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基于复合分析算法的智能电表数据应用.pdf
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1、智能制造技术模具制造 2023年第11期基于复合分析算法的智能电表数据应用彭为杰,张 陆(国网乌鲁木齐供电公司,新疆乌鲁木齐 830000)【摘要】智能电表作为智能电网的核心终端装置,除了具备电能计量功能外,还具有双向通信、用电信息储存、双向-多阶梯费率计量、用户侧远程控制等功能,是未来泛在电力物联网用户智能化终端的主要发展方向。根据智能电表数据对用电信息进行分析,可实现区域内用户行为、负荷和用电量的精准分析和预测。以此为基础的海量数据,对实施合理发电计划、线路升级改造工作、发电设施规划以及电价制定均有重要的作用。关键词:复合分析算法;智能电表;数据应用中图分类号:TM933.4 文献标识码:
2、BDOI:10.12147/ki.1671-3508.2023.11.054Application of Intelligent Electricity Meter Data Based on Composite Analysis AlgorithmPeng Weijie,Zhang Lu(State Grid Urumqi ElectricPower Supply Company,Urumqi,Xinjiang 830000,CHN)【Abstract】As the core terminal device of the smart grid,smart meters not only ha
3、ve the function of energy measurement,but also have functions such as bidirectional communication,electricity information storage,bidirectional multi tiered rate measurement,and user side remote control.They are the main development direction of intelligent terminals for future ubiquitous power IoT
4、users.By analyzing electricity consumption information based on smart meter data,precise analysis and prediction of user behavior,load,and electricity consumption within the region can be achieved.The massive data based on this plays an important role in implementing reasonable power generation plan
5、s,line upgrading and renovation work,power generation facility planning,and electricity price formulation.Key words:composite analysis algorithm;intelligent electricity meter;data application智能电表作为现代电力系统中的重要组成部分,可以实时采集和传输电能使用信息,为电力管理和能源优化提供了有力支持。然而,随着智能电表数据规模的不断增长,如何高效地应用和分析这些数据成为了一个挑战。本文旨在探讨基于复合分析算
6、法的智能电表数据应用的意义和方法1。1 智能电表数据具有丰富的信息量和潜在的应用价值智能电表作为现代电力系统中的重要组成部分,可以实时采集和传输电能使用信息,为电力管理和能源优化提供了丰富的信息量和潜在的应用价值。本文将探讨智能电表数据的信息特点、应用领域以及其在能源管理和智慧电网建设中的价值。首先,智能电表数据具有丰富的信息量。智能电表每隔一段时间就会记录一次电能使用数据,这些数据包括电能消耗量、负荷变化、用电模式等。与传统电表相比,智能电表能够提供更加精细和准确的数据,为电力系统的运行管理和决策提供了更全面的信息基础。智能电表数据可以帮助实现电力系统的智能化管理和优化。通过对电能使用模式和
7、负荷变化的分析,可以预测电力需求、合理调度电力资源,提高电力系统的供需匹 172智能制造技术模具制造 2023年第11期配程度,减少能源浪费和碳排放。其次,智能电表数据具有多样的应用价值。此外,智能电表数据可以支持智慧电网的建设。智慧电网是基于信息技术和通信技术的电力系统升级,旨在实现电力供应的高效、可靠和可持续。智能电表作为智慧电网的重要组成部分,可以实现对用户用电行为的监测和分析,实时反馈用电信息,帮助电网运营商进行负荷调控和优化。智能电表数据还可以支持能源管理和节能减排。通过对电能使用模式和负荷曲线的分析,可以发现能源浪费和低效用电的问题,进而制订相应的节能策略和措施。2 复合分析算法特
8、征和优势复合分析算法作为一种综合利用多种分析方法的技术手段,可以有效应对智能电表数据的复杂性和高维特征。复合分析算法作为一种综合利用多种分析方法的技术手段,可以有效应对智能电表数据的复杂性和高维特征。首先,智能电表数据具有复杂性和高维特征。智能电表每隔一定时间记录一次电能使用数据,这些数据包括电能消耗量、负荷变化、用电模式等多个维度的信息。而且,随着智能电表数据规模的增加,数据量庞大且多样化。因此,如何从这些复杂的数据中提取有用信息并进行有效分析成为了一个挑战。其次,复合分析算法能够综合利用多种分析方法,充分发挥各种方法的优势,从而应对智能电表数据的复杂性和高维特征。复合分析算法通常包括聚类分
9、析、分类分析、回归分析等多种方法,如K-means算法、支持向量机(SVM)、决策树、神经网络等。通过将这些方法相结合,可以更全面准确地分析智能电表数据,挖掘隐藏在数据背后的规律和信息。复合分析算法在处理复杂电能数据中具有多个优势。首先,复合分析算法能够综合利用多种方法,充分发挥各种方法的优势,从而提高数据分析的准确性和鲁棒性。3 复合分析算法在智能电表数据分析中具有多种应用意义首先,通过聚类分析可以将智能电表数据进行分类,发现不同用电模式和负荷特征,为电力系统的负荷预测、调度和优化提供依据。其次,通过分类分析可以识别出电能使用行为的模式,检测异常用电情况,为电力安全监测和故障检测提供支持。此
10、外,通过回归分析可以建立电能使用与其他因素之间的关联模型,如天气因素、用户行为等,为电力企业制定精准的电能计费策略提供依据。不同的复合分析算法适用于不同的智能电表数据分析场景。例如,K-means算法可以用于智能电表数据的聚类分析,将用户划分为具有相似用电模式的群组;支持向量机(SVM)可用于智能电表数据的分类分析,识别出不同用电行为的模式;决策树可用于智能电表数据的回归分析,建立电能使用与其他因素之间的关系模型。4 复合分析算法在智能电表数据中的问题复合分析算法在智能电表数据分析中也面临一些挑战和问题。首先,算法的选择和参数的调整需要根据具体应用场景进行合理选择,以满足分析需求。其次,智能电
11、表数据的质量和准确性对分析结果的可靠性有着重要影响,因此需要加强数据质量监控和校准工作。此外,智能电表数据的隐私和安全问题也需要引起重视,在数据分析过程中要保护用户的隐私信息和数据安全。5 复合分析算法的智能电表数据应用面措施5.1 计算数据集智能电表实时数据集通过 MIT数据库网络在线获得,该数据集包含有20192020年间每30min记录的10台家用电器的能耗。根据这些数据应用自回归移动平均(Autoregressive Moving Average,ARIMA)方法生成了一百万套房屋的时域能耗数据集。ARIMA模型中假设变量的预测值是一些先前观测值和随机误差的线性函数,如式(1)所示:Y
12、t=c+1yd+pyd+.+e(1)式中:1、2、1、2是模型参数,p和q分别是自回归数和移动平均项数的参数,yd是当前值和前一个值之间的d倍差,et是时间t的随机误差,c是常数。变量 d表示用于给定时间序列数据集平稳化的差异程度。为了建立最佳 ARIMA模型,通过选择优化模型拟合准则的一组(p,d,q)值进行搜索,拟合服从三个标准,即:Akaike 信息准则(Akaike Information Criterion,AIC)、Akaike信息准则校正(Akaike In for mation Criterion Correction,AICc)和贝叶斯信息准则(Bayesian Inform
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