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摘要：隨著能源互聯網、互聯網+、新型傳感技術的持續推進，電力用戶側用電數據呈現指數級劇增、交互性增大、異構性增強的情況，逐漸構成了用戶側用電行為大數據。然而目前對電力領域的數據價值挖掘僅限于電網內部和電源端，用戶側龐大且蘊含豐富價值的電力數據而未能得到很好利用。文章主要是在用戶側用電行為大數據的基礎上，對用戶側電力數據價值在電力系統中的應用和發展進行更加深入分析。
關鍵詞：大數據；電力系統；用電數據
1概述
在信息化不斷發展的環境下，工業企業將信息化作為其夯實工業化的基礎，現如今信息技術已經滲透到工業企業產業鏈的各個環節。如何充分挖掘用戶側用電行為數據潛在價值，不斷打造信息化環境下的新型能力，形成可持續競爭優勢，實現創新發展、智能發展和綠色發展的過程，成為時下的熱點。大數據所代表的不僅僅是重要的技術變革，而且是戰略性經濟資源，大數據服務業已成為前景廣闊的新技術產業[1]。電網作為大數據技術應用和發展的重要領域之一，大數據在電網中的應用眾多，涉及電網安全穩定運行、節能經濟調度、供電可靠性、經濟社會發展分析等諸多方面。但是目前對電力領域的數據價值挖掘都僅僅限于電網內部和電源端，用戶側的用電數據沒有得到很好利用，而用戶側的電力數據龐大、所含信息量豐富，蘊含豐富的商業價值。因此用戶側電力數據價值的挖掘已迫在眉睫[2]。
2用戶側大數據運用的基本特征
2.1數據量規模龐大
隨著電力系統智能化深度的不斷增加，運行環境復雜程度加深，對電力系統穩定運行的要求愈發嚴格。因此，電力企業在運營過程中，通常會在用戶側及電能輸送過程中設置數以萬計的數據采集點，而每一個數據采集點所采集的數據量非常龐大，除此之外，電力企業還保存著用戶側用電行為的歷史數據。用戶側的電力數據龐大、所含信息量非常豐富，蘊含著大量的商業價值[3]。
2.2數據結構類型多
目前工業企業的自動化生產運營不斷向前推進，與此同時需要各類型的傳感器采集相關數據以此來保證生產正常運行。在運行的各個環節都存在著大量有用的信息數據，這些數據在采集、傳輸、存儲和處理的過程中形成了多源異構數據。
2.3數據的交互性
能源互聯與智能電網不僅僅是各用戶側物理互聯，其重要的特征在于資源共享，數據交互。各用戶側用電行為數據交互，各數據資源相互共享。若將這些交互性數據進行深度融合分析，挖掘其中的數據價值，必定可以加快推進工業企業“互聯網+”方向發展。
3用戶側大數據在電力系統中的應用
3.1節能降耗智能用電
工業企業用電量約占全社會用電量近八成，且工業企業中的高耗能行業的比例仍然比較高[4]。工業企業在追求效率的同時忽視了用電設備的損耗，節能裝置設備投入較少且由于極少維護存在可靠性差等問題，造成了工業企業消耗大量不必要的電能。通過利用大數據技術對工業企業用電行為進行分析，研究力圖指導企業在兼顧經濟性和安全性的前提下選擇科學的電費標準并制定最優的用電策略，是實現工業企業用電節能，提高電能的利用率，從而實現節能減排的重要途徑。用電需求預測是工業企業實現優化調度與經濟運行的前提，但工業企業的用電需求預測與電網的傳統負荷預測不同。以往電力系統的負荷預測僅從電網角度，預測區域范圍內未來用電量，以期安排發電廠的生產計劃，導致用戶用電行為的隨機和無序等負面效應?？蓮钠髽I用戶角度出發，基于大數據分析下的工業企業用電需求預測技術，進一步建立需求側響應體系，實現用戶與電力系統雙向互動，最終達到削減尖峰負荷、引導企業經濟智慧用電及緩解電力供需矛盾的效果，而且能實現我國智能用電，加快建設數字中國，更好地服務我國經濟社會發展。
3.2防患未然安全用電
工業企業用電設備繁多、額定功率大、持續時間長，并且對用電情況缺乏監測，對配電設備和線路的過載、過流、過熱情況無法及時了解。只有當設備損壞或造成安全事故時才后知后覺。電網的電壓、頻率的不穩定以及波形的畸變將會對負荷側的用電設備運行產生不良影響：根據不完全統計，在數據化領域46%的終端出現數據丟失和85%的服務器出現宕機均和電壓的跌落有直接的關系。可利用大數據和現代智能通信技術，線下安裝多回路采集模塊實現企業的總體用電情況及重點用電分路的監測。在不影響工業企業正常運行的情況下，采集用電設備的有功功率、無功功率等相關電能參數。利用局域網將各個區域的監測點數據傳輸到智能網關，智能網關整合數據后上傳至平臺，平臺接收各項實時數據，實現工業企業用電的實時在線分類和分項，便于管理部門進行有效的監控與管理。所監測的參數超過系統設置的閾值時發出告警信息，實現對已有故障的實時分級告警，對告警信息的監測分析可有效杜絕事故隱患，降低事故發生率，減少企業損失；并對諸如變壓器過載、電壓越限、電流越限、三相電壓電流不平衡越限等非故障卻有潛在危險情形提前預警，且提示故障位置和故障類型，以便企業采取及時有效的應對措施，從而保證正常的生產活動，延長設備的使用壽命。
3.3雙向互動緩解矛盾
智能電網時代，鼓勵工業企業和電網之間進行數據共享、智能互動，積極參與到電網的運行和建設當中。智能電表所代表的儀表監控雖然能在一定程度上監測和反映當時的用電情況，但對實現企業用電數據的規模化存儲、分類、整合、分析尚有不足，使得企業難以深入到精細化用電管理的層面。采用大數據分析，基于每日、每月尖峰平谷四時段用電量占比，評估尖、峰時段用電量占比是否過高，提供節能技術改造方案，使得企業在日常生產中能科學地調控大功率負荷啟動時間及順序以降低企業用電成本；并基于每月統計的功率因數分析其是否達到合格的門限值，并對功率因數不合格情況進行改善以降低電能損耗；對用戶用電結構進行分析計算以制定企業用電的改造方案。通過電力需求側的有效管理，可以降低城市尖峰負荷，在發電端不增加出力的情況下通過負荷端調節電網負荷高峰期的供需矛盾，提高電網穩定性。因此可借助數據挖掘算法刻畫工企用電行為，構建企業用電需求預測模型；建立需求側響應體系，實現用戶與電力系統雙向互動，根據企業負荷曲線指導用戶削峰填谷、錯峰運行，助推電力系統穩定。
4結束語
在能源互聯，智能電網的發展過程中，實現精細、實時、快捷、豐富的用電服務和管理成為大勢所趨。研發集物聯網、大數據、云計算于一體的電力數據平臺，實現供電智能化、網絡化、互動化和節能減排，是用電服務管理的發展方向。能助力工業企業長遠發展、有效促進智能電網深度發展，具有廣闊的實際應用前景，能夠產生巨大的社會經濟效應。本文對用戶側電力大數據在電力系統中的運用進行分析，力圖對工業企業的用電行為進行優化以實現智能用電，加快建設數字中國，更好地服務我國經濟社會發展。
參考文獻：
[1]馬俊明，張珍芬.淺談電力大數據在電網建設中的運用[J].中國新通信，2020，22（01）：99.
[2]成婧穎.大數據分析在互聯電網中的應用探討[J].科技創新與應用，2016（14）：190.
[3]陳永淑.大數據技術在電力系統的應用[J].信息技術與信息化，2020（01）：43-45.
[4]秦睿，張世才，張順.高耗能企業電價承受能力分析及對策[J].工業儀表與自動化裝置，2013（06）：117-119.
作者:林成 宋偉杰 廖志戈 周雅怡 單位:廣東電網有限責任公司珠海供電局
