基于大數據平臺的電網線損與竊電預警分析關鍵技術分析

李曉明，張海學，許多紅，劉經中

（國網甘肅省電力公司，甘肅 蘭州 730070）

0 引 言

隨著互聯網技術的不斷推進，我國電力網絡體系發生了翻天覆地的變化。近年來，隨著分布式移動儲存裝置、儲存數據在人們日常生活中應用的不斷增多，它的技術理念也愈發成熟[1]。截至目前，越來越多的企業傾向于通過企業內部數據進行大數據分析的方式輔助后續技術的改良和問題的解決。發電行業也是如此，尤其是在營配一體智能化系統的應用下，傳統電力系統中運行環節的各個模塊開始逐漸融合在一起，為電力管理者提供了更多資料數據，同時很大程度上提升了原有電力管理的效率[2]。

1 電網線損與竊電預警的設計模式分析

隨著我國電力網絡應用覆蓋面的不斷推進，實際電力網絡運行過程中的電網線損和竊電問題逐漸凸顯。目前，這兩項問題的存在已經逐漸成為影響我國供電水平的主要問題[3]，因此針對這兩項問題的處理便顯得尤為重要。電力系統中，有關電網線損和竊電預警問題的設計大都需要遵循以下幾個原則。第一，就線損和竊電問題進行大數據平臺建設時，需要遵循能夠運行、支持多種數據模塊的原則[4]，使其能夠涵蓋大部分數據。第二，需要能夠以較低的成本支出換取較低容量的數據存儲能力，尤其是對電網數據存儲來說，存在很多重復數據，因此針對這類型數據應避免使用傳統的高價值儲存技術。第三，為了從根本上保障電力系統運行的穩定性，需要數據處理平臺根據實際的客戶需求靈活轉變數據長度，使其具備較好的實用性。第四，這一環節設計平臺應具備一定的通用性水平，使其能夠與大部分主流電力平臺所適配，進而保障后續信息資源的流通。

2 基于大數據分析的電網線損與竊電預警技術分析

2.1 基于大數據分析的信息采集系統技術

根據以往的研究，本文認為在實際電網線損和竊電預警環節大數據分析中，最重要的環節是信息搜集。這一部分數據大都源自各個電網企業電網系統運行環節，不僅需要保障數據傳輸過程中的真實性和穩定性，還需要確保不同電力企業中大型數據流轉和運行的實際效率[5]。例如，對于這一環節，傳統的大數據搜集會應用ETL進行數據抽取，這種模式的抽取忽視在各項服務數據之間的同步功能，使得數據很容易在抽取過程中出現漏洞。而應用SQoop模式進行電力網絡中線損和竊電預警問題信息的抽取，能很好地解決這一問題，從而實現信息采集操作。

2.2 基于大數據分析的信息儲存系統技術

就大數據的存儲技術模塊來說，這一環節中應用的大都是成本水平相對較低的儲存方式，比較常見的技術有HDFS技術、HBASE存儲技術等。其中，HDFS技術是一種分布式文件存儲系統，通常能夠將文件以分散數據的方式儲存在成本低廉的介質上，并通過對外提供接口進行訪問的方式實現文件的儲存；HBASE儲存技術的本質則是一種數據庫，基于HDFS技術通過列式的模式排列數據，并實現后續對所儲存文件的查詢和處理操作。

2.3 基于大數據分析的數據分析系統技術

數據分析作為電網線損與竊電預警技術最重要的環節之一，通常包括分布式數據計算技術、內存計算技術、數據流處理技術以及多角度維度分析技術。目前，實際應用過程中的數據分析會通過對多重數據進行掃描的方式實現對內部數據的分析。例如，在實際的電網線損和竊電預警問題方面來說，通常會應用挖掘數據的方式深挖電網運行的實際情況，并根據挖掘的數據對以往的電網運行狀態進行綜合分析，針對特征進行整合、歸納后，分析其內部蘊含的規律，從而識別出可能存在問題或存在竊電風險較大的用戶。

2.4 基于大數據分析的安全技術

就現階段的大數據分析來說，大部分大數據層面的分析具備分布廣泛、保持動態比例增長的特征。這些特征必然會造成其數據分析過程中安全隱患的增加，尤其是隨著人們對網絡認知的不斷增加，網絡虛擬世界內的攻擊手段日新月異。因此，針對這一層面大數據憑條中的安全管理技術顯得十分重要。

3 結 論

綜上所述，隨著大數據模塊在我國電網線損和竊電預警過程中的應用，人們愈發的能夠通過數據了解實際電力網絡運行過程中的難度，尤其是在營配一體智能化模式發展背景下，不僅為我國未來智能電力網絡建設發展打下了基礎，也在很大程度上為我國未來的電力網絡智能化構建夯實了基礎，同時完善了電力系統的管理工作。