摘要：随着经济和电力行业的快速发展电能表是用来测量电能的仪表，峰、谷分时计费是我国现今广泛执行的一种计价方式，可鼓励用户合理安排用电时间、削峰填谷，提高电力资源的利用效率，但电能表时钟的漂移会造成时间不准、时段错误，不仅影响到用电信息采集的成功率、线损率的有效管理和控制，还容易造成用电分时费率计算的错误，从而引发用户的不满和投诉。因此，电能表时钟的管理研究愈发显得重要。
关键词：用电信息采集系统；降损策略；电力供应管理
引言
由于电力部门涉及到的各方面数据繁琐且庞大，大数据的处理在电力部门的相关中显得非常重要。而今，数据的专业性分析处理能够有效的解决电力部门各方面数据庞大且复杂的问题。当下我国的电力大数据处理工作上还存在着一定不足和有待改进的方面，对于电力大数据专业化分析技术与应用探析有利于我国电力事业的稳定发展，促进我国电力经济的不断增长。
1大数据的采集分析方式
从研究背景来看，电网系统包括各个方面，涉及面广，这为用电信息分析造成了一定的困扰。首先，数据量大。用电信息采集系统每日采集的数据庞大，且人口愈多的地方数据就愈发复杂。以河南电网为例，每日用电信息系统采集的数据不仅包括数千万用户的家庭用电数据，还包括各个公共设施，大小工场的用电数据。其次，用电数据的多样化类型。越来越多手机软件的推行，生成了除用户基础数据等结构化数据外的非结构化数据。最后，用电信息数据的不断增长。数据将随着系统的覆盖范围快速增长，且增量巨大。如此庞大的数据用原始方式已经无法进行研究，大数据时代，国内外的专家们提供了多种数据分析方式：聚类分析，神经网络，决策方法等等。聚类分析法是将数据在相似的基础上进行分类，其所划分的类是未知的，是一种探索性的分析方法，聚类分析能够从数据出发，自动进行分类，不需要事先给定标准。神经网络是一种广泛应用各种函数符号及其扩展，通过并行、容错等实现硬件的自我学习能力，从而构建类似于大脑神经的结构来分析处理数据的一种数学模型。基于大数据的用电信息采集，国内外的研究主要是通过大数据进行初步研究，结合电力公司的一些数据来进行预测，很少有深入的对电力公司详细应用进行探讨和研究，因此，其未来可扩展的空间还很大。
2用电行为异常的研究
2.1电力供应部分
用电信息采集系统，在传统电力供应的基础上，实行电力供应结构结构化调整。传统的电力供应模式，主要采用一条电力供应线路的方式，进行区域电力供应，但在子线与母线对接过程中，总会出现主体线路与子线路，不能完全对接的情况，从而导致主体线路中的电力传输出现了损耗。而用电信息采集系统，将在母线与子线关联部分，实行线路分布监控。即母线的电力传输量，按照子线路的接收情况进行自主性调节，避免了“一刀切”的电力供应情况；同时，以用电信息采集系统的监管数据，作为每一个电力传输周期的监控依据，从而也就实现了电力传输线路供应量的科学性调节，以及电力供应标准化管理，这是用电信息采集系统解决降损问题首要监控结构。
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2.2功能架构
（1）数据导入接口：本系统定义数据导入规范，所有遵循本规范的数据都可以导入到系统中，数据包括：电网逻辑关系、用户信息、用户与电网的挂接关系、换表、换CT信息、报停报开信息；接口支持数据重新导入，覆盖原有数据，不影响用电行为异常分析；（2）数据的辨识和修补：为使后续的数据处理更加准确，需将“脏”数据过滤掉，并提供合适的数据修补算法，将数据修补好；系统至少应支持：内插值法（直线修补）、外插值法；（3）系统支持新增新的检测模型，当需要新增检测模型时，除后台运算逻辑需要编写程序外，其余可以通过界面配置实现；（4）支持指定用电行为异常算法的启用和停用。用户可以根据实际需要，设置某个或某些用电行为异常算法启用或停用；（5）支持用电行为异常检测算法的参数调整。用户可以通过界面，修改用电行为异常算法的参数。
3用电信息的收集方面
传统的用电信息收集方面，电力企业往往需要指派专门的工作人员通过对实际市场的调研，对实际用电客户的电表检查以及相关业务具体数据的统计来达到对各项用电数据的检查和统计工作。这个工作中当中伴随着大量的人力物力财力的浪费，给电力部门的各项工作的正常开展造成了严重高的影响。且这种人工的传统数据收集方式由于工作人员本身的原因容易出现较大的误差：首先，在工作人员对电力使用数据的查看和记录上的失误会导致相应的用电数据错误；电力统计工作人员的主观定性分析也会影响实际用电数据的准确性；另外，工作人员在携带统计数据交给相关数据管理人员的过程中由于整个过程涉及到运输和工作的交接，导致实际的工作中出现差错的几率非常之大，不利于电力数据统计和分析管理方面工作的正确开展，给电力部门开展后续的工作带来了严重的阻碍。而电力大数据技术分析利用先进的用户客户端口对用电客户的实际用电情况以实际设备上的信息直接反映到电子信息处理库中，电力企业不用花费过多的人力在用电信息的收集统计工作上，解放了电力企业中的更多的生产力，促进我国电力事业的不断发展。对于事后信息的收集，则主要体现在对某一地区的电力使用超负荷或者错误使用的实际情况发生后，通过电力大数据专业化技术分析的记忆特点，及时总结造成该地区相应的电力超负荷使用和错误使用的实际原因，根据实际的电力数据变化进行总结分析，从而认识到该事件对于电力部门实际工作与用电客户实际与用电安全的影响，进而加强对于电力数据的监控力度。在下加强电力数据的监控方面，以计算机信息处理技术为基础的电力大数据专业化分析能力对可能造成电力超负荷或错误使用的电力限额进行控制，一旦发现有关区域的电力数据变化超过安全用电的标准，以网络自动预警的方式及时切断相关供电方面的链接，保证用电客户的用电安全。
结语
综上所述，对于电力大数据专业化分析技术与应用探析要电力部门的实际工作出发，考虑到先进的科学技术对于电力工作方面的影响和电力企业各项工作的目前的现状进行必要的分析，从而总结出电力大数据专业化分析技术实际应用对于电力部门各项工作的积极作用，促进电力部门各项工作的稳定开展。对居民客户分时电价的执行造成了不稳定的因素，时钟异常容易导致电能表报警灯亮，白屏等情况。用电信息采集系统大数据时，电能表异常能及时发现并采取措施为用户提供保证，通过该系统企业可以准确的发现处理故障，解决客户的问题，保障了分时计费的推广和执行。
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论文作者:关文慧,郭建玲,赵永生,张桂莲,落全钢
论文发表刊物:《电力设备》2018年第23期
论文发表时间:2018/12/17
标签：数据论文; 电力论文; 信息论文; 异常论文; 采集系统论文; 电力供应论文; 电力部门论文; 《电力设备》2018年第23期论文;