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摘要：近几年随着我国智能电表的大量安装和推广，目前各省电力公司的数据中心都累积了规模巨大的智能电表量测数据，如何运用这一宝贵的基础性数据资源，挖掘其潜在价值，是学术界和产业界共同关注的焦点。本文深入探讨了智能电表数据典型分析方法，希望能为我国智能电表数据的分析和应用提供借鉴。
关键词：智能电表;数据分析方法;应用
近几年来，由于通信技术和信息技术的长足进步，以及政府对环境保护方面条例的推行，高级量测体系因其在系统运行、资产管理，特别是通过负荷响应实现节能减排方面的显著效果而得到了广泛的应用。大量智能电表的部署和应用，使得电力公司能获取高频率、广覆盖且时标一致的配电网末端的实测数据。
1智能电表数据分析方法
1.1相关分析
相关分析是研究现象之间是否存在某种关联关系的一种统计方法。相关分析分为线性相关分析和偏相关分析等，在智能电表数据分析中，线性相关分析最为常用，它研究两个变量间线性关系的程度，用相关系数R来描述。可以利用负荷与温度的相关关系，结合天气情况来预测负荷高峰。也可以利用连接在同一配电变压器二次侧的智能电表电压测量值来对某一组电表的相关性进行分析。
1.2聚类分析
聚类分析就是以一定的标准来汇集某一类数据。例如，连接同一个变压器的电表可以通过聚类分析来确定变压器的负荷。虚拟电表是人为定义的聚类，能够聚类具有同一属性的电表的数据，一种典型的虚拟电表是聚类具有线性关系的电表来进行区域规划和分析。
1.3异常分析
异常分析是指对偏离一般规律的异常事件或现象进行原因追溯的分析方法。异常分析在设备故障和用电异常诊断等方面能发挥重大作用。如统计变压器故障前的一系列历史异常数据，对其进行抽样和建模，就可以预测变压器的故障，从而及时检修或更换。
1.4趋势分析
趋势分析是将两期或多期连续的同一指标进行对比，得出它们的增减变动方向、数额和幅度，以揭示事物变化趋势和变化规律的一种分析方法。趋势分析是智能电表数据分析的常用方法，最简单直接的分析就是利用多条趋势曲线同时展示某一用户用电量的同比或环比数据。设备故障前的趋势模型也能够用于辨别零件的毁坏或操作故障。
2智能电表数据分析方法的应用
2.1电力负荷预测
电力负荷预测是电力系统规划运行的重要组成部分，从根本上保证了电力系统的可靠运行。预测结果决定了一个地区未来一段时间电力的需求量及其电网的供电容量。根据预测周期不同，分长期预测、中期预测、短期预测、超短期预测，相对应的是年度预测、月度预测、日预测和小时预测。负荷预测方法可以大体分为三类：传统预测、改进传统预测以及软件算方法。
2.2异常用电检测
非技术性损耗一直以来都是全球供电领域关注的重要问题。而窃电和非法用电等异常用电行为则是构成非技术损耗的重要组成部分。一般通过篡改电表、非法搭接等手段窃取用电，给电力公司带来了巨大的损失，增大了电力系统供电负担。智能电表能够通过检测表箱开启、接线变动、表计软件更新等事件，及时发现窃电行为的发生。通过将总表的数据和其下所有表计数据进行比对，检测出异常用电情况。针对用电异常的窃电检测基于博弈论的原理，设计了一个电力公司和电力小偷之间的博弈机制模型。
2.3电力系统需求响应管理
电力需求响应机制是指电力用户针对市场价格调节信号或者根据电力公司的激励措施而改变其固有的习惯用电模式的市场参与行为。当前有关需求响应机制的研究主要围绕不同定价策略来进行的，用户根据电力公司发布的价格信号，包括分时电价、实时电价和尖峰电价，相应的调整用电需求，将用电时段调整到低电价时段，并在高电价时段减少用电，以此实现减少电费开销的目的。
（1）分时电价
分时电价能够很好地反映电力公司在不同时段供电成本差异的电价机制。根据电网的负荷特性不同，按照不同时段划分电价，一般分为：季节电价和峰谷分时电价。
（2）实时电价
实时电价最早来源于F.C.Schweppe提出的现货電价，在给定的时间段内向用户提供实时电价。实时电价是电力系统的理想定价机制，电力公司根据电力供需情况，实时制定电价，通过调整的实时价格信号引导用户参与系统的运行管理，激励用户在低谷时段用电，削减峰值负荷，达到削峰填谷的目的，实现电力系统负荷需求的理想化，节能减排的同时降低用户的电费支出。SamadiP从用户的总能耗水平出发建立能耗调度模型，以用户总效用最大和电能提供者的成本最小为目标，设计了一种分布式实时电价算法。
（3）尖峰电价
虽然实时电价是最理想的定价，但是鉴于技术上和设备环境上的难度，全方位实施实时电价并不现实。尖峰电价就是在分时电价和实时电价的基础上发展起来的另一种动态电价机制，是在分时电价上叠加尖峰费率而延伸出来的，能反映短期的市场供电成本。
2.4互动反馈机制管理
电力公司通过对电表数据的统计挖掘分析，对用户的用电行为展开研究，并将相应的合理建议反馈给用户，用户通过和电力公司交互式互动，可以给双方都能带来巨大的利益。何永秀等人对我国几个典型城市的居民智能用电情况进行问卷调查和数据统计分析，采用模糊综合评价方法对居民用电态度进行量化评分，根据居民的偏好和智能用电行为分析，为智能电网下居民互动机制设计提出了合理化的建议。
2.5安全与隐私
智能电网并不是一个单独的设备、应用、系统或者网络，利用通信技术和信息技术来优化从供应者到消费者的电力传输和配电过程。在智能电网AMI计量体系的实现中，只能给你电表会自动的手机大量的信息并将信息传送到电力公司、消费者以及第三方服务提供商。
3结束语
智能电表数据是配电系统运行的基础性数据，它为电力公司提供了规模量测频率更高、覆盖范围更广的可信数据源。聚类、相关分析等统计学方法，以及信息技术都是进行智能电表数据分析的常用手段。
参考文献：
[1]王亚东，高岩，金锋.智能电表数据分析及应用综述研究[J].信息技术，2015，02：64-68.
[2]徐大青，栾文鹏，王鹏，等.智能电表数据分析方法及应用[J].供用电，2015，3208：25-30.
（作者单位：华立科技股份有限公司）
关键词：智能电表;数据分析方法;应用
近几年来，由于通信技术和信息技术的长足进步，以及政府对环境保护方面条例的推行，高级量测体系因其在系统运行、资产管理，特别是通过负荷响应实现节能减排方面的显著效果而得到了广泛的应用。大量智能电表的部署和应用，使得电力公司能获取高频率、广覆盖且时标一致的配电网末端的实测数据。
1智能电表数据分析方法
1.1相关分析
相关分析是研究现象之间是否存在某种关联关系的一种统计方法。相关分析分为线性相关分析和偏相关分析等，在智能电表数据分析中，线性相关分析最为常用，它研究两个变量间线性关系的程度，用相关系数R来描述。可以利用负荷与温度的相关关系，结合天气情况来预测负荷高峰。也可以利用连接在同一配电变压器二次侧的智能电表电压测量值来对某一组电表的相关性进行分析。
1.2聚类分析
聚类分析就是以一定的标准来汇集某一类数据。例如，连接同一个变压器的电表可以通过聚类分析来确定变压器的负荷。虚拟电表是人为定义的聚类，能够聚类具有同一属性的电表的数据，一种典型的虚拟电表是聚类具有线性关系的电表来进行区域规划和分析。
1.3异常分析
异常分析是指对偏离一般规律的异常事件或现象进行原因追溯的分析方法。异常分析在设备故障和用电异常诊断等方面能发挥重大作用。如统计变压器故障前的一系列历史异常数据，对其进行抽样和建模，就可以预测变压器的故障，从而及时检修或更换。
1.4趋势分析
趋势分析是将两期或多期连续的同一指标进行对比，得出它们的增减变动方向、数额和幅度，以揭示事物变化趋势和变化规律的一种分析方法。趋势分析是智能电表数据分析的常用方法，最简单直接的分析就是利用多条趋势曲线同时展示某一用户用电量的同比或环比数据。设备故障前的趋势模型也能够用于辨别零件的毁坏或操作故障。
2智能电表数据分析方法的应用
2.1电力负荷预测
电力负荷预测是电力系统规划运行的重要组成部分，从根本上保证了电力系统的可靠运行。预测结果决定了一个地区未来一段时间电力的需求量及其电网的供电容量。根据预测周期不同，分长期预测、中期预测、短期预测、超短期预测，相对应的是年度预测、月度预测、日预测和小时预测。负荷预测方法可以大体分为三类：传统预测、改进传统预测以及软件算方法。
2.2异常用电检测
非技术性损耗一直以来都是全球供电领域关注的重要问题。而窃电和非法用电等异常用电行为则是构成非技术损耗的重要组成部分。一般通过篡改电表、非法搭接等手段窃取用电，给电力公司带来了巨大的损失，增大了电力系统供电负担。智能电表能够通过检测表箱开启、接线变动、表计软件更新等事件，及时发现窃电行为的发生。通过将总表的数据和其下所有表计数据进行比对，检测出异常用电情况。针对用电异常的窃电检测基于博弈论的原理，设计了一个电力公司和电力小偷之间的博弈机制模型。
2.3电力系统需求响应管理
电力需求响应机制是指电力用户针对市场价格调节信号或者根据电力公司的激励措施而改变其固有的习惯用电模式的市场参与行为。当前有关需求响应机制的研究主要围绕不同定价策略来进行的，用户根据电力公司发布的价格信号，包括分时电价、实时电价和尖峰电价，相应的调整用电需求，将用电时段调整到低电价时段，并在高电价时段减少用电，以此实现减少电费开销的目的。
（1）分时电价
分时电价能够很好地反映电力公司在不同时段供电成本差异的电价机制。根据电网的负荷特性不同，按照不同时段划分电价，一般分为：季节电价和峰谷分时电价。
（2）实时电价
实时电价最早来源于F.C.Schweppe提出的现货電价，在给定的时间段内向用户提供实时电价。实时电价是电力系统的理想定价机制，电力公司根据电力供需情况，实时制定电价，通过调整的实时价格信号引导用户参与系统的运行管理，激励用户在低谷时段用电，削减峰值负荷，达到削峰填谷的目的，实现电力系统负荷需求的理想化，节能减排的同时降低用户的电费支出。SamadiP从用户的总能耗水平出发建立能耗调度模型，以用户总效用最大和电能提供者的成本最小为目标，设计了一种分布式实时电价算法。
（3）尖峰电价
虽然实时电价是最理想的定价，但是鉴于技术上和设备环境上的难度，全方位实施实时电价并不现实。尖峰电价就是在分时电价和实时电价的基础上发展起来的另一种动态电价机制，是在分时电价上叠加尖峰费率而延伸出来的，能反映短期的市场供电成本。
2.4互动反馈机制管理
电力公司通过对电表数据的统计挖掘分析，对用户的用电行为展开研究，并将相应的合理建议反馈给用户，用户通过和电力公司交互式互动，可以给双方都能带来巨大的利益。何永秀等人对我国几个典型城市的居民智能用电情况进行问卷调查和数据统计分析，采用模糊综合评价方法对居民用电态度进行量化评分，根据居民的偏好和智能用电行为分析，为智能电网下居民互动机制设计提出了合理化的建议。
2.5安全与隐私
智能电网并不是一个单独的设备、应用、系统或者网络，利用通信技术和信息技术来优化从供应者到消费者的电力传输和配电过程。在智能电网AMI计量体系的实现中，只能给你电表会自动的手机大量的信息并将信息传送到电力公司、消费者以及第三方服务提供商。
3结束语
智能电表数据是配电系统运行的基础性数据，它为电力公司提供了规模量测频率更高、覆盖范围更广的可信数据源。聚类、相关分析等统计学方法，以及信息技术都是进行智能电表数据分析的常用手段。
参考文献：
[1]王亚东，高岩，金锋.智能电表数据分析及应用综述研究[J].信息技术，2015，02：64-68.
[2]徐大青，栾文鹏，王鹏，等.智能电表数据分析方法及应用[J].供用电，2015，3208：25-30.
（作者单位：华立科技股份有限公司）