全面智能电表集抄时代下的大数据分析

全面智能电表集抄时代下的大数据分析

摘要：在大数据分析与物联网技术不断融合发展的背景下，各行各业均逐渐获取了较大的市场发展机遇，其中，基于物联网技术的日益推广，智能电表作为该技术的一个典型应用愈发被整个电力行业所认可和重视。现如今，越来越多的家庭选择安装智能电表，不仅能够实现对家庭用电信息的实时监控，同时也能借助大数据强大的分析功能帮助电力企业合理调整营销策略。对此，文章针对全面智能电表集抄时代下的大数据技术，在概述其应用现状的基础上详细展开分析了其应用策略，旨在给予广大电力企业一定的帮助和建议，并最终促进我国电力行业的可持续健康发展。

关键词：智能电表；全面集抄时代；大数据技术；应用分析

引言：

近年来，基于我国智能电表的逐步普及，以往人工抄表所存在的效率低下、成本较高问题得以彻底解决，其中尤其是国家电网公司“三集五大”体系建设的深入推进，使得我国供电网络愈发呈现出智能化和信息化发展趋势，不仅全面集中抄表成为了电力抄表的主要渠道，同时也使得信息化电力管理系统逐渐形成，有利于提高电力营销的科学性和适用性。此外，对于智能电表集抄机制来说，其依赖大数据分析系统如智能用电系统和实时线损系统来保证抄表质量，因此需对全面智能电表集抄时代下的大数据技术进行分析，进而以此促进智能电表集抄模式的进一步构成。

1 全面智能电表集抄时代下大数据的应用现状

基于现阶段我国大数据技术发展情况，应用大数据技术实现智能电表数据采集及统计实时化已经成为电力领域的重要发展趋势，其中，在大数据技术应用背景下，智能电表系统因其采集频率高、数据存储时间长、数据多样化、检测规模大、测量点分布密集等诸多特征愈发被整个电力领域认可，此外基于我国对于电力行业扶持力度的逐渐提升，我国智能电表系统已经拥有了非常良好的技术基础，将拥有较大的市场空间和发展潜力。

1.1系统规模巨大

从目前来看，智能电表集抄系统的构建需依赖配电网生产管理系统、营销系统、计量自动化系统等多个子系统共同支撑，同时考虑到我国多以省为单位来推进智能电表的集中化管理，因此总体来说智能电表集抄系统具有较为明显的规模巨大特征，对于各类技术及设备的要求较高，需通过构建完善的系统交互机制以保证系统运行的稳定性和协调性。

1.2潜在价值较高

具体来说，由于电力数据集抄系统实则是大数据技术飞速发展背景下的技术产物，且其不仅需要涉及大量的高精密设备，同时对于管理辅助系统所需的专业管理人才也要求较高。在此基础上，大多数智能电表集抄系统均具有较大的潜在发展价值，能够在市场发展的影响下不断增添新的服务功能，进而满足用户的切实用电需求。

1.3类型复杂

针对现行智能电表集抄系统，包括实时数据、结构化数据、地理信息数据在内的多种数

据均能够被系统捕捉并分析，这说明智能电表集抄系统的适用范围相对较广，能够满足电力

抄表作业的各项数据处理需求。此外，以往人工抄表仅依赖文字处理方式管理抄表信息，而

智能电表抄表系统能够实现对图片、视频、音频等多种数据形式的处理，处理效果较为明显。

1.4处理速度较快

在大数据时代到来后，数据处理的海量化及高效化是以大数据技术为主各种管理系统的

主要发展趋势，其中，通过应用大数据技术处理抄表数据，电力企业不仅能够大幅降低数据

应用的调度时间，同时也能满足高频率抄表信息处理的具体需求。此外，考虑到智能电表集

抄系统使得系统服务处理能力大幅提高，因此新时期的电力抄表服务质量更优。

2 全面智能电表集抄时代下大数据应用面临的挑战

现阶段，基于大数据技术的深入发展，将大数据技术及其衍生工具由互联网领域向电力

领域渗透已经成为电力行业的发展必然，但是，考虑到我国围绕大数据技术尚未构建完善的

技术标准，使得全面智能电表集抄时代下的大数据系统仍存在以下问题：

首先，之所以大数据技术能够满足各行业不同管理工作的具体需求，与其信息处理的复

杂性有着直接关系，但是，在就不同数据处理手段进行融合时，如何保证数据处理的统一性

仍是管理人员需要解决的关键问题，同时，现阶段我国尚未针对智能电网构建完善的多源结

构化数据模型，这导致智能电表集抄系统的搭建仍存在较多误区，很容易影响大数据技术应

用价值的正常发挥；其次，针对离线数据存储及处理层面，现阶段智能电表集抄系统虽已经

实现了对于在线数据的实时处理和统计，但由于欠缺系统的抄表信息数据库，导致对于离线

数据的处理效果仍相对较低，很难满足阶段性数据分析的具体需求，并最终影响大数据技术

于调整电力企业营销决策方面的应用价值。

3 全面智能电表集抄时代下大数据应用的技术原理

基于现阶段我国智能电表数据分析系统，其多采用统计分析原理实现对于大量原始智能

电表测量信息的统计处理，同时，借助建模分析，电力企业能够于海量数据中提取有用信息

以帮助电力企业正确制定发展决策。其中，智能电表集抄系统所涉及的数据分析方法一般包

含以下几种：

3.1相关分析

所谓相关分析，其又可分为线性相关和偏相关两种类型，多依赖分析系统内部关联关系

以获取管理人员所需的数据模型。其中，针对智能电表集抄系统，可借助统计全天中温度与

电力负荷两种数据的变化规律及关联关系以明确电力负荷的具体峰值，进而达到调整电力营

销决策的目的。

3.2聚类分析

根据某项固定分析标准，就同一类数据进行整合分析，这是聚类分析法的基本原理。其中，在智能电表集抄系统中，可借助聚类分析方法实现对于同一电力设备如变压器上智能电

表信息的整合统计，不仅可全方位预测电力设备的负荷情况，同时也能在找寻设备负荷变化

规律的基础上为电力维护工作提供充足的帮助。

3.3异常分析

当智能电表集抄系统出现不可抗力故障时，应用异常分析方法进行寻根溯源研究，往往

不失为一种非常有效的保障电力系统安全及稳定性的分析手段。其中，在智能电表集抄系统

发生异常故障时，可借助异常分析手段进行电力设备故障诊断，通过对历史数据抽样分析以