大数据分析在电力计量检查的实践研究

摘要

随着电力行业数字化、智能化水平的全面提升，计量检查工作在供电企业的运行管理体系中愈显关键。传
统的计量检查模式主要依赖人工巡查和经验判断，难以应对当今大规模数据环境下的复杂计量场景，检查效率与准
确度均受到明显限制。大数据技术的应用为计量检查提供了新的技术框架，包括数据采集、数据清洗、行为特征识
别、异常模式挖掘、预测分析等环节，通过构建数据驱动的精准识别体系，实现对计量运行状态的实时监控和风险
预警。本文系统分析大数据技术在计量检查过程中的应用机制，从数据来源构建、分析模型设计、系统集成优化三
个方向展开研究，并结合实际应用案例讨论大数据在计量稽查、异常识别与风险管理中的实践价值。研究结果表明，
大数据技术能够显著提升电力计量检查的效率和准确度，减少人工巡检成本，强化设备运维质量，同时为供电企业
提供更全面的运行决策依据。文章最后提出大数据计量检查未来的发展方向，包括算法优化、数据融合、智能模型
迭代与数字化监管体系构建，为电力行业的信息化与智能化发展提供参考。