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摘要:随着“大数据时代”的来临，大数据在用电采集方面将发挥越来越重要的作用，如何获取、分类、存储大数据，如何挖掘大数据中有价值的信息，以及如何将大数据有效地应用于在采集运维业务是目前电力企业关注的问题。本文对大数据技术及其特征、大数据分析技术在采集运维业务的应用进行综述。
关键词: 大数据；大数据分析；采集运维；应用
1、大数据技术概念及其技术特点
大数据就是指在当前出现在人们生活以及工作等领域中海量信息，它对现有人类行为以及生产能力有着直接影响。因为大数据凭借自身呈现的发展特点，对社会发展有着重要影响，改变人们生活以及行业工作中的行为。而大数据技术则是对数据问题进行处理的一项核心，它是从海量信息中对那些具有价值性的信息进行准确获取的技术。该项技术可以分成几个部分，分为别数据采集，存储，处理，基础框架，数据挖掘以及模型预测等。通过大数据该项技术的应用，能够提升对信息处理的效率，开展高效的云计算等工作。
大数据技术在发展呈现以下方面的特点：第一，及时性。大数据可以对海量数据开展分析和处理，最快速度开展数据计算响应，从而帮助人们及时发现所需数据或者是信息。第二，预测性。该项技术可以通过对多种数据进行计算，对一些信息进行预测，开展实时动态形式的监测。第三，高效性。该技术能够对数据实现高效的挖掘，对一些数据中的内在关系进行内在总结，以此提升数据处理的效率以及问题解决的能力。
2 电力大数据概述
用电信息采集系统建设理念是通过获取海量的电网电能信息，优化电能的生产、输送、调配以及用户用电消费。用电信息采集系统将承载电力流、信息流、业务流，并且基于此基础在实现用电信息数据的采集、深度处理和分析，实现电能的清洁生产、电能的高效传输、灵活动态分配电能、合理利用电能的智慧电力的目标。随着坚强电网的建设，产生了一大批服务于各个专业的信息采集与管理系统，用电信息采集系统拥有海量的采集量测类数据，构成了电力大数据的来源。
3大数据分析技术在采集运维业务的应用
大数据技术的最重要的意义并不是庞大的数据源本身，而在于对已经获得的、具有一定意义的数据进行加工处理，寻找其中的规律并发掘其对生产、生活的指导意义，从而实现数据的“增值”。
随着信息技术的发展以及用电采集系统的逐步普及，电网数据将从数据量、获得数据的时效性、有效性等方面进一步完善和提升，大数据技术的特性将得到进一步的凸显。电力企业高度重视大数据技术在采集运维中的应用，通过对业务数据进行分析、整合，搭建数据交互共享平台，以提高大数据技术的实用性。
3.1台区线损的应用
以往的台区线损管理工作主要模式为手工抄取台区关口计量点电能表数据，并通过抄取台区下各用户售电量信息进行初步的台区线损分析。该种线损管理方案存在较多弾端。首先， 线损分析不同时， 导致关口计量点表计读数与台区用户电量的信息不在同一时间点获取； 其次， 分析周期很长， 往往一个台区的计算耗费大量的人力物力； 最后， 统计结果还不一定准确， 如遇到部分电量抄录错误，对最后的台区线损计算将造成很大影响。
通过用电信息采集系统中台区线损分析模块对采集数据的分析，很好地解决了线损分祈中的上述问题。采集系统台区线损模块通过采集每零点的配变终端供电量数据与该配变台区下用户的用电量数据可以计算每円的台区线损值，通过相关数据比对，显示该配变台的线损趋势与数据采集情况。
通过台区线损分析模块， 可以进行例如台区用户对应关系、违章用电等营销业务稽查， 也能为台区线路改造提供相关依据。
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实例分析： 某台区日线损一直维持在3%左右，某日主站人员发现日台区线损突然增至8%， 经系统查询数据比对，发现该台区日均售电量一般维持在500KWh，仅在7日，售电量增加至500KWh， 用户用电量未发现明显增加，初步怀疑存在窃电情况。现场运维师及用检人员一同排查台区后在某用户电能表前发现绕越表计计量的用电情况， 后拍照取证经用户签字确认后，对用户进行了处罚，并当场进行了线路恢复。恢复后次台区线损恢复日正常值。
通过用电信息采集系统中台区线损分析模块对采集数据的分析，极大程度便利了基层单位管控台区线损的工作，也对台区基础信息的治理工作提供了准确的校验平台。
3.2有序用电的应用
在用电信息采集系统开始大规模推广应用前， 有序用电工作幵展较为不便，主要原因是电力用户实时负荷数据仅能通过现场读取， 不利于大规模排查超限用户。同时有序用电工作存在不利于监督执行的情况， 往往执法人员在场时执行方案， 执法人员离开后即超约定容量用电， 导致有序用电工作开展十分被动。
电信息采集系统的推广应用为相关人员提供了准确的地区、用户负荷数据， 为工作人员了解实时供需状况提供了平台， 将有序用电工作变为主动， 方便电力部门采取预控措施。用电信息采集系统通过相关报表功能可以提供不同行业类别用户的各时段用电信息， 在有序用电方案制定界面可以对不同行业类别的用户用电情况进行相应方案设定， 同时能实时读取各类用户的负荷信息并对超限用户进行跳闸操作， 为科学合理的分解电量指标， 积极冇序的幵展冇序用电工作提供了技术支撑。
实例分析：某用户在夏季某有序用电工作开展期间， 用电负荷超过有序用电协议中签订的允许负荷1000 KWh， 因考虑到用户生产实际供电部门经电话通知要求在15分钟内将负荷压减至1000 KWh以下， 但用户在小时内未丌展负荷压减工作， 继续超限用电， 经最后电话沟通仍未压减负荷， 主站人员在经调度允许情况下， 通过有序用电的远程跳闸功能对该用户的一路开关进行了跳闸处理，压减负荷5001000 KWh， 确保超载线路的负荷减低， 保证了有序用电工作的顺利开展。
我们可以结合用户季节性用电情况， 汇总采集系统负荷数据， 编制了有序用电工作方案，确保了有序用电工作开展。
3.3计量装置异常的应用
以往的计量管理工作对于计量装置、釆集设备的管控， 只能通过定期的现场巡视及检查进行。类似电压互感器熔丝熔断、电流互感器二次短接、电能表示数被修改等情况只能通过现场的检查发现， 如经过较长时间， 存在现场取证的困难，给电费追补及后期处罚工作带来了非常大的障碍。
用电信息釆集系统的应用使主站人员对各类计量装置信息有了全面的掌握，例如电压、电流、表计时钟等， 更加有工作指导意义的是通过系统可以从计算机界面直接预分析判断电压缺相、电流断线及疑似窃电等相关计量装置异常现象。
它的应用极大程度规避了因计量装置故障造成的计量差错， 强化了计量工作的准确性、严肃性及公正性。同时为计量专业人员对电能表和釆集设备的跟踪管理带来了便利。计量管理人员可以通过系统， 加强对设备的运行管理， 实现计量资产全过程化管理， 为运行电能表的周期轮换工作、定期抽检工作以及电能表现场运行质量监督提供了科学依据。
实例分析：某用户为高供高计、三相三线临时变用户， 主站人员某通过终端系统巡査发现该用户A相电压数据缺失，通过现场检查后发现为A相烧毁。经系统查询发现用户失压46326分钟， 约33天。
4结束语
在用电信息采集系统中的运维业务中采用大数据分析技术，可以对采集的数据信息进行深入挖掘和分析、处理，使采集运维工作从粗放式管理逐渐向集约式和精益化方向发生转变，提高运维业务水平和工作效率。
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论文作者:成瑞芬,陈晓婷
论文发表刊物:《防护工程》2018年第29期
论文发表时间:2018/12/26
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