大数据分析在电力计量检查的应用

王波

摘要：随着近些年大数据技术水平的提升，电力企业需要充分利用大数据实施电力营销优化升级，利用现代技术提升电力企业电力计量检查效率，确保电力企业健康稳定发展。

关键词：大数据;电力计量;应用

1我国的电力供给体系及用电检查

目前我国城市众多、人口分布较散，这导致电力供给系统的结构比较复杂，大多数地区对于反窃电检查工作不重视，有部分地区的反窃电检查系统存在漏洞，很难及时监管不法分子的窃电行为，很容易给电力企业带来损失。有一部分电力企业通过多年研究，设计出类似智能电表的检测设备，这种设备可以取代传统检查模式，解放人工的同时提升读取信息的速度。电力企业可以通过智能监测系统，将信息和用户用电量数据远程传输给接收系统，电力单位的核心系统工作人员可以由人工监控后，再将反馈数据传输给用户。虽然这种方式可以减少人力的输出，但由于过程较为复杂，还是不能从根本上解决窃电问题，因此需要创新性的提出更有效的解决方案。而大数据的高速、快捷等优势正好可以补足传统智能监测系统的不足，通过实时输入与输出提升信息传输的速度，实时监控窃电行为，维护电力计量检查的正常运行。

大数据相当于一个巨型资料库，其超强的决策能力、精准的洞察力可以帮助电力企业获得更优质、更多样化的信息资产，通过加工电力数据实现电能的增值，实现电力产业的盈利。电力大数据具有数据体积大、数据类型多样化、价值密度低、处理速度快等多种优势，利用庞大的数据资源，可以调度自动化系统，对上万个采集点、配电点和数据中心进行统一调度与管理，为用电检查提供数据支持;利用多样化的数据资源，实现历史文本数据和时间数列数据的结构化，为电力系统提供检测依据;通过正常数据和异常数据的比对进行电力状态检修，在短暂的时间内对所有配电中心和数据中心的数据进行分析，统一作出决策，实现电网运行的诊断、优化，保证电力供给体系和电力检测体系的正常运行。

2 电力计量检查存在的问题

2.1 检查管理机制不完善

电力计量检查工作在国内的安定发展方面具有特别大的影响力，由于检查管理机制不够完善，所以影响到检查工作的顺利开展。供电企业在生产电力、经营电力的过程中单纯的看中经济收益，对于企业的检查工作重视程度并不高。电力计量检查的目的在于获取更多的准确数据、准确信息，这样才能在问题的判断、解决方面得到精准的结果。可是由于检查方面出现了意识薄弱的现象，因此很多供电企业都没有按时完成电力计量检查，仅仅是通過一些理论上的数据报告来完成，这对于最终的结果而言是高度不可信的。

2.2 反窃电技术不足，需要进一步发展

电力资源具有自身的属性，与传统实质商品有本质区别。对于实体商品来说，可以利用简单的统计以及审核等方式对其进行管理，但是对于电力资源来说就需要通过统计和监测的双重管理方式才可以确保有效管理，所以管理难度较大。对于电力进行检查，不但需要通过人工方式进行检查，同时也要利用检测系统进行实时监控。但是电力企业对于反窃电技术重视不够，容易引发窃电问题的发展。例如在用电差异值较大的情况下，电力企业常常会通过相应措施使得电路发生老化或超寿命利用进行调整，这就会对计量检查造成一定影响。

3 大数据分析在电力计量检查的应用

3.1 加强电力营销体系的健全

现如今的电力计量检查工作不可能完全从传统的被动检查角度来完成，而是要按照主动出击的模式来开展。大数据技术的运用能够在电力营销方面取得较好的效果。电力营销系统的环境作用下，针对每一个业务环节进行强化都是非常有必要的，只有站在不同的角度上来优化，才能促使反窃电检查得到更好的突破。反窃电检查的实际运用过程中，需要在营销大数据的技术上有效运用，促使电力营销系统的功能、营销的水平进一步提升。大数据环境的影响下，反向监测工作将会对传统的反窃电监测进行取代，由此不仅可以在市场的需要方面更好的适应，还可以将客户作为中心在营销模式上不断的匹配。大数据在电力计量检查中的应用，在于按照主动检查、主动核对的方式来完成，不仅可以在原始数据上充分的掌握，还能够在电力计量检查的效率上、准确度方面得到更好的进步，这对于各个地方的电力系统稳定取得了更多的保障。

3.2 稽查系统的应用

为了减少用户的篡改行为，有必要进一步确定预防原则。其原理是：通过对大数据的分析，这些类似于窃电的行为出现，就需要对其进行缩小范围，从而锁定窃电对象。同时，要记录窃贼的起止时间，为侦查人员的侦查提供证据支持。首先，利用窃电用户的档案信息，记录这些用户的主要特征，找到一些有代表性的窃电用户，从而缩小窃电范围。其次，在缩小窃电范围的基础上，根据具体的用电量数据进行采集，从而进一步锁定窃电对象。最后，通过异常检测的方法，利用功耗的起止时间、功耗等信息进行取证处理。

3.3 反窃电系统的设计

反窃电系统主要为防止用户自行篡改用电量数据，因此，其需要利用大数据系统采集区域内所有电力用户的电力数据，将用户的阶段性电力消耗、电气负载、电压、电流等组成电力档案，动态监控用户的用电量。在构成用户电力档案之后，大数据系统可以将用户的信息转化成数据模型，利用大数据的预测功能分析用户未来一定阶段的用电量，利用计算机识别软件操作用户各种数据，将采集的信息建立成防盗诊断模型。根据用户的用电量、电压电流等的综合比较，掌握用户的不良用电行为，缩小反窃电侦查范围。同时，电力企业可以在变压器内部放置传感器，并运用大数据的实时反馈系统，结合无线控制进行监控，通过大数据分析和检测用电信息，实时记录用户的各种用电行为。

3.4 电力计量检查的注意事项

我国在电力计量检查的体系上不断健全，各方面的工作开展能够按部就班的落实，大数据的支持力度也不断的加强，整体上获得的发展空间是非常大的。但是，电力计量检查不能有任何的放松，随着时间的推移要不断的创新，坚持在电力计量检查的质量上、检查的效率上进一步的加强。电力计量检查的方案设计方面，需要对检查的项目、检查的指标进行有效的掌握，原始数据大部分情况下是比较冗杂的，但是必须在原始数据的保存上保持精密化，而且在原始数据的整理和筛选方面利用大数据分类来完成，减少错漏的现象。电力计量检查的所有工作人员都要接受技术性的培训、指导，优秀的团队在工作过程中能够做出更好的表现，而且在电力计量检查的内涵上也可以进一步的增加，尤其是在特殊情况的应对方面可以取得更好的效果。

4 结束语

电力资源是居民日常生活和生产的重要部分，电力计量检查数据的准确性对现代社会的影响很大。因此可以利用大数据系统，通过自动化、智能化的分析和检测，有效运用数据分析模型和数据特征库。利用数据支持计量和检查工作的各个阶段，努力做到事前预防、及时发现、精准处理、正常运行，实现电力计量和检查的稳定性，更好的利用大数据推动电力营销的推广和计量装置的运行。

参考文献

[1]李景佶.大数据分析在电力计量检查的实践运用[J].电子技术与软件工程，2021（01）：230-231.

[2]宝慧青.大数据分析在电力计量检查的应用[J].应用能源技术，2020（11）：7-9.