方案概述

通过对智能电网内部数据和外部数据进行深层挖掘分析，实现对电网运行状态的全局掌控和对系统资源的优化，提高电网的经济性、安全性和可靠性。例如，基于电力大数据分析进行电能表状态评价、反窃电、线损治理和户变关系异常识别的方法，解决目前利用人工进行监控、分析和排查所存在的工作量大、准确度低等瓶颈，为电网计量器具分析和查处工作的高效开展提供可靠技术支撑。

挑战与痛点

1.人工排查成本高、效率低：人工排查计量器具异常成本高，而且多部门协同工作难度大，无法实现全覆盖，同时也存在漏检情况；

2.分析方法适应性差：根据营销业务、计量器具规格而制定的判断方法一刀切的特征较严重，造成诊断结果受档案问题影响严重，以及资源浪费；

3.发现疑似问题慢：周期性开展专项行动，问题发现周期长，无法实时监测，也不能及时形成知识库；

4.数据质量不高：采集上来的数据没经过数据治理，数据有效性、一致性、准确性和完整性无法保证，数据质量不够理想，影响异常识别的准确性。

方案亮点

1.大数据智能分析提高排查效率；

2.在线监测识别提升公司管理水平；

3.异常实时报告及时挽回经济损失；

4.数据质量治理提升考核指标。

方案优势

1.新型大数据分析架构：基于Elastic Search的分布式大数据分析架构，节约硬件资源，提高运算速度，并可以无缝升级扩容；

2.更加智能先进的算法：采用用电特征的聚类分析、关联分析、有监督模型分类和时间序列的无监督聚类等算法，能快速发现异常，计算结果准确率高；

3.多系统协同配合工作：用采、营销、MDS和采集运维闭环等多个业务系统通过API连接，形成闭环，协同配合，工作效率高；

4.社会和经济效益兼得：实时发现异常，实时解决问题，为公司节约资源和及时挽回经济损失的同时，提高客户服务满意度。

方案部署