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

郭峰

摘要：大數(shù)據(jù)時代的到來，為我國社會主義經(jīng)濟的發(fā)展帶來了機遇與挑戰(zhàn)，人們生產(chǎn)生活水平的不斷提高，極大的促進了電力行業(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，大數(shù)據(jù)技術(shù)在電網(wǎng)安全穩(wěn)定運行的決策過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)代社會生產(chǎn)生活中都顯現(xiàn)出極大的應(yīng)用優(yōu)勢，以大數(shù)據(jù)云平臺作為重要基礎(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)展過程中，廣泛應(yīng)用多種云計算技術(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)營方式。隨著智能電網(wǎng)建設(shè)的不斷推進，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)（以下簡稱“采集系統(tǒng)”），產(chǎn)生的大數(shù)據(jù)日益劇增。面對海量的用電數(shù)據(jù)，如何快速挖掘出有價值的信息，指導(dǎo)企業(yè)發(fā)展并服務(wù)社會民生，成為當(dāng)前研究的熱點。

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。為明確臺區(qū)高損原因，各單位對竊電用戶表進行了分析，發(fā)現(xiàn)竊電這一違法事件主要出現(xiàn)在開蓋時間、電壓異常等事件當(dāng)中。其中最為常見的是開蓋事件。電力企業(yè)利用采集系統(tǒng)采集、統(tǒng)計用戶用電信息及電表開蓋事件，可確定存在異常情況用戶地址、事件發(fā)生時間、發(fā)生次數(shù)等數(shù)據(jù)信息，這對電力企業(yè)明確竊電用戶、制定有針對性處理措施、降低線損十分重要。通過對海量數(shù)據(jù)的分析，可減少工作人員現(xiàn)場排查時間、提升工作效率。

2.2實時數(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解壓算法對數(shù)據(jù)進行解壓操作，通過PROTOBUF實現(xiàn)數(shù)據(jù)的反序列化，并將數(shù)據(jù)寫入到緩存中;最后，數(shù)據(jù)通過旋轉(zhuǎn)門壓縮算法寫入HBase。第一，采用PROTOBUF對數(shù)據(jù)進行序列化和反序列化，提高了多種編程語言、數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換的性能和效率，并且支持代碼生成機制，數(shù)據(jù)解析類可根據(jù)配置文件自動生成，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)，可以對數(shù)據(jù)進行無損壓縮，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。該算法屬于對稱加密算法，特點是算法公開、計算量小、加密速度快和加密效率高，可以保障數(shù)據(jù)傳輸過程中的保密性。第四，在數(shù)據(jù)入庫前，采用旋轉(zhuǎn)門算法壓縮實時數(shù)據(jù)，減少數(shù)據(jù)占用的存儲容量。

2.3負(fù)荷預(yù)測

以大數(shù)據(jù)云平臺作為支撐，采集用電信息與數(shù)據(jù)，可以實現(xiàn)精準(zhǔn)性、全面性負(fù)荷預(yù)測工作，準(zhǔn)確預(yù)判出配電變壓器的實際運行狀況，從而制定出一系列科學(xué)合理性的配變重過載應(yīng)對策略，有效保障整個電網(wǎng)系統(tǒng)的安全穩(wěn)定運行。在預(yù)測日負(fù)荷的過程中，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)測結(jié)果，需明確好日負(fù)荷預(yù)測值的各項關(guān)聯(lián)性因素，如氣溫、PM2.5以及降雨量等。實際預(yù)測活動進行中，能夠積極使用到帶動量梯度下降BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法、趨勢外推法以及灰色模型等方法。在開展電力運行負(fù)荷預(yù)測工作的過程中，還能夠?qū)嵤┡_區(qū)超載預(yù)測和過載預(yù)測活動，形成關(guān)于過載與超載臺區(qū)的明細(xì)，為有效實施科學(xué)合理的應(yīng)對工作提供重要前提支持。

2.4智能索引

統(tǒng)計和動態(tài)展示模塊需要快速地檢索HBase數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)，然而HBase數(shù)據(jù)庫需通過行鍵訪問，這種訪問方式與常規(guī)檢索通過關(guān)鍵字對數(shù)據(jù)列查詢的模式不一致。為了解決這個問題，系統(tǒng)采用基于ElasticSearch組件的關(guān)鍵字檢索為分類統(tǒng)計和用戶界面展示等模塊提供服務(wù)，通過ElasticSearch將HBase數(shù)據(jù)庫中經(jīng)常被訪問的列按照數(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)計程序和界面實時檢索調(diào)用微服務(wù)，后者通過輸入的關(guān)鍵字調(diào)用Elas-ticSearch檢索功能獲取行鍵后再訪問Hbase數(shù)據(jù)庫獲取相關(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

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)，加強對配電網(wǎng)荷儲的控制，為用戶提供智慧、穩(wěn)定供電服務(wù)。同時，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，這對降低企業(yè)運營成本、推動企業(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)采集電動汽車充電、放電情況，若發(fā)現(xiàn)異常自動上報，這對保證電動汽車及用戶安全具有重要意義。為實現(xiàn)這一目標(biāo)，電力企業(yè)應(yīng)加強與電動汽車廠家相關(guān)服務(wù)工作的合作及溝通，實現(xiàn)各方數(shù)據(jù)共享。利用數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)可采集電動汽車余電量、目的地等數(shù)據(jù)信息，并對這些數(shù)據(jù)信息進行分析，提醒用戶及時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)算支付等多項服務(wù)。

3.2智慧電能和運維搶修方面

電力能源大數(shù)據(jù)的實現(xiàn)，能夠為電力行業(yè)的長遠穩(wěn)定發(fā)展提供重要基礎(chǔ)，還能夠給電力用戶帶來更為高效優(yōu)質(zhì)的服務(wù)。借助于電力能源大數(shù)據(jù)，針對用戶的實際用電習(xí)慣進行分析和研究，獲取關(guān)于用電時長混合用電負(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性的、高耗能設(shè)備用電信息。還能夠在實施大數(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)故障問題，并形成工單報送給附近的維修人員，大幅度提升搶修效率，減少斷電時間。

3.3多表合一

通過互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)等技術(shù)，對以往水、電、氣、熱的數(shù)據(jù)進行統(tǒng)一整合，從而實現(xiàn)集中抄表、聯(lián)合收費、用能管理等綜合能源服務(wù)，讓居民切實享受到“一鍵式查詢、一張卡交費”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)濟損失。另一方面，基于采集的能源數(shù)據(jù)，進行未來用能的預(yù)測分析，為居民迎峰度假提供用電服務(wù)。

結(jié)束語

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，是推進智慧能源發(fā)展的重要方向。通過采集電力大數(shù)據(jù)，能夠提升電網(wǎng)穩(wěn)定運行和智慧服務(wù)水平。研究了采集數(shù)據(jù)在負(fù)荷預(yù)測、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，提高線損治理成效;與環(huán)保部門等共享數(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)，進一步挖掘能源大數(shù)據(jù)的價值，服務(wù)社會民生和經(jīng)濟發(fā)展。

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