基于大数据技术的重要用户供电安全分析

基于大数据技术的重要用户供电安全分析

张珍珍

国网山西省电力公司长治供电公司 山西省长治市 046000

【摘要】重要用户的供电安全之所以要高度重视，主要是因为重要用户对供电具有特殊的要求。本文主要介绍了大数据技术在重要用户供电安全中的应用，首先分析了重要用户供电安全的数据安全来源与特征，然后介绍了基于大数据技术重要用户供电安全的应用，其对于重要用户的供电安全具有不可或缺的影响。

【关键词】大数据技术；供电；安全

1.大数据技术下重要用户供电安全数据的来源

大数据技术下重要用户供电安全数据的来源主要包括三方面内容

第一为电网供电的可靠性，目前我国多数城市在电网管理的过程中已经设置了多个管理系统，其中主要包括电网自动化管理系统、调度自动化管理系统以及生产管理系统、监督管理系统等,以上管理系统在实际运行的过程中都能够提供大量的数据支持

第二，电力运行的内部状态，在此过程中为了能够对大数据技术下重要用户供电安全数据展开全面了解，则需要在用电重要用户内部建立一套完整的监测系统，该系统在实际应用中需要保证信息的全面性、较高的分辨率以及较强的实用性等性能。

第三，大数据技术下重要用户的电压，在此过程中，需要在保证供电连续性的同时，提升电压的质量。电压质量会影响大数据技术下重要用户设备的运行质量，如果电压质量不高，则设备的运行质量将会受到严重的影响，甚至带来一定的经济损失。

2.大数据技术下重要用户供电安全数据的特点

大数据技术下重要用户供电安全数据的特点主要包括以下几点：

第一，安全等级高。大数据技术下重要用户供电安全直接决定着一个地区甚至一个国家的供电可靠性，因此在实际供电过程中需要保证数据较强的安全性。其中主要包括地理位置、重要用户规模以及重要用户时间等，避免出现数据泄露的现象。

第二，数据复杂，大数据技术下重要用户供电安全数据信息较为复杂，导致这种现象出现的主要原因包括重要用户自身的原因以及电网的运行状态。另外，大数据技术下重要用户供电安全数据的结构较为多样，其中包括电网的实时监控数据、历史数据、文本数据、时间数据等，以上数据分别来自不同的管理系统，因此大数据技术下重要用户供电安全数据整体具有较强的复杂性。

第三，实时性强，大数据技术下重要用户对供电数据的要求比普通重要用户的高，因此在对电网展开监督管理的过程中，监测内容以及监控标准较高，需要数据具有较强的精确程度，在此过程中的数据采集频率也较高，因此大数据技术下重要用户供电安全数据具有较强的实时性。例如，在对大数据技术下重要用户供电电压展开监测的过程中，监测频率需要在为微秒级左右，另外，由于大数据技术下重要用户自身的特殊性，在使用电量的过程中，可能会出现短时间的波动，这些波动在出现过程中的数据含量较多，需要在短时间内对其展开全面数据信息监测。这就要求在实际监测过程中具备较强的实时性，只有这样才能在短时间内完成数据信息检测分析，最终保证最终的数据监测有效性以及全面性。

3.基于大数据技术的重要用户供电安全应用

3.1 基于重要用户用电行为特征的用电负荷监测

随着电力生产和消费日益市场化，对负荷预测的准确性、实时性、可靠性和智能性提出了更高的要求，负荷预测精度的高低对电网的安全、稳定运行及供电质量都有着直接的影响。由于重要用户负荷数据之间存在关联性和相似性，数据中隐藏着重要用户的用电行为习惯，对这些用电数据进行挖掘并研究重要用户类型，有助于了解重要用户的个性化，有效提高短期负荷预测的精度。通过基于对重要用户负荷、重要用户档案、电网网络架构等内部数据和气候、气温变化等外部数据进行数据融合，构建电力负荷监测模型，运用数据挖掘与数据分析、聚类分析、专家系统法等前沿技术，搭建基于重要用户的电力负荷监测系统，提高电网运行的稳定性，确保电力运行公共安全。针对高压重要用户开展负荷预测及特性分析，提前了解重点重要用户的未来用电需求量，提高大重要用户服务水平，减轻电网运行压力。同时针对居民重要用户开展用电风险预测，防范重要用户违约用电、窃电行为，降低配电线损率，保障电网安全，提高公司经营效益。

3.2基于重要用户用电行为特征的供电安全监测和应用

针对传统用电行为分析过程中，定量特征分析工具匮乏、重要用户细分深度不足，导致分析结果精确度、颗粒度和针对性不高等问题。依托大数据平台，基于95598海量历史工单信息，开展电力用户行为分析研究，深度挖掘重要用户用电行为特征，结合业务场景，找准重要用户服务环节与重要用户需求之间的差距，使电力企业能有针对地性优化营销组织，改善服务模式。

（1）根据重要用户个人关注热点，建立重要用户偏好标签库。通过重要用户细分模型，对重要用户的用电情况、停电反映、投诉类型、热点关注事件等行为特征，将重要用户按照偏好标签，分为不同类型群体，并针对不同的重要用户群，深度挖掘重要用户价值，提供差异化、个性化服务。如电费敏感型重要用户、投诉热衷型重要用户、事件敏感型重要用户、业务关注型重要用户、微信关注型重要用户、APP关注型重要用户、潜在电动汽车重要用户等。

（2）根据重要用户服务请求频次和渠道，建立重要用户细分群。按照一定时间（月度/年度）内的与重要用户交互频次的强度，将重要用户分为强交互重要用户、一般交互重要用户、弱/无交互重要用户等三类。分析各类重要用户群体特性，提供精准服务。

（3）可视化展现重要用户的用电行为数据。通过对各单位重要用户群进行多维度统计分析，为各单位、各专业查找管理差距、明确业务的改进方向提供依据。

（4）基于重要用户用电行为特征的供电安全的应用。首先，重要用户诉求行为分析。供电企业对重要用户服务主要包括重要用户的咨询、业扩报装、投诉、故障报修等内容。使用大数据技术记录重要用户的诉求内容，这样供电企业可以针对重要用户诉求的内容对服务业务进行整改，适当改良公司颁布的政策制度，以提高公司的服务质量和效率。其次，用电及窃电行为分析。供电企业通过电能量采集系统收集重要用户用电信息后，提取重要用户时点、电压、电流、负荷曲线等信息，结合季节、气温、地理信息等重要因素完成对重要用户用电行为的整理，还可以通过开展重要用户用电行为分析工作，及时检测出盗电重要用户，避免对供电企业造成损失。所以供电企业对重要用户的用电行为进行分析，能提高公司的工作效率，保障重要重要用户的正常用电，提高公司的经济效益。另外，缴费及欠费行为分析。供电企业通过营销业务应用系统可以查询重要用户的缴费记录，对重要用户的缴费时间、缴费金额、欠费次数、欠费金额缴费方式等数据进行统计。根据收集的数据对重要用户进行分类，分为高风险、低风险和中风险重要用户。供电企业针对不同类别的重要用户，可采取不同的服务政策，比如针对高风险重要用户，供电企业需对其进行风险评估，结合重要用户的缴费情况给重要用户提供较好的降低风险的措施，提高重要用户的风险防范意识。

4.结论

通过大数据技术，实现重要用户用电负荷监测、供电安全监测，对重要用户用电行为进行诊断、优化和预测，为电网实现安全、可靠、经济、高效地运行提供保障。

作为一种新的技术和理念，电力大数据蕴含着巨大的价值，智能电网、智慧城市的建设离不开电力大数据的支持。电力大数据的出现，将会促进电力行业的改革，促进电力行业转型升级，带来全新的商业模式，将会进一步促进我国能源供给朝着绿色、可持续性方向发展，促进能源节约和高效利用。

参考文献：

[1] 闫龙川， 李雅西， 李斌臣，等. 电力大数据面临的机遇与挑战[J]. 电力信息与通信技术， 2013， 11（4）：1-4.

[2] 中国电机工程学会信息化专业委员会.中国电力大数据发展白皮书[M].北京：中国电力出版社，2013：10-15.