◆赵长军 傅瑶
基于实时多维数据的窃电行为分析平台
◆赵长军 傅瑶
(重庆工业职业技术学院 重庆 401120)
本文设计基于实时多维数据的窃电行为分析平台,利用大数据分析建模技术,将与用户相关的生产、生活、信用多维数据通过流水线方式注入,进而利用全景窃电行为分析模型进行计算,得到有效的窃电嫌疑用户数据、窃电特征等结果,为电力企业精准的窃电定位提供支持。
多维数据;窃电行为;大数据
随着社会用电量的增大,各种用户的用电费用增加,窃电问题变得越来越突出。科学技术的发展也让窃电手段日益高明,方法更加隐蔽,给查处带来了很大的难度。每年因为偷电,导致供电单位损失巨大。据统计,上海一年经过查处的窃电损失超过3000万元,且还存在大量无法稽查到的情况;天津市2016年查处偷电案2256件,挽回经济损失七千万。
本文设计基于实时多维数据的窃电行为分析平台,通过Hadoop大数据分析,将与用户相关的生产、生活多维数据通过流水线方式实时注入系统中,进行全景窃电行为模型计算分析。分析模型考虑了用户的家庭情况、气候、信用等多种参数,从而得到更为精准的窃电嫌疑用户数据、窃电特征等结果,为电力企业进行准确的窃电定位提供支持,提升企业的经济效益,保证社会用电安全。
本文利用云平台的计算服务实现多维度窃电行为分析的大数据计算,采用部署于云端的Hadoop大数据平台构建分析系统,作为供电企业现有的本地数据中心的扩展;……