基于用电信息采集系统的大数据共享与应用
5页1、 基于用电信息采集系统的大数据共享与应用 摘要:为解决用电信息采集系统大数据的共享与应用问题,本文介绍需与采集系统进行数据共享的相关业务系统数据的需求特点、数据信息共享机制、信息存储、数据挖掘和信息共享技术,分析各业务系统间的相互关联关系,建立彼此数据共享的模式,为用电数据、信息的实时高效交互提供保障。关键词:用电采集;大数据;应用引言在社会的快速发展当中,对于电力资源的需求量明显增长,如何保障供电服务质量、增强用户的用电体验,成了当前电力企业关注的问题。随着科学技术的不断进步,电力信息系统逐步构建并完善,转变了传统服务模式,给人们带来了较大的便捷。随着大数据概念的诞生,也使得该系统得到不断优化,以丰富的数据信息为日常工作提供参考依据。然而,海量数据信息也要求系统功能必须得到强化,以实现对有效信息的及时获取与分析。同时,需要制订有效的防护策略,应对网络安全的挑战。电力交易信息、电力工程信息和电力用户信息等是电力信息的主要类型,在受到网络攻击时往往导致信息丢失或者破坏,应该对基础大数据的电力信息系统架构进行细化,增强其实际功能。1、传统用户行为分析模型分析传统用户行为分析模型主要是通过判
2、定负荷转移率以及峰谷电价的关系来实现,该方法会受到用户数据信息采集设备限制,仅能够利用内部电量信息数据来判断峰谷电价调整对用户用电情况的影响。传统的模型虽然能够反馈用户的用电行为,但是在数据采集、处理方面却存在很多缺点,不能够和当前我国电力消耗情况相匹配,具体缺点表现为:一是传统用户行为分析模型考虑的相关要素较少,仅通过峰谷、用电负荷等来判断用户用电行为是否正常,没有考虑到其他社会因素,比如天气、节假日、经济发展水平;二是传统用户行为分析模型输出结构一般为用户满意度、用电负荷转移矩阵,电力企业只能将该数据用于电价调整、用电负荷转移、用户满意度考量等方面;三是传统用户行为分析模型难以识别电负荷转移情况,必须通过一段时间的实践才能够得出相应参数,分析效率低下、成本较高;四是传统用户行为分析模型只能够进行离线分析,不具备实时分析用户行为的能力1。2、电力大数据技术分析(1)数据采集,为基础环节,主要作用为电力数据的采集与收集,是开展数据分析工作的基础与前提。具体运行中,通过实时数据采集、离线数据抽取、文件数据采集等形式进行数据的全面收集。(2)数据分类处理。主要作用体现为数据筛选,甄选出高价
3、值的数据信息,并按照预选设定标准进行数据识别与分类。经分类整理后,重复、多余数据将被剔除,在保障数据价值前提下,使剩余数据更为清晰、规整。(3)数据存储。预先构建电力数据库,用于存储分类整理后的电力数据,依托于数据库应用来管理、存储数据,可实现对以往电力数据存储困难、调取困难问题的有效解决。(4)数据分析与挖掘。电力数据信息依托于数据统计、神经网络、机器学习、模糊算法等方式进行分析与挖掘,将数据信息存在的隐藏价值、潜在联系充分挖掘并分析,直观呈现出数据信息的关联与规律。数据挖掘过程中涉及关联分析、分类分析、特异群组分析、聚类分析、异常分析等。针对数据分析的开展,则是借助高性能计算技术完成对数据信息的计算与处理,常用计算技术包括Hadoop分布式计算、YonghongZ-Suite等技术。(5)数据应用。现阶段电力数据应用是将挖掘分析结果应用于其他部门,以挖掘分析结果为依据,对行业资源配比做出合理调整,提升资源利用率,并促进电力企业经济效益创造2。3、数据共享方案3.1、采集数据共享构架静态数据共享:提取用电信息采集系统的各项指标数据、冻结电量,并按需求进行统计分析推送到共享服务平台。还
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