云計算技術(shù)在用戶用電智能分析中的應(yīng)用論文
摘 要： 社會進步和經(jīng)濟發(fā)展的過程中， 國家生產(chǎn)活動不斷增加， 用戶的用電量也出現(xiàn)明顯的增長趨勢， 在此過程中， 多元化用電需求進一步增加， 因而新時期的供電要求不僅是滿足人們基本的生活、生產(chǎn)所需， 同時要求滿足保護環(huán)境和節(jié)能減排等要求。基于此需要對用于用電量、用電行為和用電方向等進行分析， 為功能供電服務(wù)提供科學(xué)借鑒， 同時對供電量和供電方向等進行合理調(diào)整。
關(guān)鍵詞： 云計算； 用電； 智能； 應(yīng)用； 方法； 要點； 分析；
針對我國電量使用情況， 統(tǒng)計和分析用戶電量的使用數(shù)據(jù)， 在云計算技術(shù)基礎(chǔ)上實行聚類算法分析， 建立電荷分析模型， 深度發(fā)掘用戶類型， 為電網(wǎng)公司的供電計劃制定提供依據(jù)， 提高電力資源的使用效率和使用價值。
1、 云計算技術(shù)與用戶用電智能分析
1.1、 云計算技術(shù)分析
現(xiàn)代互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)和計算機技術(shù)的興起與發(fā)展促進云計算技術(shù)的應(yīng)用， 云計算技術(shù)是在互聯(lián)網(wǎng)使用基礎(chǔ)上增加相關(guān)服務(wù)， 完成多種不同交付模式的使用， 在此過程中包括使用互聯(lián)網(wǎng)動態(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(chǔ)設(shè)施和互聯(lián)網(wǎng)， 應(yīng)用云計算技術(shù)能夠在短時間內(nèi)完成較高億次運算， 用戶直接通過手機、筆記本和電腦等完成數(shù)據(jù)中心的接入， 按照實際需要進行相應(yīng)數(shù)據(jù)的統(tǒng)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(shù)據(jù)處理能力， 在一定的技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)下， 云計算技術(shù)應(yīng)用是有用量劃分的付費模式的， 從而保證實用、便捷和適用的網(wǎng)絡(luò)訪問服務(wù)， 計算資源在可配置的情況下能夠在共享池內(nèi)被快速提供、提升。其中共享池資源類型主要包括服務(wù)、存儲、網(wǎng)絡(luò)、軟件應(yīng)用和服務(wù)器等， 總體管理工作和服務(wù)供應(yīng)商之間的交互較少。[2]
1.2、 用戶用電數(shù)據(jù)處理
國民經(jīng)濟在快速增長過程中對電力資源的使用需求不斷加大， 電力系統(tǒng)接入關(guān)鍵設(shè)備和技術(shù)后， 導(dǎo)致用戶電量使用的數(shù)據(jù)信息量也加大。例如以電力資源家庭用戶為例， 歷史信息數(shù)據(jù)內(nèi)容包括小區(qū)門號、家庭住址、電表號、抄電量日期、用電量等， 其中溫度、天氣和用電時長、家電類別等均屬于需要記錄和統(tǒng)計的信息。在整合和分析用戶電量數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上可以根據(jù)電量指標(biāo)建立起一個相對完善的數(shù)據(jù)表， 存儲用戶基本信息， 結(jié)合用戶總用電量、電表序號、設(shè)備ID和用電時長等建立數(shù)據(jù)模型， 對用戶的用電行為、實際用電需求等進行分析。另外針對用戶用電情況， 可以在數(shù)據(jù)模型和數(shù)據(jù)庫應(yīng)用基礎(chǔ)上完成個性化分析， 這其中需要綜合使用聚類算法和云計算技術(shù)， 劃分方法為經(jīng)典的K-means法， 設(shè)計出框架圖。其中框架圖主要包括行為分析、數(shù)據(jù)采集和數(shù)據(jù)處理等模塊內(nèi)容， 在相應(yīng)的模塊內(nèi)容中輸入用戶數(shù)據(jù)， 通過云計算技術(shù)傳輸信息， 完成最終的數(shù)據(jù)存儲和數(shù)據(jù)處理， 奠定后期的用戶用電行為分析基礎(chǔ)。[3]
2、 云計算技術(shù)在用戶用電智能分析中應(yīng)用
2.1、 聚類算法
在K-means法應(yīng)用中主要的程序步驟是采集相關(guān)數(shù)據(jù)， 在聚類中心完成初始化處理， 需要注意的是， 聚類中心和計算的樣本點之間需要保證歐式聚類， 根據(jù)其類別在聚類計算中心重新完成運算。應(yīng)用K-means算法能夠進行較大規(guī)模的數(shù)據(jù)采集、開發(fā)和運算管理， 其運算過程邏輯嚴謹， 運算結(jié)果準(zhǔn)確可靠， 兼具擴容能力強和運作高效的特點。由于云計算技術(shù)的文件系統(tǒng)和計算平臺屬于分布式， 完成數(shù)據(jù)庫信息存儲后， 需要通過SQL接口完成數(shù)據(jù)分析， 總的運算階段包括數(shù)據(jù)集的模型輸入、中間集計算結(jié)果輸入和最終的層級合并階段。K-means計算中對應(yīng)鍵歸類后需要保證相同值的輸入， 在數(shù)據(jù)重新標(biāo)記中保證云計算平臺內(nèi)部文件系統(tǒng)運行通暢， 算法迭代直至收斂。
2.2、 權(quán)重計算
在聚類分析的基礎(chǔ)上需要在不同的數(shù)據(jù)集合中按照相似性原則搜索數(shù)據(jù)對象， 計算相似數(shù)據(jù)的相似程度， 從某種程度上來說， 云計算技術(shù)應(yīng)用中的聚類分析算法相當(dāng)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(shù)據(jù)形式較為新穎。[4]關(guān)于用戶用電智能分析中采用云計算技術(shù)可以對用戶基本數(shù)據(jù)信息予以采集、存儲和管理， 對于數(shù)據(jù)庫中的用電峰值、谷電系數(shù)、平段百分比和負荷率等均可進行特征比較。在此過程中對其進行權(quán)重計算需要將選取的特征量建立向量矩陣， 計算特征指標(biāo)可以使用熵權(quán)法， 標(biāo)準(zhǔn)化處理權(quán)重矩陣。用戶用電量分析屬于一項系統(tǒng)性和復(fù)雜化的數(shù)據(jù)統(tǒng)計、分析工作， 應(yīng)用云計算技術(shù)實行數(shù)據(jù)量的權(quán)重計算要保證矩陣標(biāo)準(zhǔn)狀態(tài)計算出后與實際的用電數(shù)據(jù)分類相適應(yīng)。
2.3、 數(shù)據(jù)分析和結(jié)果模擬
用戶用電量分析過程中需要完成基礎(chǔ)數(shù)據(jù)采集、分類和輸入工作， 在此過程中需要針對實際出現(xiàn)的用戶類型特征對其用電行為進行基本劃分， 劃分類別名， 研究用電特征。例如在小區(qū)用戶用電中， 常見的用戶類別包括空置房、老人、上班族、商用和老人加上班族結(jié)合模式。空置房總體用電量較低， 電量使用起伏不大；而老人由于年齡、生活活動特征， 總體用電趨勢穩(wěn)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；商用用戶用電量大， 幾乎沒有用電低谷和用電高峰之分；老人加上班族結(jié)合模式下屬于混合居住的家庭類型， 用電量較大�；诖�， 在電量使用分析過程中應(yīng)用云計算技術(shù)需要對主要的用戶類別進行分類劃分， 建立數(shù)據(jù)模型、統(tǒng)一比較分析。[5]
3、 結(jié)語
電力資源在不同領(lǐng)域應(yīng)用廣泛， 在傳統(tǒng)行業(yè)中電力資源的應(yīng)用作用明顯， 但是用戶群體的劃分不同， 其用電方式以及電力資源價值體現(xiàn)也不同。云計算技術(shù)在用戶用電智能分析中， 能夠在數(shù)據(jù)平臺上針對多種不同的用戶類別和用戶特征展開分析， 提高數(shù)據(jù)運算的效率和準(zhǔn)確度。
參考文獻：
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[3]秦振偉， 周雪松， 高志強， 周從容。云計算技術(shù)在用戶側(cè)智能變電站系統(tǒng)中的應(yīng)用研究[J].天津科技， 2016, 09:67-70.
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