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智能用电业务中电力稽查技术的应用与分析

韩斐

（国网陕西省电力有限公司西安市泾渭新城供电分公司，陕西西安710065)

摘要：随着全球能源需求的增长和环境保护紧迫性的提升，智能用电业务成为电力行业转型的重要内容。在此背景下，智能用

电的监管和效率提升尤为关键。为提高智能用电业务中的电力稽查效率，本文通过介绍智能用电业务的特点，探讨智能用电业务中电

力稽查的难点，提出具体技术应用策略。利用大数据技术分析异常值，构建远程实时监控及告警系统，基于历史数据开展风险评估以

及自动化稽查与现场检查相结合，可以有效提高电力稽查的准确性和效率。

关键词：智能用电业务；电力稽查；异常值；告警系统

中图分类号：F426.61文献标识码：A

0引言性化的服务。

随着全球能源结构转型和智能技术的飞速发展，智能此外，智能用电业务还具有预测性和自动化的特点。

用电业务逐渐普及。智能用电业务中，智能计量设备收集电力企业可以对历史用电数据进行分析，预测未来的电力

到的海量数据不仅记录用户的用电量，更包含用户用电模需求，优化电力生产和分配。在高级智能用电系统中，还

式与行为特征等深层次信息。如何从这些庞杂数据中提取可以实现自动化控制。例如，在电力需求高峰时，自动调

有价值的信息，并将其转化为有效的监控策略和服务优化节大型工业用户的用电量，或者在太阳能发电充足时，自

方案，已经成为研究和实践领域函待解决的问题。当前，动增加电力储存[2)。

随着物联网（IoT）和人工智能（AI）等技术在智能用电2智能用电业务中电力稽查的难点

领域的广泛应用，传统人工稽查方式正逐步向自动化、智2.1数据规模大，分析难度高

能化方向转变。这一转变不仅大幅提升了稽查效率和精度，随着智能电网的发展，电力系统产生的数据量呈指数级

还推动整个行业向更加环保、经济、高效的方向发展。增长。这些数据包括用户用电量、设备状态、环境信息等，

1智能用电业务的特点不仅体量巨大而且类型多样。处理和分析这些大规模数据

智能用电业务是现代电力系统管理的一个重要组成部集，需要高效的数据处理技术和算法。然而，电力系统的

分，其利用先进的信息技术和通信技术实时监控和管理电数据通常具有高维度和强时序性，增加了数据处理的复杂

力消费行为，从而提高电力使用的效率和安全性。目前,性。例如，仅用电量数据就涉及数百万计的用户每日多次

智能用电业务主要是在用户端安装智能电表和其他传感设的用电记录，对数据存储和计算能力提出了较高要求。从

备，实时收集用户的用电数据，利用网络将这些数据传输这些庞大的数据集中提取有用信息支持决策，需要依赖先

到数据处理中心，再利用大数据分析和机器学习算法深入进的数据分析技术，比如机器学习和大数据分析技术。但

分析相关数据，识别用电模式、预测电力需求和检测异常这些技术的应用和优化难度较高，增加了电力稽查难度3。

用电行为。2.2用户数量多，实时监控难

智能用电业务的显著特点是实时性。利用实时监控系智能用电业务涉及用户较多，以人工的形式实时监控

统，电力企业可以即时获取电力消费信息，不仅有助于电每个用户的用电状态不现实，而对技术和资源实时数据的

网负荷管理，还能在出现电力供应过剩或不足时迅速作出采集、传输和处理需要较高的系统稳定性和处理速度。大

调整。此外，智能用电还能为用户提供即时的用电反馈，型城市需要同时监控数百万户家庭和企业的用电情况，不

帮助他们了解自已的用电习惯，优化用电行为，实现节能仅要求具有强大的网络支撑，还需要高效的数据处理系统

减排。智能电表不仅能够记录用电量，还能与用户和电力保证数据的实时更新和准确性。同时，实时监控系统还需

供应商开展双向通信，这种通信能力使用户可以更灵活地要快速响应异常情况，要求系统必须具备高度的自动化和

选择电力服务。例如，选择使用低峰时段的电力，降低电智能化。

费，或者参与