大數據分析在電力計量檢查的實踐運用

姜海超

摘 要：目前科學技術的飛速進步使大數據分析系統得到廣泛應用，為更好的適應人類對電力的需求，信息技術也需要運用在電力計量裝置中，通過智能化的電力計量檢查、高速率的電力計量數據減少竊電，實現電力質量檢查自動化，提高電力計量檢查的精確性和實時性。

關鍵詞：大數據分析;電力系統;計量檢查

中圖分類號：TU723 文獻標識碼：A

引言

根據出現的問題及時提出解決方案，提高電力企業的經營收入。電力營銷模式下，電力企業需要改變傳統的反竊電技術，通過自動化裝置和智能化反饋開展電力檢查工作，運用大數據系統提升電力營銷的合理性，更好地維護電力企業的利益，促進自身可持續發展。

1大數據在電力計量檢查中的應用意義

1.1大數據分析運用于電力營銷

大數據分析系統的出現使計算機系統得到資源的更新，這從側面驗證互聯網時代成為各行各業發展的趨勢，因此，電力計量檢查工作也需要迎合社會發展的趨勢，運用大數據分析存儲電力營銷數據、分析電力檢查過程、生成電力預測性報告。利用數據量龐大、類型多樣的大數據分析技能，實現電力營銷和計量檢查的價值密度。電力計量和檢查工作是電力營銷的重要依據，計量和檢查更有利于電力企業開拓市場、開展業務工作，電力企業需要依據大數據生成的電力計量和檢查報告，運用大數據延伸和拓展業務板塊，立足于市場數據資源，建立市場分析數據資源庫，根據用戶階段性的電量調整市場營銷方案，綜合比對階段性的用電量和電力計量數據。提高市場營銷方案的科學性，為電力計量工作的開展提供模板。

1.2大數據分析運用于電力計量與檢查

大數據分析系統既有利于監察和預測電力計量的發展趨勢，也有利于實現電力系統的智能化發展。在電力營銷環境下，電力計量與檢查、電力營銷、電力運輸等各個業務環節都需要根據大數據系統進行強化，其中也包括反竊電檢查，智能化、高速化的反竊電檢查工作更有利于推進電力營銷系統的推廣。大數據分析可以反向檢測電力計量工作，根據大數據的海量資源實時檢查竊電行為，全天候、智能化的電力計量系統可以取代傳統的檢測工作，逐步適應電力企業的市場發展，形成以客戶為中心、以電力為基礎的營銷模式。

1.3優化電力企業的產業結構

大數據可以調整電力企業的產業結構，用戶用電結構的優化有利于工作方式的轉變，在產業結構由分散向集成化模式發展的過程中，企業員工的工作方式也可以由傳統的人工輸出轉向智能化輸出。電力工作人員無需隨時隨地進行巡檢工作，也不需要直接與用戶接觸，只需要通過大數據的信息反饋和信息報告，定期了解用戶的使用情況和需求即可。工作人員可以節約大量的時間，企業也可以節約大量的人力支出，調整企業勞動力結構。工作人員可以定期走訪用戶，根據大數據的生成報告定期回答用戶的疑難問題，既提高工作效率，也可以利用大數據分析系統維護電力系統的穩定，改善用戶用電的體驗，拓展電力公司的業務范圍，為用戶提供更好的供電服務和電力檢查服務。

2大數據分析在電力計量檢查的實踐運用

2.1在電能計量裝置首檢中的應用

電能計量裝置主要對用戶電能的使用情況進行分析和統計，還可以收集電能量數據，因此，其運行的穩定性會對電力計量檢查造成很大的影響。首檢工作需要精準無誤，因為電能計量裝置首檢的不精確會造成裝置運行效率低，回饋數據有很大的誤差。大數據分析系統可以根據電能計量裝置的階段性反饋進行首檢工作，工作人員只需對電能計量裝置進行維護即可，通過保護電能計量裝置，使其正常運行，提升電能計量裝置的穩定性。根據裝置在運行過程中容易出現的問題生成大數據分析報告，預測裝置的問題，并進行進一步決策，制定解決專制問題的多種方案，一旦出現問題即可及時處理。這樣既提高工作效率，也可以保證電力計量裝置的平穩運行。在日常的電能計量裝置檢查工作中，工作人員需要注意保護客戶的各種信息，避免通過大數據系統泄露信息，提高電能計量裝置的質量。在其運行過程中，充分發揮大數據自動化等優勢，全天候實時監控工作過程，更好地掌握工作情況，以便做出進一步的調整。電力計量工作首檢工作意義在于保證計量裝置的正常運行，維護和統計裝置信息，工作人員在投放計量裝置時需要嚴格按照工作流程操作，運用大數據分析和檢測系統監控線路負荷情況，在現場校驗的過程中根據大數據的及時反饋報告，重新調整工作方案，滿足現場校驗條件。

2.2在用電檢測系統中的應用

目前電網線路的覆蓋率越來越高，因此，在用電過程中很容易出現各種問題，部分用戶為利益而盜取電量，這會影響電力計量裝置，也會造成電力流失，增加用電檢測難度。針對竊取電量的行為，工作人員在用電檢測工作時可以發揮大數據系統的作用，添加遠程控制系統、自動化系統，根據用戶的用電檢測情況安裝報警裝置，在發現盜取電量的行為時可以觸發警報，工作人員可以鎖定警報范圍，結合遠程控制裝置處理竊電行為。在此過程中，大數據可以通過分析以往的竊電案例，對用戶歷史電量、綜合瞬時量等數據進行分析，對出現異常的用戶進行周期監控，精確定位異常出現的原因，生成異常診斷報告后傳輸到處理系統，如是電力系統的故障，需要根據故障類型恢復計量方式;如果是竊電行為，則需要進一步做出處理。也就是說大數據可以在用電檢測系統中安裝診斷分析與智能系別系統，通過歸納用戶檔案庫、查詢故障或竊電案例當構建數據分析模型，為用戶檢測系統提供數據支持。大數據還可以支持計量自動化系統進行遠程巡檢，這對于計量裝置的維護具有支持和輔助的作用。大數據下的遠程巡檢主要有四個步驟，第一步是通過大數據監控系統和自動化系統對計量裝置進行巡檢;第二步是根據巡檢中出現的問題進行追蹤調查;第三步是對巡檢中出現的問題進行確定，并根據巡檢中的故障位置進行現場勘查，這就需要工作人員進入現場，根據大數據等目標診斷進一步分析;最后一步是利用問題的檢查反饋，尋找計量自動化系統問題產生的主要原因，生成問題分析報告，對結果加以利用，做出進一步的決策與處理。

2.3稽查系統的設計與應用

在電力計量和檢查工作中，工作人員可以通過對大數據的分析，對類似竊電的行為進行記錄，鎖定竊電對象的起止時間，為偵查提供證據。在計量分析報告的構成中，工作人員可以采用數據源，也就是客戶檔案數據和用電采集數據確定主題內容，利用客戶檔案數據縮小竊電用戶范圍，通過用電采集數據鎖定嫌疑用戶，檢測用戶是否存在竊電行為。之后將用戶范圍內的數據進行算法模擬，通過二階聚類分析結果，利用采集數據構成決策樹，在數據樹中構建異常分析線路圖，對異常檢測的起止時間、功耗等進行取證分析，及時采取進一步措施，減小企業的電量損失。

結束語

電力資源是居民日常生活和生產的重要部分，電力計量檢查數據的準確性對現代社會的影響很大。因此可以利用大數據系統，通過自動化、智能化的分析和檢測，有效運用數據分析模型和數據特征庫。利用數據支持計量和檢查工作的各個階段，努力做到事前預防、及時發現、精準處理、正常運行，實現電力計量和檢查的穩定性，更好的利用大數據推動電力營銷的推廣和計量裝置的運行。

參考文獻

[1]吳青，丁杭，舒衛中.電力計量大數據對計量裝置運維工作分析[J].名城繪，2019，000（010）：P.1-1.

[2]蔡曉聰.電力計量大數據對計量裝置運維的應用[J].華東科技（綜合）（3）：0251-0251.

[3]崔雨，紀林，趙心玥.分析電力計量大數據對計量裝置運維的應用[J].百科論壇電子雜志，2018，000（013）：314.