胡嵩
株洲中车机电科技有限公司 湖南株洲 412001
摘要：近年来社会用电需求的不断增大，电力工程建设数量也逐渐增多。智慧用电系统是实时监控用电线路中可能发生漏电、电弧、过载、短路、线路温度异常等电气危险，不间断采集并分析用电线路中剩余电流、线缆温度、电压、电流等主要电气火灾引发因素数据，通过网络技术实现终端电气线路监测、异常数据报警等功能的用电安全隐患监管服务系统。智慧用电系统包括用电单元监测设备、数据传输平台、用电数据分析平台以及用电数据应用平台。该系统通过采集并分析监测数据，预测用户的用电行为，可用于电能源调配、用电隐患预测、用电系统优化、智能预报警等方面。本文就基于大数据的智慧用电系统设计展开探讨。
关键词：智慧用电系统；大数据；智慧城市
引言
不断发展和完善的网络信息技术以及物联网技术的广泛应用，为智能电网的辅助提供了技术支撑，同时促使电力的销售及管理模式发生了转变，对电力用户用电信息采集系统提出了更高的要求，信息采集系统在采集用户用电信息的基础上通过进一步处理实现信息交流共享与实时监控和管理功能，将当地电网与用户联系起来。
1电力行业大数据特点
对照容量、速率、多样性、真实性和价值“5V”特征，电力行业的大数据有以下特点。(1)数据体量大:随着信息化的快速发展和智能电力系统的全面建成，电力设备产生了大量的运营数据。(2)数据类型多:传统的电力系统数据源包括:电表计量与计费数据、不同电力环节的电流、电压、谐波等测量数据、设备状态监测数据。随着传感器、信息传播技术、多媒体技术的发展以及各类电力信息化管理系统的普及，图像、视频等非结构化数据在电力数据中的占比不断加大，此外，电力行业内还有大量的环境数据、经济数据等需要进行关联分析，这些都直接导致了数据类型的增多，极大地增加了大数据分析的复杂度。(3)速率高:电力调度与保护类数据的采集、处理和分析对速率的要求高，数据本身有实时性的要求，对数分析结果往往也有实时性要求，如差动保护，使得系统要有快的响应速度和强大的数据处理分析能力。(4)真实性要求高:电力应用对数据的真实性要求高，然而，输配电线路与环境的噪声干扰、信息传输错误、非技术性失误等都会降低数据的真实性。(5)价值高:电力大数据涉及电力的生产、配送、交易和消费的方方面面，利用大数据技术提取有效信息，用于电能的分析、预测、管理及规划，潜在的经济、社会和环境效益高。
2电力企业内部的大数据现状
（1）收集数据。在大数据时代下,电力数据除了涵盖历史内部数据外,还涉及互联网、信息部门的数据。在收集信息时,应附上必要的时空标志,如果有必要还应剔除其中的无效数据。此外,还要尽量收集数据来源各异、结构化水平不一样的数据,并尽量对照企业历史数据,以方便验证数据的真实可靠度,所以存在一定的难度。（2）结构化与半结构化信息数据。在信息时代下,互联网应用具有大幅增长非结构化数据、半结构化数据的特征。据有关统计可知,以上数据已占据超过75％的数据总量。而数据的网络化又迫使这类数据普遍存在复杂关系。此外,这些数据的形式就是数据流,价值化体现和时间之间具有显著相关性,且价值会稍纵即逝。虽然当前的计算机智能化进步明显,但是仅仅可以分析有结构数据或者类结构数据,所以缺失深层次挖掘数据的效果。
3智慧用电监控系统的基本工作流程
用电信息采集设备主要安装于企业的生产车间配电柜或者一些其他分立的用电设备中，通过传感器对电缆以及生产线的各种设备参数进行采集，主要包含电流、电压等电气数据，并且将获得的数据实时上传到云端，通过物联网平台和数据库来获取终端的数据，实现终端和云端的双向通信，搭建强大的数据通道，获得的数据被存储到云数据库中，能够保证数据的安全性，搭建用电管理和显示系统，通过云技术、大数据、互联网将获得的数据显示到前台，用户可以通过登录手机APP、电脑页面等监控设备和电缆的电力数据情况，并且下发控制指令以及查询历史数据。
4基于大数据的智慧用电系统设计
大数据智慧用电系统从数据采集分析的过程、数据的应用等方面深度挖掘用电系统中数据之间的关系，并依托现有的各类业务层级设计系统的架构。系统采用数据接入、数据存储、服务模块、分析模型、系统应用5个层级，将原有的智慧用电系统与大数据技术相结合。数据接入将系统各种数据来源按照一定的数据特征，使用大数据Kafka、Flume、Chukwa等方式，完成对数据的抽取、清洗、标准化。该方式可以保证接入数据的全面、高质，为上层分析奠定基础。智慧用电系统采用Hadoop框架，利用Habase和HDFS大数据数据库并结合传统关系型数据库，实现非结构数据库的高效存储，从而提升系统对非结构化数据库的调度水平。服务模块将系统管理、信息展示、信息安全控制、数据分析、计算结合到一起。系统管理是管理系统产生的信息、数据、系统配置等资源；信息展示是将系统中产生各类数据来源的仪表、传感器及终端设备的运行状态进行展示；信息安全控制是控制系统的安全权限、数据备份、数据的加密传输；数据分析是采用大数据智能算法，将系统产生的数据进行分析；采用ApacheSpark快速通用的计算引擎，提升数据计算的效率。系统将数据源的各类数据经过清洗和标准化之后，采用聚类等算法建立数据分析的模型。该模型可用于智慧用电异常监测、用电风险预测。大数据智慧用电系统继承了智慧用电的应用功能，能够为智慧消防、智慧城市、智慧建筑等新的应用场景提供更可靠的管理平台。
5智慧用电监控系统的硬件结构
在实践中，用电采集设备的硬件电路主要包含用电采集模块、通信模块、数据存储模块以及液晶屏显示模块等，用电采集设备的硬件系统当中，需要对单片机进行编程，编程软件部分主要分为主程序控制系统、驱动系统以及通讯系统等。在采集设备中使用stm32单片机作为主控系统，在用电数据采集方面外接三相计量芯片进行AD采集，分辨率为24位，最小误差可以控制在0.2%，温度采集方面使用ntc热敏电阻传感器，并且通过AD转换获取数字信号，将数据传送到单片机当中。在通讯方面使用GPRS无线通信，使用串口与单片机相连，配合MQTT协议完成数据的传送，另外，用户可以将需要的命令，通过MQTT协议发送给单片机，使单片机完成一定的操作。为了符合用电信息采集现场指示控制要求，使用液晶显示屏和部分按键来进行参数的设置以及现场的控制，整个数据采集和控制系统的体积小而且成本低、稳定性强、易于操作和实现。
结语
电力行业中的大数据分析是一个全面而复杂的研究领域，要实现在设备运行和行业建设中发挥出作用，不仅取决于大数据的分析算法，还需要综合系统运行、用户行为模式、信息通信技术、管理制度等多领域的专业知识，需要多领域专业技术与智能算法间的协同配合，技术挑战和应用前景都非常巨大。
参考文献
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