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摘要:電力是我國經濟的重要組成部分,也是重要能源的來源,在我國電力的發展起著十分重要的作用。只有電力行業具備較高的穩定性、安全性,有較高的經濟價值才能夠為我國帶來更加穩定的發展前景,也為社會人民提供穩定的生活保障。隨著信息化技術的不斷發展,我國正面臨著電力系統的改革與完善,逐步將大數據技術應用于電力行業中。大數據和人工智能技術的應用將是對竊電行為強有力地打擊,也可以做到對供電系統動態實時監控,確保電力系統的有效運行。

關鍵詞:電力大數據;用電信息系統;反竊電;人工智能技術

大數據技術的應用在數據采集系統中起到十分顯著的作用,可以有效提升數據采集工作準確性和安全性。目前,我國正處于信息化時代,先進的人工智能技術在迅速發展,將大數據和人工智能技術運用在電力系統上可以更好地促進電力行業發展。本文通過對大數據技術在日常生活中的實際應用簡要分析,針對反竊電以及對線路損壞情況的監控工作做更深入的闡述,論述優化方案,希望可以更好地促進我國電力行業的可持續發展[1]。

1大數據技術的概述

1.1電力大數據的定義

對于電力大數據這一概念,在行業內部還沒有一個統一的定論,但是一部分專家學者在研究過程中發現,可以通過有效數據的總體量來進行定義。所謂大數據,指的就是數據總量遠超于日常生活中常見的軟件、硬件,與傳統數據庫中含有的數據量相差巨大。大數據技術可以為供電用戶提供一個新的數據使用形態,包括但不限于數據的收集、儲存以及管理,最終形成一個整體化的數據庫形態[2]。

1.2電力大數據的特征

目前,電力大數據具有較多類型,這一數據通常用于生產生活建設工作以及企業的數據營銷工作上,其中最為重要的部分是數據結構。我國較大一部分區域在進行數據工作時,依然在使用傳統數據結構模式,常用的類型有:電子郵件、相關網站等,還可能會包含半結構化的數據,這些數據結構已經難以適應現階段社會發展需求,需要進一步改進和處理[3]。電力大數據包含較為龐大的數據信息網,且數據內容較為豐富,信息采集終端會對各類信息進行采集,智能電表會對采集到的信息進行深入分析,依托電力大數據讓這項工作有較高的完成度。電力大數據獲取信息的速率為每十五分鐘一次,短時間即可完成。由于是使用大數據技術進行數據收集工作,數據流量較大,數據的特殊性較強,這些特征就需要電力大數據擁有較高處理速度,傳統計算機是無法達到這種效果[4]。

2有效運用大數據技術完成用電信息數據采集

2.1構建大數據處理平臺完備的結構體系

為建立較大規模數據處理平臺,專業人員應當注重對數據分析結構的探究,深入探究后可以對平臺進一步優化。技術人員想要建立起完善的數據分析系統,就需要保障收集足夠的數據。除此之外,需要應用的設備要更加具有匹配度,從以往積累的客戶群收集數據信息,并將收集到的信息傳輸到數據處理終端,這樣大數據平臺就可以對已收集的信息進行深入的分析和處理。在處理過程結束后,會將數據存儲在數據庫以及云端。數據存儲成功后,還需要利用云數據對這部分數據進行檢查,并利用好電網系統對信息的安全進行監控,為客戶的信息安全提供保障,保障數據完整性的同時數據也可以隨時進行交換。

2.2線損管理

在日常的生產操作過程中,數據系統在運行時會存在一定限制性,有可能會造成電力系統出現各種故障。面對這種情況,企業需要加強管理力度,盡可能在錯誤出現前進行規避,降低在生產過程中產生的損失,保障數據系統運行的穩定。合理地使用此數據系統,技術人員可以用極短的時間完整獲取用電信息,并控制系統線路的損耗情況。這讓系統擁有更高的實時性,有效降低獲取數據信息的誤差,還可以提高數據獲取質量。在電廠中,應及時建立起收集用電信息的數據系統,深入分析收集上來的各類信息,并根據數據情況建立數據模型。通過收集的數據可以分析出現存的問題,針對問題提出合理預防和解決的方案,盡可能降低企業本身的生產損失。

2.3數據挖掘技術

數據挖掘工作主要依托現有的先進數據技術,從大量的、多種類型的數據中收集有效數據。使用特定的數據收集軟件,進行數據收集和整理計算工作,并同時對數據加以分析。使用數據挖掘技術對數據內容進行收集檢索,可以更快地獲取有效的數據信息。提取數據的過程主要包括以下幾個方面:確定數據挖掘對象、對收集的數據進行處理、根據數據內容建立數據模型、數據提取工作、對提取的結果進行分析并表達、數據結果的具體應用等。數據挖掘技術是將高端智能技術與統計分析技術相結合,對海量數據進行分析,建立合理的數據模型,形成數據規律,完成數據的分析與處理工作。

2.4主站采集

主站主要的工作內容是對數據復制,為確保復制的準確性,需要保證主站機在數據的收集以及讀取方面具有較高的穩定性和較高的可操作性。只有這樣才可以保證數據收集和記錄可以一次性完成,避免在收集過程中出現問題。此外,還可以對主站進行優化,這樣可以提升數據的收集處理速度。將主站中包含的軟件以及硬件設施同時升級,進一步提升編碼及計算的速度,也可以設置其他類型計算模式。例如多終端模式或多數據模式,這樣可以對整個計算過程進行嚴密監控,保障數據在主站計算過程中擁有更高的準確性及穩定性。客戶可以通過主站執行數據服務,同步數據管理工作。提升對云數據的重視程度,對計算機終端進行監控,保障優越的過濾處理功能。當遇到數據量較大的情況時,可以確保數據庫運行的穩定性。

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

當大數據處理平臺采集完用戶信息后,會立刻將這部分信息傳遞至平臺終端,隨后將完成數據分析、計算、監控以及測評4個步驟。在這過程中,如果發現用戶用電量使用異常,大數據處理平臺便會對用戶的數據進行深入分析,并對出現的數據問題進行診斷。在解決問題的過程中,平臺會使用曲線以及柱狀圖等形式將用戶的用電量變化詳細地表現出來,實現用戶數據變化的實時監測。一旦發現用戶有竊電情況發生,技術人員就會在短時間內對竊電情況深入分析,確定發生竊電情況的具體位置。

3.2大數據技術在線損監控方面的有效應用

利用大數據的輸電技術,可以做到數據比對,深入了解發生停電情況的規律并掌握實際情形。在不同環境、不同季節下,電路損失的情況也有所不同,在夏天以及冬天這兩個季節,電路的損失情況比較嚴重,而冬季與夏季相比,冬季的損失率更高;通過電力系統大數據分析顯示,在不同區域內,也會產生不同程度的電路損失,寒冷或干旱會加劇電路的損壞率。利用大數據分析技術,可以做到對用戶用電信息的分析與處理,還可以做到對電路損壞情況及原因進行分析,根據不同的原因提供相應的解決方案,從而保障電力輸送的安全性與穩定性。在客戶個人信息及用電保護程度上也需要加強,隨著用戶用電信息實時變化,致使用電信息與個人信息有著較強的關聯性。因此,數據的安全性十分重要,用戶的個人信息及用電數據可以通過使用密碼進行加密,在設定過程中需要做到嚴格的信息保密。同時,專業人員也可以通過儀器對加密設備進行檢測,為用戶的信息加上雙重保險。

4結語

目前,用電信息采集系統的重要性與日俱增,逐漸成為建設智能電網的關鍵環節。因此,相關企業也對大數據和智能化用電系統的建立與操作提出更高要求。數據采集技術的使用,可以有效地解決數據兼容問題,實現多數據處理形態。因此,需要積極利用數據采集技術以及用電信息采集系統,進一步推進智能電網的建設工作。竊電是違法行為,會對社會用電情況造成影響,還會損害電力系統。因此需加大反竊電技術的優化力度,使用電力大數據技術可以快速定位發生竊電情況的位置,從而強有力地保障用電系統的正常運行。大數據技術的快速發展,可以更好地解決我國現存的用電問題,促進我國電力行業可持續發展。

[參考文獻]

[1]劉敏,周路強,劉楊,等.大數據和人工智能技術在反竊電監控方面的應用研究[J].電子元器件與信息技術,2020(10):50-51.

[2]羅家敏.智能反竊電與線損監控中大數據技術的應用研究[J].今日自動化,2019(8):61-62.

[3]檀舒.大數據技術在智能反竊電和線損監控方面的應用研究[J].工程技術與管理,2019(4):52-54.

[4]董鈺.應用大數據技術的反竊電分析[J].電子元器件與信息技術,2019(12):67-68.

作者：張亮 單位：南方電網數字電網研究院