郭峰

摘要：大數(shù)據(jù)時(shí)代的到來(lái)，為我國(guó)社會(huì)主義經(jīng)濟(jì)的發(fā)展帶來(lái)了機(jī)遇與挑戰(zhàn)，人們生產(chǎn)生活水平的不斷提高，極大的促進(jìn)了電力行業(yè)的發(fā)展，這使得電力系統(tǒng)中產(chǎn)生的數(shù)據(jù)也迅速增長(zhǎng)，大數(shù)據(jù)技術(shù)在電網(wǎng)安全穩(wěn)定運(yùn)行的決策過(guò)程中起到的作用越發(fā)重要，然而各類數(shù)據(jù)的采集與集成的復(fù)雜度高穩(wěn)定性差，缺乏有效的監(jiān)視手段，成為制約大數(shù)據(jù)技術(shù)應(yīng)用的一個(gè)主要障礙。

關(guān)鍵詞：電力大數(shù)據(jù);多元數(shù)據(jù)采集;監(jiān)視技術(shù);研究應(yīng)用

引言

大數(shù)據(jù)技術(shù)在現(xiàn)代社會(huì)生產(chǎn)生活中都顯現(xiàn)出極大的應(yīng)用優(yōu)勢(shì)，以大數(shù)據(jù)云平臺(tái)作為重要基礎(chǔ)，作為電力行業(yè)采集電力能源信息與數(shù)據(jù)的重要手段，將能夠起到積極效果。電力行業(yè)持續(xù)穩(wěn)定發(fā)展過(guò)程中，廣泛應(yīng)用多種云計(jì)算技術(shù)和大數(shù)據(jù)技術(shù)手段，良好適應(yīng)了用電信息采集系統(tǒng)不斷產(chǎn)生的大量數(shù)據(jù)信息分析和利用需求。

1電力大數(shù)據(jù)多元數(shù)據(jù)采集概述

在“能源互聯(lián)網(wǎng)+新電改”的背景下，以智能電網(wǎng)為代表的電力技術(shù)不斷與以云計(jì)算、大數(shù)據(jù)為代表的信息技術(shù)融合，改變著電力企業(yè)的生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)方式。隨著智能電網(wǎng)建設(shè)的不斷推進(jìn)，作為電網(wǎng)用電側(cè)信息獲取及用電控制重要途徑的用電信息采集系統(tǒng)（以下簡(jiǎn)稱“采集系統(tǒng)”），產(chǎn)生的大數(shù)據(jù)日益劇增。面對(duì)海量的用電數(shù)據(jù)，如何快速挖掘出有價(jià)值的信息，指導(dǎo)企業(yè)發(fā)展并服務(wù)社會(huì)民生，成為當(dāng)前研究的熱點(diǎn)。

2電力大數(shù)據(jù)多元數(shù)據(jù)采集監(jiān)視技術(shù)研究與應(yīng)用

2.1在線損管理中的應(yīng)用

利用電力數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)探析用戶是否存在竊電行為，可有效提升防竊電工作質(zhì)量。為明確臺(tái)區(qū)高損原因，各單位對(duì)竊電用戶表進(jìn)行了分析，發(fā)現(xiàn)竊電這一違法事件主要出現(xiàn)在開(kāi)蓋時(shí)間、電壓異常等事件當(dāng)中。其中最為常見(jiàn)的是開(kāi)蓋事件。電力企業(yè)利用采集系統(tǒng)采集、統(tǒng)計(jì)用戶用電信息及電表開(kāi)蓋事件，可確定存在異常情況用戶地址、事件發(fā)生時(shí)間、發(fā)生次數(shù)等數(shù)據(jù)信息，這對(duì)電力企業(yè)明確竊電用戶、制定有針對(duì)性處理措施、降低線損十分重要。通過(guò)對(duì)海量數(shù)據(jù)的分析，可減少工作人員現(xiàn)場(chǎng)排查時(shí)間、提升工作效率。

2.2實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)處理

采集接口收到邊緣側(cè)發(fā)送的數(shù)據(jù)包后，首先解密數(shù)據(jù)包;其次，采用deflate解壓算法對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行解壓操作，通過(guò)PROTOBUF實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的反序列化，并將數(shù)據(jù)寫(xiě)入到緩存中;最后，數(shù)據(jù)通過(guò)旋轉(zhuǎn)門(mén)壓縮算法寫(xiě)入HBase。第一，采用PROTOBUF對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行序列化和反序列化，提高了多種編程語(yǔ)言、數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換的性能和效率，并且支持代碼生成機(jī)制，數(shù)據(jù)解析類可根據(jù)配置文件自動(dòng)生成，降低網(wǎng)絡(luò)傳輸?shù)臄?shù)據(jù)量。第二，采用deflate算法壓縮數(shù)據(jù)，可以對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行無(wú)損壓縮，減小單次傳輸?shù)臄?shù)據(jù)包大小。第三，采用3DES算法加密數(shù)據(jù)包。該算法屬于對(duì)稱加密算法，特點(diǎn)是算法公開(kāi)、計(jì)算量小、加密速度快和加密效率高，可以保障數(shù)據(jù)傳輸過(guò)程中的保密性。第四，在數(shù)據(jù)入庫(kù)前，采用旋轉(zhuǎn)門(mén)算法壓縮實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)，減少數(shù)據(jù)占用的存儲(chǔ)容量。

2.3負(fù)荷預(yù)測(cè)

以大數(shù)據(jù)云平臺(tái)作為支撐，采集用電信息與數(shù)據(jù)，可以實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)性、全面性負(fù)荷預(yù)測(cè)工作，準(zhǔn)確預(yù)判出配電變壓器的實(shí)際運(yùn)行狀況，從而制定出一系列科學(xué)合理性的配變重過(guò)載應(yīng)對(duì)策略，有效保障整個(gè)電網(wǎng)系統(tǒng)的安全穩(wěn)定運(yùn)行。在預(yù)測(cè)日負(fù)荷的過(guò)程中，同樣需要使用到回歸分析方法，歸一化處理好原始數(shù)據(jù)。想要得到準(zhǔn)確可靠的預(yù)測(cè)結(jié)果，需明確好日負(fù)荷預(yù)測(cè)值的各項(xiàng)關(guān)聯(lián)性因素，如氣溫、PM2.5以及降雨量等。實(shí)際預(yù)測(cè)活動(dòng)進(jìn)行中，能夠積極使用到帶動(dòng)量梯度下降BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法、趨勢(shì)外推法以及灰色模型等方法。在開(kāi)展電力運(yùn)行負(fù)荷預(yù)測(cè)工作的過(guò)程中，還能夠?qū)嵤┡_(tái)區(qū)超載預(yù)測(cè)和過(guò)載預(yù)測(cè)活動(dòng)，形成關(guān)于過(guò)載與超載臺(tái)區(qū)的明細(xì)，為有效實(shí)施科學(xué)合理的應(yīng)對(duì)工作提供重要前提支持。

2.4智能索引

統(tǒng)計(jì)和動(dòng)態(tài)展示模塊需要快速地檢索HBase數(shù)據(jù)庫(kù)中的數(shù)據(jù)，然而HBase數(shù)據(jù)庫(kù)需通過(guò)行鍵訪問(wèn)，這種訪問(wèn)方式與常規(guī)檢索通過(guò)關(guān)鍵字對(duì)數(shù)據(jù)列查詢的模式不一致。為了解決這個(gè)問(wèn)題，系統(tǒng)采用基于ElasticSearch組件的關(guān)鍵字檢索為分類統(tǒng)計(jì)和用戶界面展示等模塊提供服務(wù)，通過(guò)ElasticSearch將HBase數(shù)據(jù)庫(kù)中經(jīng)常被訪問(wèn)的列按照數(shù)據(jù)標(biāo)簽建立倒排索引，并封裝數(shù)據(jù)檢索微服務(wù)。統(tǒng)計(jì)程序和界面實(shí)時(shí)檢索調(diào)用微服務(wù)，后者通過(guò)輸入的關(guān)鍵字調(diào)用Elas-ticSearch檢索功能獲取行鍵后再訪問(wèn)Hbase數(shù)據(jù)庫(kù)獲取相關(guān)數(shù)據(jù)返回調(diào)用者。

3電力大數(shù)據(jù)多元數(shù)據(jù)采集監(jiān)視技術(shù)發(fā)展趨勢(shì)

3.1電力能源大數(shù)據(jù)及能源互聯(lián)網(wǎng)

電力企業(yè)可依據(jù)新智能電能表建立用電監(jiān)控系統(tǒng)，加強(qiáng)對(duì)配電網(wǎng)荷儲(chǔ)的控制，為用戶提供智慧、穩(wěn)定供電服務(wù)。同時(shí)，電力能源大數(shù)據(jù)的應(yīng)用可提升配網(wǎng)設(shè)備利用率，這對(duì)降低企業(yè)運(yùn)營(yíng)成本、推動(dòng)企業(yè)穩(wěn)定發(fā)展十分重要。電力企業(yè)可利用大數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)采集電動(dòng)汽車充電、放電情況，若發(fā)現(xiàn)異常自動(dòng)上報(bào)，這對(duì)保證電動(dòng)汽車及用戶安全具有重要意義。為實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo)，電力企業(yè)應(yīng)加強(qiáng)與電動(dòng)汽車廠家相關(guān)服務(wù)工作的合作及溝通，實(shí)現(xiàn)各方數(shù)據(jù)共享。利用數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)可采集電動(dòng)汽車余電量、目的地等數(shù)據(jù)信息，并對(duì)這些數(shù)據(jù)信息進(jìn)行分析，提醒用戶及時(shí)到距離最近的充電樁充電，為用戶提供優(yōu)質(zhì)使用方案。隨著科技的發(fā)展，光伏發(fā)電設(shè)施建設(shè)規(guī)模、建設(shè)數(shù)量在持續(xù)增多，光伏發(fā)電、用電數(shù)據(jù)急劇增多，此時(shí)電力企業(yè)應(yīng)建設(shè)智能用電終端用于采集這些數(shù)據(jù)。將海量數(shù)據(jù)與電力企業(yè)多個(gè)信息化系統(tǒng)結(jié)合在一起，可為用戶提供光伏智能選址、并網(wǎng)接電、線上結(jié)算支付等多項(xiàng)服務(wù)。

3.2智慧電能和運(yùn)維搶修方面

電力能源大數(shù)據(jù)的實(shí)現(xiàn)，能夠?yàn)殡娏π袠I(yè)的長(zhǎng)遠(yuǎn)穩(wěn)定發(fā)展提供重要基礎(chǔ)，還能夠給電力用戶帶來(lái)更為高效優(yōu)質(zhì)的服務(wù)。借助于電力能源大數(shù)據(jù)，針對(duì)用戶的實(shí)際用電習(xí)慣進(jìn)行分析和研究，獲取關(guān)于用電時(shí)長(zhǎng)混合用電負(fù)荷類別的信息，盡可能從全貌角度描述好用戶信息，結(jié)合用戶用電需求推送出一些及時(shí)性的、高耗能設(shè)備用電信息。還能夠在實(shí)施大數(shù)據(jù)分析的基礎(chǔ)上，制作出設(shè)備監(jiān)控圖表，結(jié)合以往歷史數(shù)據(jù)信息，詳細(xì)準(zhǔn)確判斷出突發(fā)故障問(wèn)題，并形成工單報(bào)送給附近的維修人員，大幅度提升搶修效率，減少斷電時(shí)間。

3.3多表合一

通過(guò)互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)等技術(shù)，對(duì)以往水、電、氣、熱的數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)一整合，從而實(shí)現(xiàn)集中抄表、聯(lián)合收費(fèi)、用能管理等綜合能源服務(wù)，讓居民切實(shí)享受到“一鍵式查詢、一張卡交費(fèi)”的一站式網(wǎng)絡(luò)化服務(wù)。采集水、電、氣、熱數(shù)據(jù)，一方面，監(jiān)測(cè)上述能源損耗情況，分析不同類型用戶用能情況和竊能可能性，為能源企業(yè)挽回經(jīng)濟(jì)損失。另一方面，基于采集的能源數(shù)據(jù)，進(jìn)行未來(lái)用能的預(yù)測(cè)分析，為居民迎峰度假提供用電服務(wù)。

結(jié)束語(yǔ)

綜上所述，基于采集系統(tǒng)，發(fā)展電力能源大數(shù)據(jù)應(yīng)用，是推進(jìn)智慧能源發(fā)展的重要方向。通過(guò)采集電力大數(shù)據(jù)，能夠提升電網(wǎng)穩(wěn)定運(yùn)行和智慧服務(wù)水平。研究了采集數(shù)據(jù)在負(fù)荷預(yù)測(cè)、線損管理及大氣污染防治等方面的應(yīng)用，創(chuàng)新性地提出了基于采集系統(tǒng)，建立大數(shù)據(jù)云平臺(tái)，提高線損治理成效;與環(huán)保部門(mén)等共享數(shù)據(jù)，利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法等大數(shù)據(jù)分析方法，顯著提升負(fù)荷預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性。采集數(shù)據(jù)還可與光伏、車聯(lián)網(wǎng)等多領(lǐng)域共享數(shù)據(jù)，進(jìn)一步挖掘能源大數(shù)據(jù)的價(jià)值，服務(wù)社會(huì)民生和經(jīng)濟(jì)發(fā)展。

參考文獻(xiàn)

[1]閆龍川.電力大數(shù)據(jù)面臨的機(jī)遇與挑戰(zhàn)[J].電力信息化，2020，11（4）：1-4.

[2]張沛，楊華飛，許元斌.電力大數(shù)據(jù)及其在電網(wǎng)公司的應(yīng)用[J].中國(guó)電機(jī)工程學(xué)報(bào)，2020，34：85-92.

[3]商皓，雷明，馬海超.電網(wǎng)供應(yīng)鏈大數(shù)據(jù)應(yīng)用規(guī)劃方法研究[J].中國(guó)電力，2020，50（6）：69-74.