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摘要：随着科学技术的发展，我国的大数据技术有了很大进展，并在用电采集中得到了广泛的应用。以大数据云平台作为重要支撑，可以更好实现电力能源大数据的共享与发展。本文首先分析了大数据的基本概念，其次对分布式存储系统进行了介绍，最后对用电信息采集系统的大数据应用进行了深入的探讨。
关键词：大数据；用电信息采集；分布式存储
引言
电力系统长期以来关注低压台区线损治疗，在国网公司推行同期线损的背景下，分压综合线损、10千伏中压线损治理的要求越来越高。为进一步了解配电网设备的运行情况，监测计量装置，分析客户用电特点，需要运用监测系统、用采分析，并将信息收集系统当成前提，汇总相关数据，针对Hadoop、Mapreduce等框架，融合RDBMS、HBASE、HDFS，基于数据结构，灵活应用数据挖掘工具，同时借助各种分析模型，快速定位，帮助企业实现效益挖潜增效。
1大数据的概念及特点
大数据是区别于传统的数据概念而提出的，它本质上也是一种普通数据，只是在数据量上已经远远突破了传统数据存储与处理工具的极限，因而具备了一些新的特点。大数据的出现和应用使得人们对新的数据处理平台和处理模式的需求变得日益迫切。大数据区别于一般的数据主要在于其以下几个重要特征：大数据不仅仅是数量的巨大，而且是数据类型和数据格式的多元化。由于数据过多分散，形式多样，因此其价值密度不会太高，但其本身的价值却是巨大的。大数据不仅在当前是海量的，并且每时每刻都在快速地增长，这也使得大数据处理领域面临着巨大的困难。数据结构的多元化要求大数据处理包含着复杂的数据清洗和转换过程，大大增加了处理难度。
2应用意义
电力行业是社会经济发展中的重要基础性行业，对于社会经济发展和人们生活便利开展具有积极意义。现代智能电网建设深入推进，用电信息采集系统占据重要地位，这是获取电网用电侧信息和用电控制的重要工作内容，这其中产生的大数据在不断增加。海量的用电数据给信息查询、分析、整合以及利用工作提出了较高要求，当前电力企业不断探索如何在短时间内挖掘出有价值的信息，希望能够利用这些信息合理指导企业发展，良好服务社会民生。电力企业所拥有的支撑业务在逐渐增加，多个部门之间交叉共享越来越复杂化，数据总量大幅度增加，传统信息处理方式无法起到良好效果，需要积极采用大数据云平台的方式作为有效支撑。
3用电信息采集系统应用分析
3.1线损管理
在用电采集系统的大力支持下，实施精准可靠的防窃电分析工作，能够不断强化关于窃电用户的分析和治理能力。实际开展线损管理活动的过程中，要能够积极针对海量数据进行采集和分析，寻找到引起台区线损较高的原因，经过数据调查能够发现主要集中在了户变关系不对等、用户窃电问题严重问题方面。电表开盖事件窃电行为的查询，可以依靠用电信息采集系统进行，从而得到准确可靠的数据和信息，包含疑似窃电用户的用电地址、开盖事件的发生次数和时间，继而完成窃电用户的精确锁定工作，还可以积极制定出一系列科学可行的应急处理手段，将窃电用户现场信息排查工作所耗费时间加以有效缩短，这样能够取得显著的防窃电成效。
3.2能效分析
参照数据资源的管控中得到的能源消耗、周边环境和用电需求等数据资源，从多方面完成分析处理，根据用户的类别、生产状况以及设备情况对比参考，加强内部关联，对有参考价值的资料进行管理，有效利用，为客户提供优质的服务。
在工业生产中，在能源辅助系统的帮助下得到有效资源、设备工作状态及运转情况等，结合用户的现有管理体系、生产规划以及运行状况等，在现代化数据处理技术的作用下，对相关的资源损耗数据和企业的生产规划、原材料的管控、企业生产运营状况和内部管理体系等进行有效分析，加强内部联系，进而对各种原材料、内部生产线、不同车间、固定的时间段、某一特定设备以及产品产出比等进行科学分析。在分析过程中，要综合考虑，除了能耗数据外，还要关联客户和内部管理等资源，得出正确的结论，可为企业的成本管控、生产计划制定以及设备优化和发展目标制定等提供有价值的参考建议，使降低资金投入，整体实力得到进一步上升。
3.3负荷预测
以大数据云平台作为支撑，采集用电信息与数据，可以实现精准性、全面性负荷预测工作，准确预判出配电变压器的实际运行状况，从而制定出一系列科学合理性的配变重过载应对策略，有效保障整个电网系统的安全稳定运行。在预测日负荷的过程中，同样需要使用到回归分析方法，归一化处理好原始数据。想要得到准确可靠的预测结果，需明确好日负荷预测值的各项关联性因素，如气温、PM2.5以及降雨量等。实际预测活动进行中，能够积极使用到带动量梯度下降BP神经网络算法、趋势外推法以及灰色模型等方法。在开展电力运行负荷预测工作的过程中，还能够实施台区超载预测和过载预测活动，形成关于过载与超载台区的明细，为有效实施科学合理的应对工作提供重要前提支持。
3.4电能质量分析及改善措施
本文方法在空间方面置信度更高，因此提出的电能质量改善方法和措施将更加有针对性，可以细化到具体的配变终端或区域：统计各监测点电压质量指标超过规定的数值个数，通过从大到小排序，可找出存在电能质量的终端。进而，根据其电能质量问题采取相应的措施，如对电压持续偏低终端改变变压器分接头或装设无功补偿装置；对电压持续偏高终端加强无功出力管理，适当减少低压电容器的配置或投入；对三相不平衡严重的终端，及时调整各相负荷的分配比例等。
4电力能源采集系统的展望
当前电力行业持续建设发展过程中，积极引进大数据云平台这一技术手段，构建行之有效的信息采集系统，并将其良好应用在多个工作环节之中，有效提升了工作处理效率和质量，显现出突出的优势和作用。（1）能源互联网方面。设置新型智能电能表，将其作为能源路由器，促进整个源网荷储都处在协同控制角度下，从而促进多种客户侧新型用能设备之间达到高度协调互动的状态中，包含储能、分布式电源、蓄热电采暖等方面，在此基础上可以构建起合理有效的智慧能源服务系统。（2）智慧电能和运维抢修方面。电力能源大数据的实现，能够为电力行业的长远稳定发展提供重要基础，还能够给电力用户带来更为高效优质的服务。借助于电力能源大数据，针对用户的实际用电习惯进行分析和研究，获取关于用电时长混合用电负荷类别的信息，尽可能从全貌角度描述好用户信息，结合用户用电需求推送出一些及时性的、高耗能设备用电信息。还能够在实施大数据分析的基础上，制作出设备监控图表，结合以往历史数据信息，详细准确判断出突发故障问题，并形成工单报送给附近的维修人员，大幅度提升抢修效率，减少断电时间。
结语
综上所述，在大数据时代背景下，运用多种数据分析模型，宏观分析配电网的整体线路，精确定位疑似窃电客户，帮助相关部门完成稽查工作，进而提高稽查水平，节省人力、物力成本，最终推动国内电力行业的发展。
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