用大数据优化用电安全管理， 推出“智慧用电”解决方案
当下的发展趋势来看，用电需求的逐步提升，带来更严峻的电气安全隐患及挑战。 结合发展趋势，推出了“智慧用电解决方案”，将大数据与电气安全管理深入结合，借助数据分析用电设备的动态、特点，有针对性的对资源进行优化配置，不仅提升了效率，更节约了资源，从而实现了智慧用电的理念。力安“智慧用电”解决方案已在上海、浙江、深圳、山东、江苏等地得到了成功实施。
强大的数据收集、分析能力
的“智慧用电系统解决方案" style="color: rgb(255, 0, 0); text-decoration: underline;">智慧用电系统解决方案”，首先集成了用电设备的电流、温度、电弧等十余个数据源，建立数据仓库和数据集市，实现配电气安全大数据的多源集成、统一存储和关联融合。然后，搭建满足智慧用电大数据业务需求的软硬件平台，利用大数据、云计算等工具对数据进行存储和计算，具备数据密集型和计算密集型混合并行处理能力，实现对电气安全相关数据的大数据的高效处理分析。在多源数据集成及大数据平台基础之上， “智慧用电系统解决方案”可以实现隐患实时查询、隐患预警地图定位等基础功能，以及用户用电设备趋势分析、节电、隐患预测等业务应用。
智慧用电精准监控服务城市消防用电安全
在“智慧用电系统”中，其中一个基础功能是“gis地图定位”，在这里可以查看每个用户的电气设备参数变化趋势、每个时刻的负载及隐患，通过用户侧到智慧用电平台数据的关联集成，与GIS空间可视化技术融合，实现全景用电设备监测及能耗监测，为智慧城市及智慧消防发展规划提供服务。
电气安全隐患行为数据分析实现科学预测、智慧应用
除了实时查询、电力地图等基本功能之外， “智慧用电系统”成功将大数据技术应用于电气火灾监控系统传统业务中，通过收集到的大数据对用户用电行为进行分析，实现了用电隐患预测、系统优化、智能预报警等智慧应用。
“智慧用电系统”提供了多种方法的用电隐患预测，一种是综合考虑温度、电流、电压等因素，建立预测模型，可对单一设备相关参数的最大值、最小值，以及未来七天用电负荷曲线进行准确预测。另一种是运用聚类、深度学习两种方法进行趋势预测。深度学习方法考虑负载、用电负荷等数据。经过数据的优化，预测的误差可以降低到1.2%左右。
此外， “智慧用电系统”综合考虑环境因素，结合电力负荷、电量等电力时序数据，利用回归、神经网络、深度学习等大数据方法，提高了负荷预测精度，对于合理调节用电设备运行方式、制定维护计划及检修计划、确保用电设备安全、提高经济效益，具有着重要意义。
基于大数据的智慧用电平台更好地适应生产实际
“智慧用电系统”采取多源数据关联分析，分析拓扑聚类结果、潮流分布、线损数据、可靠性数据等多种数据之间的相关性，挖掘多元数据之间的相关性。在数据分析的基础上给出不同的优化方案。
优化方案会充分考虑负荷增长及可能出现的新增负荷点，分别给出不同的电气安全管理方案，并基于大数据的网架优化方法不仅能体现传统优化方法中潮流、可靠性等用函数方程表达的群体性因素，还能考虑用统计量描述的因素，如负荷用户画像、用户行业分布等体现个体信息，因而基于大数据的网架优化方法能更好地适应生产实际，提出更具可行性与可信度的优化方案。
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