黃冕

【摘 要】大數(shù)據(jù)時代背景下，電力行業(yè)成為技術(shù)應用的重要領(lǐng)域之一。電力的大數(shù)據(jù)具有較豐富的商業(yè)價值和社會價值，并產(chǎn)生于電力生產(chǎn)中的每個環(huán)節(jié)。只有充分利用好電力行業(yè)的大數(shù)據(jù)，對其價值進行最大的使用，才能促進我國電力業(yè)更好更快地發(fā)展。本文通過對大數(shù)據(jù)技術(shù)在電力中的應用現(xiàn)狀，尤其是對基于大數(shù)據(jù)技術(shù)的電力用戶的用電行為進行了分析，總結(jié)出了幾個關(guān)于電力用戶行為大數(shù)據(jù)的應用案例。

【關(guān)鍵詞】大數(shù)據(jù)；電力；用電行為

0.前言

目前大數(shù)據(jù)的技術(shù)已得到了社會的廣泛關(guān)注。電力大數(shù)據(jù)的概念。方法和技術(shù)等在電力行業(yè)中的實際操作涉及到了輸電發(fā)電變電配電用電等各個環(huán)節(jié)，同時也是跨單位跨專業(yè)等的數(shù)據(jù)集合。電力大數(shù)據(jù)的不同來源可分化為三類，第一類是電力生產(chǎn)企業(yè)的發(fā)電數(shù)據(jù)，第二類是電網(wǎng)的營運和管理數(shù)據(jù)，第雷是電力用戶的側(cè)數(shù)據(jù)。通過這些數(shù)據(jù)對電力大數(shù)據(jù)用戶的用電行為進行分析和研究。

1.大數(shù)據(jù)技術(shù)

1.1大數(shù)據(jù)的采集

大數(shù)據(jù)采集技術(shù)主要包括大數(shù)據(jù)的智能識別與感知技術(shù)、傳輸與接入技術(shù)、分布式虛擬存儲技術(shù)、大數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)傳輸壓縮技術(shù)、可視化接口技術(shù)保護和隱私保護技術(shù)等，采集一般分為大數(shù)據(jù)的智能感知層和基礎(chǔ)支撐層兩個部分。知識成果的應用與展示是大數(shù)據(jù)處理的最關(guān)鍵的一步也是最后一步，如果大數(shù)據(jù)分析的結(jié)果顯示錯誤就會導致決策者產(chǎn)生錯誤的思維。

1.2小大數(shù)據(jù)的處理

大數(shù)據(jù)的處理是個較為復雜的過程，要想從各類數(shù)據(jù)中快速的獲取有價值的信息，就需要經(jīng)過多個階段的處理。大數(shù)據(jù)的處理分為辨析、抽取和清洗，由于所獲取的數(shù)據(jù)具有多種結(jié)構(gòu)，數(shù)據(jù)的抽取過程就是將復雜的數(shù)據(jù)化為單一的數(shù)據(jù)的處理過程，便于對數(shù)據(jù)的快速分析和處理，而對于大數(shù)據(jù)中沒有利用價值的內(nèi)容通過過濾去除。目前較為經(jīng)典的數(shù)據(jù)處理模型是多階段處理模型。數(shù)據(jù)可視化技術(shù)是大數(shù)據(jù)展示最有利的方式，常見的可視化技術(shù)分為基于集合的可視化技術(shù)、基于圖像的技術(shù)、基于圖標的技術(shù)、面向素的技術(shù)和分布式技術(shù)等。目前面向智慧城市的物聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)應用、在線社交網(wǎng)絡(luò)的大數(shù)據(jù)應用、面向智慧醫(yī)療的大數(shù)據(jù)應用以及智能電網(wǎng)的大數(shù)據(jù)應用都在被人們所運用。

1.3大數(shù)據(jù)的存儲與管理

大數(shù)據(jù)的存儲與管理技術(shù)包括大數(shù)據(jù)的存儲技術(shù)、分布式關(guān)系管理與處理技術(shù)數(shù)據(jù)的整合技術(shù)和融合技術(shù)等。目前較為常用的大數(shù)據(jù)存儲方案有hdfs和qf，其中hdfs是支持hadoop計算框架大數(shù)據(jù)的存儲系統(tǒng)，具有較高的拓展性和容錯性，同時也是目前最為流行的大數(shù)據(jù)存儲系統(tǒng)。大數(shù)據(jù)的存儲與管理需要把收集到的數(shù)據(jù)存儲起來，并建立相應的數(shù)據(jù)庫對數(shù)據(jù)進行管理，以解決大數(shù)據(jù)中可存儲可處理和可依靠的有效傳輸中的問題。

1.4大數(shù)據(jù)的挖掘

大數(shù)據(jù)的挖掘過程就是將隱含在人們當中、事先不知道的但是又潛在的有用信息和知識挖掘出來的過程。傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)挖掘法分為統(tǒng)計法、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法和機器操作法，雖然現(xiàn)在這種傳統(tǒng)的方法仍可用于大數(shù)據(jù)分析的領(lǐng)域，但是在處理規(guī)模較大的數(shù)據(jù)是有一定的局限性，這就需要借助云計算的技術(shù)將大數(shù)據(jù)的挖掘分解到多臺計算機上，通過多臺計算機對其進行處理，從而提高挖掘大數(shù)據(jù)的效率。

2.基于大數(shù)據(jù)電力用戶的行為特征進行分析

由于我國的電力行業(yè)存在特殊性，電力用戶的分析僅限于對電力消費的終端客戶的分析研究。目前我國比較熱門的電力用戶行為特征分析研究方向包括電力用戶的分類和細分建模的研究、電力用戶用電負荷預測研究、電價與激勵下的用電用戶響應的研究等。

2.1電力用戶分類研究

隨著社會的不斷發(fā)展，我國的電力市場逐漸進入以市場需求為主導的新階段。對電力用戶進行分類是電力資源優(yōu)化配置必須實行的必要途徑之一。要求電力企業(yè)通過對用戶的需求行為習慣等進行調(diào)查，并選擇一定的用戶對其進行針對性的研究，給這類用戶制定相應的價格措施，以此來促進電力系統(tǒng)的快速發(fā)展。

2.2電力用戶負荷預測研究

電力大數(shù)據(jù)的用戶的負荷預測研究分為長期研究、中期研究和短期研究。長期研究指的是未來1～10年內(nèi)的用電負荷量的預測，這項預測以電網(wǎng)的規(guī)劃擴建等工作的開展提供一定的參考數(shù)據(jù)。中期負荷預測指的是未來一年內(nèi)的負荷預測預測的結(jié)果，為基建組的維修電網(wǎng)的規(guī)劃等提供了重要的依據(jù)。短期研究指的是短期的電力負荷預測的時間只局限于未來的幾個小時以及未來幾天的電力負荷量的預測，短期的負荷預測作為能量管理系統(tǒng)的主要板塊，為安排電力調(diào)度的計劃、供電計劃等提供相應的條件。

大數(shù)據(jù)的處理是個較為復雜的過程，要想從各類數(shù)據(jù)中快速的獲取有價值的信息，就需要經(jīng)過多個階段的處理。大數(shù)據(jù)的處理分為辨析、抽取和清洗，由于所獲取的數(shù)據(jù)具有多種結(jié)構(gòu)，數(shù)據(jù)的抽取過程就是將復雜的數(shù)據(jù)化為單一的數(shù)據(jù)的處理過程，便于對數(shù)據(jù)的快速分析和處理，而對于大數(shù)據(jù)中沒有利用價值的內(nèi)容通過過濾去除。目前較為經(jīng)典的數(shù)據(jù)處理模型是多階段處理模型。

2.3電力用戶響應行為研究

從電力用戶側(cè)管理到電力用戶側(cè)響應再到未來互動性更強的電力用戶側(cè)需求調(diào)度反應階段，同時也是是電力企業(yè)發(fā)展模式面臨的必然過程。電力需求側(cè)響應的動機通常分為價格的需求側(cè)響應和激勵的需求側(cè)響應兩類，基于時變電價的需求響應又可以分為電價實時電價、分時電價和尖峰電價三類，基于激勵的需求側(cè)響應又可以分為可中斷負荷需求側(cè)競價、負荷控制緊急需求響應和容量輔助服務(wù)計劃等。

對于電力用戶的響應規(guī)律的探究離不開對相應行為的模式的構(gòu)建。目前電力用戶響應行為的建模方法是基于用戶響應激勵的分析模擬來建立模型。例如，基于加權(quán)最小二乘法的用戶的響應曲線參數(shù)辨識模型。

基于多智能體和模糊邏輯的響應規(guī)則和用戶的相應原理進行行為分析。隨著電力大數(shù)據(jù)的不斷發(fā)展，一些非機動性的建模方法也得到了廣泛的運用。例如基于知識學習規(guī)劃的電力用戶的響應，建立基于模糊決策的用電態(tài)度的模式和基于支持向量機回歸算法的用戶響應模型等。

2.4電力用戶行為特征的分析研究

近幾年來，我國開始著眼于對電力大數(shù)據(jù)理論的研究和工程應用方面的研究，但電力大數(shù)據(jù)的理論研究和工程應用方面的研究仍然遠遠落后于歐美國家。由此我國開展了大數(shù)據(jù)的技術(shù)關(guān)鍵研究，進一步促進了大數(shù)據(jù)理論研究理論的發(fā)展。例如自2013年起，我國電力企業(yè)逐漸開始重視電力用戶的側(cè)領(lǐng)域，在對大數(shù)據(jù)應用技術(shù)進行研究的同時開展電力數(shù)據(jù)中心的建設(shè)，截止到2018年，國家的電網(wǎng)公司已在20多個省份完成智能用電數(shù)據(jù)的采集，范圍覆蓋了我國2億多用戶。

3.結(jié)語

大時代背景下，我國電力行業(yè)的數(shù)據(jù)對于數(shù)據(jù)的利用率的提高和加快電力企業(yè)的盈利和控制水平起到了很大的推動作用。與此同時，由于電力行業(yè)的數(shù)據(jù)量大且利用價值高，導致大數(shù)據(jù)的認知水平面臨了新的挑戰(zhàn)。如何正確運用數(shù)據(jù)的存儲設(shè)備，對這些數(shù)據(jù)進行詳細的分析并有效從中提出有價值意義的信息，并將這些信息轉(zhuǎn)化為優(yōu)化管理模式和提升服務(wù)水平的決策是大數(shù)據(jù)價值能否被充分體現(xiàn)和應用的關(guān)鍵。

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（作者單位：國網(wǎng)湖北省電力有限公司興山縣供電公司）