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业扩监控及数据流处理技术在电力企业的应用研究

发表时间：2021/5/7 来源：《基层建设》2021年第1期作者：蔡惠敏

[导读] 摘要：随着城市化建设规模的日益增大和智能数据挖掘技术的快速发展，电网行业的智能化需求不断增大，提高电网设备的健康监测是改善电能整体质量、保证电网系统安全、提高供电可靠性的保障。

        广东电网有限责任公司肇庆鼎湖供电局广东省肇庆市 526070
        摘要：随着城市化建设规模的日益增大和智能数据挖掘技术的快速发展，电网行业的智能化需求不断增大，提高电网设备的健康监测是改善电能整体质量、保证电网系统安全、提高供电可靠性的保障。电网行业的数据信息不同于其他行业的数据信息，其具有数据数量大、价值密度低、数据实时性要求高等复杂特性，往往系统采集了大量的监测数据，但是却不能被有效利用到设备的状态评价和风险识别中。另一方面，电网系统的自动化技术水平发展、数据流的高速特性对电网系统的快速存储和处理能力提出了更高的要求，因此，基于大数据处理的数据挖掘技术在电网设备中的智能化应用研究是目前的研究热点。可以考虑对电网数据进行海量数据的聚类分析和异常数据的特征识别。当前数据流挖掘研究中对于聚类分类的验证支持较少，因此在这一基础上进行电网设备风险识别的数据流挖掘研究具有重要意义。鉴于此，文章结合笔者多年工作经验，对业扩监控及数据流处理技术在电力企业的应用研究提出了一些建议，以供参考。
        关键词：业扩监控；数据流处理技术；电力企业；应用研究
        引言
        近年来，随着城市化建设的规模不断扩大，电网系统面临着越来越大的数据压力，电力设备的风险识别对于电网系统故障的早期诊断和及时处理具有重要意义。此次研究针对电力设备数据流的时空复杂度，提出以双层滑动窗口模型进行数据预处理，以聚类分析作为数据挖掘技术，对电力设备故障数据进行分类识别。但研究尚且存在些许不足，例如在数据流分类算法中只选择了最简单的决策树，今后将在数据流分类挖掘方面提出更多改进。
        1、业扩报装
        当接收到客户的需求以后，需要根据客户的实际需求选择恰当的报装流程，通过简化报装工序，增加业务内容，从而最大化的满足客户的需要。而在业扩报装的管理工作中，需要培养管理人员的思想理念，能够促进企业的发展，不断地实现创新，提高人员的素养，并根据客户提出实际需求安排相关工作人员实地勘察，从而给客户提供一份最恰当的方案，并需要签订专属的合同，是一种扩充性质的业务。在客户提交申请时，需要以客户的需求为中心，并努力做好后续的服务，从而在相关部门的帮助下满足客户的需求。业扩报装流程的效率对企业的发展有着非常大的影响力，但是目前电力企业的发展现状确实不如之前，更多原因还是对传统管理方式的使用，传统的电力企业管理方法并不适用于现在的管理流程，对业扩报装工作也产生了一定的阻碍影响。因此，电力企业的精细化管理对业扩报装流程有着非常重要的影响，而且精细化管理也能够成为电力企业提供较为稳定的发展动力，是业扩报装工作各环节之间稳定性的保障。
        2、影响业扩报装管理的因素
        2.1受理环节
        电力企业在受理客户申请的过程中出现问题，是影响业扩报装管理工作效率的第一环节。主要体现为用户需求与受理工作人员之间的交流不畅而导致的分歧，另一种情况则是用户对受理过程的了解有限，未能准备相应的材料及证件，影响整个受理工作的正常进行。此外，某些情况下受用户表达方式及工作人员思维定势的影响，导致相关业务的办理与用户实际需求不符，这些问题都会使业扩报装管理工作效率受到影响。
        2.2设备采购
        电力设备的类型及生产厂家数量庞大，会造成同一设备在型号、规格及性能上均有所区别，也就使得设备的质量存在一定差异，相互之间的价格也存在一些差距。因此，在采购相关设备过程中，必须制定相应的采购管理制度，确保采购到的设备在性能及质量均满足要求的情况下，最大程度实现其经济性，杜绝滥竽充数、虚报价格的情况出现，使设备及供电工程的质量得到可靠保障。

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        2.3电能计量
        个别抄表人员由于专业水平不高、责任心不强，不能及时发现抄表示数异常、电量异常、综合倍率错误、抄表时间不正确等计量异常现象，无法对客户电能计量装置异常进行有效分析，不能及时纠正计量数据完整性、准确性方面的问题，影响了个别客户电能计量的准确性，线损指标异常现象时有发生。
        3、业扩监控及数据流处理技术在电力企业的应用研究
        3.1流处理
        流处理涉及在每个新数据实例上调用依赖逻辑，而不是等待下一批数据重新处理所有内容。在使用流处理而不是批处理来进行更多分析。这避了不必要的重复处理数据，与批处理相比，流处理可提及时且更准确的结果。此模型使用动态行为对数据执行分析，当数据从众多数据源实时连续传输时，该机制的重要性可显而知。例如，为了监测和预测整个电网的稳定性，使用PMU数据，需要计算并跟踪电网的稳定性指标。稳定性指标必须在没有任何延迟的情况下从PMU的可用数据计算，这些数据是实时安装在网格上的。这可以保护网格的潜在威胁，如孤岛，停电等。这使得流处理非常有用，可解决智能电网应用过程中存在的如实时定价、实时盗窃别和电网网络安全相关问题。
        3.2功耗数据
        分布式电力将对来自各个区域的用户的消费进行分析，例如住宅（个人住宅和公寓），商业（例如：保险），工业（例如：工厂），运输（铁路），紧急服务（例如：医院）和政府公共服务，以上通过在服务对象端配备智能电表，以规则的时间间隔感测并向服务提供商通报利用数据。这些数据有两种类型，分解数据（分解单个定向电路中每个组件或众多组件的数据）或聚合数据（所有设备的集合数据）。这些数据首先在数据集中器处汇总，然后将其传输到端处理。
        3.3稽查监控的措施
        （1）强化各专业部门协作。各级供电企业要由营销职能部门牵头，各专业部门联动配合，提升营销稽查工作效率。稽查人员应将发现的专业管理问题以管理建议书、工作联系单的形式及时提交有关专业部门处理，各专业部门应及时对稽查发现问题进行核实、整改和反馈，形成跨专业稽查工作的合力，持续推进电力营销管理水平提升。（2）强化稽查监控计划管理。供电企业要根据稽查主题制定年度稽查监控重点和工作计划，进行闭环管控，确保工作计划有效实施。稽查人员对发现的问题进行识别，按照异常严重程度、发生次数、发生范围等进行归类，制定整改措施计划，对整改落实情况进行跟踪检查，对整改不彻底的问题进行再整改，对已整改问题效果进行评估，实现流程全过程闭环管控。（3）完善稽查监控制度。供电企业要制定完善营销稽查监控工作配套作业指导书及营销风险防控手册，加强营销稽查监控标准制度的宣贯培训。要建立营销稽查例会制度，分析稽查监控执行情况和问题整改情况，全面提升营销稽查监控工作标准化、规范化、流程化水平。
        结束语
        综上所述，当今的智能电网实用程序需要广泛的大数据处理方法，简单数据处理模式不足以解决智能电网的分析和数据处理要求的复杂性。智能电网的数据分析软件平台应该能够分析缓慢和快速变化的数据，可通过结合批量和实时数据处理技的组合来完成。可有效地用于实时价格预测，自动需求响应系统，高峰时间负载均衡，故障识别和在线电网监控等应用领域。
        参考文献：
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