大数据背景下的用电信息采集系统建设研究

大数据背景下的用电信息采集系统建设研究

大数据背景下电力事业技术水平也不断提高，特别实在用电信息采集方面，传统信息采集系统处理水平、信息挖掘等方面都显露出很多问题，大数据技术的应用提高了信息采集系统的智能化水平。下面文章就对大数据背景下用电信息采集系统建设进行分析。

标签：大数据;用电信息;信息采集;采集系统

引言

现如今，人类社会已经进入到了大数据时代，各行各业对大数据的处理需求与日俱增，电力行业也不例外。尤其是随着电力系统信息化水平的不断提高，每日所处理的数据量呈现指数式的增长，不仅影响了业务应用系统的生产效率，而且导致系统的统计分析性能下降，不利于管理者及时掌握现阶段电力业务生产状态。

1电力大数据技术分析

在智能电网工作和运行环境下，对电力工作的整体工作效率起到了重要的推动作用，同时内部所产生的电力数据规模非常庞大，在众多复杂的电力数据当中，会存在各种隐藏的数据关系以及数据内容。通过大数据技术的有效运用，就是将电力系统在工作过程当中所产生的海量数据信息以及各种信息隐藏关系进行解读，为智能化电网的顺利工作提供充分的保障。在智能电网的建设和发展过程中，重点表现出了以下几个方面的特性。第一，数据体量大。在智能电网系统当中，主要包含了电力生产、电力传输以及电力消费等几个重要的工程环节，在此过程当中会产生比较复杂和庞大的电力数据。随着我国智能电网的发展速度不断加快，在终端采集信息量上不断上涨，对电力数据的整体处理难度相对较大。第二，数据类型多。智能电网和传统的电力系统工作形式存在一定的差异，智能电网在实际的工作过程当中会产生大量的电力数据，在传统的电力系统当中电力数据基本上都是结构化存在，而智能电网当中会产生大量的电力信息图片、声音以及一些非结构化的电力数据。因此，在智能化电网建设工作当中信息的类型多样化，使得电力大数据的种类非常复杂，信息处理工作比较困难。第三，数据速率高。在智能电网的数据传输过程当中，主要是依靠信息数据流所生成，具有比较明显的及时性以及精确性特点，针对运算速度较快、数量较多的智能电网来讲，在工作过程当中所产生的电力大数据的传输效率起到了至关重要的作用。第四，数据价值高。在智能电网的工作过程当中，所得到的数据需要运用在电力生产、电力输出以及电力消费等重要的工作环节当中，这些数据的价值相对较高，可以通过更加深入性的挖掘以及融合的方式从中寻找出更高价值的信息类型，为智能电网的安全稳定工作打下良好的数据基础。

2大数据背景下的用电信息采集系统建设

2.1线损管理

从当前各项实践活动中能得出，对用电系统采取相应的维护保养措施过程中，由于受到线损问题限制，会导致电力系统运行过程中产生较多故障问题。所以当前要对线损管理强化重视，对其故障发生概率进行控制，促使系统稳定运行。通过用电信息采集系统合理应用能在较短时间内获取电力用户基本用电信息数据，掌握系统线损变化情况，其应用实时性较为突出，能有效降低数据误差，提高数据精度值。比如某电力企业要建立用电信息采集系统，对各类用电信息及时获取，对各类数据进行分析，建立相应模型。通过对多项问题进行收集与整理，再拟定针对性降损措施。

2.2数据挖掘技术

数据挖掘技术就是借助先进的技术手段，从丰富和海量的数据库信息中发现指定信息的技术。其实现首先是借助专门软件进行数据信息的收集和统计，然后进行实时分析和处理，通过检索、模式识别等技术，找到指定信息或有价值的信息。数据挖掘过程一般是由确定挖掘对象、数据准备、建立模型、数据挖掘、结果分析表述、数据应用等阶段组成。该技术具体来讲是对统计分析方法以及智能化技术的结合，通过对大量数据的分析，发现其中隐含的数据模型，挖掘某些规律或现象。

2.3主站采集

主站采集的任务多以抄录数据为主，要保证主站机器运营、抄录、抄读的稳定性，要保证数据抄读抄录一次性成功。也就是说可以对主站数据处理器进行升级和优化，保证主站数据录读、任务抄读速率的提升。同时，要对硬件、软件进行升级，保证计算机算法、编码速率的最优化，还可以设置多终端多任务的计算方式，对终端计算器的计算过程进行监控录制，保证终端计算器计算过程的安全性、稳定性、全面性。在计算器服务前端进行交互式优化，优化后客户可以直接进行服务操作，同时操作数据和操作步骤实时同步云数据管理。云数据管理和云计算服务同样重要，这就需要操作人员时刻监控终端服务器，保持强大的后台处理功能，通过前端服务器脚本传输回来的数据进行筛选、管理、统计。在遇到场景较大、数量较多的数据时，要通过物理优化数据库的方式，保证数据库运行和统计数据的稳定性。

2.4预付费用控制

各类电力用户用电量具有较大差异，根据电力用户类型的不同，可以合理选取相应的抄表应用措施以及抄表周期，对电力用户进行规范化管理，保障电力企业能稳定运行。例如有少量电力用户用电量较大，可以适度缩短其抄表周期，保障电力企业现金收入得到有效保障，对各类经济风险问题进行控制。当前不仅要建立规范化的缴费应用平台，还要适应社会发展对基本缴费方式进行补充完善，选用网络支付、银行支付等多种方式，提升用户缴费便捷度。其次，还要重点发挥互联网应用技术价值，强化多项信息数据传递，能定期为用户传递用电量以及

缴费通知信息。通过此类模式合理应用，能有效降低电力企业抄表员工日常工作任务量，提升工作效率，提升缴费便捷性，实现电费高效率回收。

2.5数据处理中的云计算技术

在电网数据的管理工作当中，云计算技术是其中一个非常重要的技术环节，同时也是智能电网大数据处理工作当中的重要工作环节。在智能电网的管理工作当中，云计算技术主要应用集中在电力数据的计算分析以及储存等工作环节当中。在技术研究工作当中可以看出，云计算技术在大数据处理工作当中可以发挥出以下几个方面作用：第一，要不断提高大数据工作的计算效率。在大数据处理工作当中，云计算技术可以充分提高电网内部各项数据的计算效率。可以在短时间范围内实现对海量电力数据信息的快速处理，大大提高了大数据处理工作的质量和工作效率。第二，实现远程数据监控。在智能电网的数据管理工作当中，其中管理工作范围相对比较宽泛，同时远程数据监控工作就显得尤为重要。云计算技术作为一项实时性网络数据处理技术，以网络平台为基础对智能电网工作当中的大量电能信息进行计算和整合，及时地发现电网运行工作当中的问题，并且及时进行处理，通过这种方式有效提高了智能电网在大数据处理工作当中的远程监控工作，保证了电网整体工作的安全性和稳定性。

2.6远程采集与实时监测

在智能电网中，用电信息采集系统还可以进行远程采集以及实时监测，为工作人员掌握电力用户的用电信息提供方便。并且通过对用电系统采集系统的应用，还可以实现自动化抄表操作，避免了人工抄表带来的各种弊端，例如工作量大、存在误差等，保证了智能电网的科学化运行。

结语

电力大数据技术可以实现将海量的数据信息进行深入性的整理和分析，进而对电网的实质性工作状态进行科学的掌控，有效分析出电网在实际的工作和供电过程当中存在的问题以及不足，实现了对电力资源的科学合理配置和保障。

参考文献

[1]刘亚骑，张昌栋，韩为民.大数据环境下的用电信息采集系统建设[J].自动化与仪器仪表，2018，（05）：206-210.

[2]刘亚骑，张昌栋，韩为民.大数据环境下的用电信息采集系统建设[J].自动化与仪器仪表，2018（5）：206-210.

[3]徐晴，刘建，田正其，等.用电信息采集系統速度提升的研究[J].自动化与仪表，2017（2）：34-40.