基于大数据云平台的电力能源大数据采集方法及应用探讨
基于大数据云平台的电力能源大数据采集方法及应用探讨
摘要：在大数据时代下，电能大数据对电力行业发展起到大力推动作用，在云平台支撑下，促进电能数据的共享与发展。在电力能源应用中常常出现线损管理、负荷预测、污染防治等情况，通过大数据采集与应用，可有效提高线损管理效率、预测电网负荷、强化污染防治力度，促进电力行业的可持续发展。
关键词：大数据；电力能源
一、大数据云平台基础上电能数据采集的应用情况
在用电数据采集中，应对传统集中式系统进行优化，提高电力数据入库效率，为信息查询提供更多便利。采集系统包括生产库、中间库、云平台等内容，结合现场情况使用采集设备，如电表、集中器等，全面准确的采集用电数据，并将其传递到云平台中，经过流计算核查后，使生产库、中间库等平台均可采集处理后的信息。在电力企业运行中，在采集系统基础上创建大数据平台，以Hadoop集为基础，拥有较强的非实时分布处理能力，可使TB/PB级数据得到有效处理，使不同类型计算成为现实，如,R计算、Craph图计算等等，还拥有多样
化应用功能，如数据安全管理、挖掘算法等等。电力行业作为国民经济支柱，对社会生产生活具有重要影响。在智能电网建设下，用电信息采集系统地位不断提升，成为用电侧信息获取与控制的关键内容，且大数据量不断提升。在海量数据影响下，为信息查询、整合与分析等提出严格要求。现阶段，电力企业逐渐探索如何在短期内挖掘出更高价值的信息，以期在大数据基础上进行信息挖掘，科学指导企业发展，从而更好的服务众。
二、电能大数据采集方法与应用措施
2.1采集方法
在科技发展下，传统集中式系统无法符合现实发展需求，需要朝着分布式采集系统转变，由此提高信息采集效率，为用户查询、信息存储等提供更多便利。对此，可将集中器、智能电表等设备采集的信息传递到物联网中，通过计算将数据信息传递到生产库、大数据平台中，采集流程如图1所示。
2.2应用措施
美白护肤品哪个好在自动化系统基础上，创建三级数据采集机制，面向全省范围的采集终端、用电状况进行
分析，并将采集数据与其他信息有机结合，促进大数据优势的充分发挥，在线损管理、负荷预测、污染防治等方面发挥更大作用。
图1 电能数据采集流程图
2.2.1提高线损管理效率
通过采集系统的应用可判断用户是否窃电，由此提高窃电防范效率。该系统对现有数据进行分析，针对B1—B5的5个高线损台区进行分析，挖掘高线损的原因，并汇总成表，其中最主要因素在于用户窃电。为确定高线损原因，各单位以用户窃电表为依据，发现这一违法行为主要出现在电压异常、开盖时间异常等情况下，尤其是开盖时间。供电管理部门可
跑步机哪个牌子比较好利用采集系统对电表开盖、窃电用户地址、发生时间、频率等信息进行核对，并对窃电用户采取一定的处置措施，此举可节约技术人员现场排查时间，促进工作效率提升。
2.2.2预测电网负荷
管理人员可对现有数据进行分析，预测后续一段时间内电网负荷情况判断配电变压器能否承受负担，并制定高效可行的应对措施，确保配电网稳定运行。以日负荷预测为例，对于不同区域的温度、湿度、降雨量等指标均不相同，供电公司应全面采集原始数据并进行预处理。据调查，台区负荷主要受降雨量、温度与居民数量等因素影响。为预测后续一段时间负荷情况，企业可采用线性回归的方式进行研究，如下表1，发现气温、降雨量与PM2.5对台区负荷的影响相对较大。
表 1 关联因素回归分析
立秋时间2022几点几分
台区
气温
PM2.5
降雨量
如何点亮图标
负荷
B1
0.115旌字怎么读
0.9776
-0.314
0.005
B2
0.425
1.000
-0.067
0.104
B3
-0.408
-0.211
1.000
1.132
B4
-0.067
0.104
水晶帘动微风起-0.0211
1.000
B5
1.000
0.042
0.131
-0.408
该系统中利用BP神经网络对十一期间台区负荷情况进行预测。因BP算法收敛较慢，采取此种方式可提高仿真训练中收敛速度。同时，针对不确定性因素进行灰预估，由此预测特定时段内系统运行情况。企业可利用下式预估配电网等方式评估后续负荷情况，公式如下：
式中，f1代表的是神经算法预测结果；f2代表的是灰模型计算结果；f3代表的是趋势外推法计算结果。
2.2.3强化污染防治力度
当前环保问题受到各国关注，我国各省积极响应环保政策，电力企业也逐渐与环保部门合作，共同创建信息共享平台，为用户的用电信息采集提供更多便利，实现AQI、PM2.5等数据共享，数据量日均超过180万条。
在共享大数据基础上创建BP网络模型，因温度、湿度、PM2.5与常住人口等在台区内的物理意义不同。对此，在线性回归之前，可利用公式进行原数据归一处理，即：
式中， 代表的是处理后的标准数据；x代表的是原数据；xmax代表的是序列内最大值；xmin代表的是序列内最小值。将数据标准化处理后，使其位于[-1,1]之间，利用以下公式计算神经元数量，即：
图2 BP神经网络模型
式中，N1代表的是隐层单元数量；n代表的是输入神经元数量；m代表的是输出单元数量；a代表的是0—10之间常数，取值为3。
最后确定：单隐层中BP网络径流模型如图2所示。隐含层内传递函数利用tansig，输出层函
数为purelin，训练函数利用trainlm，误差目标值为0.0001，训练轮回最大次数为500，经过训练，使预测精度达到最佳状态。
在构建单隐层BP模型后，对未来空气质量进行预测，准确率达到98.62%，为后续环保管控措施制定提供有力依据。同时，该功能在安全生产、电网规划、优质服务等方面均可得到广泛应用。
三、电能采集系统未来发展前景
在电力企业持续发展下，依靠大数据技术扶持创建信息采集系统，可将其应用到诸多环节中，促进工作质量与处理效率的全面提升。值得强调的是，在采集系统基础上进行电能数据挖掘仍处于探索阶段，还需要长期的实践检验，才可使理念与技术更加完善。在未来较长的时间内，电能数据应用会取得多方共享成果，创建完善的数据资源池，在众多领域繁荣发展。
一方面，在智慧电能领域应用。电能大数据的诞生与应用为行业持续发展打下坚实基础，还可为众提供更加高效优质的服务。通过采集和分析电能数据，总结众的用电习惯，
获得用电负荷、时长等相关信息，从多个角度展示用户信息，根据用户在电能方面的现实需求推送高耗能用电信息，并在大数据支持下绘制设备监控图，与历史信息相结合，准确判断故障位置与成因，以报告单的形式传递给维修人员，节约抢修时间，提高维修效率。

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