结果，利用采集数据构成决策树，在数据树中构建异常分析线路图，对异常检测的起止时间、功耗等进行取证分析，及时采取进一步措施，减小企业的电量损失[4]。

3.4 进行电力负荷的预测

首先，在对电力系统进行负荷分析工作时，相关的电力工作人员要对电力系统原来的电力负荷范围有一个初步的了解和大致的判断，并且对电力系统的电力变化规律也要有一定的把握。在做好这些初步准备工作之后，工作人员为了方便对电力的负荷预测工作，就必须要了解电力负荷预测的前提条件。对相关基础电力信息数据，首先必须要进行充分的收集。特别是电力信息采集系统，在它采集电力用户的入户高压和低压电信息的时候，用户本身可以通过客户端上的低压设置直接进行变换，而电力企业工作人员就通过综合分析用户的电力使用情况进行数据的采集，这样可以更全面和规范地反映各类电力用户的具体用电情况。

3.5 充分利用大数据提供优质电力服务

第一，新增低电压辅助分析应用功能模块，追求变电站中中压母线、电压、配变台区电压以及用户测电压的有效运行配合，并对线损内容进行全面监测分析。在分析过程中对长期性低电压与季节性低电压状况进行判断分析，实现对低电压问题原因的相应诊断，同时分析影响电压质量的各种因素，例如可建立无功配置分析平台，对与其相关的辅助低电压治理决策内容进行分析与优选，最终选择低电压专项依据，实现对低电压的科学治理与成效评估。第二，可考虑基于大数据分析技术建立更多优质服务项目内容，例如页面配置化展示技术、供电电压质量分析技术、配网规模分析完善技术、配网运行分析完善技术、配网技改大修与专项项目统计分析与评价技术等[5]。

4 结束语

电力资源是居民日常生活和生产的重要部分，电力计量检查数据的准确性对现代社会的影响很大。因此可以利用大数据系统，通过自动化、智能化的分析和检测，有效运用数据分析模型和数据特征库。利用数据支持计量和检查工作的各个阶段，努力做到事前预防、及时发现、精准处理、正常运行，实现电力计量和检查的稳定性，更好地利用大数据推动电力营销的推广和计量装置的运行。