本文介绍了大数据分析在用电采集数据分析与智能监测系统的设计与实现。该系统整合了用电信息采集系统、营销业务系统、同期线损系统、PMS等，打破数据壁垒，实现监测电网运行设备的运行状态、负荷、线损以及供电情况。
知识点一：大数据分析在用电采集数据分析中的应用
大数据分析技术可以应用于用电采集数据分析，通过聚类分析、时间序列模型、线性回归分析等算法来分析客户用电特点，快速定位问题点，辅助工作人员查缺补漏，提升电力企业运营经济效益。
知识点二：智能监测系统的设计与实现
智能监测系统的设计与实现需要整合多个系统，包括用电信息采集系统、营销业务系统、同期线损系统、PMS等，借助大数据技术，建立电量比对模型、相关系数模型、聚类分析模型、时间序列模型等，实现监测电网运行设备的运行状态、负荷、线损以及供电情况。
知识点三：大数据典型算法在智能监测系统中的应用
大数据典型算法，如聚类分析、时间序列模型、线性回归分析等，可以应用于智能监测系统，分析线损异常拐点，自动识别异常用户，为营销人员开展现场稽查提供数据支撑。
知识点四：数据来源和数据存储
数据来源包括用电信息采集系统、负荷控制系统、电能量采集系统、同期线损系统等，借助Python、Java、易语言等网络数据抓取技术，建立营销业务平台数据库，实现跨系统数据整合，保障智能分析模型常态开展海量数据的自动分析与监控。
知识点五：模型搭建和工具支撑
模型搭建需要借助大数据技术，建立电量比对模型、相关系数模型、聚类分析模型、时间序列模型等，通过上述模型组合验证分析，能够有效从中压线路整体宏观角度，准确定位线损变化拐点时的疑似用户，结合现场稽查，大大提高营销稽查人员工作效率。
知识点六：预期成效
预期成效包括提高营销稽查人员工作效率，快速锁定问题点，辅助工作人员查缺补漏，提升电力企业运营经济效益，助力公司挖潜增效。
