安科瑞 鮑靜君

　　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、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涉及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。

　　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、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。

　　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分析，挖掘其中的數據價值，必定可以加速推進工業企業“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。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。可從企業用戶角度出發，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，現用戶與電力系統雙向互動，達到削減尖峰負荷、引導企業經濟智慧用電及解決電力供需矛盾的效果，而且能實現我國智能用電，加速建設數字中國，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。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*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杜絕事故隱患，降低事故發生率，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，以便企業采取及時應對措施，而保證正常的生產活動，延長設備的使用壽命。

　　3.3 雙向互動解決矛盾

　　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，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造以降低電能損耗；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、安科瑞配電系統智能運維產品選型及介紹

　　近兩年來，安科瑞已經陸續參與各縣市電力公司的用戶端能源管理平臺、云南省網綜合能源服務平臺、上海嘉定區147所學校電力運維平臺等相關平臺的建設，提供了包括云平臺、智能網關、終端設備等產品，各類用戶端云平臺在各地運行案例700多套，并且根據用戶需求不斷完善產品功能，這些都是未來泛在電力物聯網的一部分。

　　綜合能源服務是以電為中心，把電力系統與供熱網絡、工業系統、交通系統、建筑系統等緊密結合起來，實現電、氣、冷、熱、能源等多能互補和“源-網-荷-儲”各環節高度協調優化，生產和消費雙向互動，集中與分布相結合的能源服務。

　　4.1安科瑞智能網關、終端設備選型

4.2 安科瑞智能運維平臺介紹

　　平臺結構

　　變配電站通過安裝多溫濕度傳感器，水浸傳感器，煙霧傳感器，門磁開關等傳感器，通過網關經無線（3G/4G）或有線的方式將數據上傳云服務器上，并將數據進行集中存儲、統一管理。具有權限的用戶可通過PC、PAD、手機等各類終端設備訪問數據、接收報警信息，監控變配電站環境狀態。

　　運維平臺功能：

　　安科瑞變電所運維云平臺（AcrelCloud-1000）根據市場需求反饋，運用互聯網和大數據技術，為電力運維公司提供配套線上運維服務。該平臺作為連接運維單位和用電企業的紐帶，監視用戶配電系統的運行狀態和電量數據，為客戶提供更好的運維服務，平臺提供系統總覽、電力數據監測、電能質量分析、用電統計分析和日/月/年電能統計報表、異常預警、事故報警和事件記錄、運行環境監測、運維巡檢派單等功能，并支持多平臺、多終端數據訪問。

　　?電力監測

　　通過矢量配電圖監測變電所用電情況，畫面響應遙信變位、遙測越限報警，點擊某個配電回路后可以查詢該配電回路的各類詳細用電參數，包括實時值、平均值；

　　實時監測變壓器運行情況，包括功率、負荷率、需量、繞組溫度等。

　　提供多種類型的查詢報表，可以查詢各配電回路的各類電力參數(電壓、電流、功率、頻率、諧波、三相不平衡度等),系統可以對某電力參數按照天、月進行統計。

　　可實現漏電監測、線纜及母排溫度監測。

?故障報警

　　平臺可配置遙信變位報警（水浸、煙霧、門磁、開關跳閘等）、遙測越限報警（過壓、欠壓、過流、線纜溫度過高、繞組溫度過高等）、運行報警（儀表離線、網關離線等），并將接收到的報警通過短信、網頁推送，報警上下限可根據現場情況靈活配置。

?能效分析

　　按照配電回路、區域、部門、分項（照明、空調、動力等）統計每時、每天、每月、每年用電數據，并進行同環比分析；

按尖、峰、平、谷統計各配電回路的用電量及用電金額；

統計四象限電能并計算每天、每月的平均功率因數；

　　按月統計每個回路的需量及發生值，為需量申報提供依據。

?檔案設備

　　系統可配置每個變電所內變壓器、進線柜、出線柜、計量柜、高壓電纜等設備信息，記錄設備的廠家、型號、投運日期等，并可靈活定義設備的巡檢項、缺陷類別等信息。

?巡檢消缺

　　通過系統編制巡檢計劃，并將計劃下發到巡檢人員手機上，巡檢人員在變電所現場根據巡檢要求執行巡檢任務，如果在巡檢過程中發現缺陷，可記錄缺陷并在系統中生成消缺任務。

　　?用戶報告

l 手機APP

　　通過手機APP實現配電圖查看、視頻監視及回放、電力參數查詢、需量統計、用能分析，并可通過手機接收報警、執行巡檢、記錄缺陷。

5、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、智能電網發展，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，加速建設數字中國，更好地服務我國經濟社會發展。