基于泛在電力物聯網創新電力服務工作的思考

王潔 鄭峰

摘? ?要：在社會的不斷發展下，大眾對電力資源的需求量正在不斷增加，電網規模也不斷擴大，電網形態發展變化，這讓供電壓力逐漸增大。電力市場的開放讓輸配電價格逐漸降低，電量增長減速，電網業務面臨了更加激烈的市場競爭。為了可以讓電力企業的業務工作更加高效，經過對各種先進技術的使用構建泛在電力物聯網。本文先對泛在電力物聯網相關概念進行簡析，然后將泛在電力物聯網作為基礎，在負荷性分析、電能異常識別等方面，詳細分析和闡述創新電力服務工作的措施。

關鍵詞：泛在電力? 物聯網? 電力服務

中圖分類號：TM 721? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?文獻標識碼：A? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 文章編號：1674-098X（2019）11（c）-0159-02

在人工智能、計算機技術以及5G網絡等相關技術發展下，讓全面感知、全程在線的能源電力業態形成，這也讓國家電網使用新技術來建設新型運營模式。泛在電力物聯網就是一個新的發展管理模式，其讓電力企業運行方式與內容都發生了很大的變化。在泛在電力物聯網模式下，電力企業的服務工作需要作出一定的創新，這樣才能夠滿足用戶的需求，并且促使電力企業的穩定發展。

1? 泛在電力物聯網相關概念

所謂泛在電力物聯網，其主要是指圍繞電力系統不同環節，有效使用人工智能和信息技術等，讓電力系統不同環節的萬物進行互聯與人機交互，其具有狀態全面感知，信息及時處理和應用靈活等相關特點的智慧服務系統，其中包含了感知層、網絡層以及平臺層等。在實際運行中，泛在電力物聯網經過電力用戶和相關設備，電網企業與設備，發電企業和設備，供應商和設備，還有人和物之間的聯系，以此構建出一個將電網作為核心的數據實時共享平臺。在電力市場改革逐漸深入下，我國電網面臨著多種挑戰，比如電網形態變化和企業發展阻礙等等，泛在電力物聯網的建設可以構建平臺型與共享型的未來電網，創設出了一個智慧能源綜合服務平臺，進而為用電用戶、發電和供電商等進行服務。

建設泛在電力物聯網要先使用電力系統中的數據，收集變電站、輸電線路以及用電信息等方面數據，并且使用能源互聯網信息理論，綜合通信原理與圖論等處理方式，對數據做歸一化和重建等處理，進而為電力系統優化與規劃打下堅實基礎。數據采集方式是把兼容的感知裝置布置在電力系統的不同環節中，對關鍵電力設備運行情況進行感知、測量，進而為電力公司電力設備管理提供數據上的支撐。在5G時代即將到來之際，網絡通信速度會不斷加快，能夠把數據進行實時高效算數。把邊緣計算機技術在4G網絡中引入后，會讓數據處理更加編輯，資源共享更加快速，網絡建設更加全面。并且覆蓋地面電力衛星、無線專網建設的形成等多層次電力通信網絡滿足了信息交互需求，實現了泛在化連接。此外，邊緣計算還把云計算互補協調，提升了分析處理數據的精準性，從而讓用戶和電網、用戶與用戶之間交互。而在這種模式之下，數據能夠為電力企業的服務工作提供堅實的基礎，為各方提供高質量的服務，以此促使電力企業的穩定發展。

2? 基于泛在電力物聯網創新電力服務工作

2.1 行業負荷性分析服務

在電力事業逐漸發展下，各個行業和領域用電客戶逐漸增多，電網企業客戶服務與管理工作也逐漸復雜。精確掌握行業負荷性，這是實施電力規劃、計劃和生產運行工作的關鍵保障，同時也為電網企業實施需求側管理與有序用電提供參考。傳統負荷特性分析主要是對最大負荷、最小負荷與平均負荷等相關屬性，對不同行業典型負荷特性規律研究相對較少，只是在客戶負荷曲線自身出發，無法呈現出客戶在需求響應與節能減排方面的信息。所以，經濟產業結構出現調整的情況下，更加需要電網企業對行業負荷特性做深入研究分析。而在泛在電力物聯網基礎下，電力公司要想提供高質量服務，就需要對行業負荷特性進行分析，在溫度、濕度、四季負荷以及節假日負荷等方面挖掘，并且把分析結果提取成為特征維度做行業聚類。經過行業負荷特性分析，全面支撐需求響應與效果評估等工作，改變使用假設用電數據需求響應項目的情況。負荷曲線中包含豐富反映負荷構成特性信息，研究相關行業的負荷特性能夠支撐行業用電特點，深入挖掘移峰填谷和參與電能替代潛力，這是實施有效需求響應措施的基礎。通過這種方式，對不同行業和領域的客戶制定激勵手段，構成多方共贏的柔性負荷需求運營模式，并且制定負荷調控測量，使用客戶側資源供電缺口，控制客戶側用電成本，提升用戶客戶滿意度，從而提升服務工作質量，創新服務方式。

2.2 電價異常智能識別服務

在電力體制改革之下，電價靈活性逐漸提高。因為電價執行的規則十分復雜，客戶體量很大，并且用電情況也比較多樣化。經過經驗或是政策，發現異常數據的做法沒有一定的合理性，并且也沒有定位這類技術的支撐，這樣就導致了電價異常識別精準度不太高，也讓日常管理工作量過大，成本比較低。在購售電同期業務開展之下，自動抄核時間壓縮對電價異常管理提出更高的要求。當前，因為泛在電力物聯網的建設，電力企業已經實現用電信息的全面覆蓋，對大數據的使用也逐漸深入，客戶用電信息逐漸豐富，需要在大數據基礎上進行電價異常的智能識別，從而識別客戶電價異常，預防電價執行風險，創新電力公司的服務工作。在實際工作中，在大戶數平臺基礎上采集系統電量、負荷曲線和計量裝置數據等，以此建設功能應用需求和業務場景，做好數據準備、數據清洗和數據轉換等相關的工作，使用多維度客戶特點建設模型，客戶電價執行異常等，對電價數據做大數據的智能分析，依據標準價格與實際價格等分析結果，建設可視化的應用場景，依據要求提供給各個管理和業務人員運用。此方式經過大數據模型算法，整合采集系統抄表、負荷數據與營銷系統中客戶檔案，做好電價異常分析，完善電價異識別規則，擴大監控范圍，提升電價異常精準度，以此來創新和提升電力企業營銷服務能力。

2.3 電力民生指數服務

營銷數據有著客戶屬性最強，時效性高以及連續性好等相的特點。國家電網客戶中心經過整合企業營銷客戶檔案數據，營銷計量數據，建設電力民生指數相關的產品模型，促使各個企業單位運用，從而發揮營銷大數據服務社會發展的關鍵性作用。所謂民生指數產品，主要是把客戶用電數據作為核心，在用戶支撐營銷管理與數據社會化共享方面入手，對住房、城鎮化以及產業化等相關問題進行闡述，逐漸形成各種民生數據，從而形成電力看居民生活，電力看企業經營等建設電力民生評價體系。民生指數產品包含了住房空置戶、居民電氣化指數等等，這是對電力大數據應用的深入，產品數學模型有著一定的適配性，客戶需求也有著普遍性。經過各個電力企業共同完整指數模型試算，可以為社會、經濟與環保等方面的發展提供電力數據上的參考，以此來創新電力企業服務工作。

3? 結語

在各種先進技術的發展下，泛在電力物聯網的建設為電力企業的各項業務工作開展提供了便利。在此模式基礎上，要對電力服務工作進行創新，做好電能異常識別和行業負荷性分析等相關服務工作，以此促使電力企業的穩定發展。

參考文獻

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