大数据驱动的电力能源信息采集处理系统与应用实践

于宗江

（济南安能新能源有限公司，山东 济南 250000）

1 系统设计

1.1 系统总体架构

通过构建一个高度可靠、高效的电力能源信息采集系统，以满足大规模用电数据的采集、处理和分析需求。系统总体架构如图1 所示。

图1 系统总体架构

大数据云平台作为系统的核心，提供弹性计算和存储资源，确保系统具有高可用性、弹性扩展的能力，同时要兼顾数据的安全性，需采用安全传输和存储措施以预防潜在的风险。中间库作为数据处理的第一站，承担着原始用电数据的临时存储和初步处理任务。中间库的特点是高速读写、数据缓存和容错性，能够确保数据传输的流畅性和处理的及时性。生产库的功能是存储经过深度处理和清洗后的用电数据，并提供高效的查询和分析接口，采用高性能数据库并具备可扩展性，以应对不断增长的数据规模和复杂的查询需求。物联网平台负责管理和监控各种传感器和仪器仪表，通过可视化管理界面实现设备的远程控制和实时状态监测，其特点在于实时监控、可视化管理和远程配置，能够方便系统管理人员监控与调整各设备。传感器与仪器仪表产生的数据是整个系统的数据源。通过多样化的传感器可以获得实时用电数据和环境数据。

1.2 大数据云平台建设

分层架构设计是电力能源信息采集系统构建的核心思想，其中基础设施层作为系统的底层基础，提供了云计算基础设施，包括计算资源和存储设备。基础层面向整个系统，为系统提供弹性的计算和存储能力，确保高可用性和弹性扩展，以满足电力系统中大规模用电数据的处理需求。数据处理层承担着对原始用电数据的处理、清洗和计算任务，通过采用数据处理引擎和分布式计算框架等组件，确保用电数据在采集后能够得到高效的清理和转换，为后续分析提供高质量的数据。在服务层，系统提供高级服务，包括数据分析和机器学习服务，方便用户利用云平台提供的工具和服务，深度挖掘电力能源信息。应用层为用户提供直接的应用接口，包括数据查询和可视化工具等，使用户能够通过简单的操作获取所需的用电信息。这一层的用户友好性使整个系统不仅适用于专业技术人员，还能服务更广泛的用户群体，从而提升系统的可用性和适用性。

2 应用实践

2.1 线损治理的大数据分析方法

2.1.1 识别线损原因与模式

线损可以分为技术性损失和非技术性损失2大类。技术性损失包括由电缆、变压器等电气设备的电阻、电感、电容等技术因素引起的电能损失。这部分损失是在电力传输过程中电气设备的特性导致的，属于系统正常运行过程中不可避免的能量损耗。非技术性损失包括由于非法操作、恶意窃取电能、计量设备故障及电缆盗接等非技术因素引起的电能损失。窃电通常归类为非技术性损失，与电力系统的技术性运行和设计无关，是非法行为或系统管理方面的问题导致的电能损耗。本研究针对非技术损耗，尤其是窃电行为进行大数据采集与分析。

为了在海量的电力能源信息中分辨出窃电行为，需要进行5 个步骤。第一，数据收集与预处理，采集大量用电数据，包括各个电缆、设备的实时用电情况。通过数据预处理，清洗掉异常数据、填补缺失值，确保数据的准确性和完整性。第二，特征提取，基于收集到的数据，进行特征提取和工程，以明确可能影响线损的因素，包括电流、电压波动、功率因数等特征。通过数据的降维和筛选，选择最具代表性的特征进行后续分析。第三，数据分析与模型建立，利用大数据分析方法和机器学习算法（如决策树、支持向量机、神经网络等）进行建模。通过训练模型，系统可以学习不同电缆或设备的用电模式，以识别正常用电和潜在的线损模式。第四，异常检测，利用训练后的模型，进行实时的异常检测。当检测到电缆或设备的用电模式异常时，系统能够快速定位潜在的线损问题，并生成警报。第五，可视化与解释，将分析结果可视化，以便运维人员直观地了解线损的原因和模式。同时，提供模型解释，增加模型的可信度和可解释性。

2.1.2 粒子群算法应用

在使用粒子群算法进行窃电行为的大数据分析时，目标函数的设计至关重要[1-3]。目标函数应能够准确度量每个粒子（解决方案）的适应度，即窃电行为的概率或异常度。假设有N个粒子，每个粒子的位置表示窃电行为的特征参数，包括用电模式的频率、用电时间段等，用向量表示为

式中：M为特征的数量。

窃电行为的目标函数F(xi)可以定义为窃电概率或异常度的负对数似然，计算公式为

式中：p(xi)为根据粒子位置xi估计的窃电概率。窃电概率的估计可以通过统计模型、机器学习算法等得到。

目标函数的设计能确保解决窃电行为的方案附近能够达到最小值，即最小化负对数似然。通过粒子群算法的迭代过程，粒子的位置会不断地更新，逐步靠近全局最优解，即最符合窃电行为的解决方案。

2.1.3 优化治理策略

基于线损分析的结果，建立智能决策系统，可以根据实时用电数据和历史分析结果，自动调整电网运行参数，以减少线损。结合实时用电数据，动态调整线损治理策略。通过实时监测和反馈，系统可以根据不同情况灵活调整电网运行策略，以最小化线损。利用大数据分析，建立设备健康预测模型。通过监测设备状态和用电模式，提前预测设备可能出现的故障，以及时采取预防性维护措施，降低线损风险。不断收集新的用电数据，更新模型，持续优化线损治理策略。通过不断学习和改进，系统可以适应电力系统的变化，改善线损治理的效果。

通过大数据分析方法，电力系统能够更加智能地识别线损原因和模式，制订优化的治理策略，从而有效提高线损治理的成效，减少能源浪费，提高电力系统的运行效率。

2.2 电力负荷预测

2.2.1 算法设计

文章选择的测试大数据集为国网计量中心共享的数据集，实现了电力用户用电信息与电力负荷预测的高效汇聚，每日处理的数据量高达180 万条，为电力负荷预测提供了强大的数据支持[4]。

基于共享的大数据，在电力能源大数据与电力负荷预测的研究中，建立反向传播（Back Propagation，BP）神经网络模型。由于电力用户用电信息的各种参数具有不同的物理意义、量纲和数量级，在进行线性回归分析前需要归一化处理原始数据[5]。

最大最小法是一种常用的数据归一化方法，将原始数据映射到指定范围，通常是[0,1]。这种方法可以消除不同指标之间的量纲和数量级差异，使数据更适合神经网络等模型的训练，用公式表示为

式中：x'为归一化之后的数据；xmax为最大数据；xmin为最小数据。

经过计算，最终确定单隐层BP 神经网络径流预测模型的结构为输入层有3 个神经元，隐藏层有5 个神经元，输出层有1个神经元。在确定隐层神经元数时，考虑输入层和输出层的维度关系，以确保神经网络能够充分学习并表达输入与输出之间的复杂关系。选择tansig 作为隐含层传递函数、purelin 作为输出层传递函数，同时采用trainlm 作为训练函数。这些选择是基于经验常用的组合，有助于在训练过程中提高模型的稳定性和收敛速度。

实际电力负荷与预测电力负荷对比如图2 所示，能够直观展现预测模型的表现性能。实线代表实际负荷值，虚线则代表模型基于神经网络的预测值，二者的基本重合表明模型在预测该市负荷时取得了较好的结果。这种趋势的一致性说明模型对实际数据的拟合和泛化能力较好。

图2 实际电力负荷与预测电力负荷对比

2.2.2 实际应用

一方面是实时监测与预测。通过利用大数据技术，实时监测能源设施的运行状态，包括发电厂、输电线路等。这种实时监测能够迅速发现设备故障、排放异常等问题，从而降低环境风险，提升能源系统的可靠性。基于历史数据和实时监测数据，可以建立预测模型，用于预测未来的能源需求和发电量。这样的预测模型有助于更精准地规划能源供给，减少不必要的能源浪费，促进能源的高效利用。

另一个重要的方面是清洁能源的智能集成。通过分析电力能源大数据，可以优化清洁能源（如风能、太阳能）的集成和利用。智能集成系统能够根据实时情况调整清洁能源的供应，以适应不同的负荷需求。通过实时监测清洁能源的产能和波动，可以提高可再生能源的利用率，降低对高污染能源的依赖，推动清洁能源的可持续发展。这种智能集成的方式有助于平衡能源系统的供需关系，实现可持续的能源利用，同时减少对环境的负面影响。

3 结 论

文章深入研究了基于大数据的电力能源信息采集优化与技术实践，并从多个方面展示大数据技术在电力能源领域的广泛应用。通过构建分布式架构的用电信息采集系统，建立大数据云平台，并运用BP 神经网络算法等大数据分析方法，实现了对用电数据的高效采集、存储、处理及分析。