大数据和人工智能技术在反窃电监控中的运用

张 亮

(南方电网数字电网研究院,广东 广州 510000)

0 引言

大数据技术的应用在数据采集系统中起到十分显著的作用,可以有效提升数据采集工作准确性和安全性。目前,我国正处于信息化时代,先进的人工智能技术在迅速发展,将大数据和人工智能技术运用在电力系统上可以更好地促进电力行业发展。本文通过对大数据技术在日常生活中的实际应用简要分析,针对反窃电以及对线路损坏情况的监控工作做更深入的阐述,论述优化方案,希望可以更好地促进我国电力行业的可持续发展[1]。

1 大数据技术的概述

1.1 电力大数据的定义

对于电力大数据这一概念,在行业内部还没有一个统一的定论,但是一部分专家学者在研究过程中发现,可以通过有效数据的总体量来进行定义。所谓大数据,指的就是数据总量远超于日常生活中常见的软件、硬件,与传统数据库中含有的数据量相差巨大。大数据技术可以为供电用户提供一个新的数据使用形态,包括但不限于数据的收集、储存以及管理,最终形成一个整体化的数据库形态[2]。

1.2 电力大数据的特征

目前,电力大数据具有较多类型,这一数据通常用于生产生活建设工作以及企业的数据营销工作上,其中最为重要的部分是数据结构。我国较大一部分区域在进行数据工作时,依然在使用传统数据结构模式,常用的类型有:电子邮件、相关网站等,还可能会包含半结构化的数据,这些数据结构已经难以适应现阶段社会发展需求,需要进一步改进和处理[3]。

电力大数据包含较为庞大的数据信息网,且数据内容较为丰富,信息采集终端会对各类信息进行采集,智能电表会对采集到的信息进行深入分析,依托电力大数据让这项工作有较高的完成度。电力大数据获取信息的速率为每十五分钟一次,短时间即可完成。由于是使用大数据技术进行数据收集工作,数据流量较大,数据的特殊性较强,这些特征就需要电力大数据拥有较高处理速度,传统计算机是无法达到这种效果[4]。

2 有效运用大数据技术完成用电信息数据采集

2.1 构建大数据处理平台完备的结构体系

为建立较大规模数据处理平台,专业人员应当注重对数据分析结构的探究,深入探究后可以对平台进一步优化。技术人员想要建立起完善的数据分析系统,就需要保障收集足够的数据。除此之外,需要应用的设备要更加具有匹配度,从以往积累的客户群收集数据信息,并将收集到的信息传输到数据处理终端,这样大数据平台就可以对已收集的信息进行深入的分析和处理。在处理过程结束后,会将数据存储在数据库以及云端。数据存储成功后,还需要利用云数据对这部分数据进行检查,并利用好电网系统对信息的安全进行监控,为客户的信息安全提供保障,保障数据完整性的同时数据也可以随时进行交换。

2.2 线损管理

在日常的生产操作过程中,数据系统在运行时会存在一定限制性,有可能会造成电力系统出现各种故障。面对这种情况,企业需要加强管理力度,尽可能在错误出现前进行规避,降低在生产过程中产生的损失,保障数据系统运行的稳定。合理地使用此数据系统,技术人员可以用极短的时间完整获取用电信息,并控制系统线路的损耗情况。这让系统拥有更高的实时性,有效降低获取数据信息的误差,还可以提高数据获取质量。在电厂中,应及时建立起收集用电信息的数据系统,深入分析收集上来的各类信息,并根据数据情况建立数据模型。通过收集的数据可以分析出现存的问题,针对问题提出合理预防和解决的方案,尽可能降低企业本身的生产损失。

2.3 数据挖掘技术

数据挖掘工作主要依托现有的先进数据技术,从大量的、多种类型的数据中收集有效数据。使用特定的数据收集软件,进行数据收集和整理计算工作,并同时对数据加以分析。使用数据挖掘技术对数据内容进行收集检索,可以更快地获取有效的数据信息。提取数据的过程主要包括以下几个方面:确定数据挖掘对象、对收集的数据进行处理、根据数据内容建立数据模型、数据提取工作、对提取的结果进行分析并表达、数据结果的具体应用等。数据挖掘技术是将高端智能技术与统计分析技术相结合,对海量数据进行分析,建立合理的数据模型,形成数据规律,完成数据的分析与处理工作。

2.4 主站采集

主站主要的工作内容是对数据复制,为确保复制的准确性,需要保证主站机在数据的收集以及读取方面具有较高的稳定性和较高的可操作性。只有这样才可以保证数据收集和记录可以一次性完成,避免在收集过程中出现问题。此外,还可以对主站进行优化,这样可以提升数据的收集处理速度。将主站中包含的软件以及硬件设施同时升级,进一步提升编码及计算的速度,也可以设置其他类型计算模式。例如多终端模式或多数据模式,这样可以对整个计算过程进行严密监控,保障数据在主站计算过程中拥有更高的准确性及稳定性。

客户可以通过主站执行数据服务,同步数据管理工作。提升对云数据的重视程度,对计算机终端进行监控,保障优越的过滤处理功能。当遇到数据量较大的情况时,可以确保数据库运行的稳定性。

3 大数据技术在智能反窃电和线损监控中的应用

3.1 大数据技术在智能反窃电中的有效应用

当大数据处理平台采集完用户信息后,会立刻将这部分信息传递至平台终端,随后将完成数据分析、计算、监控以及测评4个步骤。在这过程中,如果发现用户用电量使用异常,大数据处理平台便会对用户的数据进行深入分析,并对出现的数据问题进行诊断。在解决问题的过程中,平台会使用曲线以及柱状图等形式将用户的用电量变化详细地表现出来,实现用户数据变化的实时监测。一旦发现用户有窃电情况发生,技术人员就会在短时间内对窃电情况深入分析,确定发生窃电情况的具体位置。

3.2 大数据技术在线损监控方面的有效应用

利用大数据的输电技术,可以做到数据比对,深入了解发生停电情况的规律并掌握实际情形。在不同环境、不同季节下,电路损失的情况也有所不同,在夏天以及冬天这两个季节,电路的损失情况比较严重,而冬季与夏季相比,冬季的损失率更高;通过电力系统大数据分析显示,在不同区域内,也会产生不同程度的电路损失,寒冷或干旱会加剧电路的损坏率。

利用大数据分析技术,可以做到对用户用电信息的分析与处理,还可以做到对电路损坏情况及原因进行分析,根据不同的原因提供相应的解决方案,从而保障电力输送的安全性与稳定性。在客户个人信息及用电保护程度上也需要加强,随着用户用电信息实时变化,致使用电信息与个人信息有着较强的关联性。因此,数据的安全性十分重要,用户的个人信息及用电数据可以通过使用密码进行加密,在设定过程中需要做到严格的信息保密。同时,专业人员也可以通过仪器对加密设备进行检测,为用户的信息加上双重保险。

4 结语

目前,用电信息采集系统的重要性与日俱增,逐渐成为建设智能电网的关键环节。因此,相关企业也对大数据和智能化用电系统的建立与操作提出更高要求。数据采集技术的使用,可以有效地解决数据兼容问题,实现多数据处理形态。因此,需要积极利用数据采集技术以及用电信息采集系统,进一步推进智能电网的建设工作。窃电是违法行为,会对社会用电情况造成影响,还会损害电力系统。因此需加大反窃电技术的优化力度,使用电力大数据技术可以快速定位发生窃电情况的位置,从而强有力地保障用电系统的正常运行。大数据技术的快速发展,可以更好地解决我国现存的用电问题,促进我国电力行业可持续发展。