摘要：本文以大数据环境下的错峰用电管理方案分析为主要阐述，结合当下大数据技术内容、大数据环境下识别用电模式、大数据环境下的错峰用电管理管理系统方案分析为主要依据，从聚类分析过程、聚类处理过程、识别模式过程、系统整体框架研究、错峰管理内容的应用、错峰管理流程分析这几方面进行分析和研究，其目的在于加强大数据环境下错峰用电的运作效率，旨意为相关研究系统参考资料。
关键词：大数据环境；错峰用电；聚类分析，识别模式
引言：现在，供电企业额错峰设计等都是完全依据人力为基础，依据供电企业的负荷、线路以及运行状态等结合，从而为错峰用电设计符合标准的序位表。因为现在错峰用电已经成为电路企业发展中的主要问题，可以运用信息技术对其进行不断改进和研究，使得错峰用电能够有效发展和运行，减少因为停电导致的不良影响。而且，能够有效实现节能减排工作，使得资源运用更加合理和规范。所以，现在以工业用电情况为主体进行分析，对用电过程、行为等进行分析，寻找对能够对人们用电错峰的最低化发展。还要不断研究出能够顺应社会发展的优异的错峰实际方案和计划，使得供电能够满足人们的需求，提升电力企业的有效发展和运行。
1.大数据技术内容
在错峰用电发展历程中最为主要的环节就是以大数据为基础，针对所有用户进行分析，有效识别所有客户的用电情况。然后，针对大数据收集的数据信息进行系统、有效的分析和研究，能够详细的掌握所有用户的用电基本情况和实际信息，还能够通过大数据的有效分析，寻找到所有用户用电错峰期和内在潜力等。在错峰用电工作中使用大数据技术，能够最大限度的保证供电企业的有效发展，使得电力企业能够依据大数据对用户信息进行研究，从而制定规范、合理、有效的错峰用电实际方案和计划，还能够科学引领用户正确规范用电，促进电力企业的发展，不断减少错峰用电现象发生。
2.大数据环境下识别用电模式
针对一个用户来说，需要运用全新一年每日上午九点时的用电详细信息，而且要针对用电信息进行有效处理和加工，然后在运用聚类计算等对信息进行聚类处理，能够有效代表用户的用电模式和方法。然后对聚类蔟中的信息设计一个固定的数据阀值最为参考和研究，能够根据此有效判定不同用户的模式，并能够根据此进行有效分类和研究，通过具体的研究能够掌握一些自身存在错峰潜力的用户，然后对未来的用电对象有所选取作用和价值。
2.1聚类分析过程
聚类分析是依据一个具体的标准为参考，对收集的数据进行分组，进而通过分组对数据信息进行处理和分析的一个过程。一个小组内的数据信息具有相同的性质和特点，而不同小组内的数据信息则具有不同的性质和特点。获得的数据之间是否相似是依据数据信息的相对值决定的，两个数据信息间存在的差距较小那么两者的相似度就高，如果两个数据信息间存在的相对值相差过大，那么相似度就比较低。
2.2聚类处理过程
聚类分析主要目标是有效获取来自用户的用电信息和数据，然后通过聚类代表形式对用户信息进行有效分析和研究，对用电模式可能出现的错峰进行有效分析和研究，对后期的用户错峰方案制定具有一定价值。一些具备经常性用电的用户就是错峰分析的针对用户，错峰用电工作的主要目标就是在所有用户用电模式中充分挖掘出具有错峰潜能的用户[1]。
2.3识别模式过程
通过蔟聚类在收集的用户信息进行研究和分析，在针对蔟内的信息进行有效分析，然后统计出来，当发现数据比阀值大的适合，则能够有效判断出用户为经常用单模式，那么也就是具有错峰用电潜能的用户。要对这些常用用户数据进行收集和分析，其主要目的是收集用户用电的具体时间段，在运用信息技术计算出用电图形，如下图所示。在对用电实际情况进行系统分析，最终能够将用户的用电模式分为四类，一类是避峰类用户，一类是平缓类用户，一类是单峰波动类用户，一类是双峰波动类用户。
通过分析图中能够有效展现出用电错峰和电力高峰间的联系，通过详细分析能够得出，用电用户和系统都处在高峰阶段时，能够有效计算出用户的错峰水平和能力，通过观察图形发现其他阶段无法得到用户用电的错峰高度和潜能。计算出的错峰数值一般在实际情况中无法达到，无法激发用户用电的最大潜能，可以用过用电的是时间进行有效处理和调节，使得错峰能够有效降低[2]。不过实际情况证明依据控制用电时间无法解决错峰问题，使得用户的能力无法开发出来，并且用电过程并不是一帆风顺的，外界很多影响因素干扰用户用电状况，无法保证低估用电能够完全被高峰阶段多替代。根据不断改变和调整用户的用电时间得到计算公式，此时的错峰量可以根据高峰期节约的电量计算：
Fx= 
+ 
而且还能够计算出相对应的用电低谷阶段，额外增加的电量公式为：
fy= 
+ 
3.大数据环境下的错峰用电管理管理系统方案分析
3.1系统整体框架研究
建立在大数据环境下要对我国的用电错峰进行有效管理，在设计管理系统方案时要构建一定的框架进行，将错峰管理系统分为四个阶段：首先是数据收集阶段，其次是数据的加工和处理阶段，再次是数据保存阶段，最后是数据信息交流阶段。依据岁收集的数据信息进行分析和加工进行数据信息的展示和公布。而且，要努力将数据的有用性拓宽，要为维护进行相关数据是收集和处理，采用相对应的方法提升数据分析能力，评判更多错峰用户信息。
3.2错峰管理内容的应用
大数据下可以运用信息技术对收集的信息进行分析，从而能够在数据中得到错峰信息，将其纳入到管理系统中，一般为主网的研究、配网需要的各种信息等。通过大数据对信息进行分析和研究能够有效掌握错峰中的主要用户，然后在使用现代化方法，努力收集到错峰用户的负荷，通过信息技术对用户用电模式进行有效监控和管理[3]。
3.3错峰管理流程分析
建立在大数据环境下的错峰用电管理流程一般为以下几方面：第一方面，依据生产针对地区内电负荷进行有效预测和调整，掌握地区的实际用电情况。第二方面，在运用信息技术对错峰阶段的数据进行分析和研究，掌握住错峰数据的等级和信息内容等。第三方面，通过客服电联通知用户，给予用户提供错峰提醒和信息通知。第四方面，通过一些系统针对错峰用模式进行有效监控和分析。第五方面，在发生一些意外事件时，可以将错峰需求发送用户，进行拉闸控制处理和现场监督等。
4.结束语
依据大数据针对用户用电情况进行分析，能够有效分析出存在错峰用电的潜在用户，对电力发展具有一定价值和效果。能够在一定程度上提升用户的用电效果，还能够有效减少过度用电投入的经济费用。而且，大数据环境下的错峰用电能够有效实现现在倡导的节能减排工作，对供电企业和用户具有十分重要的意义和价值。本文建立在大数据环境下针对用户的错峰信息数据进行分析，充分将用电错峰潜在用户挖掘出来，减少供电和用电之间的不足和矛盾，通过大户数据分析可以提前采取解决的方案，为人们生产和生活提供更多有利条件。
参考文献：
[1]黄兴平.基于大数据技术的错峰用电管理应用分析[J].科技风，2016（6）：113-113.
[2]朱翅鹏.大数据技术在错峰用电管理中的应用探究[J].通讯世界，2015（24）：267-268.
[3]张昕，李栋华，程明.基于大数据技术的错峰用电管理应用研究[J].现代电力，2015，32（3）：66-70.
[4]郭攀攀.智能用电大数据环境下的短期负荷预测研究[D].2017.
论文作者:段喜春
论文发表刊物:《电力设备》2018年第34期
论文发表时间:2019/5/20
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