基于大數據技術的用戶用電采集數據分析系統設計

申文娟

（國網陜西省電力有限公司吳起縣供電分公司，陜西 延安 717600）

0 引 言

隨著全球人口的不斷增加和現代社會對電力需求的迅速增長，傳統的用電分析系統已無法滿足快速發展的社會經濟需求，需要企業加快改進和創新用電智能監測系統。基于大數據技術對用戶用電采集數據分析系統進行研究，通過建立異常指標庫，進一步加強對配電網點運行效果和質量的監測與控制。該系統是一個集成多種技術的實時信息采集和分析系統，具備信息采集、費控管理、遠程抄表、負荷監控以及線損分析等多項優勢[1]。利用移動網絡、光纖專網等先進通信手段，該系統能夠實現系統主站與現場終端之間的高效通信，從而有效監測電網中設備的運行狀態、負荷情況、供電狀況、電能質量以及線損等重要指標，并對客戶的日常用電情況進行深入分析。該系統不僅能滿足快速發展的經濟社會對電力的需求，還能提供更可靠、高效的電力服務。

1 用戶用電采集數據分析系統的功能需求分析

用戶用電采集數據分析系統是一個具備多項功能的系統，用于監測、分析用戶的用電行為和配電網的運行情況。其功能需求主要包括以下幾個方面。

（1）數據采集與整合。系統需要實時采集用戶用電數據和配電網的相關信息，包括電力設備狀態、負荷情況、供電狀況、電能質量以及線損等[2]。同時，系統還需整合其他系統，如電力部門營銷系統、電力管理系統（Power Management System，PMS）、地理信息系統（Geographic Information System，GIS）等，以獲取更全面的數據。

（2）在線監測與實時分析。系統要具備實時監測和分析能力，能夠對采集到的數據進行實時處理和分析。通過監測用戶的用電行為和配電網的運行情況，能夠及時發現異常，并提供相應的預警和報警功能，以便操作者及時采取相應的補救措施。

（3）線損分析與減少。系統要能夠進行線損分析，對配電網中的線損情況進行監測和評估。通過分析相應的線損數據，明確線損原因和位置，提供減少線損的措施和建議，提高配電網的運行效率，節約能源。

用戶用電采集數據分析系統的功能需求主要包括數據采集與整合、在線監測與實時分析以及線損分析與減少等，這些功能的實現有助于提高電力系統的管理效率、優化用電資源配置，并為用戶提供更可靠、高效的電力服務。

2 用戶用電采集數據分析系統的詳細設計

2.1 大數據分析架構設計

大數據分析架構設計是用戶用電采集數據分析系統中的重要組成部分，提供了一個可擴展、高效的架構，用于處理大量的用戶用電數據并進行深度分析。該架構具備數據采集與存儲、數據預處理與清洗、數據存儲與管理、分布式計算與處理、數據分析與挖掘以及可視化與報告等關鍵功能[3]。通過采用流式處理平臺、分布式存儲系統以及分布式計算框架等技術，能夠實現實時數據流的處理、批量數據的存儲、數據預處理與清洗、分布式計算和并行處理以及機器學習和統計分析等，為用戶用電采集數據分析系統提供可靠的數據支持和決策依據，并將分析結果以可視化報告的形式呈現給用戶，從而提高電力系統的服務質量。大數據分析架構如圖1 所示。

圖1 大數據分析架構

2.2 大數據應用場景分析流程設計

以市場開拓與業擴報裝空間輔助決策分析為研究方向，融合大數據的分析思路，設計相應的分析流程。首先，收集新增用戶的用電地址、電壓等級以及負荷特點等信息。其次，通過GIS 技術確定科學合理的供電點位置，并確定相關的廠站、開閉站和線路[4]。最后，結合線路和廠站統計的電量數據和各維度負荷統計數據，以及PMS 電網模型信息、減容、報停和營銷業務系統銷戶等流程，利用大數據分析方法對新增供電點的供電廠站歸屬、負荷質量和用電量等進行綜合評估。

通過這樣的分析流程，可以更全面地了解新增供電點的用電使用情況，為市場開拓和業擴報裝提供輔助決策依據。大數據應用場景分析設計流程如圖2所示。

圖2 大數據應用場景分析設計流程

大數據決策樹法是一種常見的數據挖掘分類方法，通過將圖形與數據挖掘結果相結合，以更形象、精準的方式呈現給用戶，廣泛應用于分析配網線路和增減容用戶的短期負荷、中期負荷及電量增長趨勢。決策樹是一種分類算法，包括一些常見的算法，如C4.5 算法和迭代樹三代（Iterative Dichotomiser3，ID3）算法。其中，C4.5 算法是對ID3 算法的改進，引入信息增益比作為主要標準來選擇分裂屬性，而不是簡單的使用信息增益，主要解決了ID3 算法在運行時只能處理選擇多取值和離散型數據的問題。通過信息增益比能夠全面評估屬性對分類的貢獻度，用于指導決策樹的構建過程。

除此之外，C4.5 算法還能處理連續型數據，這是ID3 算法無法實現的。作為ID3 算法的后續版本，其采用了一種分層的方法來處理連續型數據[5]。通過將連續型數據劃分為多個區間，結合數據屬性對這些區間進行排序，然后計算信息增益和局部閾值，通過順序查找法找到最適合的實際分割閾值。C4.5 算法所采用的分層方法能夠有效處理連續型數據，在構建決策樹時更加準確和靈活，在擴大決策樹應用范圍的同時，也提高了算法的適用性。

2.3 數據庫設計

2.3.1 數據特點

數據庫設計中的數據特點是指用戶用電采集數據的特征和屬性。在用戶用電采集數據分析系統的詳細設計中，需要考慮以下數據特點，以維持系統的高效運行和準確的數據分析能力。

（1）數據來源多樣性。用戶用電采集數據可能來自不同的數據源，包括電力部門營銷系統、PMS系統、GIS 系統等。這些數據源可能以不同的格式和結構進行存儲，因此在數據庫設計中需要考慮如何整合和統一這些數據來源。

（2）數據量大和更新速度快。隨著用戶數量和用電數據的增加，用戶用電采集系統可能會產生大量的數據，且數據更新速度較快。數據庫設計需要考慮如何有效地處理和存儲大量數據，提供高效的數據訪問和查詢功能。

2.3.2 關系數據庫及非關系數據庫的設計

關系數據庫和非關系數據庫是2 種常見的數據庫設計方式。

關系數據庫采用表格的形式組織數據，使用結構化查詢語言（Structured Query Language，SQL）進行數據管理和查詢，能夠有效保證數據的一致性和完整性。非關系數據庫則采用其他數據模型，如鍵值存儲數據庫、文檔數據庫以及圖形數據庫等，用于存儲和管理數據。關系數據庫的設計基于關系模型的概念將數據組織到表格中，每個表格包含若干列和行，通過主鍵和外鍵建立表與表之間的連接和組合。關系數據庫的設計強調數據的結構化和規范化，以保證數據的一致性和完整性。常見的關系數據庫管理系統包括MySQL、Oracle 以及SQL Server 等。

非關系數據庫設計則更加靈活，不拘泥于表格的形式，通常使用不同的數據模型和存儲方式，適用于不同類型的數據和應用場景。例如：鍵值對數據庫適合存儲簡單的鍵值對數據；文檔型數據庫適合存儲半結構化數據；圖形數據庫適合存儲圖形數據等。非關系數據庫的設計注重數據的靈活性和擴展性，常見的非關系數據庫管理系統包括MongoDB、Redis 以及Neo4j 等。

關系數據庫設計適用于需要嚴格結構化和關聯性的數據，適合復雜的查詢和事務處理。而非關系數據庫設計則更適用于數據結構靈活、數據量大、需要高性能以高可擴展性的場景。根據具體的應用需求和數據特點，選擇適合的數據庫設計方式可以更好地滿足系統的個性化要求。

3 用戶用電采集數據分析系統的實現

用戶用電采集數據分析系統的實現涉及多個關鍵步驟，每一步都對系統的功能和性能起著重要作用，主要包括數據采集、數據存儲和管理、數據處理和分析以及用戶界面和報告功能的設計與開發。

（1）數據采集。數據采集是用戶用電采集數據分析系統的基礎，通過安裝適當的電力測量設備或智能電表，系統可以實時監測用戶的用電情況。這些設備可以記錄用電負荷、電能質量、供電狀態等重要數據。數據采集可以通過物聯網技術和傳感器網絡等多種方式實現，確保數據采集的準確性和及時性，為后續的數據分析奠定堅實的基礎。

（2）數據存儲和管理。數據存儲和管理是用戶用電采集數據分析系統的核心，系統需要選擇合適的數據庫進行數據的存儲和管理。關系型數據庫（如MySQL、Oracle）適用于結構化數據的存儲，而非關系型數據庫（如MongoDB、Redis）則適用于半結構化或非結構化數據的存儲。數據庫的設計需要考慮數據的結構、索引的優化以及存儲容量和性能等因素，以確保數據的高效存儲和快速檢索。

（3）數據處理和分析。數據處理和分析是用戶用電采集數據分析系統的關鍵環節。通過運用數據挖掘、機器學習和統計分析等方法，系統可以對采集到的數據進行處理和分析，進而發現潛在的用電趨勢、異常行為或優化潛力等。常用的數據分析方法包括決策樹法、聚類分析法以及回歸分析法等。數據處理和分析的結果可以為電力部門和企業提供重要的決策支持和業務優化建議。

4 結 論

基于大數據技術的用戶用電采集數據分析系統整合了用電信息采集系統、營銷業務系統、同期線損系統以及PMS 等關鍵組件，打破數據孤島，實現對電網運行設備的狀態、負荷、線損以及供電情況等的實時監測。為電力企業提供更加快速、精確的數據分析和決策支持，促進企業經濟效益的提升。該系統的成功運行將為電力企業的大數據應用提供相應的技術參考，為行業的發展做出貢獻。