摘要：自改革开放以来，我国社会和经济的发展越来越快，电力行业相较之前也有了一定的进步。电力用户用电信息采集系统是国家电网公司电网智能化用电环节的重要应用，通过电力用户用电信息采集系统建设，促进智能电网用电环节的业务发展，降低电力公司服务成本，延长设备资产寿命，满足客户能源管理需求，加强与客户的交流，提高对客户的服务质量，履行电力企业社会责任。基于此，本文主要阐述了分析电力用户用电信息采集系统不良数据的重要性、电力用户用电信息系统数据分类与存储、用电信息采集系统数据处理技术，以供参考。
关键词：电力用户；信息采集系统；数据分析；处理技术
在现在社会的发展中，电力用户用电信息采集系统成为现代电力企业发展服务中的重要组成，同时也是电力企业日常工作的主要内容之一，随着人们日常生活、生产活动的频繁与复杂，做好电力用户用电信息管理成为了电力企业稳定发展的一项重要保障，这也是我国电力系统健康稳定发展的前提，因此必须引起人们的重视。
一、分析电力用户用电信息采集系统不良数据的重要性
用电信息的采集系统建设工作是一项复杂而系统的工程，其涉及到通信体系的建设、信息采集终端的架构、采集系统主站的建设等几个方面。整个采集系统建设工作涉及到复杂的用户类型，而且用户数量众多，同时还需要解决信道不稳定、算法不统一以及公共网络信道故障等问题。在这个过程中，将使得不良数据出现，例如线路的功率异常、电量异常、电压数据异常等现象。采集系统获得的数据中不良数据比例虽然很低，但是其存在直接影响到信息的准确性以及客观性，可能造成计费错误以及用电习惯分析不准确等问题，从而造成不良的社会影响。因此，如何处理好其中的数据畸变问题是当前用电信息采集系统优化及完善的一个重要内容。
二、电力用户用电信息系统数据分类与存储
2.1数据分类
用电信息采集系统不同那么它针对采集的数据内容、类型、频率以及应用对象等方面都会存在不同的，为了提高数据处理效率就需要对不同数据进行分类，主要就是按照时间和物理属性来进行分类。
2.1.1时间属性
按照对数据采集的时间属性可以划分为三类数据，分别是：1类数据，此类数据是指对数据进行实时和当前采集；2类数据，此类数据则是指过去（日或月）采集到的数据；3类数据，这就是指事件数据。
2.1.2物理属性
按照数据采集的物理属性可以划分为6类数据，分别是：1类数据是指电能数据，它是指电能的各种示值、总电能量、最大需量等；2类数据是指交流模拟量数据，它是指电压、电流、功率等；3类数据是指工况数据，此数据就是指开关状态、计量设备工况信息等；4类数据是指电能质量越限统计数据，此类数据就是指电压、功率因素等越限统计数据；5类数据指事件记录数据，它是指被终端或者电能表所记录的事件记录数据；6类数据则是其它的预付费信息等数据。
2.2数据存储
各种数据的存储也是根据数据的各种不同属性来进行的，分类进行存储不但可以节省每种数据的占用空间，使得数据的处理效率提高，另一方面也能使得数据库根据不同数据的属性发挥出更好的性能。
期刊文章分类查询,尽在期刊图书馆在进行存储时，其实就是把数据的物理性能所产生的分类融合到时间属性数据分类中，这样可以使得数据条理分明，且也能根据时间的前后方便进行查找和处理，是一种实效性比较强的存储方式，对于数据分析来说是很有用的手段。
三、用电信息采集系统数据处理技术
3.1集群技术
集群技术就是为了实现更高的运算速度，并且对大量的数据进行运算，也有很高的响应能力，能够满足目前不断增长的信息服务需求。用电信息采集系统是由各个关键环节上的各种数据库以及应用数据的采集就需要使用集群技术，从其名称上就能了解到它不是单独一台计算机来完成数据的分析，而是将一组相互独立在高速网络互联作用下联系起来的计算机来进行数据分析工作，它们构成了一个完整又单一系统的组，在这个模式下进行管理，这样的组就是集群技术能运行的载体，而且集群技术对于服务器的要求不高，系统的造价比较低，是很符合完成大量数据分析的技术。
3.2内存数据库技术
内存数据库技术是优化系统数据处理能力的重要途径，内存数据库技术实现了采集的信息直接在内存中存储，从而利用内存随机访问的特点，在信息读写速度方面进行优化，使数据信息的访问性能得到提升，此项技术在数据缓存、数据算法等方面进行了针对性的设计，使系统的信息处理速度提升十倍以上，为实时查询提供了可能，极大地促进了后付费和预付费的融合，使系统数据处理性能得到完善。批量数据处理技术，由于在实际工作中由于系统需要对大量的数据进行分类处理，逐个信息处理的可行性非常低，需要对大批量数据进行集中处理，但在应用批量数据处理技术的同时要对数据库的表结构、SQL语句进行优化处理并对数据库中的数据表合理管理，例如将个体数据表的数据量限制在2GB以内，确保其访问性能不受影响；将数据按照分类存储于不同的磁盘，保证查询质量；在优化SQL语句时尽量保证带有参数等，只有数据库性能良好，批量数据处理技术才可以应用，不然会适得其反。
3.3SAN存储技术
随着系统采集数据量的增加，以服务器为中心的处理模式会严重影响网络性能，从而影响系统对数据的处理效率，所以将备份和传输不占用局域网资源的SAN技术引入到系统处理中非常具有现实意义，其以光纤通道为途径，使信息存储不再受距离和容量的限制，系统的信息采集性能得到有效提升。ODI技术，在实际工作中有时需要对某一类信息进行集中处理，而系统中的数据复杂散落不易处理，所以需要将同类信息按模块分类存储，ODI存储技术恰好是以模块或储存库为核心而展开的应用技术，它将系统的数据库分为一个主存储库和多个有关联的工作存储库，数据处理人员利用ODI存储技术可以根据实际情况制定存储模块或对存储模块内部信息进行更改，从而实现批量数据处理脚本的集中管理，使批量处理的效率大幅度提升。
四、结束语
综上所述，随着我国电力行业的发展，电力用户用电信息采集系统不仅要实现准确、全面、及时的采集数据，而且要高效、准确的对采集的信息进行计算处理，以供相关部门的查询和应用，所以在优化系统存储空间的同时，要加大系统对数据处理的能力，从而可以在一定程度上为我国电力行业的发展奠定良好的基础。
参考文献：
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[3]谢峰.浅析电力用户用电信息采集系统及应用[J].科技创新与应用，2015（23）
论文作者:谢慧勤
论文发表刊物:《电力设备》2017年第24期
论文发表时间:2017/12/20
标签：数据论文; 信息论文; 采集系统论文; 数据处理论文; 电力论文; 技术论文; 是指论文; 《电力设备》2017年第24期论文;