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摘要：从电力系统运作规律来看，电力消费、电力生产具有同时性，电网内不同区域或者同一电网内不同时间的用电异常问题，会对电网运行稳定性构成严重影响。现阶段，我国电力系统持续发展给消费、生产带来了新的挑战，单纯依靠传统的分析方法，难以实现需求侧与供应侧资源的双向互动，难以保证电力系统在安全、稳定、均衡的条件下运作。近几年，国内外有了诸多学者对用户用电行为进行了深入研究，比如采用k-means聚类方法分析用户的用电行为；采用分布式程序构架分析用户的用电行为；通过电网公司与用户博弈的分时电价定价模型分析电网运行稳定性影响因素。大数据近几年在我国发展迅速，且在多个领域都得到了广泛应用，据前瞻产业研究院发布的《中国大数据产业发展前景与投资战略规划分析报告》统计数据显示，2017年我国大数据产业规模已达2800亿元。截止至2019年我国大数据产业规模增长至4700亿，同比增长是30.6%。初步测算2020年我国大数据产业规模达到5400亿元左右，同比增长15%。国家在顶层设计方面，也为促进大数据发展出台了诸多政策。比如，国务院《促进大数据发展行动纲要》对政务数据共享开放、产业发展和安全三方面做了总体部署。《政务信息资源共享管理暂行办法》《大数据产业发展规划(2016-2020)》等文件也都已经出台。本文也以大数据为基础，根据技术方法给出多元大数据平台的构件思路，分析用户异常用电行为分析方法，倡导将批处理和流处理应用于用户用电行为分析，突出大数据在分析用户异常行为方面的优势，具体内容如下所示。
关键词：用电信息采集系统；大数据共享；应用
引言
近几年，我国电网建设工作持续推进，各地电网在现有的基础上，逐步朝着分布化、互动化、数字化的方向不断发展，而智能电网关键技术也在输电侧、发电侧渗透，但是从现状来看，各地电侧智能化水平和理想目标存在较大差距，尤其是在用电共享分析方面，和各地用电量增长以及用电方式的革新不适应。故亟需对用电共享的分析方法进行深入探究。用电信息采集系统已基本实现了全覆盖，目前正在深化应用，为其他系统应用提供数据信息共享资源。通过对目前采集系统与其他系统的数据共享交互进行统计分析，用电信息采集系统已为与关口电能量管理系统、电能质量监测系统、PMS、调度管理系统、供电电压自动采集系统、远程实时费控系统、计量生产调度平台、营销业务系统、电能服务管理平台等25个业务系统提供信息及数据支撑。通过研究用电信息采集系统与其它外部业务系统间的数据信息关联关系，在用电信息采集系统的信息数据大平台上充分开发信息、数据共享平台，提供更多业务功能的支撑，实现更多业务系统的大数据高效共享，资源更充分地运用。
1数据共享设计思路
通过采集数据的云服务，完成采集数据信息的共享服务，最大限度的提供电力用户电量数据、上报信息对其它信息系统的支撑作用。制设采集系统数据的共享需求申请、审批、参数配置等流程管理约定，预先确定敏感性数据、信息所需的脱敏要求，保证数据、信息的共享安全。用能信息采集系统的信息安全主要是为了加强采集系统的可靠性。在感知层终端表计部分设置传感器，监测用能行为，保障终端安全；网络层采用多种加密技术，保障信息传输的可靠性，减少人为或环境对信息传输的干扰，同时进行访问控制与流量监控；边缘计算部分也相应加强网络与接入安全，在提高采集系统效率的同时，保证采集及衍生分析数据的可靠性；平台层进行物联安全监测，保证连接可靠性，搭建相应的防火墙，进行接入访问控制，保障平台数据的安全可靠；业务层同样加强数据管理和系统监控，为电网业务和能源互联网业务提供可靠支撑。
2数据共享逻辑架构
数据共享服务平台在逻辑上分为数据层、服务层和应用层三个层级。其中数据层将需要共享的数据在接口数据库上进行存储和统一管理，接口数据库通过ETL、OGG等方式从在线运行的用电信息采集系统生产库中按照自己的需求进行获取。接口库中的数据信息根据外部系统需要的设置，保留到所设定的时间，超过了设定的保存期则系统自动进行清理。平台的服务层由计算集群和服务集群组成。其中：服务集群又包括接口服务集群和文件服务集群两部分内容；接口服务集群则按照分布式负载均衡的模式完成对其它系统的各项共享服务，同时还以文件方式为其它业务系统提供大数据下载的服务。平台的计算集群按照各外部系统不同的数据信息需求划分，包括静态数据共享、实时数据共享、特定共享等三种方式，具体工作流程为，静态数据的共享是采用面向对象的模型与WebService相结合的技术路线，首先其它业务系统将组合对象按照数据模型定义发送到接口服务，接口服务应用共享功能将该对象进行计算解析，将其所需的数据从接口数据库中提取，再将数据对象集合返回；实时数据的共享的技术路线也是采用面向对象的模型与WebService相结合方式，用电采集系统前置机将采集数据信息分两路推送，一路通过采集系统向数据应用推送，另一路通过独立应用抓取等多种方式直接获取实时数据，再将所获取的数据信息向外部其它业务应用系统实时推送各个外部业务应用系统所需求的数据和信息；特定共享指大数据共享服务平台为具有复杂业务的数据信息共享系统开辟一条专用的数据信息共享通道，比如与营销系统的数据共享、与费控管理系统的数据、信息交互等。
3大数据用户用电行为分析新应用
大数据分析通过智能电表收集数据，然后对数据进行分布式储存、降噪，最后通过计算模型进行计算，计算结果和标准值进行比对，直接得出用户是否存在异常用电行为。在条件允许的情况下，企业可综合利用电力系统内部数据、行业服务数据、社会数据等，收集用电信息、配电管理系统、电力营销系统、地理信息系统、天气预报、经济审查、社会审查，区分用户是工业公户、工商用户、农业用户还是居民用户，对数据进行处理，然后参考地区用电负载情况、用电组成、节假日信息、天气信息、电价实时政策、客户信息等，结合用电行为模型实现因子分析、关联性强弱分析，判断用户经济情况、电气设备互动机制、信用情况、用电行为规划、短期负荷、能效情况等，这些数据不仅仅能够为用户异常用电行为的揭示通过可靠依据，同时还能够支持政府地区用电情况、电力建设情况出台相应的电费补贴政策，做出经济发展预测或者地区建筑空置率预测等。对于电力企业而言，可以此为基础，构建起完善的机器学习模型以及负载预测模型，为制定智能化的电网调度制度以及互动机制奠定基础。对于电力用户而言，应根据电网运作实际情况，建立起用户合作博弈模型，尤其是工业用户，可以此为基础和电力企业商议使用合理的电力套餐。
结语
总之，智能电网需要以大量用户用电数据分析为基础，随着采集终端的泛在化及采集频率的提高，各终端上报的数据量将大大增加，对数据传输与存储造成严重负担。通过压缩算法来降低数据报文的数据量，提高网络传输效率是电力行业一个亟待解决的问题。
参考文献
[1]胡江溢，祝恩国，杜纲领，等.用电信息采集系统应用现状及发展趋势[J].电力系统自动化，2014，38(2):131-135.
[2]王晓峰，李庚清.用电信息采集系统发展新趋势[J].电力需求侧管理，2010，12（5）:59-61.
[3]韩志勇.电力营销中用电信息采集系统建设研究[J].电源技术应用，2012（11）:73.