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淺談大數據在電力營銷系統中應用及工程實例解析

更新時間: 2022-01-04  點擊次數: 550次
摘要:隨著電力行業(yè)各系統接入,海量數據涌現,如何利用電網信息化中大量數據,對客戶需求進行判斷分析,服務于營銷鏈條,提升企業(yè)市場競爭力和供電服務能力,是當前研究重點。文章分析了現階段市級營銷系統數據模型,搭建基于大數據的營銷決策分析系統,實現電力營銷數據分析、客戶分析等工程實例。該系統已在南方電網某地級市進行工程實用化使用,提高了該供電公司的企業(yè)分析能力和需求預測準確性,對營銷服務能力提升有指導意義。
關鍵詞:大數據;電網信息化;營銷鏈條
1 研究背景
       隨著電力市場改革的推進,售電市場逐步放開,對于電力企業(yè)提出了更高的要求。電力企業(yè)需要完成從“保供電"到“個性化供電"的提升,即利用信息化技術手段,對市場、客戶和自身管理進行全面分析和提升。如何更好地利用各系統的數據,打破數據孤島,完成數據提取工作,利用大數據技術對電力營銷行業(yè)進行提升是現階段研究重點。
       現階段國內利用大數據對電力營銷方面的研究較少,主要研究在于營銷系統的數據挖掘和數據庫的優(yōu)化方面,系統偏向于企業(yè)管理。對于利用大數據方法對用戶進行側寫,提供個性化服務方面研究為空白。文章首先對于電力公司不同系統的異構數據進行整合,建立統一數據交換平臺,利用數據挖掘算法對于用戶已有數據進行處理預測,實現售電分析功能,后通過搭建系統完成工程化應用。
2 基于大數據算法的售電分析和售電預測
       聚類算法是大數據處理中的重要分支,主要用于海量數據中尋找數據關聯的算法。文章通過聚類算法處理用戶數據之間內在聯系,通過數據關聯方式,對數據進行預處理,實現售電分析;通過線性回歸算法,對于售電量進行預測。
2.1營銷系統數據關聯方案
系統關聯方案主要包括:
       運用聚類算法對電力營銷系統數據庫數據進行離散變換,形成強關聯直接可用數據源;
       運用Apriori算法得到強關聯規(guī)則,給用戶提供符合其閾值的結果規(guī)則。即以售電量目標,通過時間、地區(qū)、行業(yè)、電價、天氣作未考量維度,構建數據庫模型。
2.2售電量預測方案
預測方案主要包括:
       從數據庫中查詢對應時間歷史售電量數據,形成樣本,一般情況下查詢類似天氣六個月數據(本文以2016年1-6月數據為例)。并對形成樣本進行一次線性回歸如下:
       對線性回歸量使用較小二乘法進行準確估計,從而計算出公式中a,b具體數值,得到具體回歸方程。將歷史數據作為自變量帶入一次線性方程,可以求出2016年7月售電量預測值。
       調用2009-2015年7月同比數據值,形成樣本,采用步驟1方案形成2016年7月預測值。對于步驟1和步驟2預測出的2016年7月售電量預測值,采用算數平均減少預測誤差,該算術平均值為文章所示2016年7月售電量預計。
3系統設計與工程實際
系統總體架構如下圖。
       電力營銷綜合分析系統體系架構通過數據采集與整合程序從底層業(yè)務系統的數據庫中抽取數據,整合到自己的數據庫中,形成數據集中管理,然后再能過數據采集與整合程序在數據層的基礎上形成由業(yè)務主題構成的數據倉庫,后,通過數據展現與分析的應用程序開發(fā)技術,實現電力營銷的分析、預測、決策。系統的總體架構分為四層,具體描述如下:
       用戶交互層主要完成用戶與系統的友好交互功能,具體功能有用電量分析、售電量預測、報表查詢統計等。該應用程序客戶端界面采用java語言設計簡單易用的定制化頁面,辦事效率高,用戶體驗更具,部署于用戶三區(qū)系統,符合網絡安全要求規(guī)范。
       業(yè)務邏輯處理層主要完成文章所示核心算法,并對信息數據進行預處理,從邏輯實體的實現上看,其表現為各種功能組件,這些功能組件是對象化組件模塊,可以實例化,具有過繼承重作用??紤]到系統后續(xù)維護和二次開發(fā)問題,業(yè)務邏輯處理層實現對象對外服務接口開放功能,便于調取和應用數據。
       數據層:從數據層的構成看,是由數據訪問層和數據源共同組成的,從數據源的來源看,是由外部各業(yè)務系統數據庫產生的。而數據訪問層則要承擔起封裝對數據源的訪問。由于數據訪問層的存在,使業(yè)務邏輯層對底層數據存儲形式過于依賴的情況得以改變,應用系統的適應力增強,可以在各種不同類型的數據庫中得到更好的應用。
       系統接口層:該層主要是和其他業(yè)務系統進行數據對接。通過上述系統架構,搭建基于大數據的營銷業(yè)務擴展系統,并于南方電網某地市局進行工程化驗收。系統掛網運行結果表明,該系統實現了電力營銷數據的智能化查詢、分析和統計工作,便于使用者及時掌握所轄用戶用電情況,實現客戶的市場化分析,有利于使用者及時調整營銷策略,減輕數據統計的工作強度。
4 安科瑞變電所電力運維云平臺介紹及選型
4.1 云平臺概述:
       按照國家電網公司的統計,10kV及以上供電電壓等級的工商業(yè)用戶有200萬戶以上,此類“用戶側變配電所"產權歸電力用戶所有(工商企業(yè)、住宅小區(qū)、學校、醫(yī)院等),雖然數量眾多,但是日常的運行維護工作比較傳統,普遍存在以下痛點:
       人工成本高:人工巡視、紙質記錄、電話溝通,缺乏智能化的手段
       工作效率低:巡視頻率低、巡檢任務無法定位、巡檢過程不標準規(guī)范、巡檢缺陷缺乏閉環(huán)跟蹤;
       安全隱患:有些用電單位無專業(yè)維護電工、無法即時排查電氣隱患、隱蔽工程隱患檢查難等難題;
       搶修時間長:變電所設備種類較多,在分布上也比較分散,無法即時識別和定位故障信息,需要用戶通知后到現場確認;
       運行大數據缺少分析:有些用戶未有數據匯總分析平臺,甚至未安裝電力儀表導致運維人員對現場電力參數信息不了解,無法確定電力系統是否正常運行。
4.2  應用場所
4.3 云平臺架構
       我司的運維平臺綜合運用綜合保護裝置、多功能電力儀表、母排及線纜測溫裝置、變壓器溫控儀、視頻攝像頭、水浸煙霧、溫濕度、門磁等多種傳感器統一接入變電所現場的邊緣計算網關,經邊緣計算網關將數據封裝、壓縮、加密后上傳至云平臺。實時集中監(jiān)測所有變電所用電情況、統一調度運維巡檢安排,線上線下聯動;實現用戶側變配電所的24小時無人值守,全面監(jiān)測各配電回路運行狀態(tài),即時定位故障,降低安全風險。通過手機APP下發(fā)運維任務到人員手機上,并通過GPS跟蹤運維執(zhí)行過程。將企業(yè)集團/高等院校內廣泛分布的變電所集中統一管理,提高運維效率、提高故障響應速度,即時發(fā)現運行缺陷并做消缺處理。為售電企業(yè)提供電能集抄服務,即時掌握用戶用電量情況,避免偏差考核;響應泛在電力物聯網的政策,增加客戶粘性,為后期的增值服務開展做準備。
4.4云平臺功能
 4.5云平臺配置方案
4.6產品介紹
       AM5SE系列微機綜合保護裝置
       功能
       保護功能:主變差動保護功能、主變后備保護、三段式過流帶方向帶電壓閉鎖、三段式過流、零序電流保護、過電壓;
       低電壓保護、大功率電機保護、高壓電動機綜合保護、PT并列功能、非電量保護、并網逆功率保護、檢同期功能;
       測量功能:保護電流、測量電流、零序電流、母線電壓、零序電壓4-20MA輸出、直流測量;
       通訊功能:提供RS485通訊接口,RS232維護接口,IRIG-B對時接口、USB升級接口,RJ45網口接口;
       故障錄波功能:保護動作時觸發(fā)錄波,可以記錄故障前8個周波后四個周波的數據;
       控制回路:自帶操作回路,防跳功能;
       GPS校時功能:提供時鐘同步接口,接收GPS校時信號。
       應用
       35kV及以下電壓等級的變配電站及設備的保護測控功能,至少包括35kV進線/主變壓器(一般容量2000kVA以上)/PT/母聯、10kV進線/饋線/配電變壓器(一般容量2000kVA以下)/高壓電動機/高壓電容器/母聯/PT等設備的保護和自動控制功能。
       ASD300系列智能操控裝置
       功能
       一次動態(tài)模擬圖指示及自檢帶電顯示、閉鎖及自檢;
       核相、強制加熱、強制照明;
       語音防誤提示;
       人體感應及柜內照明、已帶電語音播報;
       分合閘、遠方就地、儲能轉換開關;
       分合閘回路完好指示/電壓測量;
       預分預合閃光指示;
       斷路器分合次數統計;
       RS485串行通訊接口;
       開關柜節(jié)點無線測溫;
       全電參量測量。
       應用
       35KV高壓及以下中置柜,手車柜,環(huán)網柜。
 
       ARTM-Pn無線測溫裝置
       功能
       接收60個ATE100/200/300/400;
       3U3I電參量測量;
       實時測溫功能;
       RS485通訊接口,通過標準的MODBUS RTU協議實現組網功能;
       具備自檢功能;
       超溫、高溫、相間溫差報警、溫度突變量告警功能。
       應用
       變電站、配電室、箱變等。
 
       APM810系列多功能電力儀表
       功能
       準確度等級:有功電能0.5S級,無功電能2級;
       測量功能:三相電壓、三相電流、分相及總有功功率、分相及總無功功率、分相及總視在功率、分相及總功率因數、頻率、需量;
       電能計量:分相及總雙向電能、四象限無功電能;
       電能質量監(jiān)測:2-63次分次諧波、總(奇、偶)諧波測量、電壓波峰系數、電話波峰因子、電流K系數測量;
       輸入輸出:2路開關量輸出(選配MD82模塊可擴至8路);
       及2路開關量輸入(選配MD82模塊可擴至26路),開關量輸出;
       可配置為報警輸出或遠程遙控,DO用作報警輸出時可自由關聯報警內容;
       SD卡存儲功能:用于電參量、電能、諧波等數據定時存儲,波形存儲等功能。
       應用
       適用于電力系統、工礦企業(yè)、公用設施、智能大廈等需要電力監(jiān)控的場合。
 
       DTSD1352導軌式電能表
       功能
       測量功能:三相電流、電壓、功率、頻率、總正反向有功電能統計、總正反向無功電能統計;
       準確級精度:有功0.5S;
       電流信號接入:直接接入10(80)A 經CT接入1(6)A;
       電壓信號:100V 380V;
       通信:RS485接口,支持MODBUS-RTU或者DL/T645通訊協議。
       應用
       適用于政府機關和大型公建中對電能的分項計量,也可用于企事業(yè)單位作電能管理考核。
       ADW300無線智能儀表
       功能
       測量功能:三相電流、電壓、功率、頻率、總正反向有功電能統計、總正反向無功電能統計;
       電能質量:電壓、電流不平衡度,電壓、電流總諧波及2-31分次諧波;
       需量:電流、功率需量及實時電流,功率需量;
       準確級精度:0.5s級 ADW300外置互感器型1級;
       電流信號規(guī)格:100A輸入 ,經互感器輸入,二次互感接入;
       通訊方式:RS485、 LORA無線通訊、NB-IOT無線通訊、4G無線通訊。
       應用
       ADW300方便用戶進行用電監(jiān)測、集抄和管理,可靈活安裝在配電箱中,可用于電力運維、環(huán)保監(jiān)管等在線監(jiān)測類平臺中。
       ARCM300系列電氣火災監(jiān)控儀表
       功能
       測量:單回路剩余電流、4路溫度、電壓、電流、功率、頻率、功率因數、視在電能、四象限電能;
       保護:剩余電流、溫度、過流等;
       報警:聲光報警,支持消音、復位操作;
       開關量:1路繼電器輸出、4路開關量輸入;
       通訊方式:RS485、NB-IOT無線通訊、4G無線通訊。
       應用
       適用于智能樓宇、高層公寓、賓館、飯店、商廈、工礦企業(yè)、國家消防單位以及石油化工、文教衛(wèi)生、金融、電信等領域。
       ANET智能網關
       功能
       數據采集(支持串口、以太網,只需配置即可兼容支持標準電力規(guī)約的各類儀表);
       數據上傳(支持往上海分類分項能耗平臺、寧夏電力需求側平臺、江蘇電力運維平臺、浙江電力運維平臺上傳數據);
       邊緣計算(靈活的報警閾值設置、主動上傳報警信息、數據合并計算、斷點續(xù)傳、數據加密、4G路由);
       遠程管理(遠程配置、遠程升級、遠程監(jiān)視)。
       應用
       泛在電力物聯網、能耗系統平臺、電力需求側管理平臺、第三方云平臺、預付費系統、運維系統平臺、電力監(jiān)控平臺、能源綜合管理平臺。
 
4.7云平臺現場應用圖片  
  
 
               展廳現場                 運維團隊               采集箱內部圖
 
高配現場                    門磁安裝                   煙感安裝
   
         安裝                   漏水檢測安裝              低壓柜儀表
4.8平臺價值
       為電力運維企業(yè)提供線上運維服務平臺,實時集中監(jiān)測所有變電所用電情況、統一調度運維巡檢安排,線上線下聯動。
       將企業(yè)集團/高等院校內廣泛分布的變電所集中統一管理,提高運維效率、提高故障響應速度;
       響應泛在電力物聯網的政策,增加客戶粘性,為后期的增值服務開展做準備;
       為售電企業(yè)提供電能集抄服務,即時掌握用戶用電量情況,避免偏差考核。

4.10 典型案例
參考文獻

[1] 彭小圣,鄧迪元,程時杰,等.面向智能電網應用的電力大數據關鍵技術[J].中國電機工程學報,2015,35(3):503-511.

[2] 魏艷平.基于大數據平臺的電力營銷分析決策系統的研究[D].成都:西華大學,2017.

[3] 王亮.大數據背景下電力企業(yè)營銷管理創(chuàng)新研究[D].北京:華北電力大學,2015.

[4] 湯平瑜.大數據在電力營銷系統中的應用及工程實例解析

[5] 安科瑞企業(yè)微電網設計與應用手冊.2020.06版.





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