摘要：随着我国国家电网全覆盖目标的初步实现，用电采集终端设备的使用数量已经有了大幅度的增长。现阶段，大数据化时代已经到来，面对用电信息采集以及数据的储存等多方面的瓶颈，我国行业内急于实现技术的突破，以此来提升电力用电信息系统对大数据分析的能力。随着课题研究的不断深入，实现了用电采集终端设备在智能反窃电当中的应用，这对推进全球能源互联网的建设以及发展会有很大的帮助。本文对大数据技术在智能反窃电和线损监控方面的应用进行了阐述以及分析。
关键词：大数据技术；智能反窃电；控制方面；应用
大数据时代的到来，我国电网的信息化程度也变得越来越普及，电网的智能化发展也开始变得越来越全面，相关工作人员应该不断提升自身的专业素质，积极的掌握电网运行的关键信息，并且对电网大数据进行分析。在智能电网运行的基础上，注重对绿色新能源的开发，这是建设全球能源互通的关键技术。面对目前海量的信息数据，我国电力信息运行系统中数据的储存以及应用等多个方面都已经遇到了瓶颈，因此需要积极的对新的信息技术进行探索，保证电力信息采集系统对大数据的综合处理能力[1]。
一、电力用户用电信息采集系统的现状
（一）系统体系结构的分析
对于电力信息系统的结构来说，其系统是集用电信息采集以及数据储存为一体的综合监测系统，一般情况下，主要是由主站、采集设备以及通信道管三个部分构成。主站系统的主要功能包括数据库的管理以及通信阀的调控等等，主站系统是用电信息采集系统中非常重要的结构，在系统的整体运行过程中发挥着主导作用。通信信道的主要功能是实现采集终端与主站的连接，并且担任着数据传输的重要任务，现阶段，主要采用的设备有光纤专网以及无线公网等等，这些网络在实际应用的过程中都有较为理想的效果。目前较为常用的采集设备主要包括集中器以及采集终端等等，这些设备可以对用户的原始数据进行采集，并且保证采集的整体质量。较为常用的电力用电信息采集系统包括系统监控、数据应用以及专用变压器应用等等[2]。
（二）系统发展的现状
欧盟理事会将智能电网的建设作为技术的指导方向，并且要求所有成员国在2020年前实现全国至少80%的覆盖率，以此来完成用电信息的远程采集。为了更好的对新能源进行开发以及利用，西班牙电力公司计划将在2018年实现智能电表的全面覆盖，并且对城市远程信息抄表技术进行完善，这对于电力信息系统的发展来说是一次新的技术进步，对行业未来的发展会有很大的积极影响。
二、电力大数据以及云计算技术的应用分析
（一）大数据基本分析构架
在对电力信息运行系统进行数据结构分析的时候，应该注意对各个环节进行精准的掌控，其结构主要包括三层，即内层、外层以及中间层。对于内层架构来说，其主要实现了信息访问以及信息查询计算的过程；外层主要实现了对智能数据的预处理；中间层主要作用是将内层与外层进行衔接，从而保证数据传输的准确性以及安全性[3]。
（二）现阶段电力大数据的基本特征
现阶段，电力大数据的类型有很多，并且电力大数据具有传输速度快以及体量大的特点。电力大数据的类型繁多主要体现在日常的营销以及管理上，既有传统的结构化数据、网页以及报表等等，同时也有半结构化以及非结构化的数据体现，在实际运行的过程中常常表现出多种运转模式，形成了庞大的数据模式，其数据的储存量已经达到了每秒十万次甚至是几十万次的存取，传输的速度之快不难想象。但同时，数据传输的价值密度相对较低，主要是因为隐藏在海量储存数据当中的有用信息所占的比例相对较小，想要获取对信息传输有用的数据存在一定的难度，以音频的传输为例，连续录音并且传输的有效信息长度可能只有几秒，很难满足实际工作展开的需要[4]。
（三）云计算技术及其优势
目前，云计算技术在我国各行业内的应用已经较为广泛，并且在一定程度上满足了行业运转的实际需要。云计算技术是一种大规模的分布式计算技术，其技术具有综合性较强的特点，主要是通过对互联网分布式计算机资源进行计算以及储存，然后通过动态的管理模式对所需要的用户进行精准的服务，从而在很大程度上避免了资源的浪费，实现了资源利用率的有效提高。除此之外，云计算技术还具有较强的伸缩性以及灵活性，这更加方便了计算机的高速率运算，实现了数据云端同步处理，这是一项新的技术创新，同时也给相关工作的展开带来了很大的方便。与传统的计算模式进行比较，云计算技术的应用使数据处理的速度变得更快，该项技术已经走出了实验室，在互联网公司以及金融公司开始全面的使用。
三、用电信息采集的大数据分析
（一）用电信息采集系统大数据处理平台的构架体系
对用电信息采集进行大数据分析是非常重要的，并且大数据三层架构提出了相应的用电了信息采集系统大数据处理构架体系。在电力现场进行终端用电原始数据的采集可以通过专网通的信道来完成，专网通信道在对传输单元的数据进行采集的时候经常会涉及到多方面的操作[5]。数据采集单元通常会提供终端的通信服务，在完成采集命令之后进行下发。
（二）云实时数据库的整体构架
在用电信息系统可进行的大数据架构体系中，云实时数据库的运作主要是依靠计算机来完成，这种运行方式在很大程度上提高了共享数据的准确性以及全面性，同时也提高了数据储存的效率。通过云数据群可以在一定程度上实现数据库技术的深度融合，并且对数据库进行扩展以及伸缩。
四、实验平台的搭建
为了保证实验的整体效果，同时也为了保证验证理论上的可行性以及有效性，要通过现场搭建服务器、主站以及通信信道来实现，这是一个多种采集方式为一体的综合性平台，实验平台的实际运行主要是通过通信的方式来完成，其中包括电力线载波以及微功率无线通信等等，从而在一定程度上实现了大数据分析以及应用。
五、实际应用以及应用效果分析
（一）实现智能反窃电
现阶段，反窃电技术的开发成为了电力行业的重点研究项目之一，通过采集系统对大数据进行分析以及计算，并且对电量异常以及超负荷运行等异常做出精准的判断。通常情况下，在白天时段，三相电流看的数值相同，并且处于相对平衡的状态，到晚上时段，电流的波动幅度就会增大，甚至会失去平衡，系统也已经开始自动报警，相关工作人员到现场进行勘察之后发现确实存在窃电的情况。
（二）解析不同气候以及季节对线损的影响
不同的季节以及天气也会对线损造成一定程度的影响，从图1中不难看出，同一条供电线路在夏天和冬天的线损率是存在一定差别的，并且夏季的线损率要明显低于冬季的线损率。经过全面的监测以及分析之后发现，大数据用电信息采集系统的运行质量会受到温度或者湿度的影响，相关工作人员应该积极做好相应的供电措施。
图1
结束语
综上所述，本文对大数据技术在智能反窃电和线损监控方面的应用进行了分析以及探讨，希望对我国电力行业的相关工作展开起到一定的帮助。
参考文献：
[1]宋洁.智能仪表对反窃电工作的支持作用分析[J].大科技，2014，10（10）：83-84.
[2]陈乐培.智能计量监控在反窃电工作中的应用[J].城市建设理论研究（电子版），2013，5（9）.
[3]蒋云庆，么丽娟.电能采集系统在反窃电工作中的应用[J].城市建设理论研究（电子版），2016，29（6）：1057-1057.
[4]翟莺鸽.反窃电风险控制方法研究[D].上海交通大学，2014.
[5]陈腾飞.基于用电信息采集系统的窃电在线稽查装置的开发应用[D].华北电力大学；华北电力大学（保定），2013.
论文作者:李英超
论文发表刊物:《电力设备》2018年第15期
论文发表时间:2018/8/17
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