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摘要：随着社会的发展，我国的电力系统的发展也有了很大的进步。在电力营销过程中，需要对用户的用电需求信息进行针对性的分析和筛选，结合统计分析方法进行电力用户的用电需求信息特征规律性分析，提取用电需求信息的关联特征量，从而指导电力营销部门制定针对性的营销策略，并实现电力输送和配电优化。因此，研究电力营销系统用电需求信息的特征分析和统计分析方法，建立电力营销系统用电需求信息的特征提取模型，对提高电力营销系统的智能管理能力和输电配电的稳定性方面具有重要意义，相关的信息提取和特征分析方法研究受到人们的极大重视。电力营销系统用电需求信息采用的分布式的异构数据存储设计，结合云存储技术存储在电力系统中，通过对用电需求信息的自动提取，结合特征分析方法进行用电需求信息的模式辨识，提高电力营销系统用电需求信息的统计分析能力，传统方法中，对电力营销系统用电需求的提取方法主要有描述性统计分析方法、解释变量统计分析方法、时频特征分析方法和谱特征分析方法等，对用电需求信息的数据流进行分布式结构重组，提取电力营销系统用电需求信息的平均互信息特征量，结合关联规则模糊配对方法进行大数据融合，提高信息提取能力，但上述方法在进行大规模的电力营销系统用电需求信息提取中的自动配对性能不好，计算开销较大。
关键词：电力营销系统；用电需求信息；自动提取技术
引言
通过对电力营销系统用电需求信息自动提取，提高信息的识别和统计分析能力，提出基于自适应分区调度和模糊信息融合的电力营销系统用电需求信息自动提取技术。采用统计分析模型构建电力营销系统用电需求信息的特征量空间分布结构模型，结合描述性约束统计分析方法进行用电需求信息的自适应调度。提取电力营销系统用电需求信息的线谱特征量，采用尺度分解方法对提取的线谱特征量进行特征分解，对分解的后的特征进行属性关联性融合处理，结合模糊判断方法进行特征辨识，实现对电力营销系统用电需求信息自动提取。仿真结果表明，采用该方法进行电力营销系统用电需求信息自动提取的准确度较高，分辨能力较强，提高了对用电需求信息的统计分析能力。
1电力营销系统的概念与发展
1.1电力营销系统的概念
电力营销系统是现代化电子信息技术、通信技术、计算机技术及智能电表等多种高科技信息技术为一体的电力营销技术。电力营销系统在电力营销使用过程中，采集信息时具有综合性、时效性等特点，自动化采集电力用户用电信息，进行数据采集、监控及分析，已悄然成为目前电力营销过程中主要的信息采集手段。电力营销系统在原有传统现场电力信息采集基础上，使用更先进的技术力量，打破传统用电信息采集须在现场管理系统下进行电力信息收集的做法。电力营销系统通过电力信息自动化采集，独立提供数据分析与数据支持，同时提供远程用电管理，可独立采集用户用电情况，包括用电量、远程电表数据收集、电费管理、电能损耗数据分析等情况。
1.2电力营销系统在我国的应用与发展
建设智能型增强电网的电力发展策略，于2009年在我国电网公司提出后，对我国电力营销系统进行了全面而深入的部署。经过6年来基层工作者及科研人员的不断努力，我国电力营销系统已经进入全面发展阶段，通过加强系统的不断建设与完善，现在我国传统用电信息采集模式已基本实现了系统“全采集、全费控及全覆盖”。通过有效、合理、科学使用传统用电信息采集模式，实现了电网公司在用电用户数据收集、抄录电表、核算电费及收取电费方面的电子化、自动化、便捷化与信息化的统一数据化的经营与管理模式。抛弃了传统电网产业中的电力管理办法，电力营销系统在工作流程中，不仅大幅度改变了传统管理系统中人工操作带来的种种繁琐，同时电力营销系统的经营理念和管理方式大幅度提高了电网公司的综合服务质量和信息采集的准确度，以确保电力营销系统以统一的标准，规范的专业技术为社会服务。
2电力营销系统用电需求信息模型与预处理
2.1电力营销系统的用电需求信息时间序列分析
为了实现对电力营销系统用电需求信息提取和信息调度，需要首先构建电力营销系统的用电需求信息的时间序列模型，采用描述性统计分析方法，进行，特征分集调度和自适应均衡处理在电力营销系统中构建海量数据处理平台，采用多分簇调度方法进行用电需求信息的原始数据采集，在多维电力营销分布数据库中，已知有n个用电需求信息的提取任务集：1，2，…，n；每个用电需求信息存储资源数为：x1，x2，…，xn．在m维分布式特征空间中进行电力营销系统用电需求信息的结构映射，用电需求信息的非线性特征序列分布集k，k=1，2…，p，信息加权系数wli1、…、wlin。采用线性拟合方法进行用电需求信息的自适应重构，得到信息序列输出xi（t），在用电需求信息的存储空间中，对信息的采样时间延迟的计算公式τ*（p）θ（p．d，q．d）=1+α·δ（p．l，q．l），用电信息的测试集解向量{q1，q2，…，qn}，表示对用电需求信息的top－k查询集，输出的信息采样时间延迟在数据的管理节点中进行用电需求信息的自适应收发控制，采用描述性统计分析方法建立检测统计量根据用电调度的作业任务进行节点优化配置，由此实现对电力营销系统的用电需求信息的统计分析。
2.2用电需求信息特征量空间分布结构模型
采用统计分析模型构建电力营销系统用电需求信息的特征量空间分布结构模型，得到用电需求信息的非线性时间序列。
2.3特征提取
在采用统计分析模型构建电力营销系统用电需求信息的特征量空间分布结构模型的基础上，进行电力营销系统用电需求信息自动提取技术的优化设计，本文提出基于自适应分区调度和模糊信息融合的电力营销系统用电需求信息自动提取技术。对采样的用电需求信息进行高斯平滑处理，结合替代数据法进行特征分类融合，得到电力营销系统的用电需求信息特征量空间分布重组映射集。、
3仿真实验与性能分析
在Matlab7仿真环境中进行电力营销系统用电需求信息自动提取的仿真实验，用电需求信息采集的基频频率为10Hz，用电需求信息关联维分布的嵌入维数设定为4，对信息采集归一化终止频率为0.87Hz，调频频率在［20Hz，50Hz］之间变化，采样的用电需求信息数据样本数为1024，迭代步数设定为100，步长为10，在信噪比分别为－5dB，5dB，20dB下进行用电需求信息提取。采用本文方法进行对电力营销系统用电需求信息自动提取的多通道提取能力较强，能实现对用电需求信息的多线程调度和自适应聚类处理。
结语
研究电力营销系统用电需求信息的特征分析和统计分析方法，建立电力营销系统用电需求信息的特征提取模型，对提高电力营销系统的智能管理能力和输电配电的稳定性方面具有重要意义，本文提出基于自适应分区调度和模糊信息融合的电力营销系统用电需求信息自动提取技术。结合信息特征提取和关联属性分析方法，提取用电需求信息的谱特征量，采用频谱分析方法进行自适应信息处理，提高信息提取的自适性和数据融合性。研究得知，本文方法进行用电需求信息提取的准确性较高，自适应性较好。
参考文献：
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