大數據分析在電力計量檢查的實踐運用

李景佶

（國網遼寧省電力有限公司錦州市供電公司太和區供電分公司 遼寧省錦州市 121015）

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。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 我國的電力供給體系及用電檢查

目前我國城市眾多、人口分布較散，這導致電力供給系統的結構比較復雜，大多數地區對于反竊電檢查工作不重視，有部分地區的反竊電檢查系統存在漏洞，很難及時監管不法分子的竊電行為，很容易給電力企業帶來損失。有一部分電力企業通過多年研究，設計出類似智能電表的檢測設備，這種設備可以取代傳統檢查模式，解放人工的同時提升讀取信息的速度。電力企業可以通過智能監測系統，將信息和用戶用電量數據遠程傳輸給接收系統，電力單位的核心系統工作人員可以由人工監控后，再將反饋數據傳輸給用戶。雖然這種方式可以減少人力的輸出，但由于過程較為復雜，還是不能從根本上解決竊電問題，因此需要創新性的提出更有效的解決方案[1]。而大數據的高速、快捷等優勢正好可以補足傳統智能監測系統的不足，通過實時輸入與輸出提升信息傳輸的速度，實時監控竊電行為，維護電力計量檢查的正常運行。

大數據相當于一個巨型資料庫，其超強的決策能力、精準的洞察力可以幫助電力企業獲得更優質、更多樣化的信息資產，通過加工電力數據實現電能的增值，實現電力產業的盈利。電力大數據具有數據體積大、數據類型多樣化、價值密度低、處理速度快等多種優勢，利用龐大的數據資源，可以調度自動化系統，對上萬個采集點、配電點和數據中心進行統一調度與管理，為用電檢查提供數據支持；利用多樣化的數據資源，實現歷史文本數據和時間數列數據的結構化，為電力系統提供檢測依據；通過正常數據和異常數據的比對進行電力狀態檢修，在短暫的時間內對所有配電中心和數據中心的數據進行分析，統一作出決策，實現電網運行的診斷、優化，保證電力供給體系和電力檢測體系的正常運行。

2 電力計量檢查存在的問題

2.1 反竊電技術存在明顯漏洞

電力是一種虛擬商品，與實質商品相比，電力資源無法通過常用的手段統計或審核，實質性的商品可以通過手動統計實現有效監管，而電力這種虛擬型商品則需要通過統計、監測、管理三個步驟實現電力計量檢查。相對于實質商品而言，電力計量檢查工作具有較高的難度，常規的檢查方法不僅需要耗時，還需要耗費人工，通過人工定時檢查和統計匯總才能獲得必要的數據，還需要通過監測系統實時監控，避免竊電行為。但人工檢查根本無法全天候、實時管理監測系統，部分違法犯罪人員可以投機取巧，在人工不注意的情況下進行切電。傳統的人工檢查和統計、匯總方式根本無法杜絕竊電現象。有一部分企業在進行反竊電技術時，根據用戶的用電量和供電差異值來進行反竊電措施，但這種方法會影響用戶的滿意度，也會使企業的反竊電檢查結果不準確。例如用戶在用電差異值過大時，企業會采用電路老化、電路超負荷等方式進行調整，但這在一定程度上阻礙檢查工作的開展。

2.2 檢查管理機制沒有完善

在電力營銷背景下，多種供電企業更注重自身的經濟利益，在生產經營過程中，并未重視電力檢查與管理工作，相應的檢查管理機制沒有完善[2]。雖然企業在反竊電、反傾銷中做出一定的舉措，但后續的檢查管理仍存在缺陷，電力企業的管理人員由于觀念落后，監督和管理水平不足，其管理仍停留在傳統人力監控統計和信息反饋中，管理方式過于落后，造成電力監管困難。而且電力企業缺乏檢查與管理的基本設施，例如數據遠程傳輸、智能電表等監測系統的配備不足，仍然會導致電力流失，加上部分管理人員缺乏責任感，目前的電力監管和防竊電管理效果不佳。需要通過制定管理制度、完善管理機制來保證電力的使用和管理，可以利用大數據分析系統，利用高速快捷的信息傳播路徑，智能分析和預測系統使電力防盜技術有實質性進展。

3 大數據在電力計量檢查中的應用意義

3.1 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[3]。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。

3.2 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。

3.3 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。

4 大數據在電力計量檢查系統中的設計與應用

4.1 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[4]。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。

4.2 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。

5 大數據系統在電力計量檢查裝置中設計與應用

5.1 反竊電系統的設計

反竊電系統主要為防止用戶自行篡改用電量數據，因此，其需要利用大數據系統采集區域內所有電力用戶的電力數據，將用戶的階段性電力消耗、電氣負載、電壓、電流等組成電力檔案，動態監控用戶的用電量。在構成用戶電力檔案之后，大數據系統可以將用戶的信息轉化成數據模型，利用大數據的預測功能分析用戶未來一定階段的用電量，利用計算機識別軟件操作用戶各種數據，將采集的信息建立成防盜診斷模型。根據用戶的用電量、電壓電流等的綜合比較，掌握用戶的不良用電行為，縮小反竊電偵查范圍。同時，電力企業可以在變壓器內部放置傳感器，并運用大數據的實時反饋系統，結合無線控制進行監控，通過大數據分析和檢測用電信息，實時記錄用戶的各種用電行為。

5.2 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[5]。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。

6 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。