云計算技術(shù)在用戶(hù)用電智能分析中的應用論文
摘 要： 社會(huì )進(jìn)步和經(jīng)濟發(fā)展的過(guò)程中， 國家生產(chǎn)活動(dòng)不斷增加， 用戶(hù)的用電量也出現明顯的增長(cháng)趨勢， 在此過(guò)程中， 多元化用電需求進(jìn)一步增加， 因而新時(shí)期的供電要求不僅是滿(mǎn)足人們基本的生活、生產(chǎn)所需， 同時(shí)要求滿(mǎn)足保護環(huán)境和節能減排等要求�；诖诵枰獙τ糜谟秒娏�、用電行為和用電方向等進(jìn)行分析， 為功能供電服務(wù)提供科學(xué)借鑒， 同時(shí)對供電量和供電方向等進(jìn)行合理調整。
關(guān)鍵詞： 云計算； 用電； 智能； 應用； 方法； 要點(diǎn)； 分析；
針對我國電量使用情況， 統計和分析用戶(hù)電量的使用數據， 在云計算技術(shù)基礎上實(shí)行聚類(lèi)算法分析， 建立電荷分析模型， 深度發(fā)掘用戶(hù)類(lèi)型， 為電網(wǎng)公司的供電計劃制定提供依據， 提高電力資源的使用效率和使用價(jià)值。
1、 云計算技術(shù)與用戶(hù)用電智能分析
1.1、 云計算技術(shù)分析
現代互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)和計算機技術(shù)的興起與發(fā)展促進(jìn)云計算技術(shù)的應用， 云計算技術(shù)是在互聯(lián)網(wǎng)使用基礎上增加相關(guān)服務(wù)， 完成多種不同交付模式的使用， 在此過(guò)程中包括使用互聯(lián)網(wǎng)動(dòng)態(tài)交易模式完成虛擬化資源的擴展。[1]電信網(wǎng)絡(luò )中云計算技術(shù)可以抽象化的表示底層基礎設施和互聯(lián)網(wǎng)， 應用云計算技術(shù)能夠在短時(shí)間內完成較高億次運算， 用戶(hù)直接通過(guò)手機、筆記本和電腦等完成數據中心的接入， 按照實(shí)際需要進(jìn)行相應數據的統計、分析和運算。云計算技術(shù)在電網(wǎng)、天氣和核爆炸等領(lǐng)域具有極強的數據處理能力， 在一定的技術(shù)標準下， 云計算技術(shù)應用是有用量劃分的付費模式的， 從而保證實(shí)用、便捷和適用的網(wǎng)絡(luò )訪(fǎng)問(wèn)服務(wù)， 計算資源在可配置的情況下能夠在共享池內被快速提供、提升。其中共享池資源類(lèi)型主要包括服務(wù)、存儲、網(wǎng)絡(luò )、軟件應用和服務(wù)器等， 總體管理工作和服務(wù)供應商之間的交互較少。[2]
1.2、 用戶(hù)用電數據處理
國民經(jīng)濟在快速增長(cháng)過(guò)程中對電力資源的使用需求不斷加大， 電力系統接入關(guān)鍵設備和技術(shù)后， 導致用戶(hù)電量使用的數據信息量也加大。例如以電力資源家庭用戶(hù)為例， 歷史信息數據內容包括小區門(mén)號、家庭住址、電表號、抄電量日期、用電量等， 其中溫度、天氣和用電時(shí)長(cháng)、家電類(lèi)別等均屬于需要記錄和統計的信息。在整合和分析用戶(hù)電量數據的基礎上可以根據電量指標建立起一個(gè)相對完善的數據表， 存儲用戶(hù)基本信息， 結合用戶(hù)總用電量、電表序號、設備ID和用電時(shí)長(cháng)等建立數據模型， 對用戶(hù)的用電行為、實(shí)際用電需求等進(jìn)行分析。另外針對用戶(hù)用電情況， 可以在數據模型和數據庫應用基礎上完成個(gè)性化分析， 這其中需要綜合使用聚類(lèi)算法和云計算技術(shù)， 劃分方法為經(jīng)典的K-means法， 設計出框架圖。其中框架圖主要包括行為分析、數據采集和數據處理等模塊內容， 在相應的模塊內容中輸入用戶(hù)數據， 通過(guò)云計算技術(shù)傳輸信息， 完成最終的數據存儲和數據處理， 奠定后期的用戶(hù)用電行為分析基礎。[3]
2、 云計算技術(shù)在用戶(hù)用電智能分析中應用
2.1、 聚類(lèi)算法
在K-means法應用中主要的程序步驟是采集相關(guān)數據， 在聚類(lèi)中心完成初始化處理， 需要注意的是， 聚類(lèi)中心和計算的樣本點(diǎn)之間需要保證歐式聚類(lèi)， 根據其類(lèi)別在聚類(lèi)計算中心重新完成運算。應用K-means算法能夠進(jìn)行較大規模的數據采集、開(kāi)發(fā)和運算管理， 其運算過(guò)程邏輯嚴謹， 運算結果準確可靠， 兼具擴容能力強和運作高效的特點(diǎn)。由于云計算技術(shù)的文件系統和計算平臺屬于分布式， 完成數據庫信息存儲后， 需要通過(guò)SQL接口完成數據分析， 總的運算階段包括數據集的模型輸入、中間集計算結果輸入和最終的層級合并階段。K-means計算中對應鍵歸類(lèi)后需要保證相同值的輸入， 在數據重新標記中保證云計算平臺內部文件系統運行通暢， 算法迭代直至收斂。
2.2、 權重計算
在聚類(lèi)分析的基礎上需要在不同的數據集合中按照相似性原則搜索數據對象， 計算相似數據的相似程度， 從某種程度上來(lái)說(shuō)， 云計算技術(shù)應用中的聚類(lèi)分析算法相當于相似性測算法， 且這種測出的'相似度更加具有可信性和可行性， 數據形式較為新穎。[4]關(guān)于用戶(hù)用電智能分析中采用云計算技術(shù)可以對用戶(hù)基本數據信息予以采集、存儲和管理， 對于數據庫中的用電峰值、谷電系數、平段百分比和負荷率等均可進(jìn)行特征比較。在此過(guò)程中對其進(jìn)行權重計算需要將選取的特征量建立向量矩陣， 計算特征指標可以使用熵權法， 標準化處理權重矩陣。用戶(hù)用電量分析屬于一項系統性和復雜化的數據統計、分析工作， 應用云計算技術(shù)實(shí)行數據量的權重計算要保證矩陣標準狀態(tài)計算出后與實(shí)際的用電數據分類(lèi)相適應。
2.3、 數據分析和結果模擬
用戶(hù)用電量分析過(guò)程中需要完成基礎數據采集、分類(lèi)和輸入工作， 在此過(guò)程中需要針對實(shí)際出現的用戶(hù)類(lèi)型特征對其用電行為進(jìn)行基本劃分， 劃分類(lèi)別名， 研究用電特征。例如在小區用戶(hù)用電中， 常見(jiàn)的用戶(hù)類(lèi)別包括空置房、老人、上班族、商用和老人加上班族結合模式�？罩梅靠傮w用電量較低， 電量使用起伏不大；而老人由于年齡、生活活動(dòng)特征， 總體用電趨勢穩定， 下午用電較多， 晚上用電較少；上班族用電起伏大， 晚上用電較多；商用用戶(hù)用電量大， 幾乎沒(méi)有用電低谷和用電高峰之分；老人加上班族結合模式下屬于混合居住的家庭類(lèi)型， 用電量較大�；诖�， 在電量使用分析過(guò)程中應用云計算技術(shù)需要對主要的用戶(hù)類(lèi)別進(jìn)行分類(lèi)劃分， 建立數據模型、統一比較分析。[5]
3、 結語(yǔ)
電力資源在不同領(lǐng)域應用廣泛， 在傳統行業(yè)中電力資源的應用作用明顯， 但是用戶(hù)群體的劃分不同， 其用電方式以及電力資源價(jià)值體現也不同。云計算技術(shù)在用戶(hù)用電智能分析中， 能夠在數據平臺上針對多種不同的用戶(hù)類(lèi)別和用戶(hù)特征展開(kāi)分析， 提高數據運算的效率和準確度。
參考文獻：
[1]莊緒強�；谠朴嬎慵夹g(shù)的用戶(hù)用電智能分析技術(shù)研究[J].自動(dòng)化與儀器儀表， 2016, 02:187-189.
[2]朱國富， 張曉東， 閆書(shū)芳， 趙軍平�；陔娏τ脩�(hù)用電信息采集系統的智能售用電管理系統的應用及技術(shù)[J].電測與儀表， 2015, S1:13-16
[3]秦振偉， 周雪松， 高志強， 周從容。云計算技術(shù)在用戶(hù)側智能變電站系統中的應用研究[J].天津科技， 2016, 09:67-70.
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