淺析大數據技術在智能反竊電和線損監控方面的應用

周雨嬋 王璐

摘 要：近年來，隨著科學技術的高速發展，也相應地推動著電力事業的蓬勃興盛。我們知道，電力是國民經濟的重要組成部分和能源中心，電力的發展必須與經濟和能源協調發展。電力既是生產資料又是生活資料。電力安全、穩定、充足、經濟的供應，是國民經濟健康穩定、可持續發展的重要前提，是社會安定、人民正常生活的保證。當前，我國對于電力體系的改革在逐步加大力度，并且逐漸趨于完善。如今， 電力行業已經成為了重要行業，是國家的一項重要基礎保障，對于人們的日常生活和生產都具有著十分重要的影響。將現代大數據技術應用于電力行業的智能反竊電和線損監控中，可以有效保障電力行業的安全運行。

關鍵詞：大數據技術;智能反竊電;線損監控

1.大數據技術的相關介紹

1.1電力大數據的定義

隨著科學技術的不斷進步以及大數據系統的不斷完善和發展，我國電力大數據已經得到較為廣泛的應用。目前對于電力大數據的定義業內還沒有一個較為統一的詮釋，但是綜合專家學者們的觀點可以得出關于電力大數據的屬性：大數據是指大小超出了我們常用軟件和硬件，即超出典型的數據庫的能在較短的時間內為用戶提供集收集、存儲、管理分析一體化的數據庫集。

1.2電力大數據的特征

當前，電力大數據主要具有四個特征：首先，電力大數據具有類型較多的特點。它主要表現在我國日常生產建設與相關企業營銷數據兩個方面，特別是以傳統數據結構為主要方面，現階段，傳統數據結構應用于我國大部分區域工作生產，比如網址頁面、WPS報表軟件、EMAIL等，其中還囊括了待處理待完善的半結構化數據諸如媒體音頻、視頻等。其次，電力大數據還具有含量大的特征。這種特點常常體現在采集終端與智能電表之間信息數據的采集分析層面，采集的頻率往往就在相對較短的時間完成，據統計，時間常常在12秒上下。也就是說在短短的12秒內就要完成大量的用戶信息數據的信息采集，其含量可以想見。另外，電力大數據具有非常速度快的特點。由于所采集的相關數據的特殊性，即它經常形成較為龐大的流動數據，這就要求電力大數據的速度要達到非常快的水平和標準，它的流通量通常達到每秒數十二萬次，如果是傳統的數據系統根本無法完成這份超高的工作要求。最后，電力大數據的價值密度很低，它主要表現在其所收納的大部分數據信息都是非常正常的數據，只有極個別情況下的異常數據，而我們知道狀態檢修的最重要依據是數據的不正常表現。通過大數據系統的處理及分析的全面應用，可以對電網進行科學的診斷、優化和預測，為電網提供可靠、安全、高效、經濟地運行提供重要的保證和依據。

2.有效地運用大數據技術來完成用電信息數據采集

2.1建構大數據處理平臺完備的結構體系

要想建構大數據處理平臺比較完備的結構體系，相關的技術人員應該將大數據層次的基本分析結構綜合考慮在內，以此為基礎，建立合乎規定的的用戶信息采集系統，在這樣的大前提下，大數據處理平臺架構體系將會逐步得到提升和完善，也即該結構體系的構建前提是在確保用電信息采集系統足夠完善的背景下。另外，充分利用有關的采集用戶信息的設備，全方位多角度采集用戶的原始用電具體詳細的數據。所采集的具體詳細的數據將被傳輸到終端處理平臺;處理平臺將這些采集來的數據進行全面細致的分析之后，再依次將這些傳統數據信息錄入到云數據庫。此外，所采集的數據需要用云計算模式進行核算和校對采用。在這一系列的進程中，先進的電力網絡技術和技術監控功能的應用，在保證用戶數據的安全性和隱私性的基準上，同時還可以實現數據信息的實時共享。

2.2建構云實時數據庫系統的框架

云實時數據庫技術應用具有較強的實用性與技術性的特點，云實時數據庫對所采集的用戶數據信息在處理、共享、儲存這一過程中起到較好的推動效果。云實時數據庫必須與云計算完美結合下，共享數據的儲存效率通過節點服務器與軟件方面的應用被大大提升了。因此，云實時數據庫的建立對用電用戶數據信息的儲存提取極其重要。在云數據庫的基礎上搭建完成云實時數據庫，利用云數據庫的統一集群的這一特點，有效建立云實時數據庫。

3.大數據技術在智能反竊電和線損監控中的應用

3.1大數據技術在智能反竊電中的有效應用

當相關設備處理平臺對用戶所采集信息數據收集后，它便會立即完成對用戶數據信息終端的傳輸，分析、核算、評測和監控的四項過程在會該處理平臺逐步完成。在這四項進程中，一旦發現用戶的用電量存在異常情況，處理云平臺就會立即對該用戶用電數據進行詳細的診斷，然后根據得到的結果進行提示和預警。在這一過程中，用戶的用電數據變化情況都可以通過相應地柱形圖表和曲線等形式進行展現，也就是說我們可以大數據技術完成對用戶的電量數據的實時分析和監控。一旦發現用戶存在竊電偷電行為時，通過大數據技術的應用，相關技術人員可以全面地分析用戶的用電量信息，推斷異常用電情況，我們的系統在異常情況下會自動進行提醒，并且最終定位竊電位置。

電力大數據分析技術檢測完成了對用戶流動電量的數據分析，比照異常電量與正常電量之間的關系，最終得出異常行為的結論，系統會自動進行干預警示，并馬上鎖定所在竊電的具體位置，立即通知執法工作人員在第一時間趕赴現場處理竊電用戶的不法行為。

3.2大數據在線損監控方面的良好適用

首先，在運用電力大數據技術對用電用戶信息數據的比照下，我們也可以實時準確地掌握供電線路線損的基本規則與實際情況。根據以往結果，我們了解到季節的不同對供電線路造成線損的程度也是不同的，比較明顯的是冬夏兩個季節的線損程度，冬天的電線損率線路線損率遠遠高于夏天的線損率。此外，電力大數據分析技術表明，區域不同的供電線路線損也有較大的差異，北方地區的線損率要高于南方地域的線路線損率，原因是北方地區較長時間的寒冷與雪雨交加。

綜合來看，合理利用大數據分析技術，再進行對用戶用電信息的采集與處理，我們可以明確了解影響供電線路線損的因素變化的原因，并在這一前提下，針對具體情況提出適當的應對辦法與解決策略，極好地確保了供電線路的傳輸性與穩定化，為人民日常生活和國家的生產建設提供了有力的技術保障和支持。

其次，加強保護用戶用電數據隱私。我們知道，用戶的用電量數據信息具備時效變化性與針對性的兩大特點。所以，用戶用電數據的保密工作就顯得尤為重要。電力大數據的采集分析技術，在對對用戶用電量的采集與整理的過程中，一一對應用戶的用電情況。即用戶的用電量與用戶之間是緊密聯系對應的。通過對數據庫中的不同階段用戶信息和其用電數據的一一對應，可以實現密碼加密。用戶可以自行設置自己的密碼，但加密密碼是由電力相關管理人員統一進行設置的，用電數據在這個過程中用戶的信息得到較強的保密。同時，相關技術人員在這一過程中同時可以擴大監控力度，進而獲得雙重的保密。

4.結束語

竊電偷電行為是一種違法行為。它不僅損害了整個電力系統，也影響了整個社會風氣，因此對于反竊電技術的推動是非常必要的。電力大數據技術對竊電行為實時快速的定位和精準的檢控，它保證了電力系統的正常運行有積極作用。大數據技術的迅猛發展，它很好地解決了我國目前電力供電中存在的各項問題，推廣大數據技術的應用顯得尤為重要。

參考文獻：

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