基于大数据技术的重要用户供电安全分析获奖科研报告

基于大数据技术的重要用户供电安全分析获奖科研报告摘要：未来的智能电网将是依托大数据处理分析技术的全景实时电网。重要用户作为智能电网的重要组成部分，其供电安全信息系统的建立为电网安全分析提供了各种异构且多样化的数据。电力公司能够实时了解重要电力用户的运行状态，真正实现对电网的全面管理;电力用户可依据自身运行状态和电网公司的评价分析，对自身用电行为进行调整，以达到安全、智能、经济的用电模式。

关键词：重点用户;供电安全;大数据;潜在风险挖掘

引言

本文论述了大数据科技就重要电网使用者送电安全问题来讨论，在配网以及使用者内部这两个方向，结合重要使用者送电安全关联的数据信息以及数据源头实行整理，再讨论收集数据的特殊性，以此为基础，论述了重要电网使用者安全大数据保存编辑技术、分析修正技术和潜在风险。

1重要用户送电安全大数据源头和特点

1.1用户送电安全数据源头

1.1.1配电网送电稳定性

许多城市都已有不止一个的配电管控程序，比如配电智能化程序、调度智能化程序、生产管控程序、电能性能监控管控程序、用电情况收集程序等，这些程序给使用者送电安全收集了大量的信息源。

1.1.2使用者內部用电运转情况

重要使用者内部的安全信息几乎为零。第一点是因为使用者内部监控设备没有通信能力，必须依赖人为记下信息，并且监控项目里只有电压、功率等，监控项目比较单一;第二点因为不同使用者用电管控方式参差不齐，管控水准差距极大。所以，为了系统地、随时地能够知道重要电网使用者运转状况，设计一套数据量全、实时更新的、分辨率高的使用者监控程序是电网企业对重要使用者管控的急切须有的。

1.2送电安全数据特点讨论

1.2.1安全级别要求高

重要使用者的数据安全影响到一个区域甚至中国的安全，它的送用电数据是使用者数据的重点构成成分，里面包括了很多机密信息，像使用者规模、地理坐标、作息规律等。同时不同重要使用者的数据管控水准差距太大，可以说很多使用者的数据管控水准还比较落后，假如这些重要数据一旦被犯罪分子得到，会是人们的灾难，产生的损耗是无法估测的;

1.2.2数据杂乱

重要电网使用者送电信息情况杂乱，可能是由于重要电网使用者的用电情况因许多因素的影响，它不但和使用者本来用电状态相关，而且配电网运转状况、国家政治及经济政策变更等情况也会对其产生影响。另一个角度，重要电网使用者送电安全信息情况较多，一般既有随时监控以及历史记载等参数数值，又有时间排序信息、文本信息等许多半参数化或非参数化信息。除以上之外，它的送电安全信息涉及范围较大，一些信息源自配电网各部门生产、管控程序，还包含一些源自使用者本来的监控和记载数据等;

1.2.3实时性强

重要电网使用者用电标准相比普通使用者要高出许多，所以电能监控方面的内容就很多、精准度更严格、收集的速率也更高。除此之外，因为使用者用电的偶然性、政府经济政策等方面的影响，在使用者内部可能发生冲击性负载的状况，重要电网使用者负载曲线处于峰谷规律的情况下，会出现波动，然后我们对信息挖掘法重点就是波动时的信息，所以，重要使用者的信息收集需要实时性。

2重要用户送电安全大数据关键技术

2.1数据收集和集成

重要使用者大数据的部分信息是源自使用者内部运转，这些信息能归为两类，也就是实时改变的信息和历史运转信息。其中，实时改变信息利用传感器收集，历史运转信息利用人为收集方法。其他的信息源自配电网的管控程序，但信息以及信息模式处于不同的信息库里，运转管控是竖井方式，不同部门间独自作业，交互性差，信息查看很困难，更不用说信息共享。所以，将不同源头、不同模式、不同特点的信息集中，做成可以面向统一主题的信息收集，做到程序全面的信息共享，就是大数据的信息收集管控。它具有关系型以及非关系型信息库技术、信息收集及联合技术、信息抽取科技、梳理技术以及信息清洗等。另外，此服务器可以联网收集天气、政府经济政策等因素。

2.2数据存储和编辑

传统相关性信息库不可以达到信息量过大以及相应使用者行为分析信息的编辑要求，重要使用者安全信息里许多非参数化信息涌现，这些信息不能利用传统信息库编辑，所以迫切需要使用大数据的储存和编辑设计。大数据储存和编辑形式有两种类型，流编辑和批编辑。流编辑技术应用在信息流大、不间断性且速率快的信息，它把信息当做流，将新信息即刻编辑并得出结论，这样编辑方法满足实时性标准高的在线监控信息，像使用者电压上升、下降情况反馈。批编辑技术应用于线储存在编辑、实时性标准不高，但是精准性以及整体性标准高的情况，比如，在分析使用者机器故障频率时，不但要分析机器本身故障情况，还要分析同一机器的家族缺陷等情况。

另外，还要相互式编辑以及图信息编辑形式，相互式编辑形式采用人机对讲方法利用问答模式渐渐实现，用这样方法，储存在程序中的信息资源可以被及时编辑修改，编辑模式直观、灵活。图信息编辑形式依照图中点和边的强相关性，把图信息进行开发和图信息归类、汇总等。

2.3大数据安全分析诊断

重要使用者送电安全大数据编辑修正技术是传统信息开发技术在大量信息开发之下新的运用和进步，但是因为信息量大、增加速率快、类别繁琐，并且参数化、半参数化、非参数化信息共存，传统的信息表述模式和方式一般是普通的浅层模式学习，不能将底端信息特点实施抽象，学习精准以及效率并不好。

针对重要使用者大数据特殊性，能够在三方面把使用者信息编辑修正方式来归类：第一，信息实时性，依照信息的实时性能够分成实时编辑以及离线编辑。比如，EMC的Greenplum以及淘宝研发的Timetunnel即是实时编辑和离线编辑的道具;第二，信息规模，依照信息的规模能分成内存级、TB级以及大量级;第三，业务的计算复杂等级，比如，根据使用者电压性能以及使用者稳定性分解两个不同业务时，需要的信息量和计算复杂等级是差距比较大的，电压性能分解采取传统的信息编辑方式可以做到，但是稳定性分解就必须考虑综合机器运转状况，送电拓扑结构，运转情况等方面因素，最后算出使用者稳定性值。

2.4隐藏风险分析

使用者的机器状况监控信息里经常会有一些明显不同于其他信息的不寻常点，在许多信息开发过程中，不寻常点被认为噪声，直接过滤。但是，有的不寻常点可以暗示故障、突发情况等信息，相比普通的正常信息具备更大的参考价值，这些信息应该进行开发利用。机器状况信息开发流程的重要技术涉及特点收集、主成分分解、距离算法的聚类分解。特点收取及主成分分解是把信息实施归类和提取，做到信息开发算法的精简;距离算法为聚类分解里比较重要的构成，方法即通过历史信息的特点距分布中点的情况来表明此信息的异常等级，距离大，便表明出现概率低，异常等级就高。

3结语

将来的智能电网会是以大数据编辑处理技术为基础的全景实时网络。智能电网的重要构成