1 系统接口设计

设计的系统接口服务主要是提供与第三方系统交互的接口，包括计量白动化档案接口、月年计量点电量数据接口等业务。接口分为web service接口和文件接口两种方式，考虑接口应用的特殊性，系统接口应用服务将单独部署，与前端应用服务分离。

其设计原则应遵循以下儿点。①系统可靠性。服务必须具有高可靠性，避免单点故障存在，必须具备完善的故障恢复机制和容错机制。②数据一致性。针对第三方数据源众多且接口形式不一，要求相同的数据在不同的第三方系统之问和不同的接口交互形式之问，必须保持一致性和完整性。③应用独立性。接口应用服务与其他服务之问必须是独立的，相互不受影响，同时，接口应用服务内部，不同的接口之问也要求保持相互独立。④服务安全性。作为业务数据的提供方，必须要有完整的安全认证机制，保证接口和数据的安全性。

安全接口设计的技术架构如图10所示。

2 安全管理设计

系统安全管理的设计主要是从数据、应用、接口等多个层面和维度为系统提供完善的安全认证和控制，保证系统运行在统一、标准的安全环境内。同时，提供详细的操作日志和数据变更记录。其设计思路如下。

1)网络安全性:充分利用GPRS网络提供的各种安全措施，采用专用APN与因特网进行安全隔离;采用网络分段技术将系统与局域网上的OA等非生产性系统进行安全隔离;采用防火墙技术与外部系统进行安全隔离;采用网络漏洞扫描、主机漏洞扫描、入侵检测预警等技术手段加强网络系统的安全性。

2)应用安全控制:包括应用访问安全、功能操作安全(功能权限、操作权限)、数据操作安全等设计。

3)接口交互安全:只有授权的客户端IP才允许访问，否则予以拒绝;通过用户名和密码访问，交换文件使用密码加密传输，口令通过Web和Service接口协商的方式获取，确保文件接口访问的安全性。

4)数据安全管理:数据库访问与存储安全设计。

5)应用系统安全性:提供完善的系统监测功能，对硬盘空问、数据库表等系统资源进行实时监控，保证系统中的数据安全，并提供白动报警功能。

6)系统安全日志:系统登陆、访问、功能操作、数据修改和出错等日志安全服务。

3 系统应用实例

如前所述，该应用系统方案设计中的预测模型包括多元回归分析模型、行业驱动电量预测模型、电力弹性系统预测模型、电力相似月法模型、行业信用分析模型以及行业景气度业务模型等。以其中的电力相似月模型为例，结合广东省某市历史用电量数据，如表1所示，基于电量分析，对其用电量进行预测研究。

表1中各行的数据统计为2003年一2008年各月份某市用电量数据，各量单位均为国家标准单位，其中，用电量和线损消耗单位均为kWh，月平均温度单位为℃，GDP统计值单位为亿元。

电力相似月预测方法需根据上一年的GDP,温度和用电量数据，并基于历史数据，对去掉线损的用电量与温度和GDP相对值进行回归分析，再根据GDP和温度等预测未来电量。其预测过程和步骤如下。

1)加入上一年的GDP,温度和用电量数据，根据历史GDP,温度及用电量数据进行回归分析，基于历史数据，对去掉线损的用电量与温度和GDP相对值进行回归分析，得到相应的回归方程和各个变量对应的系数;

2)对未来的温度数据进行预测，采用过去历史10年的温度;

3)对未来的GDP进行预测，进行相关的搜索和研究，如经济无特殊变化，该增长率可直接适用于各个季度，如经济形势有一定变化，则需进行判断，适当调高或调低某个季度;

4)代入数据到回归方程式进行预测，可得出各月的不含线损的用电量预测结果，改用名义电量乘以相应的线损率即可得到当年的线损值，与上述预测结果相加即为全社会用电量。

根据表1历史用电数据，其中，从20032008年共计72个月中，年末用电量调整的有7个月份，其余月份不变，如表2所示。

根据表1和表2进行回归分析，计算出其截距、温度回归系数值和GDP回归系数值等，首先预测温度，根据历史10年的平均数做标准差计算，得出对应的2009年该市温度预测值如表3所示，2009年和2010年该市GDP预测值如表4所示。

根据预测温度和GDP值，经回归分析的拟合方程式系数:常数为一19 095.126 86,温度系数为7692.560 592, GDP系数为4 885.398 305。因此，除线损外，预测该市2009年和2010年除线损外的用电量，预测值基于GDP和温度，而GDP和温度分别以高、中、低方案两两组合，可得到各年度各月份共9种用电量预测值，鉴于篇幅，只列出其中的GDP和温度分别对应为高高、高中、中中、中低、低高和低低共6种预测结果，分别如表5和表6所示，用电量单位为kWh o

结论

本文设计了基于电量分析的配网用户用电特性市场分析预测应用系统方案，重点设计了系统总体架构、功能架构、源数据平台层、大数据计算平台、系统接口和安全管理等，并结合广东省某市历史用电量数据进行了应用研究，预测了未来用电量。所开发的应用系统基于大数据平台，可对市场用电数据进行深入分析和挖掘，并进行科学预测。通过科学预测用电量需求，可辅助供电企业对预计供电不足的区域加大投入，挖掘潜在的用电用户，以更加合理的方式进行错峰供电，为电力营销策略提供有力的、科学的数字依据，为供电企业电费回收及行业用电预警提供数理依据与科学模型基础。