基于大數據技術的錯峰用電管理應用分析

黃興平

摘 要：當前，由于國內經濟增速過快以及其他因素的影響，導致我國部分地區存在電力供應不足的情況。不但目前電力供應不足，而且在相當長的時間里，地域性的電力短缺依舊存在。由于供電不足的原因，直接造成了電力供應緊張。在電力短缺的情況下，采用用電錯峰管理方式，不但不利于電網安全運行以及給客戶造成壓力，而且不利于整個社會和經濟的發展。針對這些問題，本文主要對于大數據技術在錯峰用電管理中的應用加以探究。

關鍵詞：大數據技術；錯峰用電管理；應用分析

目前，我國的供電企業主要的錯峰方案是依靠人力，根據企業歷史負荷、線路排布以及企業生產狀況，從而制定大致的序位表。由于錯峰用電成為經常性的狀況，通過利用計算機加以分析以及優化，從而保障錯峰用電的精益化管理。避免停電造成的損失。此外，有利于節能減排和實現資源的優化配置。因此，以工業企業用電為主考慮，不但研究企業用電行為以及生產特點，而且積極探索如何實現錯峰的最優化。從而不僅保障錯峰效果，促使用電錯峰給客戶造成的影響下降到最低。而且通過優化用電錯峰具體方案，促使有限電能能夠為國家企業社會貢獻最大的力量。

一、大數據技術概述

錯峰用電管理的過程當中，關鍵的一步是通過大數據技術辨認每個客戶的用電模式。然后，根據所得到的數據全面地、細致地分析客戶的電力使用情況信息，并且通過具體的分析，得出各個客戶的錯峰潛力。通過運用大數據技術，不但保障了供電企業能夠制定出合理以及科學的錯峰用電管理的具體方案，而且合理指導了每個客戶的科學用電[ 1 ]。

二、大數據識別用電模式

對單個用戶而言，選取最新一年每天九點的用電數據信息，并且進行數據清洗的初步處理，之后通過聚類算法對數據進行聚類分析通過聚類蔟指代客戶的用電模式。通過對蔟中的對象設定一個數據閾值，分析判斷區別每個用戶不同用電模式并且對這些用電戶進行分類。從而判斷得出最具錯峰潛力的一批用戶，為后期的錯峰用電選取對象[ 2 ]。

（一）聚類分析

聚類分析是通過某種標準將數據集分為幾個組成的一種數據分析過程。同一個小組內數據具有較高相似性。在不同小組的數據相似度低。數據相似不相似主要通過數據之間的相對值來區分。兩個數據之間相差小相似度就高，兩個數據之間的相對值相差大則相似度低。

（二）聚類處理

聚類分析的最終目的是獲取用戶用電模式、之后通過聚類代表用戶的用電模式可是不是所有用戶的用電模式具有錯峰指導的作用，只是具有經常性用電模式具備錯峰的指導的價值；錯峰用電的主要的工作的重點是發掘有錯峰潛力的用戶[ 3 ]。

（三）識別模式

通過簇聚類就代表用戶的用電模式。對簇內數據進行統計，簇內對象的數據大于閾值時判定用電模式為常用用電模式。常用用電模式應當加以數據統計，主要是得到常見用電模式主要用點時間點并且通過計算機算出模式的用電荷載的特性曲線。通過用電荷載的特性曲線進行分析，可以將用戶用電模式成四大類型：避峰型、平滑型、單峰波動型以及雙峰波動型。

三、錯峰管理系統設計

（一）系統框架設計

基于大數據技術前提下用電錯峰管理系統應當從建立體系架構。系統總共可以分為四層架構：數據獲取層、數據處理層、數據存儲層、以及信息交互層。通過對數據分析然后進行信息的展示。此外，提高數據擴展性以及可維護性應當采取數據質量管理策略以及元數據管理策略。

（二）錯峰管理內容

通過對用電情況進行分析得到錯峰管理系統中各種數據，主要包括主網生產、配網生產中的主要數據。通過數據分析之后通知將要錯峰用點的客戶。 之后通過計量自動化的手段，得到這些錯峰用戶用電的負荷，有效監控用電用戶錯峰情況[ 4 ]。

（三）錯峰管理流程

基于大數據技術的錯峰用電管理的主要的流程包括以下幾個步驟：第一，通過生產系統接口進行全市的用電負荷預測、調配容量以及地方供電等。第二，通過使用計算機計算得出錯峰的臨界值、錯峰時段以及錯峰等級等。第三，通過計量系統，形成錯峰方案，對錯峰用電實行計劃。第三，客服通知客戶，發出錯峰通知。第五，通過計量系統，監控用戶的錯峰用電情況。第六，意外情況，強制錯峰指令發送給客戶，遠程拉閘或者現場督促[ 5 ]。

四、結語

通過大數據技術運用到錯峰用電管理中能夠起到良好的合理用電的效果。不但能夠提高用戶滿意度而且進一步控制了供電損失從而節約了供電服務成本。此外，大數據基礎上的錯峰用電管理也符合政府節能減排的要求。因此，無論對供電企業還是用電客戶都具有十分重要的意義。本文主要基于大數據技術的錯峰用電管理應用分析探討，挖掘錯峰用電管理的價值以及優化手段，緩解當前經濟快速發展背景下用戶生產和用戶用電緊張之間矛盾，通過大數據技術，分析研究具有潛力錯峰的用戶，保障了有限電力資源合理優化地進行配置，為人們的日常生產、工作、生活、學習等多個方面提供更多的便利。

參考文獻：

[1] 張昕，李棟華，程明.基于大數據技術的錯峰用電管理應用研究[J].現代電力，2015，03：66-70.

[2] 朱翅鵬.大數據技術在錯峰用電管理中的應用探究[J].通訊世界，2015，24：267-268.

[3] 胡長華.基于大用戶用電行為分析的錯峰管理系統研究與設計[J].現代計算機（專業版），2014，21：42-47.

[4] 田世明，楊增輝，時志雄，卜凡鵬，蘇運.智能配用電大數據關鍵技術研究[J].供用電，2015，08：12-18.

[5] 余書奇.基于負荷特性分析的錯峰管理系統研究與開發[D].華南理工大學，2013.