大數據驅動的電力能源信息采集處理系統與應用實踐

于宗江

（濟南安能新能源有限公司，山東 濟南 250000）

1 系統設計

1.1 系統總體架構

通過構建一個高度可靠、高效的電力能源信息采集系統，以滿足大規模用電數據的采集、處理和分析需求。系統總體架構如圖1 所示。

圖1 系統總體架構

大數據云平臺作為系統的核心，提供彈性計算和存儲資源，確保系統具有高可用性、彈性擴展的能力，同時要兼顧數據的安全性，需采用安全傳輸和存儲措施以預防潛在的風險。中間庫作為數據處理的第一站，承擔著原始用電數據的臨時存儲和初步處理任務。中間庫的特點是高速讀寫、數據緩存和容錯性，能夠確保數據傳輸的流暢性和處理的及時性。生產庫的功能是存儲經過深度處理和清洗后的用電數據，并提供高效的查詢和分析接口，采用高性能數據庫并具備可擴展性，以應對不斷增長的數據規模和復雜的查詢需求。物聯網平臺負責管理和監控各種傳感器和儀器儀表，通過可視化管理界面實現設備的遠程控制和實時狀態監測，其特點在于實時監控、可視化管理和遠程配置，能夠方便系統管理人員監控與調整各設備。傳感器與儀器儀表產生的數據是整個系統的數據源。通過多樣化的傳感器可以獲得實時用電數據和環境數據。

1.2 大數據云平臺建設

分層架構設計是電力能源信息采集系統構建的核心思想，其中基礎設施層作為系統的底層基礎，提供了云計算基礎設施，包括計算資源和存儲設備。基礎層面向整個系統，為系統提供彈性的計算和存儲能力，確保高可用性和彈性擴展，以滿足電力系統中大規模用電數據的處理需求。數據處理層承擔著對原始用電數據的處理、清洗和計算任務，通過采用數據處理引擎和分布式計算框架等組件，確保用電數據在采集后能夠得到高效的清理和轉換，為后續分析提供高質量的數據。在服務層，系統提供高級服務，包括數據分析和機器學習服務，方便用戶利用云平臺提供的工具和服務，深度挖掘電力能源信息。應用層為用戶提供直接的應用接口，包括數據查詢和可視化工具等，使用戶能夠通過簡單的操作獲取所需的用電信息。這一層的用戶友好性使整個系統不僅適用于專業技術人員，還能服務更廣泛的用戶群體，從而提升系統的可用性和適用性。

2 應用實踐

2.1 線損治理的大數據分析方法

2.1.1 識別線損原因與模式

線損可以分為技術性損失和非技術性損失2大類。技術性損失包括由電纜、變壓器等電氣設備的電阻、電感、電容等技術因素引起的電能損失。這部分損失是在電力傳輸過程中電氣設備的特性導致的，屬于系統正常運行過程中不可避免的能量損耗。非技術性損失包括由于非法操作、惡意竊取電能、計量設備故障及電纜盜接等非技術因素引起的電能損失。竊電通常歸類為非技術性損失，與電力系統的技術性運行和設計無關，是非法行為或系統管理方面的問題導致的電能損耗。本研究針對非技術損耗，尤其是竊電行為進行大數據采集與分析。

為了在海量的電力能源信息中分辨出竊電行為，需要進行5 個步驟。第一，數據收集與預處理，采集大量用電數據，包括各個電纜、設備的實時用電情況。通過數據預處理，清洗掉異常數據、填補缺失值，確保數據的準確性和完整性。第二，特征提取，基于收集到的數據，進行特征提取和工程，以明確可能影響線損的因素，包括電流、電壓波動、功率因數等特征。通過數據的降維和篩選，選擇最具代表性的特征進行后續分析。第三，數據分析與模型建立，利用大數據分析方法和機器學習算法（如決策樹、支持向量機、神經網絡等）進行建模。通過訓練模型，系統可以學習不同電纜或設備的用電模式，以識別正常用電和潛在的線損模式。第四，異常檢測，利用訓練后的模型，進行實時的異常檢測。當檢測到電纜或設備的用電模式異常時，系統能夠快速定位潛在的線損問題，并生成警報。第五，可視化與解釋，將分析結果可視化，以便運維人員直觀地了解線損的原因和模式。同時，提供模型解釋，增加模型的可信度和可解釋性。

2.1.2 粒子群算法應用

在使用粒子群算法進行竊電行為的大數據分析時，目標函數的設計至關重要[1-3]。目標函數應能夠準確度量每個粒子（解決方案）的適應度，即竊電行為的概率或異常度。假設有N個粒子，每個粒子的位置表示竊電行為的特征參數，包括用電模式的頻率、用電時間段等，用向量表示為

式中：M為特征的數量。

竊電行為的目標函數F(xi)可以定義為竊電概率或異常度的負對數似然，計算公式為

式中：p(xi)為根據粒子位置xi估計的竊電概率。竊電概率的估計可以通過統計模型、機器學習算法等得到。

目標函數的設計能確保解決竊電行為的方案附近能夠達到最小值，即最小化負對數似然。通過粒子群算法的迭代過程，粒子的位置會不斷地更新，逐步靠近全局最優解，即最符合竊電行為的解決方案。

2.1.3 優化治理策略

基于線損分析的結果，建立智能決策系統，可以根據實時用電數據和歷史分析結果，自動調整電網運行參數，以減少線損。結合實時用電數據，動態調整線損治理策略。通過實時監測和反饋，系統可以根據不同情況靈活調整電網運行策略，以最小化線損。利用大數據分析，建立設備健康預測模型。通過監測設備狀態和用電模式，提前預測設備可能出現的故障，以及時采取預防性維護措施，降低線損風險。不斷收集新的用電數據，更新模型，持續優化線損治理策略。通過不斷學習和改進，系統可以適應電力系統的變化，改善線損治理的效果。

通過大數據分析方法，電力系統能夠更加智能地識別線損原因和模式，制訂優化的治理策略，從而有效提高線損治理的成效，減少能源浪費，提高電力系統的運行效率。

2.2 電力負荷預測

2.2.1 算法設計

文章選擇的測試大數據集為國網計量中心共享的數據集，實現了電力用戶用電信息與電力負荷預測的高效匯聚，每日處理的數據量高達180 萬條，為電力負荷預測提供了強大的數據支持[4]。

基于共享的大數據，在電力能源大數據與電力負荷預測的研究中，建立反向傳播（Back Propagation，BP）神經網絡模型。由于電力用戶用電信息的各種參數具有不同的物理意義、量綱和數量級，在進行線性回歸分析前需要歸一化處理原始數據[5]。

最大最小法是一種常用的數據歸一化方法，將原始數據映射到指定范圍，通常是[0,1]。這種方法可以消除不同指標之間的量綱和數量級差異，使數據更適合神經網絡等模型的訓練，用公式表示為

式中：x'為歸一化之后的數據；xmax為最大數據；xmin為最小數據。

經過計算，最終確定單隱層BP 神經網絡徑流預測模型的結構為輸入層有3 個神經元，隱藏層有5 個神經元，輸出層有1個神經元。在確定隱層神經元數時，考慮輸入層和輸出層的維度關系，以確保神經網絡能夠充分學習并表達輸入與輸出之間的復雜關系。選擇tansig 作為隱含層傳遞函數、purelin 作為輸出層傳遞函數，同時采用trainlm 作為訓練函數。這些選擇是基于經驗常用的組合，有助于在訓練過程中提高模型的穩定性和收斂速度。

實際電力負荷與預測電力負荷對比如圖2 所示，能夠直觀展現預測模型的表現性能。實線代表實際負荷值，虛線則代表模型基于神經網絡的預測值，二者的基本重合表明模型在預測該市負荷時取得了較好的結果。這種趨勢的一致性說明模型對實際數據的擬合和泛化能力較好。

圖2 實際電力負荷與預測電力負荷對比

2.2.2 實際應用

一方面是實時監測與預測。通過利用大數據技術，實時監測能源設施的運行狀態，包括發電廠、輸電線路等。這種實時監測能夠迅速發現設備故障、排放異常等問題，從而降低環境風險，提升能源系統的可靠性。基于歷史數據和實時監測數據，可以建立預測模型，用于預測未來的能源需求和發電量。這樣的預測模型有助于更精準地規劃能源供給，減少不必要的能源浪費，促進能源的高效利用。

另一個重要的方面是清潔能源的智能集成。通過分析電力能源大數據，可以優化清潔能源（如風能、太陽能）的集成和利用。智能集成系統能夠根據實時情況調整清潔能源的供應，以適應不同的負荷需求。通過實時監測清潔能源的產能和波動，可以提高可再生能源的利用率，降低對高污染能源的依賴，推動清潔能源的可持續發展。這種智能集成的方式有助于平衡能源系統的供需關系，實現可持續的能源利用，同時減少對環境的負面影響。

3 結 論

文章深入研究了基于大數據的電力能源信息采集優化與技術實踐，并從多個方面展示大數據技術在電力能源領域的廣泛應用。通過構建分布式架構的用電信息采集系統，建立大數據云平臺，并運用BP 神經網絡算法等大數據分析方法，實現了對用電數據的高效采集、存儲、處理及分析。