丁 晓,徐金玲,梁 浩
(1.江苏省电力公司,南京 210024;2.南京供电公司,南京 210000)
随着用电信息采集和智能电能表的推广应用,营销管理与服务步入更加信息化、自动化、智能化的发展阶段,自动抄表、智能互动、个性服务等精益化营销业务得到了强大的技术支撑[1—2]。近年针对用电营销系统建设,用电采集监测等系统的构建有了大量研究,文献[3]、文献[4]介绍了用电收益监测系统和营销稽查系统。文献[5]介绍了在建的河南省电能信息采集系统在电力需求侧管理中的基本应用及衍生应用,提到了用电情况统计分析的思想。文献[6]、文献[7]介绍了采用EPON组网实现用电信息系统远程通信,从主站建设、新通信技术应用等方面对用电信息采集发展新趋势进行了探讨和展望。文献[8]提出了在用电信息采集系统实现远程抄表、费控的基础上,对用电情况实时查询、有序用电管理、电能质量监测与分析等方面进行了构想。文献[9]介绍了黑龙江电力公司在用电信息采集系统建设应用的经验。
用电量作为国家经济发展的“晴雨表”之一,已经越来越被政府和大众所关注,其增长或下降直接反映了各行各业的生产运行状况,相对于国民生产总值、工业增加值、固定资产投资额等指标,用电量指标更为直接、客观、真实和及时。国家宏观经济政策调整和市场经济变化发展能够直接通过用电量变化来得以反映,通过快速捕捉用电量变动背后隐含的经济信号,能够帮助政府部门或供电企业在第一时间采取有效手段应对由经济变化带来的经济发展困难或企业运营风险。通过对全行业用电量进行实时采集,政府部门可以通过根据一段时间以来三次产业或某些行业的用电情况,及时了解特定地区的三次产业或某些行业的阶段性运行特征,从而制定相应的产业或行业发展政策或措施,促进地区经济的良性发展;供电企业可以根据一段时间以来某些行业或目标用户的用电情况,重点跟踪和分析相关行业或客户的用电异常及波动情况,提前做好电费回收风险管理,有效规避企业运营风险,提高供电企业的经济效益和社会效益。
根据已有的文献资料,现有的采集平台多为用电量的单一采集,而且覆盖面不足,没有审核评估和预测以及动态显示的功能,都是按电费核算周期来采集,实时性较差,本文依托于智能用电信息采集系统的“全覆盖、全采集、全费控”功能,设计并应用江苏省全社会用电量分析统计平台,通过对用户电量和负荷信息的实时采集和监控,对获取的数据信息进行深入挖掘和优化计算,用于监控用电信息的变化,统计分析用电趋势,实时显示和报告,为电力市场分析预测提供有效支撑。
图1 用电信息采集系统物理架构
电力用户用电信息采集系统是对电力用户的用电信息进行采集、处理和实时监控的系统,实现用电信息的自动采集、计量异常监测、电能质量监测、用电分析和管理、相关信息发布、分布式能源监控、智能用电设备的信息交互等功能。用电信息采集系统的建设是为SG186工程营销业务应用提供电力用户实时用电信息数据,推进营销计量、抄表、收费模式标准化和信息化建设,为快速响应市场变化、快速反映客户需求从客户用电信息的源头提供数据支持,为峰谷分时电价、阶梯电价、全面费控管理等营销业务策略的实施提供技术基础[10—11]。图1为用电信息采集系统物理架构示意图。
平台系统结构上主要由6个子系统组成,分别是:档案管理子系统、数据接口子系统、数据处理子系统、智能分析子系统、Web应用子系统和高级应用子系统。架构框图见图2所示。
图2 江苏省全社会用电量分析统计平台软件系统构成
全社会用电量分析统计平台在业务流程运转中和电力用户用电信息采集系统、营销业务应用系统密不可分,用电信息采集系统在完成数据采集、校核、发布流程后,可通过中间库、Web Service方式为分析平台和营销业务应用系统提供数据支撑,营销业务应用系统中的结算电量参与分析统计平台数据核对流程,经过数据采集核对功能后分析统计平台中的电量数据进入系统数据业务库,为其他业务应用提供用电信息数据源和用电控制手段,如:配电业务管理、电量统计、决策分析、增值服务等功能,并为其他专业系统如供电公司生产管理系统、GIS系统、配电自动化系统等提供基础数据。具体流程见图3。
在深入挖掘电力用户用电信息采集系统综合应用价值基础上,全社会用电量分析统计平台通过信息化手段升级并整合现有电力负荷管理系统、低压用电采集系统、电力调度控制系统和非统调电厂发电量监督管理系统的用电数据采集功能,增强各系统间用电相关数据信息的交互、分析和展现能力,在全省范围内实现工业行业用电量较为精确预测、三次产业渐进完善的用电数据实时采集和分析统计功能,用以提高全省工业用电量统计的客观性、真实性和时效性,能客观展现用电量变化与经济发展之间的关联度。
平台系统主要具备三大实用性功能,分别是数据采集、数据挖掘和信息分析及展现功能。其中,数据采集功能:一是通过电力负荷管理系统I型终端系统实现全省范围内100~315 kVA及以上大工业客户用电数据的隔天采集;二是通过电力负荷管理系统II型终端系统实现全省范围内100 kVA以下非普工业客户用电数据的隔天采集;三是通过低压用电采集系统实现全省范围内低压客户用电数据的隔天采集;四是通过整合现有电力调度控制系统和非统调电厂发电量监督管理系统实现全省范围内统调和非统调自备电厂上下网及自发自用电量数据的隔天采集。数据挖掘功能是指通过该平台系统对所有采集数据进行整合和处理,通过数据挖掘技术,对大量用电量数据进行数据准备、规律寻找和规律表示,挖掘的主要任务有数据关联、聚类、分类、异常分析、特异群组分析和演变分析等,以此形成全社会用电总量统计数据库,同时还能实现对各类采集数据按产业、行业、重要客户等维度进行统计分类。信息分析及展现功能主要是通过该平台系统按照实际工作需要自动生成电子表格、柱状图、饼图等方式,对相关行业或企业用电量按自定的时间段进行展现或展示。
图3 江苏省全社会用电量分析统计平台业务流程图
在以上三大功能中,数据采集功能主要依赖于采集设备即硬件系统的完备和可靠,而数据挖掘功能和信息分析及展现功能则主要依赖于数据库智能技术进行数据聚类、分类、规律寻找、智能纠错,同时后台人员对用户档案的设置和归并、对采集数据的分析和审核、对信息展现的处理和加工,因此平台系统的业务操作及应用过程是整个平台系统能够充分流转和运作的核心,是实现用电数据精确、精细和精准的保证。
(1)用户档案管理
包括厂站档案管理、行业重要客户配置、客户档案统一视图、行业分类配置。对包括多个营业户号的大型工业用户,在做档案管理工作时,需要做多户归并处理。同时,为保证平台数据准确,应定期整理客户档案并开展信息稽查工作。
(2)数据审核上报
选择供电单位、数据日期、用户名称、审核状态、行业类别、电能表状态、行业排名,核对用户名称和编号、电表局编号、电表示数、综合倍率、系统计算值、人工上报值、审核状态,每日数据审核完毕后上报入库。
(3)数据上报情况监测
包括供电单位、总用户数、总电能表数、采集失败电能表数、采集成功电能表数、上报人员、上报时间、数据日期、上报电能表数、上报电厂数、上报用户数、不纳入计算电能表数、人工上报电能表数等,此功能确保电量数据每日实时采集完整性的要求。
(4)采集数据核对
包括行业数据核对,典型行业用电电能表电量核对,营销系统数据核对。将分析平台中的上报值和营销系统中结算电量进行比对,选择误差范围、比较方式、结算周期,分析误差原因并消除,进行电能表可用确认。
(5)用电报表管理
平台可自动生成15种电力用户电量基础报表,按区域、行业、电压等级、用电容量、用户类别等自定义组群,以日、周、月、年或自定义时间段等多时间维度对采集的电量数据进行组合统计,包括统计电量查询、电量同比、环比分析、峰谷分段查询、电量突变数据查询、电量使用排名等。具体包括江苏省用电日报基础数据(每日最大负荷、最小负荷、平均负荷、用电量)、江苏省分市用电量情况表、江苏省用电情况年报表、江苏省主要行业用电情况表(九大主要行业:冶金、建材、纺织、化工、化纤、交通运输及电子、电气制造业、通用及专用设备制造业,医药制造业、船舶制造业)、江苏省重点客户用电情况汇总表(分行业分地区对用户电量进行排名)等,如图4所示。
(6)江苏省全社会用电量动态展示
平台实时统计出采集电量数据,并以曲线图的形式直观表示用电趋势,找出电量变化规律,为负荷管理和市场预测提供支持。采集数据可以选择日、周、月、年进行查询,可以根据用户、地区、行业、产业多种角度进行动态展示。展示界面包括全省用电情况、地区用电情况、产业用电情况、主要行业用电趋势分析、重要客户用电排名情况,如图5所示。
(7)重要用户负荷监测
可实时查看所选用户当前负荷曲线,召测回数据直接在页面上展示显示,也可选择监测数据日期查询历史负荷曲线。平台对重点用户计量及用电异常进行监测,对采集数据进行比对、统计分析,实时记录用电异常信息,提供所选用户用电异常事件记录查询功能,包括用户越限分析,可进行负荷超容量、电压越限、功率因数越限记录查询。一旦发现异常后,启动异常处理流程,将异常信息通过数据接口接到营销业务应用系统迅速传送到相关职能部门。
(8)高级应用
通过分析平台提供的多种分析数据输出方式接口,可以在各种智能移动终端实时显示监控用电信息,为实时展现主要工业行业用电量变化情况提供了强大支撑。为有效应用分析平台电量数据,同时开发设计了全社会用电量移动手机平台掌上查功能,见图6所示。在手机上下载安装专门为分析平台开发的手机程序,获取可运行代码后,可动态实时在手机上查看主要行业电量数据,包括按地区、按行业、按时间等可个性选择的多种查看方式,在现有条件下通过技术手段实现了资源的有效利用。
图4 江苏省全社会用电量分析统计平台用电报表示例截图
图5 江苏省全社会用电量分析统计平台用电量动态显示截图
图6 用电统计分析平台移动手机终端显示组图
全社会用电量分析统计平台的成功研发和深化应用,对电网企业提高数据挖掘能力、社会服务能力、决策辅助支撑能力发挥了重要作用,并且将随着功能不断完善呈现出更强大的生命力。在研究用电相关数据,探索变化规律的过程中,笔者有以下心得经验:
(1)用电量变化趋势与地方经济发展轨迹基本吻合。在宏观政策相对稳定、政治经济保持发展、产业结构未现波动的大环境下,全社会用电总量在一定程度上代表了经济总量的水平,其增速与国民生产总值增速之间保持着合理的同趋向走势,尤其是工业用电量发展水平与规模以上工业增加值同比值呈现出较为一致的趋势。从2012年江苏用电态势分析,全省全社会用电量和工业用电量保持了适度增长,缓中趋稳、稳中渐升、结构优化、转型升级成为贯穿全年用电的主要特点,这与政府相关部门、专家学者、研究机构等给出的经济运行规律不谋而合,客观上体现了用电量指标对经济的准确研判和先行展现。
(2)行业用电热点纷呈,规律探索层出不穷。在用电量的采集分析工作中,行业分类用电情况非常重要,它能够彰显地区经济发展的构成和动力,反映存在的薄弱环节和弱化方向,对于区域经济结构调整成效、产业用电结构优化提升、工业用电转型升级等诸多方面提供了强力的实据依托。2012年用电跟踪分析显示,江苏省工业经济对本省用电增长的支柱作用最为显著,第三产业经济对本省用电量的贡献程度也在稳步持续上升,全省第二、第三产业用电量增长齐头并进且总量分配趋于合理。在工业行业中,省内高耗能行业用电保持小幅稳定增长,而高新技术行业用电量则延续了近年来的相对高位增长水平。从高耗能和高新技术行业用电比重和增长率来看,江苏省工业用电结构较好,用电增长互补性优势明显,工业行业转型“软着陆“趋势明显,由此该系统平台的贡献度可见一斑。
(3)用电信息需要海量数据基础上的科学整合。全社会用电量分析统计平台是建立在对全部用电客户用电量数据实时采集上的实效化系统,系统信息处理量巨大,所涉客户群体众多,对系统的资源利用要求和平台稳定处理能力提出了很高的要求。面对不可避免的信息数据采集失败或者通信、设备故障等原因造成的数据缺失现象,系统采用智能预判、动态愈合模式,自动实现对相关缺漏信息的补充,消除尖峰波谷,并通过后期成功召测实际数据及时调整差异值,确保阶段性累计数据不发生偏差。大到500 kV工业用电客户,小到220 V居民用电家庭,采用单体整合方式运作系统,能够适当弥补用电信息短期失真现象,提高了供用电双方互动感知,同时也成为智能电网推进发展、融入百姓生活的重要方式之一。
(4)客观评估用电量信息对经济总体发展的偏差度影响。诚如前述,全社会用电量分析统计平台反映出来的用电量信号基本能够印证当期宏观经济的走势,特别是一些国家产业政策、特殊性政策的出台会很快在用电方面得到体现,例如:自2012年末中央“八项规定”和“厉行节约,反对浪费”的要求出台以后,各类高档消费大幅下降的报道屡见报端,并很快传递到了相关行业。统计显示,2013年一季度江苏省餐饮和住宿业用电增速仅为6%,增幅明显回落,对第三产业用电增长贡献也呈下滑态势。另一方面,由于供用电行为的复杂性和不确定性,用电量一定程度上无法完全反映出真实的个体经济行为,简单的比较分析将会对用电数据的特征分布、聚类研究以及多维度比较形成偏差。如:企业加强节能降耗改造,各种高低压变频、余热余压综合利用、稀土永磁同步电机、精密数控等新技术和新设备的应用范围越来越广,合同能源管理在企业能耗管理中大行其道,都必然形成用电下滑、产能上升的现象。另外,短期内生产企业的去库存化进程也将影响用电量显著变化。调查发现,江苏省2013年3月下旬气温恢复正常以来,工业用电量同比有所回升,带动全月用电量和工业用电量水平迅速扭转了上、中旬时的下滑态势,恢复到增长状态。究其原因,除去订单增加缓慢导致产能释放不足之外,部分企业加快消化库存的行为也影响到了前期用电量的变化。
平台系统在江苏省范围内投入试用半年以来,通过对用电客户档案的整理和完善、客户现场用电量采集设备的维护和修复,目前每日全社会用电量及工业用电量的采集精确度已由当初的85%左右提高到目前的98%。同时,江苏省电力公司还将进一步升级和完善各类用电量采集设备的软硬件功能,重点解决电能表采集数据后大规模传输数据的“瓶颈”问题,加快和增强平台系统对用电数据的接收和处理能力,实现较为精确的全行业用电量采集功能,进一步提高平台系统的使用覆盖率和实用化程度。
本文介绍了江苏省全社会用电量分析统计平台的设计,通过对用电信息采集系统数据的挖掘和分析,经过数据处理,建立了有效的实时统计、分析和实时显示全社会用电信息的系统平台,提升了供电公司对用电客户用电数据的实时监测能力,提升了供电企业自身的营销风险管理水平,同时为全省制定经济发展政策提供了更为可靠的参考依据。今后,系统平台的成熟应用和深化完善,还将引领传统的电力营销向着高效融合、双向互动、信用风险、清洁能源、节能环保、决策整合等诸多因素聚集的智能营销管理模式发展。
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