基于大數(shù)據(jù)技術的用戶用電采集數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)設計

申文娟

（國網(wǎng)陜西省電力有限公司吳起縣供電分公司，陜西 延安 717600）

0 引 言

隨著全球人口的不斷增加和現(xiàn)代社會對電力需求的迅速增長，傳統(tǒng)的用電分析系統(tǒng)已無法滿足快速發(fā)展的社會經(jīng)濟需求，需要企業(yè)加快改進和創(chuàng)新用電智能監(jiān)測系統(tǒng)?；诖髷?shù)據(jù)技術對用戶用電采集數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)進行研究，通過建立異常指標庫，進一步加強對配電網(wǎng)點運行效果和質量的監(jiān)測與控制。該系統(tǒng)是一個集成多種技術的實時信息采集和分析系統(tǒng)，具備信息采集、費控管理、遠程抄表、負荷監(jiān)控以及線損分析等多項優(yōu)勢[1]。利用移動網(wǎng)絡、光纖專網(wǎng)等先進通信手段，該系統(tǒng)能夠實現(xiàn)系統(tǒng)主站與現(xiàn)場終端之間的高效通信，從而有效監(jiān)測電網(wǎng)中設備的運行狀態(tài)、負荷情況、供電狀況、電能質量以及線損等重要指標，并對客戶的日常用電情況進行深入分析。該系統(tǒng)不僅能滿足快速發(fā)展的經(jīng)濟社會對電力的需求，還能提供更可靠、高效的電力服務。

1 用戶用電采集數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)的功能需求分析

用戶用電采集數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)是一個具備多項功能的系統(tǒng)，用于監(jiān)測、分析用戶的用電行為和配電網(wǎng)的運行情況。其功能需求主要包括以下幾個方面。

（1）數(shù)據(jù)采集與整合。系統(tǒng)需要實時采集用戶用電數(shù)據(jù)和配電網(wǎng)的相關信息，包括電力設備狀態(tài)、負荷情況、供電狀況、電能質量以及線損等[2]。同時，系統(tǒng)還需整合其他系統(tǒng)，如電力部門營銷系統(tǒng)、電力管理系統(tǒng)（Power Management System，PMS）、地理信息系統(tǒng)（Geographic Information System，GIS）等，以獲取更全面的數(shù)據(jù)。

（2）在線監(jiān)測與實時分析。系統(tǒng)要具備實時監(jiān)測和分析能力，能夠對采集到的數(shù)據(jù)進行實時處理和分析。通過監(jiān)測用戶的用電行為和配電網(wǎng)的運行情況，能夠及時發(fā)現(xiàn)異常，并提供相應的預警和報警功能，以便操作者及時采取相應的補救措施。

（3）線損分析與減少。系統(tǒng)要能夠進行線損分析，對配電網(wǎng)中的線損情況進行監(jiān)測和評估。通過分析相應的線損數(shù)據(jù)，明確線損原因和位置，提供減少線損的措施和建議，提高配電網(wǎng)的運行效率，節(jié)約能源。

用戶用電采集數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)的功能需求主要包括數(shù)據(jù)采集與整合、在線監(jiān)測與實時分析以及線損分析與減少等，這些功能的實現(xiàn)有助于提高電力系統(tǒng)的管理效率、優(yōu)化用電資源配置，并為用戶提供更可靠、高效的電力服務。

2 用戶用電采集數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)的詳細設計

2.1 大數(shù)據(jù)分析架構設計

大數(shù)據(jù)分析架構設計是用戶用電采集數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)中的重要組成部分，提供了一個可擴展、高效的架構，用于處理大量的用戶用電數(shù)據(jù)并進行深度分析。該架構具備數(shù)據(jù)采集與存儲、數(shù)據(jù)預處理與清洗、數(shù)據(jù)存儲與管理、分布式計算與處理、數(shù)據(jù)分析與挖掘以及可視化與報告等關鍵功能[3]。通過采用流式處理平臺、分布式存儲系統(tǒng)以及分布式計算框架等技術，能夠實現(xiàn)實時數(shù)據(jù)流的處理、批量數(shù)據(jù)的存儲、數(shù)據(jù)預處理與清洗、分布式計算和并行處理以及機器學習和統(tǒng)計分析等，為用戶用電采集數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)提供可靠的數(shù)據(jù)支持和決策依據(jù)，并將分析結果以可視化報告的形式呈現(xiàn)給用戶，從而提高電力系統(tǒng)的服務質量。大數(shù)據(jù)分析架構如圖1 所示。

圖1 大數(shù)據(jù)分析架構

2.2 大數(shù)據(jù)應用場景分析流程設計

以市場開拓與業(yè)擴報裝空間輔助決策分析為研究方向，融合大數(shù)據(jù)的分析思路，設計相應的分析流程。首先，收集新增用戶的用電地址、電壓等級以及負荷特點等信息。其次，通過GIS 技術確定科學合理的供電點位置，并確定相關的廠站、開閉站和線路[4]。最后，結合線路和廠站統(tǒng)計的電量數(shù)據(jù)和各維度負荷統(tǒng)計數(shù)據(jù)，以及PMS 電網(wǎng)模型信息、減容、報停和營銷業(yè)務系統(tǒng)銷戶等流程，利用大數(shù)據(jù)分析方法對新增供電點的供電廠站歸屬、負荷質量和用電量等進行綜合評估。

通過這樣的分析流程，可以更全面地了解新增供電點的用電使用情況，為市場開拓和業(yè)擴報裝提供輔助決策依據(jù)。大數(shù)據(jù)應用場景分析設計流程如圖2所示。

圖2 大數(shù)據(jù)應用場景分析設計流程

大數(shù)據(jù)決策樹法是一種常見的數(shù)據(jù)挖掘分類方法，通過將圖形與數(shù)據(jù)挖掘結果相結合，以更形象、精準的方式呈現(xiàn)給用戶，廣泛應用于分析配網(wǎng)線路和增減容用戶的短期負荷、中期負荷及電量增長趨勢。決策樹是一種分類算法，包括一些常見的算法，如C4.5 算法和迭代樹三代（Iterative Dichotomiser3，ID3）算法。其中，C4.5 算法是對ID3 算法的改進，引入信息增益比作為主要標準來選擇分裂屬性，而不是簡單的使用信息增益，主要解決了ID3 算法在運行時只能處理選擇多取值和離散型數(shù)據(jù)的問題。通過信息增益比能夠全面評估屬性對分類的貢獻度，用于指導決策樹的構建過程。

除此之外，C4.5 算法還能處理連續(xù)型數(shù)據(jù)，這是ID3 算法無法實現(xiàn)的。作為ID3 算法的后續(xù)版本，其采用了一種分層的方法來處理連續(xù)型數(shù)據(jù)[5]。通過將連續(xù)型數(shù)據(jù)劃分為多個區(qū)間，結合數(shù)據(jù)屬性對這些區(qū)間進行排序，然后計算信息增益和局部閾值，通過順序查找法找到最適合的實際分割閾值。C4.5 算法所采用的分層方法能夠有效處理連續(xù)型數(shù)據(jù)，在構建決策樹時更加準確和靈活，在擴大決策樹應用范圍的同時，也提高了算法的適用性。

2.3 數(shù)據(jù)庫設計

2.3.1 數(shù)據(jù)特點

數(shù)據(jù)庫設計中的數(shù)據(jù)特點是指用戶用電采集數(shù)據(jù)的特征和屬性。在用戶用電采集數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)的詳細設計中，需要考慮以下數(shù)據(jù)特點，以維持系統(tǒng)的高效運行和準確的數(shù)據(jù)分析能力。

（1）數(shù)據(jù)來源多樣性。用戶用電采集數(shù)據(jù)可能來自不同的數(shù)據(jù)源，包括電力部門營銷系統(tǒng)、PMS系統(tǒng)、GIS 系統(tǒng)等。這些數(shù)據(jù)源可能以不同的格式和結構進行存儲，因此在數(shù)據(jù)庫設計中需要考慮如何整合和統(tǒng)一這些數(shù)據(jù)來源。

（2）數(shù)據(jù)量大和更新速度快。隨著用戶數(shù)量和用電數(shù)據(jù)的增加，用戶用電采集系統(tǒng)可能會產(chǎn)生大量的數(shù)據(jù)，且數(shù)據(jù)更新速度較快。數(shù)據(jù)庫設計需要考慮如何有效地處理和存儲大量數(shù)據(jù)，提供高效的數(shù)據(jù)訪問和查詢功能。

2.3.2 關系數(shù)據(jù)庫及非關系數(shù)據(jù)庫的設計

關系數(shù)據(jù)庫和非關系數(shù)據(jù)庫是2 種常見的數(shù)據(jù)庫設計方式。

關系數(shù)據(jù)庫采用表格的形式組織數(shù)據(jù)，使用結構化查詢語言（Structured Query Language，SQL）進行數(shù)據(jù)管理和查詢，能夠有效保證數(shù)據(jù)的一致性和完整性。非關系數(shù)據(jù)庫則采用其他數(shù)據(jù)模型，如鍵值存儲數(shù)據(jù)庫、文檔數(shù)據(jù)庫以及圖形數(shù)據(jù)庫等，用于存儲和管理數(shù)據(jù)。關系數(shù)據(jù)庫的設計基于關系模型的概念將數(shù)據(jù)組織到表格中，每個表格包含若干列和行，通過主鍵和外鍵建立表與表之間的連接和組合。關系數(shù)據(jù)庫的設計強調(diào)數(shù)據(jù)的結構化和規(guī)范化，以保證數(shù)據(jù)的一致性和完整性。常見的關系數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)包括MySQL、Oracle 以及SQL Server 等。

非關系數(shù)據(jù)庫設計則更加靈活，不拘泥于表格的形式，通常使用不同的數(shù)據(jù)模型和存儲方式，適用于不同類型的數(shù)據(jù)和應用場景。例如：鍵值對數(shù)據(jù)庫適合存儲簡單的鍵值對數(shù)據(jù)；文檔型數(shù)據(jù)庫適合存儲半結構化數(shù)據(jù)；圖形數(shù)據(jù)庫適合存儲圖形數(shù)據(jù)等。非關系數(shù)據(jù)庫的設計注重數(shù)據(jù)的靈活性和擴展性，常見的非關系數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)包括MongoDB、Redis 以及Neo4j 等。

關系數(shù)據(jù)庫設計適用于需要嚴格結構化和關聯(lián)性的數(shù)據(jù)，適合復雜的查詢和事務處理。而非關系數(shù)據(jù)庫設計則更適用于數(shù)據(jù)結構靈活、數(shù)據(jù)量大、需要高性能以高可擴展性的場景。根據(jù)具體的應用需求和數(shù)據(jù)特點，選擇適合的數(shù)據(jù)庫設計方式可以更好地滿足系統(tǒng)的個性化要求。

3 用戶用電采集數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)的實現(xiàn)

用戶用電采集數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)的實現(xiàn)涉及多個關鍵步驟，每一步都對系統(tǒng)的功能和性能起著重要作用，主要包括數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)存儲和管理、數(shù)據(jù)處理和分析以及用戶界面和報告功能的設計與開發(fā)。

（1）數(shù)據(jù)采集。數(shù)據(jù)采集是用戶用電采集數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)的基礎，通過安裝適當?shù)碾娏y量設備或智能電表，系統(tǒng)可以實時監(jiān)測用戶的用電情況。這些設備可以記錄用電負荷、電能質量、供電狀態(tài)等重要數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)采集可以通過物聯(lián)網(wǎng)技術和傳感器網(wǎng)絡等多種方式實現(xiàn)，確保數(shù)據(jù)采集的準確性和及時性，為后續(xù)的數(shù)據(jù)分析奠定堅實的基礎。

（2）數(shù)據(jù)存儲和管理。數(shù)據(jù)存儲和管理是用戶用電采集數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)的核心，系統(tǒng)需要選擇合適的數(shù)據(jù)庫進行數(shù)據(jù)的存儲和管理。關系型數(shù)據(jù)庫（如MySQL、Oracle）適用于結構化數(shù)據(jù)的存儲，而非關系型數(shù)據(jù)庫（如MongoDB、Redis）則適用于半結構化或非結構化數(shù)據(jù)的存儲。數(shù)據(jù)庫的設計需要考慮數(shù)據(jù)的結構、索引的優(yōu)化以及存儲容量和性能等因素，以確保數(shù)據(jù)的高效存儲和快速檢索。

（3）數(shù)據(jù)處理和分析。數(shù)據(jù)處理和分析是用戶用電采集數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)的關鍵環(huán)節(jié)。通過運用數(shù)據(jù)挖掘、機器學習和統(tǒng)計分析等方法，系統(tǒng)可以對采集到的數(shù)據(jù)進行處理和分析，進而發(fā)現(xiàn)潛在的用電趨勢、異常行為或優(yōu)化潛力等。常用的數(shù)據(jù)分析方法包括決策樹法、聚類分析法以及回歸分析法等。數(shù)據(jù)處理和分析的結果可以為電力部門和企業(yè)提供重要的決策支持和業(yè)務優(yōu)化建議。

4 結 論

基于大數(shù)據(jù)技術的用戶用電采集數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)整合了用電信息采集系統(tǒng)、營銷業(yè)務系統(tǒng)、同期線損系統(tǒng)以及PMS 等關鍵組件，打破數(shù)據(jù)孤島，實現(xiàn)對電網(wǎng)運行設備的狀態(tài)、負荷、線損以及供電情況等的實時監(jiān)測。為電力企業(yè)提供更加快速、精確的數(shù)據(jù)分析和決策支持，促進企業(yè)經(jīng)濟效益的提升。該系統(tǒng)的成功運行將為電力企業(yè)的大數(shù)據(jù)應用提供相應的技術參考，為行業(yè)的發(fā)展做出貢獻。