淺談電力大數(shù)據(jù)的用戶用電行為分析研究綜述

黃冕

【摘 要】大數(shù)據(jù)時代背景下，電力行業(yè)成為技術(shù)應(yīng)用的重要領(lǐng)域之一。電力的大數(shù)據(jù)具有較豐富的商業(yè)價(jià)值和社會價(jià)值，并產(chǎn)生于電力生產(chǎn)中的每個環(huán)節(jié)。只有充分利用好電力行業(yè)的大數(shù)據(jù)，對其價(jià)值進(jìn)行最大的使用，才能促進(jìn)我國電力業(yè)更好更快地發(fā)展。本文通過對大數(shù)據(jù)技術(shù)在電力中的應(yīng)用現(xiàn)狀，尤其是對基于大數(shù)據(jù)技術(shù)的電力用戶的用電行為進(jìn)行了分析，總結(jié)出了幾個關(guān)于電力用戶行為大數(shù)據(jù)的應(yīng)用案例。

【關(guān)鍵詞】大數(shù)據(jù)；電力；用電行為

0.前言

目前大數(shù)據(jù)的技術(shù)已得到了社會的廣泛關(guān)注。電力大數(shù)據(jù)的概念。方法和技術(shù)等在電力行業(yè)中的實(shí)際操作涉及到了輸電發(fā)電變電配電用電等各個環(huán)節(jié)，同時也是跨單位跨專業(yè)等的數(shù)據(jù)集合。電力大數(shù)據(jù)的不同來源可分化為三類，第一類是電力生產(chǎn)企業(yè)的發(fā)電數(shù)據(jù)，第二類是電網(wǎng)的營運(yùn)和管理數(shù)據(jù)，第雷是電力用戶的側(cè)數(shù)據(jù)。通過這些數(shù)據(jù)對電力大數(shù)據(jù)用戶的用電行為進(jìn)行分析和研究。

1.大數(shù)據(jù)技術(shù)

1.1大數(shù)據(jù)的采集

大數(shù)據(jù)采集技術(shù)主要包括大數(shù)據(jù)的智能識別與感知技術(shù)、傳輸與接入技術(shù)、分布式虛擬存儲技術(shù)、大數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)傳輸壓縮技術(shù)、可視化接口技術(shù)保護(hù)和隱私保護(hù)技術(shù)等，采集一般分為大數(shù)據(jù)的智能感知層和基礎(chǔ)支撐層兩個部分。知識成果的應(yīng)用與展示是大數(shù)據(jù)處理的最關(guān)鍵的一步也是最后一步，如果大數(shù)據(jù)分析的結(jié)果顯示錯誤就會導(dǎo)致決策者產(chǎn)生錯誤的思維。

1.2小大數(shù)據(jù)的處理

大數(shù)據(jù)的處理是個較為復(fù)雜的過程，要想從各類數(shù)據(jù)中快速的獲取有價(jià)值的信息，就需要經(jīng)過多個階段的處理。大數(shù)據(jù)的處理分為辨析、抽取和清洗，由于所獲取的數(shù)據(jù)具有多種結(jié)構(gòu)，數(shù)據(jù)的抽取過程就是將復(fù)雜的數(shù)據(jù)化為單一的數(shù)據(jù)的處理過程，便于對數(shù)據(jù)的快速分析和處理，而對于大數(shù)據(jù)中沒有利用價(jià)值的內(nèi)容通過過濾去除。目前較為經(jīng)典的數(shù)據(jù)處理模型是多階段處理模型。數(shù)據(jù)可視化技術(shù)是大數(shù)據(jù)展示最有利的方式，常見的可視化技術(shù)分為基于集合的可視化技術(shù)、基于圖像的技術(shù)、基于圖標(biāo)的技術(shù)、面向素的技術(shù)和分布式技術(shù)等。目前面向智慧城市的物聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)應(yīng)用、在線社交網(wǎng)絡(luò)的大數(shù)據(jù)應(yīng)用、面向智慧醫(yī)療的大數(shù)據(jù)應(yīng)用以及智能電網(wǎng)的大數(shù)據(jù)應(yīng)用都在被人們所運(yùn)用。

1.3大數(shù)據(jù)的存儲與管理

大數(shù)據(jù)的存儲與管理技術(shù)包括大數(shù)據(jù)的存儲技術(shù)、分布式關(guān)系管理與處理技術(shù)數(shù)據(jù)的整合技術(shù)和融合技術(shù)等。目前較為常用的大數(shù)據(jù)存儲方案有hdfs和qf，其中hdfs是支持hadoop計(jì)算框架大數(shù)據(jù)的存儲系統(tǒng)，具有較高的拓展性和容錯性，同時也是目前最為流行的大數(shù)據(jù)存儲系統(tǒng)。大數(shù)據(jù)的存儲與管理需要把收集到的數(shù)據(jù)存儲起來，并建立相應(yīng)的數(shù)據(jù)庫對數(shù)據(jù)進(jìn)行管理，以解決大數(shù)據(jù)中可存儲可處理和可依靠的有效傳輸中的問題。

1.4大數(shù)據(jù)的挖掘

大數(shù)據(jù)的挖掘過程就是將隱含在人們當(dāng)中、事先不知道的但是又潛在的有用信息和知識挖掘出來的過程。傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)挖掘法分為統(tǒng)計(jì)法、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法和機(jī)器操作法，雖然現(xiàn)在這種傳統(tǒng)的方法仍可用于大數(shù)據(jù)分析的領(lǐng)域，但是在處理規(guī)模較大的數(shù)據(jù)是有一定的局限性，這就需要借助云計(jì)算的技術(shù)將大數(shù)據(jù)的挖掘分解到多臺計(jì)算機(jī)上，通過多臺計(jì)算機(jī)對其進(jìn)行處理，從而提高挖掘大數(shù)據(jù)的效率。

2.基于大數(shù)據(jù)電力用戶的行為特征進(jìn)行分析

由于我國的電力行業(yè)存在特殊性，電力用戶的分析僅限于對電力消費(fèi)的終端客戶的分析研究。目前我國比較熱門的電力用戶行為特征分析研究方向包括電力用戶的分類和細(xì)分建模的研究、電力用戶用電負(fù)荷預(yù)測研究、電價(jià)與激勵下的用電用戶響應(yīng)的研究等。

2.1電力用戶分類研究

隨著社會的不斷發(fā)展，我國的電力市場逐漸進(jìn)入以市場需求為主導(dǎo)的新階段。對電力用戶進(jìn)行分類是電力資源優(yōu)化配置必須實(shí)行的必要途徑之一。要求電力企業(yè)通過對用戶的需求行為習(xí)慣等進(jìn)行調(diào)查，并選擇一定的用戶對其進(jìn)行針對性的研究，給這類用戶制定相應(yīng)的價(jià)格措施，以此來促進(jìn)電力系統(tǒng)的快速發(fā)展。

2.2電力用戶負(fù)荷預(yù)測研究

電力大數(shù)據(jù)的用戶的負(fù)荷預(yù)測研究分為長期研究、中期研究和短期研究。長期研究指的是未來1～10年內(nèi)的用電負(fù)荷量的預(yù)測，這項(xiàng)預(yù)測以電網(wǎng)的規(guī)劃擴(kuò)建等工作的開展提供一定的參考數(shù)據(jù)。中期負(fù)荷預(yù)測指的是未來一年內(nèi)的負(fù)荷預(yù)測預(yù)測的結(jié)果，為基建組的維修電網(wǎng)的規(guī)劃等提供了重要的依據(jù)。短期研究指的是短期的電力負(fù)荷預(yù)測的時間只局限于未來的幾個小時以及未來幾天的電力負(fù)荷量的預(yù)測，短期的負(fù)荷預(yù)測作為能量管理系統(tǒng)的主要板塊，為安排電力調(diào)度的計(jì)劃、供電計(jì)劃等提供相應(yīng)的條件。

大數(shù)據(jù)的處理是個較為復(fù)雜的過程，要想從各類數(shù)據(jù)中快速的獲取有價(jià)值的信息，就需要經(jīng)過多個階段的處理。大數(shù)據(jù)的處理分為辨析、抽取和清洗，由于所獲取的數(shù)據(jù)具有多種結(jié)構(gòu)，數(shù)據(jù)的抽取過程就是將復(fù)雜的數(shù)據(jù)化為單一的數(shù)據(jù)的處理過程，便于對數(shù)據(jù)的快速分析和處理，而對于大數(shù)據(jù)中沒有利用價(jià)值的內(nèi)容通過過濾去除。目前較為經(jīng)典的數(shù)據(jù)處理模型是多階段處理模型。

2.3電力用戶響應(yīng)行為研究

從電力用戶側(cè)管理到電力用戶側(cè)響應(yīng)再到未來互動性更強(qiáng)的電力用戶側(cè)需求調(diào)度反應(yīng)階段，同時也是是電力企業(yè)發(fā)展模式面臨的必然過程。電力需求側(cè)響應(yīng)的動機(jī)通常分為價(jià)格的需求側(cè)響應(yīng)和激勵的需求側(cè)響應(yīng)兩類，基于時變電價(jià)的需求響應(yīng)又可以分為電價(jià)實(shí)時電價(jià)、分時電價(jià)和尖峰電價(jià)三類，基于激勵的需求側(cè)響應(yīng)又可以分為可中斷負(fù)荷需求側(cè)競價(jià)、負(fù)荷控制緊急需求響應(yīng)和容量輔助服務(wù)計(jì)劃等。

對于電力用戶的響應(yīng)規(guī)律的探究離不開對相應(yīng)行為的模式的構(gòu)建。目前電力用戶響應(yīng)行為的建模方法是基于用戶響應(yīng)激勵的分析模擬來建立模型。例如，基于加權(quán)最小二乘法的用戶的響應(yīng)曲線參數(shù)辨識模型。

基于多智能體和模糊邏輯的響應(yīng)規(guī)則和用戶的相應(yīng)原理進(jìn)行行為分析。隨著電力大數(shù)據(jù)的不斷發(fā)展，一些非機(jī)動性的建模方法也得到了廣泛的運(yùn)用。例如基于知識學(xué)習(xí)規(guī)劃的電力用戶的響應(yīng)，建立基于模糊決策的用電態(tài)度的模式和基于支持向量機(jī)回歸算法的用戶響應(yīng)模型等。

2.4電力用戶行為特征的分析研究

近幾年來，我國開始著眼于對電力大數(shù)據(jù)理論的研究和工程應(yīng)用方面的研究，但電力大數(shù)據(jù)的理論研究和工程應(yīng)用方面的研究仍然遠(yuǎn)遠(yuǎn)落后于歐美國家。由此我國開展了大數(shù)據(jù)的技術(shù)關(guān)鍵研究，進(jìn)一步促進(jìn)了大數(shù)據(jù)理論研究理論的發(fā)展。例如自2013年起，我國電力企業(yè)逐漸開始重視電力用戶的側(cè)領(lǐng)域，在對大數(shù)據(jù)應(yīng)用技術(shù)進(jìn)行研究的同時開展電力數(shù)據(jù)中心的建設(shè)，截止到2018年，國家的電網(wǎng)公司已在20多個省份完成智能用電數(shù)據(jù)的采集，范圍覆蓋了我國2億多用戶。

3.結(jié)語

大時代背景下，我國電力行業(yè)的數(shù)據(jù)對于數(shù)據(jù)的利用率的提高和加快電力企業(yè)的盈利和控制水平起到了很大的推動作用。與此同時，由于電力行業(yè)的數(shù)據(jù)量大且利用價(jià)值高，導(dǎo)致大數(shù)據(jù)的認(rèn)知水平面臨了新的挑戰(zhàn)。如何正確運(yùn)用數(shù)據(jù)的存儲設(shè)備，對這些數(shù)據(jù)進(jìn)行詳細(xì)的分析并有效從中提出有價(jià)值意義的信息，并將這些信息轉(zhuǎn)化為優(yōu)化管理模式和提升服務(wù)水平的決策是大數(shù)據(jù)價(jià)值能否被充分體現(xiàn)和應(yīng)用的關(guān)鍵。

參考文獻(xiàn)：

[1]王繼業(yè). 大數(shù)據(jù)與電力企業(yè)[J]. 電力信息化，2012，10（8）：7.

[2]閆龍川，李雅西，李斌臣，等. 電力數(shù)據(jù)面臨的機(jī)遇與挑戰(zhàn)[J]. 電力信息化，2013，10（4）：1 - 4.

[3]中國電力大數(shù)據(jù)發(fā)展白皮書（2013）[R]. 北京：中 國電機(jī)工程學(xué)會，2013.

[4]王璨，馮勤超. 基于價(jià)值評價(jià)的電力用戶分類研究[J]. 價(jià)值工程，2009，28（5）：64 - 67.

[5]伍偉華，龐建軍，陳廣開，等. 電力需求側(cè)響應(yīng)發(fā)展研究綜述[J]. 電子測試，2014，21（3）：86 - 94.

（作者單位：國網(wǎng)湖北省電力有限公司興山縣供電公司）