用电采集大数据的用户用电行为分析研究

用电采集大数据的用户用电行为分析研究

姚薇薇

国家电网成都市高新供电公司四川成都610041

摘要：随着我国经济快速的发展及人民生活水平的提高，客户用电量及用电方式、行为呈现出多元化的特征，逐渐形成了用户端大数据，这些数据隐藏着许多用户用电行为的潜在信息。如何快速有效地利用用电采集大数据对用户用电行为进行分析，并挖掘用户用电行为的有效信息，是当今重要的研究课题。

关键词：用电采集大数据；用户行为分析

1电力用户用电信息采集系统概述

电力用户用电信息采集系统是互联网信息技术在电力行业应用的一种产物，可以对变压器的用电量、电表电量进行及时准确地采集，并且利用用电信息采集系统可以及时监控电力用户的电量情况，在最短的时间内发现并处理电力传输线路中出现的问题，增强了电力供应的安全性和可靠性，同时还能够实现用户电量抄表的自动化，与早期的人工抄表对比而言，不仅提升了抄表效率，而且增强了抄表的及时性与准确性。电力用户用电信息采集系统主要由主站、采集器、前置机、智能电表和集中器等多种结构共同组成。通过诸多的智能电表，及时采集和记录用户的电量信息，利用用电信息采集系统可以定时地采集智能电表的数据，把这些信息通过网络传递到上层的集中器内，所有用户的电量信息都会保存在集中器内，从而通过主站控制中心的命令来执行有关任务，从而实现电力用户用电信息采集的智能化和信息化，推动电力行业朝着信息化和智能化方向不断迈进。

2采集系统数据采集内容

采集系统覆盖用电客户或其他用于结算和考核的用电计量装置有多种，主要包含：厂站直供大型用电客户、一般专变用电客户、公变考核总表、普通低压用户。采集的数据项也很多，如：电量、电压、电流、现场用电异常报警等。详细情况如下：

（1）普通低压用户：日冻结电量（每日一次），实时电压、电流（被动采集）。

（2）厂站直供大型用电客户、一般专变用电客户：日冻结电量、用电异常报警（每日一次），电量、电压、电流（每15分钟一次），用电异常报警、实时电量（被动采集）。

（3）公变考核总表：日冻结电量、用电异常报警（每日一次），电量、电压、电流（每15分钟一次），用电异常报警、实时电量（被动采集）。

3其它系统以及外围数据

采集系统采集的用电客户用电信息是对客户用电行为分析的一个主要数据基础，要全方位分析客户用电行为还需要借助一些其它系统或者外围数据。

（1）需通过营销信息系统获取数据项类型：用户基本信息、用电类型、供电方式、抄表例日、电费结算等。

（2）需通过外围地理信息、环境监控等系统或公布数据获取数据项类型：供电服务区地理信息、四季温度变化、不同区域主要用电客服类型、政府公布经济指数等。

只有在全方位获取到与用电客户用电行为相关的其他信息或影响用电客户用电行为的各项因素的基础上，分析才能更加客观、更加全面，分析结果才能更加接近实际。

3用电采集大数据的用户用电行为研究

3.1基于用电采集大数据的用户用电行为研究内容

针对传统用电行为分析过程中，定量特征分析工具匮乏、客户细分深度不足，导致分析结果精确度、颗粒度和针对性不高等问题。依托大数据平台，基于95598海量历史工单信息，开展电力用户行为分析研究，深度挖掘客户用电行为特征，结合业务场景，找准客户服务环节与客户需求之间的差距，使电力企业能有针对地性优化营销组织，改善服务模式。

（1）根据客户个人关注热点，建立客户偏好标签库。通过客户细分模型，对客户的用电情况、停电反映、投诉类型、热点关注事件等行为特征，将客户按照偏好标签，分为不同类型群体，并针对不同的客户群，深度挖掘客户价值，提供差异化、个性化服务。如电费敏感型客户、投诉热衷型客户、事件敏感型客户、业务关注型客户、微信关注型客户、APP关注型客户、潜在电动汽车客户等。

（2）根据客户服务请求频次和渠道，建立客户细分群。按照一定时间（月度/年度）内的与客户交互频次的强度，将客户分为强交互客户、一般交互客户、弱/无交互客户等三类。分析各类客户群体特性，提供精准服务。

（3）可视化展现客户的用电行为数据。通过对各单位客户群进行多维度统计分析，为各单位、各专业查找管理差距、明确业务的改进方向提供依据。

3.2基于用电采集大数据的用户用电行为研究应用

首先，客户诉求行为分析。供电企业对客户服务主要包括客户的咨询、业扩报装、投诉、故障报修等内容。使用大数据技术记录客户的诉求内容，这样供电企业可以针对客户诉求的内容对服务业务进行整改，适当改良公司颁布的政策制度，以提高公司的服务质量和效率。其次，用电及窃电行为分析。供电企业通过电能量采集系统收集客户用电信息后，提取客户时点、电压、电流、负荷曲线等信息，结合季节、气温、地理信息等重要因素完成对客户用电行为的整理，还可以通过开展客户用电行为分析工作，及时检测出盗电客户，避免对供电企业造成损失。所以供电企业对客户的用电行为进行分析，能提高公司的工作效率，保障居民的正常用电，提高公司的经济效益。另外，缴费及欠费行为分析。供电企业通过营销业务应用系统可以查询客户的缴费记录，对客户的缴费时间、缴费金额、欠费次数、欠费金额缴费方式等数据进行统计。根据收集的数据对客户进行分类，分为高风险、低风险和中风险客户。供电企业针对不同类别的客户，可采取不同的服务政策，比如针对高风险客户，供电企业需对其进行风险评估，结合客户的缴费情况给客户提供较好的降低风险的措施，提高客户的风险防范意识。

3.3基于用电采集大数据的用户防窃电方法

（1）用电信息采集系统的数据采集

用电信息采集系统表示为三层简化物理结构，顶层系统主站负责整个系统的用电信息采集、数据管理与应用，以及与其他系统的数据交换等功能，是用电信息采集系统的核心计算机网络系统;第二层是数据采集层，其主体为电能信息采集终端与集中器，主要负责对各采集点电参量信息的采集和监控;第三层是采集点监控设备层，包括智能电能表等，是电参量信息采集源和监控对象。通过用电信息采集系统可以实现对电力用户的“全采集、全覆盖”，及时、完整、准确掌控电力用户的当前数据和历史数据等用电信息，为分析窃电行为提供稳固的数据基础。

（2）用电信息采集系统的数据类型

用电信息采集系统监测的数据按照时间属性可分为l类数据(实时和当前数据)、2类数据(历史日数据和历史月数据)和3类数据(事件数据)。按照数据的物理属性可分为:(1)电能数据(总电能量、各费率电能量、最大需量等);(2)交流模拟量(电压、电流、有功功率、无功功率、功率因数等);(3)工况数据(开关状态、终端及计量设备工况信息);(4)电能质量越限统计数据(电压、功率因数、谐波等越限统计数据);(5)事件记录数据(终端和电能表的事件记录数据);(6)其他数据(预付费信息等)。1类数据主要反映电力用户当前的实时用电信息;2类数据具有时间序列属性。此类数据可提供曲线数据，并给出曲线时间周期，1、2类数据是分析窃电现象的基础数据。3类数据为事件数据，记录事件的详细状态信息。其中电流回路异常、电压回路异常、相序异常、有功总电能量差动越限事件记录、电压越限记录、电流越限记录、电能表示度下降、电能量超差等事件详细信息可为分析窃电提供综合判断依据。

（3）解决采集系统出现的问题

目前，电力用户用电信息采集系统得到大范围的推广和使用，还有一部分电力公司对数据采集设立了网站，使数据的采集、分析和录入更加方便。在实际的操作使用中，电力公司规定对用电信息采集系统进行监控，对于用电信息采集系统在采集信息过程中出现的问题可以及时发现并上报，从而使用电信息采集系统采集成功率得到有效提高。对于采集信息过程中出现的问题，相关的管理人员要将其发布到公司内部的数据采集网站上，然后共同分析探讨，找到有效的解决办法，从而不断提高电力用户用电信息采集系统采集成功率。例如某电力企业在2016年1月~5月对采集失败的1500例进行了分析，发现在1500例当中有352例采集失败的原因是内部参数设置出现问题，占总比例的23.47%。

实例：通过用电信息采集系统对现场电能表、采集终端的用电信息采集，分别对各类用户的电压、电流、负荷情况、功率因素、开表盖记录以及正反向电量等数据的采集进行分析，通过用电采集系统大数据筛选出不符合此类用户的数据。根据筛选出的数据，结合实际用电情况对比，确定可能存在窃电嫌疑、用电装置故障或者接线错误的用户。以便于现场运维人员、计量人员和用电检查人员去现场核查，极大地提高了工作效率和正确性。

参考文献：

[1]陈文瑛,陈雁,邱林,赵加奎,王树龙,张剑,刘洋,朱平飞,欧阳红.应用大数据技术的反窃电分析[J].电子测量与仪器学报,2016,30(10):1558-1567.

[2]王全兴,李思韬.基于采集系统的反窃电技术分析及防范措施[J].电测与仪表,2016,53(07):78-83.

[3]王征.基于大数据分析的某供电公司客户服务过程优化研究［D］.华北电力大学.2017.