大數據技術在智能反竊電和線損監控中的應用

摘要：大數據技術為國家電網智能建設提供支持，隨著智能化建設日益完善，反竊電管理和線損監控成為電力行業關注的重點和智能電網管控的難點。基于大數據技術優勢，分析該技術在反竊電和線損監控中的應用。結果表明，科學應用大數據技術，發揮其在數據采集、分析、處理上的優勢，實現自動化管控，可以有效保證用電數據的安全。

關鍵詞：大數據技術；智能反竊電；線損監控

中圖分類號：TM73；TP311.13；TN929.5 文獻標識碼：A

0 引言

在電力行業發展過程中，會涉及多種類型的海量數據。其中，用戶用電數據信息是重要的組成部分，也是助力電力企業了解用戶需求及規劃未來發展的重要參考。隨著大數據技術持續應用，數據自動化采集、智能化存儲和智能分析逐漸成為主要研究方向，具備上述功能的綜合化監測系統也在不斷發展。但從實際來看，在電力行業綜合監測系統應用過程中，頻繁發生線損相關問題，尤其是無功電壓對臺區線損有明顯影響，上述問題的存在會影響電網的穩定性。基于此，發揮大數據技術優勢，加強反竊電管理和線損監控具有一定的現實意義。

1 大數據技術、云計算技術及電力大數據分析

1.1 大數據技術、云計算技術闡述

大數據技術是基于現代技術發展提出的一項新興技術，其具備數據分析、智能整合和處理等功能。該技術主要分為3個層級，其中，內層以大數據挖掘平臺為主，其具備數據查詢訪問和數據挖掘計算等功能；外層主要負責對數據進行預處理，可以通過數據融合及動態處理等，避免稀疏數據和不完整數據對分析結果產生不良影響；中間層則發揮銜接過渡作用，負責為數據提供安全保障、為隱私保護功能的運行奠定基礎，并為數據共享功能的實現提供支持[1]。

云計算技術是基于現代互聯網技術發展提出的新型技術。科學應用該技術可以實現資源動態化調配和按需分配，可以在節約資源、提高資源利用率方面做出重要貢獻。該技術具備較強的可伸縮性和靈活性，在數據云端處理分析方面得到廣泛應用。

1.2 電力大數據基本特征

電力大數據具有采集速度快、大體量的特點。目前，采集終端每隔15 min可以完成一次智能電表用電表信息和其他傳感器信息的采集。因此，電力大數據更新速度較快，且涉及信息的數據源種類多樣、數量龐大，常見的數據類型包括報表、環境參數、設備運行參數等。基于電力大數據的特點，對相關存儲功能提出高要求，需要其具備每秒數十萬次高通量數據存取需求[2]。

2 大數據技術在智能反竊電和線損監控方面的應用

現階段，大數據技術在電力領域的應用無法脫離電力用戶用電信息采集系統的支持，本文將結合該系統詳細闡述具體應用過程。

2.1 系統架構組成

目前，電力大數據呈現形式多樣化、數據量龐大、更新速度快等特點。因此，借助現代化技術實現智能化管控成為必然趨勢。現階段，電力行業中具備信息采集、分析、存儲功能的一體化綜合監測系統已經得到廣泛應用。以電力用戶用電信息采集系統為例，其主要結構如圖1所示。

由圖1可知，該系統主要由主站、遠程信道、采集設備、本地通信、采集設備和計量設備組成。其中，系統主站發揮實現數據庫管理、通信調度的作用；采集設備是采集用戶原始數據的載體；通信通道包括遠程信道和本地通信，是數據采集和信息傳輸之間正常通信的中間環節，也是實現信息交互的重要保障；計量設備是獲取電力大數據的主要渠道，其負責獲取采集設備收集整理的數據，再將其傳輸回采集設備，為系統各功能實現和決策制定提供堅實保障。

2.2 大數據處理平臺的構建

以電力用戶用電信息采集系統為基礎，構建了大數據處理平臺。該平臺架構包括3個層級：架構內層為云實時數據庫存儲和基于Hadoop的云計算服務集群；外層為數據預處理模塊；中層借助Eclipse集成工具、MapReduce開發規范、監控管理模塊以及大數據融合引擎等輔助工具，實現數據隱私管理和數據共享管理，同時該層級也可以確保數據采集命令能夠流暢執行[3]。

基于上述3個層級架構組成來看，其主要運行過程如下：電力現場采集終端發揮自身優勢，全面采集電力用戶的用電原始數據，并且將采集的數據通過專用通信信道或者公網通信信道傳輸到數據采集單元。采集單元接收到信號后，基于采集終端通信服務需求，完成采集終端數據采集命令下發。

2.3 云實時數據庫總體架構

以云計算一體機為基礎，構建了云實時數據庫總體架構，如圖2所示。

由圖2可知，該架構主要通過主節點服務器和從節點服務器實現信息數據交互，服務器之間通過高速交換機相連接。在軟件方面，充分發揮集群架構Hadoop優勢，以提升歷史數據和實時數據共享效率。

2.4 大數據技術在反竊電方面的應用

2.4.1 反竊電數據采集和分析

通過應用大數據技術，可以針對用戶電力應用情況進行智能化采集，采集的相關信息被傳輸至終端處理系統，此時借助終端處理系統可以實現相關信息匯總、分析和整理，并且基于歷史數據和普遍規律等對用電情況做出判斷，精準識別存在的異常情況，并自動示警。同時，系統可以基于分析處理結果，及時將相關信息反饋到管理人員界面，提示相關人員根據系統反饋進行全面監督。

當用戶出現竊電行為時，大數據技術通過歷史數據和實時數據的對比、實時數據和普遍規律的對比等，對可能存在竊電的異常數據進行評級，管理人員可以根據系統反饋結果更為精準地識別是否存在竊電行為。該系統可以有效提升識別效率，也可以助力工作人員迅速確定嫌疑用戶位置，便于進行實地查證和處理。

2.4.2 線路工作情況和外界環境對線損的影響分析

大數據技術的應用可以為電網運行狀態監測提供支持。工作人員可以基于大數據的應用，通過分析線路運行各參數變化，從而判斷是否存在線損情況。同時，應用大數據技術，可以基于線損情況和外界環境信息構建數據庫，之后，借助數據庫統計、收集、整理外界環境信息和線損相關數據信息。發揮大數據技術優勢，以數據庫信息數據為基礎，智能化分析線損問題發生規律和特點及外界環境對線損的影響情況，這有助于工作人員更精準地識別和發現線損問題并提前做好預防[4]。

2.4.3 用電信息和數據的安全保障

用戶用電信息數據具備時效性和針對性，因此做好數據保密工作是一項重要任務。借助大數據技術的智能化采集和匯總功能，全面整理、匯總用戶用電量，可以確保用戶用電信息更流暢、更具備針對性地得到利用，這不僅可以助力電力企業實現精準營銷，還可以使用戶和用電量之間實現智能化對應，進而輔助電力企業高效、智能化管理竊電行為。

2.4.4 綜合績效智能化管理

在電網管理過程中，績效管理、業務考核管理也是重點，科學應用大數據技術，借助數據庫分析和大數據智能診斷功能優勢，輔助現代管理工作的開展。同時，績效考核實現智能化、綜合化管理，可以有效保證電網安全。例如，在原有的線路線損動態上增加分支線，并安裝真空開關確保電網運行，此時不僅可以實現實時監控，還可以有效改善供電質量[5]。

3 實際應用效果分析

為了驗證上文提出的基于大數據技術的智能反竊電和線損監測方法的可行性和實用價值，搭建綜合試驗平臺，該平臺包括服務器、主站、通信信道和現場所有采集方式。在搭建試驗平臺過程中，確保其滿足電力系統運行過程中所有通信方式的運行需求。

試驗平臺搭建完成后，利用該平臺完成數據采集等環節，收集、記錄相關信息數據，為后續應用效果分析提供參考。

3.1 智能反竊電方面

基于采集的大量數據，通過系統化分析計算可知，上文提出方法可以實現電量異常、負荷異常等計量異常智能化診斷。圍繞其功能，可以實現智能反竊電目標。

3.2 線損方面

為了更為全面地闡述系統應用效果，需要結合季節差異和氣候差異進行分析。在不同季節，線損率存在差異，夏季線損率明顯低于冬季線損率。同時，雨雪天氣線損率明顯高于晴天。基于上文結果可知，應用大數據技術可以完成線損監測和智能反竊電目標。

4 結語

綜上，本文以大數據技術為基礎，基于電力用戶用電信息的采集和分析，提出大數據處理平臺架構，在此過程中，發揮云計算和大數據技術優勢，充分利用電力大數據，實現智能反竊電和線損監測目標。本文的研究成果可以為電力持續發展提供一定的參考。

參考文獻

[1] 蔡漫麗.反竊電和線損一體化監測系統設計研究[J].光源與照明，2024（1）：143-145.

[2] 崔亞洲，曹敬立，王玉君，等.基于電力營銷大數據技術的反竊電檢查應用分析[J].自動化技術與應用，2024，43（5）：131-134，162.

[3] 曾丹，張凱，周維銘，等.基于物聯網技術的智能反竊電系統設計[J].電力與能源，2024，45（1）：116-118.

[4] 宮藝栩.智能電力負荷預測與反竊電策略分析[J].集成電路應用，2024，41（2）：162-163.

[5] 侯力媛.反竊電及線損監控中大數據技術的研究[J].科技創新與應用，2021，11（12）：125-127.