智能電表數據分析方法及應用

周偉波

摘要：近幾年隨著我國智能電表的大量安裝和推廣，目前各省電力公司的數據中心都累積了規模巨大的智能電表量測數據，如何運用這一寶貴的基礎性數據資源，挖掘其潛在價值，是學術界和產業界共同關注的焦點。本文深入探討了智能電表數據典型分析方法，希望能為我國智能電表數據的分析和應用提供借鑒。

關鍵詞：智能電表;數據分析方法;應用

近幾年來，由于通信技術和信息技術的長足進步，以及政府對環境保護方面條例的推行，高級量測體系因其在系統運行、資產管理，特別是通過負荷響應實現節能減排方面的顯著效果而得到了廣泛的應用。大量智能電表的部署和應用，使得電力公司能獲取高頻率、廣覆蓋且時標一致的配電網末端的實測數據。

1智能電表數據分析方法

1.1相關分析

相關分析是研究現象之間是否存在某種關聯關系的一種統計方法。相關分析分為線性相關分析和偏相關分析等，在智能電表數據分析中，線性相關分析最為常用，它研究兩個變量間線性關系的程度，用相關系數R來描述。可以利用負荷與溫度的相關關系，結合天氣情況來預測負荷高峰。也可以利用連接在同一配電變壓器二次側的智能電表電壓測量值來對某一組電表的相關性進行分析。

1.2聚類分析

聚類分析就是以一定的標準來匯集某一類數據。例如，連接同一個變壓器的電表可以通過聚類分析來確定變壓器的負荷。虛擬電表是人為定義的聚類，能夠聚類具有同一屬性的電表的數據，一種典型的虛擬電表是聚類具有線性關系的電表來進行區域規劃和分析。

1.3異常分析

異常分析是指對偏離一般規律的異常事件或現象進行原因追溯的分析方法。異常分析在設備故障和用電異常診斷等方面能發揮重大作用。如統計變壓器故障前的一系列歷史異常數據，對其進行抽樣和建模，就可以預測變壓器的故障，從而及時檢修或更換。

1.4趨勢分析

趨勢分析是將兩期或多期連續的同一指標進行對比，得出它們的增減變動方向、數額和幅度，以揭示事物變化趨勢和變化規律的一種分析方法。趨勢分析是智能電表數據分析的常用方法，最簡單直接的分析就是利用多條趨勢曲線同時展示某一用戶用電量的同比或環比數據。設備故障前的趨勢模型也能夠用于辨別零件的毀壞或操作故障。

2智能電表數據分析方法的應用

2.1電力負荷預測

電力負荷預測是電力系統規劃運行的重要組成部分，從根本上保證了電力系統的可靠運行。預測結果決定了一個地區未來一段時間電力的需求量及其電網的供電容量。根據預測周期不同，分長期預測、中期預測、短期預測、超短期預測，相對應的是年度預測、月度預測、日預測和小時預測。負荷預測方法可以大體分為三類：傳統預測、改進傳統預測以及軟件算方法。

2.2異常用電檢測

非技術性損耗一直以來都是全球供電領域關注的重要問題。而竊電和非法用電等異常用電行為則是構成非技術損耗的重要組成部分。一般通過篡改電表、非法搭接等手段竊取用電，給電力公司帶來了巨大的損失，增大了電力系統供電負擔。智能電表能夠通過檢測表箱開啟、接線變動、表計軟件更新等事件，及時發現竊電行為的發生。通過將總表的數據和其下所有表計數據進行比對，檢測出異常用電情況。針對用電異常的竊電檢測基于博弈論的原理，設計了一個電力公司和電力小偷之間的博弈機制模型。

2.3電力系統需求響應管理

電力需求響應機制是指電力用戶針對市場價格調節信號或者根據電力公司的激勵措施而改變其固有的習慣用電模式的市場參與行為。當前有關需求響應機制的研究主要圍繞不同定價策略來進行的，用戶根據電力公司發布的價格信號，包括分時電價、實時電價和尖峰電價，相應的調整用電需求，將用電時段調整到低電價時段，并在高電價時段減少用電，以此實現減少電費開銷的目的。

（1）分時電價

分時電價能夠很好地反映電力公司在不同時段供電成本差異的電價機制。根據電網的負荷特性不同，按照不同時段劃分電價，一般分為：季節電價和峰谷分時電價。

（2）實時電價

實時電價最早來源于F.C.Schweppe提出的現貨電價，在給定的時間段內向用戶提供實時電價。實時電價是電力系統的理想定價機制，電力公司根據電力供需情況，實時制定電價，通過調整的實時價格信號引導用戶參與系統的運行管理，激勵用戶在低谷時段用電，削減峰值負荷，達到削峰填谷的目的，實現電力系統負荷需求的理想化，節能減排的同時降低用戶的電費支出。SamadiP從用戶的總能耗水平出發建立能耗調度模型，以用戶總效用最大和電能提供者的成本最小為目標，設計了一種分布式實時電價算法。

（3）尖峰電價

雖然實時電價是最理想的定價，但是鑒于技術上和設備環境上的難度，全方位實施實時電價并不現實。尖峰電價就是在分時電價和實時電價的基礎上發展起來的另一種動態電價機制，是在分時電價上疊加尖峰費率而延伸出來的，能反映短期的市場供電成本。

2.4互動反饋機制管理

電力公司通過對電表數據的統計挖掘分析，對用戶的用電行為展開研究，并將相應的合理建議反饋給用戶，用戶通過和電力公司交互式互動，可以給雙方都能帶來巨大的利益。何永秀等人對我國幾個典型城市的居民智能用電情況進行問卷調查和數據統計分析，采用模糊綜合評價方法對居民用電態度進行量化評分，根據居民的偏好和智能用電行為分析，為智能電網下居民互動機制設計提出了合理化的建議。

2.5安全與隱私

智能電網并不是一個單獨的設備、應用、系統或者網絡，利用通信技術和信息技術來優化從供應者到消費者的電力傳輸和配電過程。在智能電網AMI計量體系的實現中，只能給你電表會自動的手機大量的信息并將信息傳送到電力公司、消費者以及第三方服務提供商。

3結束語

智能電表數據是配電系統運行的基礎性數據，它為電力公司提供了規模量測頻率更高、覆蓋范圍更廣的可信數據源。聚類、相關分析等統計學方法，以及信息技術都是進行智能電表數據分析的常用手段。

參考文獻：

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[2]徐大青，欒文鵬，王鵬，等.智能電表數據分析方法及應用[J].供用電，2015，3208：25-30.

（作者單位：華立科技股份有限公司）