大數據技術在電力行業的研究與應用

沈佳++王天軍++尹蕊++馬宗達

摘 要

隨著信息通信技術的不斷進步，數據已經成為關乎企業發展的重要戰略資源，大數據的分析應用得到了各行各業的強烈關注。本文首先介紹了大數據分析技術在電力行業的落地-企業級大數據平臺的功能及組件實現，隨后描述了電網業務在企業級大數據平臺中的兩項典型應用，最后對大數據分析技術在電力行業的應用前景做了展望。

【關鍵詞】大數據 電力 技術

隨著信息通信技術的不斷進步，數據已經成為關乎企業發展的重要戰略資源。大數據的概念從產生之日起就獲得了各行各業的強烈關注，有關大數據的應用也不斷的深入各個領域，觸動了行業的大量變革。電力行業自“三集五大”管理體系建立以來，信息系統的應用已經貫穿了企業生產經營管理的各個環節，過程中累積了海量的數據資源，其中包括了結構化、非結構化、海量歷史/準實時和地理信息數據，提升數據的應用水平，挖掘數據的商業價值成為了亟待考慮的問題。

1 大數據分析技術路線

為了提升電網數據資源的整合、處理及價值挖掘水平，在充分借鑒互聯網思維的基礎上，構建“服務型平臺、輕量級應用、全景化分析”的應用管理模應運而生。構建統一的企業級大數據平臺，使用有別于傳統的采集、存儲和處理技術，實現了橫跨多個業務類型、快速靈活、可定制的數據關聯分析，同時也滿足滿企業管理提升和業務創新的需求。

企業級大數據平臺在總體上分為數據整合、數據存儲、數據計算、數據分析、數據服務五個主要模塊及安全、管理配置、數據管理等配套管理模塊。功能架構如圖1所示。

1.1 數據整合

數據整合采用Kafka、Sqoop、增量捕獲工具等多種技術手段，滿足了關系型數據庫和非關系型數據庫等異構數據源的接入需求，提供數據的實時推送、抽取等采集功能，能夠支撐數據按照不同的采集頻率進行接入。

1.2 數據存儲

基于X86集群架構，采用分布式技術構建成本較低、可支持靈活擴展的存儲系統，支撐公司四類數據（結構化、非結構化、海量歷史準實時、地理信息數據）的存儲需求。同時，支持高效的數據即席查詢、非結構化數據處理、內存讀寫操作等功能。

1.3 數據計算

提供批量計算、內存計算、流計算、查詢計算等功能滿足不同時效性的計算需求。批量計算能夠支持大批量數據的離線分析，如歷史數據報表分析。內存計算支持交互性分析，如全省用電數據在線統計。流計算支持實時處理，如電表數據實時處理、預警。查詢計算基于分布式文件存儲，提供類似sql的查詢分析技術，將查詢語句轉譯為并行的分布式計算任務。

1.4 數據分析

能夠提供橫跨多個業務的分析模型和數據挖掘算法，構建模型庫和算法庫，開展數據模擬分析和計算預測，滿足各類應用的分析挖掘需求，為分析決策類應用提供支撐。

1.5 平臺服務

平臺服務層是統一的企業及大數據平臺服務中心，其中封裝了各類服務如存儲服務、分析服務、計算服務及展現服務等，統一對外提供服務支持。

1.6 其他

從配置管理、安全和數據管理方面，提供了大數據平臺的配套管理功能，實現各個組件集中化的監控、配置，數據接入的身份權限控制和安全審計功能。

2 大數據分析典型場景應用

通過企業級大數據平臺進行數據整合挖掘分析，實現了對電網生產運行及經營管理等方面的進一步優化，初期實現了10個方面的典型應用。以防竊電預警分析場景和基于氣溫變化對客戶用電影響分析場景為例。

2.1 防竊電預警分析場景

該場景是基于用電信息采集系統的海量數據，建立防竊電分析模型，結合電網GIS信息，采用大數據挖掘和數據關聯技術實現對現場計量異常情況、竊電行為的在線監測，靈活開展防竊電業務，及時發現異常行為，挽回電網經濟損失。

在實際應用中運用關聯度累加算法，建立防竊電異常分析模型，實現對現場計量異常情況、竊電行為的在線監測，分析用戶竊電嫌疑程度。某省公司基于該場景開展防竊電工作，竊電用戶稽核命中率提升30%，工作效率提升4倍。

2.2 基于氣溫變化對客戶用電影響分析場景

該場景是基于營銷用戶檔案數據、用電信息采集電量、負荷數據，構建用戶用電行為特征模型庫，結合溫度變化等數據，對用戶用電行為特征影響進行分析。在傳統短期負荷預測方法中增加氣溫等影響因素的輔助輸入變量，對于提高短期日負荷預測精度、增加電力系統調度效率以及緩解區域供電不足等方面具有重要意義。

在實際應用中運用隨機森林結合時間序列、聚類模型（K-means）構建負荷預測模型、客戶用電特征細分模型，建設用電行為特征分析、用電影響因素分析場景，對每類客戶群從客戶價值、信用風險等方面綜合評估，實現用戶類型細分，并對不同溫度對用電的影響進行總體分析。某省公司將大客戶歸類為風險、優質、普通、發展等4類用戶，其中風險客戶識別率提升30%。

3 結語

企業級大數據平臺的構建及應用，使大數據的價值得到了一定程度的發揮，也給企業信息管理模式帶來了巨大的變革，提高了公司數據分析應用水平。未來，大數據技術將繼續服務于電網生產、經營管理和優質服務等領域，構建提升優化、預測預警、企業決策等類型的大數據應用場景，進一步提高企業服務能力，促進管理提升和業務創新。

作者單位

國網新疆電力公司信息通信公司 新疆維吾爾自治區烏魯木齊市 830000