姚昕彥　蔣耀仙　王中杰

摘要：在我國快速發(fā)展的過程中，隨著智能電網(wǎng)建設的不斷推進，電力系統(tǒng)中運行的采集終端數(shù)量大幅激增。面對采集到的海量用電數(shù)據(jù)，如何快速挖掘出有價值的信息，指導企業(yè)發(fā)展并服務社會民生，顯得尤為迫切。文章介紹了利用分布式架構(gòu)的用電信息采集系統(tǒng)采集用電數(shù)據(jù)，建立大數(shù)據(jù)云平臺，通過BP神經(jīng)網(wǎng)絡算法等大數(shù)據(jù)分析方法，提高線損治理成效，實現(xiàn)負荷的準確預測，并在光伏、車輛網(wǎng)等新的領(lǐng)域?qū)﹄娏δ茉创髷?shù)據(jù)應用的研究進行了展望，對未來電力能源大數(shù)據(jù)的深化應用有重要的指導意義。

關(guān)鍵詞：分布式架構(gòu)的用電信息采集系統(tǒng);大數(shù)據(jù)云平臺;大數(shù)據(jù)分析方法;電力能源大數(shù)據(jù)

引言

二十世紀末，精益管理由一些跨國公司引入我國，“精”表示少而精，不投入多余的生產(chǎn)要素，只在適當?shù)臅r間生產(chǎn)必要的市場產(chǎn)品，“益”表示所有經(jīng)營活動都要有效，精益管理就是企業(yè)把精益思想與自己的管理活動相融合形成的管理模式。目前電力企業(yè)也大力推行“消除浪費、創(chuàng)造價值、持續(xù)改善、精益求精”的精益管理理念，消除價值鏈各個環(huán)節(jié)的一切損耗浪費，提高資源利用率和管理效率。精益管理的知識、工具和方法有很多，其中大數(shù)據(jù)技術(shù)的采用是必不可少的。

1大數(shù)據(jù)概述

1）數(shù)據(jù)存儲大數(shù)據(jù)技術(shù)中的數(shù)據(jù)存儲，主要采用分布式存儲方式進行，就實際應用情況而言，可以完成大規(guī)模數(shù)據(jù)存儲要求，并且可以保證數(shù)據(jù)存儲吞吐率，降低存儲中的數(shù)據(jù)故障。具體存儲內(nèi)容可以概況為以下幾種：（1）數(shù)據(jù)存儲基本路線為行存儲以及列存儲，或者是采用二者融合形式進行存儲。（2）立足于存儲實際情況而言，數(shù)據(jù)信息將會被存儲在多個設備當中。（3）為保證存儲質(zhì)量，存儲設備需要被連接在高速網(wǎng)絡當中。（4）為保證數(shù)據(jù)查詢效率與質(zhì)量，需要建立一個分布式搜索引擎。雖然大數(shù)據(jù)技術(shù)在實際應用過程中，數(shù)據(jù)存儲效果良好，但是仍然存在一定的局限性，具體內(nèi)容為：（1）當下技術(shù)手段雖然可以建立起一個穩(wěn)定的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，但是建立的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)較為單一，并不能支持復雜數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)建立。（2）數(shù)據(jù)的調(diào)度技術(shù)尚且不完善，而不適當?shù)恼{(diào)度將會增加數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)承載力。（3）數(shù)據(jù)存儲過程中所應用到的列存儲技術(shù)尚不完善，有待進一步優(yōu)化。2）數(shù)據(jù)遷移隨著社會的進一步發(fā)展，產(chǎn)生的數(shù)據(jù)信息量逐漸增加，為保證各類數(shù)據(jù)信息可以正常應用以及分析，最終引入了大數(shù)據(jù)技術(shù)。在大數(shù)據(jù)技術(shù)中，為確保大體量數(shù)據(jù)遷移正常，又引入了平滑遷移概念。就目前實際應用情況而言，平滑遷移主要分為兩種形式，第一種是追日志法以及雙寫法。其中追日志法的應用較為廣泛，本文以此種方法為例，對大數(shù)據(jù)技術(shù)中的數(shù)據(jù)遷移技術(shù)進行簡要論述。（1）服務將會進行升級，并且記錄清晰庫上的數(shù)據(jù)修改內(nèi)容，這些內(nèi)容便是數(shù)據(jù)的日志，記錄不需十分詳盡。（2）記錄完成之后需要對數(shù)據(jù)遷移工具進行構(gòu)建，要求其與離線遷移工具相同，可以完成數(shù)據(jù)日志新到舊的遷移。（3）數(shù)據(jù)遷移所采用的格式為單獨形式，因此需要構(gòu)建一個日志解讀工具。（4）為保證數(shù)據(jù)追評質(zhì)量，需要構(gòu)建一個校檢工具。（5）數(shù)據(jù)校檢比對完成之后，進行數(shù)據(jù)舊庫到新庫的遷移。

2應用與探索

2.1電力能源大數(shù)據(jù)與線損管理

基于采集系統(tǒng)，開展精準的防竊電分析，提升對竊電用戶分析治理能力。文中利用采集系統(tǒng)海量數(shù)據(jù)，分析A1～A6六個單位1499個線損偏高臺區(qū)，查找引起臺區(qū)高損的原因。如表1所示，引起該市臺區(qū)高損的原因，有用戶竊電、戶變關(guān)系不對等，其中占比最高的是用戶竊電，約27%。針對該項異常原因，對A1～A6單位2017年竊電表計進行統(tǒng)計分析，竊電事件主要發(fā)生在開蓋事件、電壓異常、電流異常等，具體見表2。結(jié)果顯示，開蓋事件占比最高，約27.09%。通過用電信息采集系統(tǒng)，查詢電表開蓋事件竊電行為，可以遠程定位到疑似竊電用戶用電地址、事件記錄發(fā)生時間和發(fā)生次數(shù)等，精確鎖定竊電用戶，并制定相應處理措施，大大減少了現(xiàn)場排查時間，防竊電成效顯著。

2.2建立科學有效的電力營銷信息系統(tǒng)和輔助網(wǎng)絡新媒體

電力企業(yè)應當建立大局域網(wǎng)電力系統(tǒng)，實現(xiàn)多層次網(wǎng)絡營業(yè)服務。例如，國網(wǎng)江蘇省電力公司建立了大數(shù)據(jù)智能分析系統(tǒng)，國網(wǎng)上海電力公司成立了電力需求響應中心，國網(wǎng)浙江省電力公司建立數(shù)據(jù)信息平臺等，這些電力系統(tǒng)能收集客戶的用電信息、繳費信息、能源分類等信息，為用電客戶合理利用電力資源、減少能耗、緩解供電壓力、進行電力營銷等提供更加科學的依據(jù)。然而這樣的大數(shù)據(jù)系統(tǒng)在全國還沒有廣泛推行起來，已有的系統(tǒng)也基本停留在數(shù)據(jù)研究階段，利用數(shù)據(jù)信息進行營銷的企業(yè)還非常少。電力企業(yè)應當利用網(wǎng)站系統(tǒng)進行營銷。

2.3大數(shù)據(jù)技術(shù)在決策管理中的應用

隨著我國電力企業(yè)邁入大電網(wǎng)、高電壓和大機組的高速發(fā)展時代，傳統(tǒng)的電網(wǎng)規(guī)劃方法及其管理體系已不再適應。在對大型的電力網(wǎng)絡進行規(guī)劃建設時，如果僅憑專家個人的經(jīng)驗勢必大大降低整個電網(wǎng)的資源利用度，因此，就需要借助聚類分析等數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，將不同規(guī)劃專家的經(jīng)驗數(shù)據(jù)進行系統(tǒng)化表示，存儲在輔助決策系統(tǒng)中，對最終的電網(wǎng)規(guī)劃提供有效的決策支持。對于新能源電網(wǎng)，我們還可以建立氣象、地理數(shù)據(jù)信息與發(fā)電機組的數(shù)據(jù)信息之間的關(guān)聯(lián)模型，為風力、水力發(fā)電的選址建設提供決策支持，有效提高能源利用率。電網(wǎng)作為載體承載著能源與用能兩大主體，它關(guān)聯(lián)著諸多因素。在國家推進節(jié)能減排和需求側(cè)管理的大背景下，針對目前存在的高峰時段供電短缺，峰谷差值不斷加大，智能用電管理相對粗放等問題，需要開拓智能用電管理的新思路，設計出新型的用電管理方案，這也要借助大數(shù)據(jù)技術(shù)，分析出優(yōu)化的智能用電管理模型。例如：用戶階梯電價的制定，基于綜合用能行為數(shù)據(jù)和生產(chǎn)、生活各因素以及電力生產(chǎn)成本等多因素進行數(shù)據(jù)分析，才能有效地激活各個要素，實現(xiàn)最佳效果。當前我國已經(jīng)陸續(xù)出臺新的政策文件，開始新一輪的電力體制改革。這些制定的政策文件是否可行有效，是否有利于當前電網(wǎng)的發(fā)展，就需要借助大數(shù)據(jù)技術(shù)，在政策施行的試行階段進行驗證和分析。此外，電力與經(jīng)濟發(fā)展、社會穩(wěn)定和人民生活息息相關(guān)，電力需求變化能夠真實、客觀地反映國民經(jīng)濟的發(fā)展狀況與態(tài)勢。通過分析用戶用電數(shù)據(jù)和新能源發(fā)電數(shù)據(jù)等信息，電力企業(yè)可為政府了解全社會各行業(yè)發(fā)展狀況、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)布局、預測經(jīng)濟發(fā)展走勢提供數(shù)據(jù)支撐，為相關(guān)部門在城市規(guī)劃建設、推廣新能源和電動汽車、促進智慧城市發(fā)展等方面提供輔助決策。

結(jié)語

基于采集系統(tǒng)，發(fā)展電力能源大數(shù)據(jù)應用，是推進智慧能源發(fā)展的重要方向。通過采集電力大數(shù)據(jù)，能夠提升電網(wǎng)穩(wěn)定運行和智慧服務水平。研究了采集數(shù)據(jù)在負荷預測、線損管理及大氣污染防治等方面的應用，創(chuàng)新性地提出了基于采集系統(tǒng)，建立大數(shù)據(jù)云平臺，提高線損治理成效;與環(huán)保部門等共享數(shù)據(jù)，利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡算法等大數(shù)據(jù)分析方法，顯著提升負荷預測準確性。采集數(shù)據(jù)還可與光伏、車聯(lián)網(wǎng)等多領(lǐng)域共享數(shù)據(jù)，進一步挖掘能源大數(shù)據(jù)的價值，服務社會民生和經(jīng)濟發(fā)展。

參考文獻

[1]孫宏斌，郭慶來，潘昭光.能源互聯(lián)網(wǎng)：理念、架構(gòu)與前沿展望[J].電力系統(tǒng)自動化，2015，39（19）：1-3.

[2]何恒靖，趙偉，黃松嶺，等.云計算在電力用戶用電信息采集系統(tǒng)中的應用研究[J].電測與儀表，2016，53（1）：1-7.

[3]曹軍威，袁仲達，明陽陽，等.能源互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)分析技術(shù)綜述[J].南方電網(wǎng)技術(shù)，2015，9（11）：1-2.