1四川电力职业学院 四川成都 610000;2四川省电力行业职业技能鉴定中心 四川成都 610000
摘要：电网在实际运行的过程中，将用户分为普通用户以及重要用户，重要用户指的是在我国或者某个城市中具有较高地位，对电网输送电的可靠性以及稳定性的要求较高。基于此，本文将首先介绍大数据技术下重要用户供电安全数据的来源。其次，分析大数据技术下重要用户供电安全数据的特点。最后，研究大数据技术下重要用户供电安全的技术应用，其中主要包括重要用户供电安全数据的采集技术、重要用户供电安全数据处理技术、重要用户供电安全分析技术以及重要用户供电安全隐藏风险分析技术四方面内容。
关键词：大数据技术；重要用户供电安全；数据处理
前言：随着我国科学技术的发展，大数据技术的应用范围逐渐提升，大数据技术在实际应用的过程中能够提升数据信息的安全性，同时还能够提升电网运行的可靠性。由于重要用户对电网送电的要求较高，为了保证重要用户供电安全性，就需要在此过程中应用大数据技术，这种方式能够大大提升重要用户供电安全，进而保证重要用户的的稳定运行。
一、大数据技术下重要用户供电安全数据的来源
大数据技术下重要用户供电安全数据的来源主要包括两方面内容，第一为电网供电的可靠性，目前我国多数城市在电网管理的过程中已经设置了多个管理系统，其中主要包括电网自动化管理系统、调度自动化管理系统以及生产管理系统、监督管理系统等,以上管理系统在实际运行的过程中都能够提供大量的数据支持。
第二，电力运行的内部状态，在此过程中为了能够对大数据技术下重要用户供电安全数据展开全面了解，则需要在用电用户内部建立一套完整的监测系统，该系统在实际应用中需要保证信息的全面性、较高的分辨率以及较强的实用性等性能。另外，用户采用的运行方式，对大数据技术下重要用户供电安全数据也会产生一定的影响，在此过程中需要对重要用户的变压器运行、开关断开情况以及备用电源运行情况展开监测，进而实现对重要用户用电情况的全面管理。
第三，大数据技术下重要用户的电压，在此过程中，需要在保证供电连续性的同时，提升电压的质量。电压质量会影响大数据技术下重要用户设备的运行质量，如果电压质量不高，则设备的运行质量将会受到严重的影响，甚至带来一定的经济损失。例如大型的纺织企业，如果在供电过程中出现电压突然降低的情况，则会对整个产品质量展开影响，造成一定的经济损失。因此，在实际供电的过程中，需要对大数据技术下重要用户供电电压监控，对电压质量展开实时监督及控制不仅能够保证电力用户的正常用电，同时还能大数据技术下重要用户供电的稳定性。
二、大数据技术下重要用户供电安全数据的特点
大数据技术下重要用户供电安全数据的特点主要包括以下几点，第一，安全等级高。大数据技术下重要用户供电安全直接决定着一个地区甚至一个国家的供电可靠性，因此在实际供电过程中需要保证数据较强的安全性。其中主要包括地理位置、用户规模以及用户时间等，避免出现数据泄露的现象。
第二，数据复杂，大数据技术下重要用户供电安全数据信息较为复杂，导致这种现象出现的主要原因包括用户自身的原因以及电网的运行状态。另外，大数据技术下重要用户供电安全数据的结构较为多样，其中包括电网的实时监控数据、历史数据、文本数据、时间数据等，以上数据分别来自不同的管理系统，因此大数据技术下重要用户供电安全数据整体具有较强的复杂性[1]。
第三，实时性强，大数据技术下重要用户对供电数据的要求比普通用户的高，因此在对电网展开监督管理的过程中，监测内容以及监控标准较高，需要数据具有较强的精确程度，在此过程中的数据采集频率也较高，因此大数据技术下重要用户供电安全数据具有较强的实时性。例如，在对大数据技术下重要用户供电电压展开监测的过程中，监测频率需要在为微秒级左右，另外，由于大数据技术下重要用户自身的特殊性，在使用电量的过程中，可能会出现短时间的波动，这些波动在出现过程中的数据含量较多，需要在短时间内对其展开全面数据信息监测。这就要求在实际监测过程中具备较强的实时性，只有这样才能在短时间内完成数据信息检测分析，最终保证最终的数据监测有效性以及全面性。
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三、大数据技术下重要用户供电安全的技术应用
（一）重要用户供电安全数据的采集技术
大数据技术下重要用户供电安全数据主要包括实时数据、历史数据、监测数据等，其中实时变化数据主要通过传感器展开收集，历史数据主要采用人工收集的方式。在此过程中的所有数据信息来自于电网中的各个管理系统，根据不同形式存储在各个管理系统中。其中各个部门以及各个系统在实际运行过程中具有较强的独立性，正是因为这一点，导致大数据技术下重要用户供电安全数据的共享质量始终无法提升。面对这种情况，最有效的方法就是将不同格式、不同来源的数据进行集中整理，进而实现数据信息的共享。其中应用的技术主要包括数据集成技术、数据融合技术、数据抽取技术以及数据过滤技术等，通过以上技术的应用，大数据技术下重要用户提供同一个较为安全的数据交互平台。该平台能够对数据信息的状态展开分析，同时建立一个相应的数据网络接口，保证数据信息的共享质量[2]。
（二）重要用户供电安全数据处理技术
由于大数据技术下重要用户供电安全数据的信息量过大，因此在对其展开处理的过程中，不能采用传统的处理方式，需要采取针对性的处理技术。在此过程中主要包括以下两种数据处理类型，第一种为流处理，该种类型的信息处理技术适合对数据量大、持续性好以及传播速度快的信息展开处理，将其中的数据在信息展开流水化处理。它能够满足对数据信息处理的实时性需求，例如在大数据技术下重要用户电压升高以及降低中的应用。
第二种为批处理，而批处理在实际应用的过程中，对实时性的要求不高，但是具有较强的准确性以及完整性，在对大数据技术下重要用户供电故障展开数据分析处理的过程中，该技术能够准确找出故障出现的位置，确定故障出现的概率。在此过程中不仅能够对设备自身在实际运行中的故障展开分析，同时还能够对同型号设备在实际应用中的缺陷展开分析，具有较强的准确性。
（三）重要用户供电安全分析技术
由于大数据技术下重要用户供电安全数据具有数据量大、结构复杂以及种类丰富等特点，因此在对其展开安全分析的过程中，使用传统分析方法无法保证最终的分析质量。在此过程中需要根据大数据技术的特点，制定相应的数据安全分析方法。对数据信息展开分类，其中主要包括实时数据信息、规模数据信息以及复杂数据信息，其中，实时数据信息可以分为实时分析以及离线分析两种。规模数据根据数据的规模可以分为的内存级数据信息、TB级数据信息以及海量级数据信息，不同规模的数据信息，使用的安全分析方法也不同。
在对复杂数据信息展开分析的过程中，可以根据电网可靠性以及电压质量对其展开分析，电压质量分析可以采用传统的分析方式。但是在分析可靠性的过程中，需要对电网设备的运行状态、供电结构以及运行结构等方便内容展开综合分析，最终得出相应的可靠值。
（四）重要用户供电安全隐藏风险分析技术
大数据技术下重要用户设备在实际运行的过程中，会存在一定的不同点，在数据信息开发中经常将以上不同点直接过滤。但是，信息不同点能够暗示设备中的故障信息、突发情况以及其他信息，其中包含的信息具有较强的参考价值，因此需要对该类信息进行开发利用。
在此过程中使用大数据技术下重要用户供电安全隐藏风险分析技术能够有效解决这一问题，根据数据特点对其展开收集整理、分解其中信息的主成分，采用距离算法对其展开聚类分解。在此过程中通过对历史信息展开特点分布的方式，表示该信息中的异常情况，如果其中的数据信息特点分布情况较大，则说明数据信息出现的概率较低，其中的异常等级就较高。由此可以看出，在研究大数据技术下重要用户供电安全的过程中，需要对其中每个系统中的数据信息展开分析，避免出现信息遗漏的现象，只有这样才能保证大数据技术下重要用户供电安全分析的全面性，促进大数据技术在此过程中的应用效果[3]。
结论：综上所述，随着人们对重要用户供电安全的关注程度逐渐提升，如何保证重要用户供电安全，成为有关人员关注的重点问题。本文通过研究大数据技术下重要用户供电安全应用技术发现，对其进行分析，能够有效提升重要用户供电安全性，同时还能够提升电网运行的稳定性。由此可以看出，在大数据技术下研究重要用户供电安全应用技术，能够为今后大数据在重要用户供电安全中的应用奠定基础。
参考文献：
[1]张佳琦,徐希,韩荟,闪鑫. 输配协同的保电用户供电风险在线评估方法研究[A]. 中国电力科学研究院.2017智能电网新技术发展与应用研讨会论文集[C].中国电力科学研究院:,2017:5.
[2]陈健. 重要电力用户典型供电模式可靠性与经济性评估及分析方法研究[D].华中科技大学,2016.
[3]石岩. 城市电网重要（高危）用户供电安全策略研究[D].华北电力大学（北京）,2016.
论文作者:1蒋春敏,2文艳君
论文发表刊物:《防护工程》2018年第24期
论文发表时间:2018/12/3
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