基于智能配电网大数据应用与前景讨论

基于智能配电网大数据应用与前景讨论

发表时间：2018-06-05T16:41:20.010Z 来源：《电力设备》2018年第1期作者：王舟[导读] 摘要：在信息化时代背景下，全世界各国的一些数据密集型的企业均开始数据挖掘工作，以求创造更大的价值，提升企业自身的综合水平和竞争实力。

（广东电网有限责任公司佛山南海供电局广东佛山 528200）

摘要：在信息化时代背景下，全世界各国的一些数据密集型的企业均开始数据挖掘工作，以求创造更大的价值，提升企业自身的综合水平和竞争实力。就电力事业来看，作为国民经济稳定增长的重要保障，其发展水平好坏对于社会稳定具有十分深远的影响，是一项关乎国计民生的事业。通过对智能配电网大数据管理，有助于为电网运行提供更为坚实的保障，合理规划电网的运行和管理工作。由此看来，加强智能配电网大数据应用技术与前景分析研究是十分有必要的，对于后续理论研究和实践工作开展具有一定参考价值。

关键词：智能配电网；大数据；应用；前景

1智能配电网大数据的特点分析

1.1电网数据的规模较大

智能配电网在发展中，其发电机节点和负荷节点的数量也在随之增加，负荷与电网双向交互等因素的影响，增加了电网数据量，数据的存储也随之增加。

1.2高速性

这也是电网重要的属性，可以保持电力的平衡，从理论上来讲，负荷的波动具有很大的随机性，因此发电侧处理需要实时跟踪器负荷的变化。电网在运行中会受到多种不确定因素的影响，其故障发生也具有很大的随机性，要保证电网安全可靠运行，就需要及时发现其故障问题所在并解决问题，尽量避免损失或者将损失降到最低，这也就对电网传输和处理电网数据的速度提出了更高的要求，需要具有高速处理的能力。

1.3电网数据的多样性

其来源较广、存储类型多、采集的周期多样等，数据来源的渠道较多，主要包括电网内部数据和电网外部数据，如互联网、气象信息系统信息等，这些都为其提供了广泛的数据；对于数据的存储结构，除了传统的数据，还包括有用电信息财局、广域测量系统采集大量的有关负荷等。采集周期也具有多样性，不同的数据采样周期存在很大的差异。

2智能配电网大数据应用技术分类

2.1电力大数据收集技术

电力大数据在进行收集时，一般采用分布式架构，在对用户进行分类后，对其进行网络数据的采集。如此一来，不仅可以统计到规律性较强的数据，而且可以将非结构化的数据同样纳入到采集中来。传统的数据采集方法，其不仅单一，且数据来源范围狭窄，收集速度过慢，浪费人力物力，采集的准确度也不高。相比之下，大数据的采集比传统的要省时省力，效率高，精准度高。智能电网中采用大数据技术进行信息收集，那么电力信息就采集得更为准确、及时，可为智能配网提供更可靠的技术支持。

2.2电力大数据存储技术

在大数据时代，智能配电网领域的数据量在飞速增加，传统的数据存储已经无法满足当今电网的数据存储处理需求。智能配电网通过云存储来节约企业的运行成本，提升运营效率。电力大数据的存储帮助实现整体电力系统的数据存储于互联网网络资源当中，并可运行可视化等数据解析技术将结果呈现给广大用户。但在实际处理过程中，有大量的冗余数据存在，需要进行及时的删除处理，以缩减存储空间，提升运行效率。

2.3电力大数据解析技术

电力大数据的解析技术，即筛选有用信息，这些是通过对不同数据的研究，分析其各种数据之间的关联。形式主要有数据可视化、过程挖掘。

数据可视化：即将所收集的数据分为不同的图像、表格，最后形成清晰的数据形象，可从多方式、多角度进行观察并分析。这种技术不仅是一种单纯的数据解析的形式，它更能将所有的数据信息的处理结果更为具体和鲜明的呈现于人前，将智能配电网的价值反应地更加充分。

以大数据应用于智能配电网的可视化目标实践过程为例，该技术应用的核心思想在于：将数据库中的数据项作为单个图元，并实现数据图像的表示与构成。即从不同维度来进行数据观察，进而对智能配电网的数据信息有个更为深入的分析与观察。这样一来，就能从空间、时间以及逻辑等维度，实现智能配电网运行产生数据的立方体视图显示，如图1所示。

图1中所示的空间、时间以及逻辑交叉点上，包含层次化的数据列表，以为数据分析人员提供数据信息管理的精细化功能。而后，研究人员还可将其与其他数据解析技术进行配合，以为智能配电网提供数据集的全貌、放大配电用户兴趣点以及不确定性变化点的态势预估与宏观展现配电网的功能。由此可以看出，数据可视化不仅是一种数据分析工具作用于智能配电网，还能以结果展示功能，来使大数据技术的应用价值得到充分发挥。

过程挖掘：即采取各种方式，将电力数据与不同的模型之间的关联挖掘出来，在最大程度上将智能配电网电力信息与大数据应用技术结合到一起。

2.4电力大数据处理技术

在传统的配电网数据处理过程中，其中心是处理器，其管理、分析数据量等方面都有局限性。电力大数据在智能配电网之中的技术应用并没有与传统的方式有太大差别，主要在数量上有本质性的差异。可处理大量的、非结构化的电力数据，且具备有用性、扩展性。这种方式对于电力信息数据的非结构化、结构化混合处理非常有利。智能配电网的大数据应用技术可用于互联网，对数据进行系统整合的时候可以采用架构的形式，且对用户公开、透明。数据处理的智能化可将运营成本降低、效率提升，前景广阔。 3智能配电网大数据应用前景分析

3.1智能配电网大数据应用可优化电网结构

在配电网应用部分，电网架构十分重要，因此，对电网结构进行优化与完善非常必要。当前的电网发展速度非常快，传统的电网结构优化方式已经不能满足人们的用电需求。大数据时代的来临，给电网结构优化提供了新的平台。其可提高电网架构的动态性、关联性，可将传统的网架结构模糊化、延迟等缺点消除。更能根据不同类型的用电客户需求规划电网架构，从而提供更为优质的电能服务。

3.2智能配电网大数据应用可驱动创新管理

智能配电网的大数据应用不仅能帮助电力企业优化电网结构，也能驱动创新管理。这主意体现在对电力大数据信息的方便、快速检索、高质量存储、其它功能性应用等方面。电力大数据的应用，将大量的电力用户空间位置、用电信息、消费情况等收集到一处，不仅能支撑电力企业的创新管理，更能带动关联行业的快速发展，进一步促进配电网的智能化发展。

3.3智能配电网大数据应用可帮助实现智能用电

智能配电网的大数据应用除了优化电网结构、驱动创新管理，还能帮助实现智能用电。其通过对电力客户的用电信息进行科学地分析，得出其用电规律，再建立对应的模型，推测出其模型的变化及用电趋势，最后根据结论制定出适应于不同用电客户需求的、人性化的、智能化的用电方案。从而将电力生产消费进行主动的调节，降低电力系统的整体运行成本。通过科学地对电力能源进行调度、合理调整发电量、节约地球宝贵的能源。在环境问题日益突出的、能源危机日渐严重的今天，电力大数据的应用可以在保护环境的同时，满足人们日益增长的用电需求。

结语

在不久的将来，智能配电网不仅仅是电网，而是能量流、业务流、数据流的共同载体，同时它也承担着为电力客户提供服务的功能，也可实现企业与用户的双向互动。电力企业通过对大数据的关键技术研究，利用该项技术将企业内外部数据资源进行整合，提升智能配电网的规划与运行效率，为电力客户提供更为优质的电力服务。但在实际的应用过程中，尚有部分信息共享、隐私如何保护等问题等待进一步的研究与解决。

参考文献

[1]张健，徐强.智能配电网大数据应用及实践研究[J].低碳世界，2015（12）：4-5.

[2]赵腾,张焰,张东霞.智能配电网大数据应用技术与前景分析[J].电网技术,2014,38(12).