智能配用电大数据需求分析与应用研究_王继业

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智能配用电大数据需求分析与应用研究

智能配用电大数据需求分析与应用研究摘要：随着智能电网的建设，积累了大量的配用电数据，通过对数据的分析可以比较准确的实现用电负荷预测、错峰调度等高级应用。

本文介绍了国内外智能配用电网大数据关键技术研究现状，重点分析了国内外智能配用电业务、大数据应用方面的技术发展；分析了智能配用电大数据关键技术，进而有效的推动智能配用电业务的综合智能化和精益化发展。

关键词：智能；配用电；大数据；需求配用电系统具有地域分布广、设备种类多、网络连接多样、运行方式多变等特点。

随着配电自动化(DA),生产管理系统(PMS、停电管理系统(OMS、高级量测体系(AMI、电能质量监控系统、用户能效管理系统的推广应用，配用电系统产生了多源异构、规模巨大的数据，表现出大数据的基本特征。

以AM工为例，如果1h采集一个电量数，与过去每个月采集一个数相比，每个用户将由过去一年的12个数增加到8760个数，是以730倍的数据量增长:若每隔1Smin采集一次，其产生的数据量将更大。

在智能电网发展环境下，欧美国家已在实现配电系统和用电系统的集成，正在为数据的融合扫清障碍，国内电力公司也正在开展“营配一体化”建设，力图实现配用电数据的融合。

借助大数据技术，对配用电系统产生的大数据进行分析，有着巨大的应用价值。

1、技术现状1.1智能配用电业务分析的国内外研究现状近年来，智能配用电得到了重点关注和快速发展，其资源优化配置能力强，运行稳定高效，适应新能源的发展。

1）节电方面，国内外学术界对配用电的节电分析主要从配电和用电两个方面开展了研究。

在配电侧，主要研究通过无功优化、最优潮流、网络重构、分布式电源接人等方法降低配电网络损耗达到节电目的。

2)用电预测方面，国内外研究主要集中在预测数据预处理、影响因素属性约简、构建用电预测模型等方面。

如采用基于粗糙集理论的属性约简算法，能够挖掘出与待预测用户相关性大的属性作为预测模型的输人量。

3)配用电网架优化方面，国内外对配电网网架优化或规划问题已有较多研究，也开始在配电网优化中考虑分布式供电的影响，模型求解多采用数学规划法、启发式算法、智能优化算法等。

智能配用电大数据需求分析与应用研究

智能配用电大数据需求分析与应用研究一、本文概述随着科技的飞速发展，智能化和大数据技术的应用日益广泛。

在配用电领域，智能配用电系统和大数据技术的应用已经取得了显著的成果。

本文旨在深入分析智能配用电大数据的需求，探讨其在实际应用中的价值和潜力，以期为推动配用电行业的智能化和数字化转型提供理论支持和实践指导。

本文首先将对智能配用电大数据的概念进行界定，明确其内涵和外延。

接着，通过对国内外相关文献的梳理和评价，分析当前智能配用电大数据的研究现状和发展趋势。

在此基础上，结合我国配用电行业的实际情况，深入剖析智能配用电大数据的需求，包括数据采集、存储、处理、分析和应用等方面的需求。

本文还将探讨智能配用电大数据在配用电行业中的应用场景和实例，分析其在提高配用电效率、优化资源配置、保障能源安全等方面的作用。

通过案例分析和实证研究，验证智能配用电大数据应用的有效性和可行性，为相关企业和机构提供决策参考和实践借鉴。

本文将对智能配用电大数据的未来发展趋势进行展望，提出相应的政策建议和研究展望，以期为推动智能配用电大数据的深入研究和广泛应用提供有益的思路和方向。

二、智能配用电大数据概述随着信息化和工业化深度融合，以及物联网、云计算、大数据等新技术的广泛应用，配用电系统正迎来一场以数字化、网络化、智能化为特征的深刻变革。

智能配用电大数据作为这场变革的产物，正逐渐成为支撑配用电系统高效运行和优质服务的关键要素。

智能配用电大数据是指在配用电领域产生的海量、高增长率和多样化的数据集合。

这些数据来源于配电网运行监控、用户用电行为、设备状态监测、能源管理等多个方面，具有体量大、类型多、价值密度高、处理速度快等特征。

通过对这些数据的收集、存储、分析和挖掘，可以实现对配用电系统的运行状态、用户用电行为、设备健康状况等的全面感知和深度洞察，为配用电系统的规划、设计、运行、维护和管理提供有力支撑。

智能配用电大数据的应用价值主要体现在以下几个方面：一是提高配用电系统的安全性和可靠性。

“智能配用电大数据应用关键技术”实施方案通过国家科技部论证

“智能配用电大数据应用关键技术”实施方案通过国家科技部
论证
佚名
【期刊名称】《电力信息与通信技术》
【年(卷),期】2014(012)012
【摘要】近日，由国网上海市电力公司牵头申请的国家高技术研究发展计划（863计划）课题“智能配用电大数据应用关键技术”完成了国家科技部实施方案论证答辩，由公司总工程师、课题负责人陈海波率领的答辩团队表现优异，通过论证获得项目内第一名。

【总页数】1页(P53-53)
【正文语种】中文
【中图分类】F204
【相关文献】
1.智能配用电大数据关键技术研究 [J], 田世明;杨增辉;时志雄;卜凡鹏;苏运
2.“智能配用电大数据应用关键技术”通过论证 [J],
3.国网上海电力智能配用电大数据应用研究取得重大进展 [J],
4.国网上海电力牵头国家863计划课题“智能配用电大数据应用关键技术”启动[J], 本刊讯
5.“智能配用电大数据应用关键技术”通过论证 [J],
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王继业：激发“数字电流”

王继业：激发“数字电流”
佚名
【期刊名称】《互联网周刊》
【年(卷),期】2001(000)038
【摘要】从90年代开始,电力行业信息化开始进入第三阶段,信息技术从单一应用
发展到了综合应用,由操作层向管理层延伸,实现管理信息化,建立企业的管理信息系统。

【总页数】2页(P53-54)
【正文语种】中文
【中图分类】F407.61
【相关文献】
1.直面电力企业信息化——访国电信息中心副主任王继业 [J], 韩伟
2.王祖继：坚持保险业市场化改革,营造良好的制度环境 [J], 姚存祥
3.模具工业一日千里——访盘起工业（大连）有限公司市场部部长王继业先生 [J],
4."十四五"规划与中国物流业发展——对话中国仓储与配送协会副会长王继祥 [J], 任芳
5.王陈继组合作研究揭示前列腺癌SPOP基因突变导致DNA复制过度激发的分子机制 [J],
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智能用电大数据的应用探讨

智能用电大数据的应用探讨摘要随着信息技术的不断发展，及其应用的范围越来越广泛，给人们的生活、工作带来了便利。

电力企业经营管理的过程中引进智能用电大数据分析能够更有针对性的为用户提供用电服务，从而满足用户用电需求。

本文对智能用电大数据的分析应用进行介绍。

关键词智能；用电；大数据；应用1 加强智能用电大数据应用的必要性1.1 开展企业营销的需求提高客户服务能力是当前电力企业发展的过程中应该重视的内容。

要想能够不断提高客户服务能力就应该对客户的需求有一个全面的了解，并能够满足客户的需求。

这也就要求电力企业在经营发展的过程中不断搜集客户的市场信息和数据，并对数据进行智能分析，通过数据能够探究到客户的动态需求，并根据客户的需求制定合理的营销策略和产品服务，为顾客提供满意的体验。

电力企业还应该重视引导客户需求能力的培养，也就是在用电数据的基础上，通过对其进行合理分析，从而能够深入了解客户的需求，通过为客户制定个性化的用电方案，在满足用户用電需求的基础上达到节约用电的目的，从而能够实现全社会的资源节约，促进社会的产业结构调整与发展[1]。

1.2 营配信息集成平台提升的需求在电力企业发展的过程中已经越来越认识到智能用电大数据分析的重要性，但是受技术、资金等问题的影响，智能用电大数据的建设还停留在雏形阶段，与成熟的用电大数据相比还存在一系列的问题，主要表现在：首先，数据质量不能满足需求。

当前搜集的数据信息的质量和完整性都与规范要求有所差异，因此增加了使用的难度，不利于大数据作用的发挥。

与此同时，对数据的搜集具有滞后性，不能够及时将用户数据搜集起来用于智能分析，影响了智能分析的准确性。

其次，数据在应用的过程中也存在一定的问题，主要表现在功能比较单一，实用性不大，业务协同问题。

由于数据的质量问题和各个单位的系统有所差异，因此难以实现资源共享，不利于智能用电大数据的进一步发展与应用。

1.3 市场营销业务的发展需要为了能够促进电力企业更好的发展，借助大数据开展市场营销活动，从而获得更多的市场份额具有重要的意义。

水风光多能互补发电调度问题研究现状及展望

水风光多能互补发电调度问题研究现状及展望发布时间：2023-04-19T08:25:45.947Z 来源：《新型城镇化》2023年6期作者：王棋[导读] 以水风光为主的可再生能源在过去二十年实现了前所未有的发展，未来也将是中国构建清洁低碳能源体系的核心组成部分，是兑现碳减排承诺的现实选择。

重庆大唐国际武隆水电开发有限公司重庆市 400000摘要：以水风光为主的可再生能源在过去二十年实现了前所未有的发展，未来也将是中国构建清洁低碳能源体系的核心组成部分，是兑现碳减排承诺的现实选择。

该文简要分析了我国清洁能源发电的发展概况及典型水风光互补实际工程，提炼总结了互补系统发电调度面临的关键问题。

关键词：多能互补；水风光系统；出力不确定性；充分利用和大力开发风、光、水等可再生能源资源是我国在2060 年前实现碳中和目标的重要途径。

受限于风电、光伏电固有的间歇、不可控发电特性，以及其他综合因素，新能源消纳问题一直非常突出，还需要进一步加以研究。

1 新型电力系统的特征及面临的主要技术挑战1.1 新型电力系统的主要特征1.1.1 新型电力系统是产业互联互通的智慧系统新型电力系统将开创数字经济体制机制，打造充满活力的数字能源新业态，改变传统能源电力的配置方式，实现数字与物理系统、现代信息通信技术与电力技术的深度融合。

1.1.2 新型电力系统是源网荷储融合互动的平衡系统新型电力系统以电力为中心，以电网为基础平台，打通源网荷储各环节信息，实现从“源随荷动”到“源荷互动”的转变，保障运行安全、提升运行效率。

大电网的柔性互联形态和数字化调控技术将使电网更加灵活可控，配电网将促进交直流混联和柔性电网与微电网等多种形式协同发展，从而有效解决高比例新能源及高比例电气化接入产生的随机性、波动性、间歇性问题，实现全面可观、精确可测、高度可控。

1.1.3 新型电力系统是多层级电力防护的安全系统电网规模越大、形态越丰富、与经济社会发展融合越深入，对人为攻击、自然灾害等极端情况所带来破坏的应变能力要求越高。

大数据技术在继电保护领域的研究与应用_王继业

电数据和数值。
从变电站到调度端在线传输的信息，包括保护设备
力大
另外，制造厂家对家族性缺陷的定性分析、反措内部的告警、动作、模拟量、开关量、内部逻辑节点信
数建议等也作为重要数据信息进行收集，数据格式包息，以及保护设备和故障录波装置实时记录的录波
据括文本、图形等。
文件。主要数据类型包括文本、数值、录波文件等。
1.1.2 检测试验数据
以一座智能变电站为例，在线实时保护告警信息、
电力行业及国家级继电保护检测机构对各类在线监测信息、状态变位信息、中间节点信息、动作信
保护设备开展了动模试验、型式试验、专业检测等，息等，数据量约为 50 GB/ 天 · 站，截止 2016 年，国家
smart substation
序号
类别
数据量 /Mbps
1
SV 报文采集数据流
300
2
GOOSE 报文采集数据流
15
3
MMS 报文采集数据流
1
目前，调控系统形成的继电保护数据有各单 1.1.4 生产运维数据
位的保护设备信息、运行信息、在线监视信息等，
模性、多样性、高速性和真实性等特征，注重数据的
融合、处理、分析、展示，挖掘利用数据的价值。 [11-25] 的收集与解析、聚类分析、计算分析、结果展示等，涉
及到对变电站内保护装置实时信息的规范建模和采
继电保护是电力行业传统专业之一，随着设备软硬

智能电网系统中的数据分析与应用研究

智能电网系统中的数据分析与应用研究随着经济的快速发展和社会的不断进步，能源供应与需求之间的不平衡逐渐加剧。

智能电网随之应运而生，其通过数字化、信息化和智能化技术，将传统电力系统升级为高效、可靠、灵活的系统。

其中，数据分析与应用成为智能电网系统中至关重要的一环。

数据分析是指对原始数据的处理和研究，从中挖掘出有价值的信息，再将其应用于业务决策和优化管理。

而智能电网系统是一个充分利用先进的控制、通信和计算技术，以实现电能供应、调配、控制和消耗的整合性工程。

如何将数据分析与智能电网相结合，使其成为推动电力行业转型升级的有力武器，是当前研究的热点之一。

一、数据分析在智能电网中的应用1. 实时监控智能电网系统采用感知、通信、控制、优化等技术手段，可以实时获取电力系统中的各类数据信息。

通过对这些数据的采集、传输和分析，系统能够及时了解电力网络的工作状态和负载状况，从而发现并预防各类电网故障和事故的发生。

2. 历史数据分析历史数据分析可以对智能电网系统中的各类信息进行归纳与总结。

通过建立历史数据库，可以对电力系统的运行状况、负荷变化、电压稳定性、保电能力等进行长时间的跟踪和分析，进而推进电力系统的优化和改进。

3. 预测分析智能电网系统可以依靠对历史数据的分析和挖掘，进行未来电力消耗趋势的预测，从而更好地优化电力网络管理，增强应对突发事件能力和可靠性。

二、数据分析在智能电网系统中的作用1. 优化电力资源配置通过智能分析数据，智能电网系统可以及时监控电力供应和需求，针对各类情况进行调整和优化。

通过电力资源的合理配置，使电力传输效率更高，节能降耗，提高配电效率等，从而实现更加可持续的发展路径。

2. 提高电网运行效率智能电网系统中的数据分析技术，可以对电网状态和负载状况进行实时监控和分析，及时发现存在的问题，并采取对应的措施，使电网的运行效率得到优化和提高。

3. 实现能源合理配置和绿色发展智能电网系统中的数据分析技术，可以利用智能化技术进行能源的优化调配和合理利用，从而实现国内能源的绿色、可持续发展。

智能电网中的大数据分析与应用方法

智能电网中的大数据分析与应用方法随着信息技术的不断发展，智能电网作为未来电力系统的重要发展方向，正逐渐得到广泛关注和应用。

在智能电网中，大数据分析与应用方法起着至关重要的作用。

本文将从智能电网中大数据的收集与处理、大数据分析方法和智能电网中大数据的应用案例三个方面，介绍智能电网中的大数据分析与应用方法。

智能电网中，大数据的收集与处理是实现智能化运行的前提和基础。

智能电网通过各种传感器、智能电表、监测设备等大数据采集装置，实时、准确地采集各类与电力相关的数据，包括能源产生与消耗、电网状态、用电负荷、电力线路参数等。

同时，智能电网还可以通过无线通信、互联网等方式将这些数据传输到数据中心进行存储和处理。

在数据处理方面，智能电网采用大数据技术进行数据清洗、预处理、存储和分析，以确保所收集到的数据的准确性和完整性。

通过大数据的收集与处理，智能电网可以更好地了解电力系统的运行状态，为后续的大数据分析与应用提供可靠的数据基础。

大数据分析方法在智能电网中的应用可帮助实现智能电网的精细化运营和优化控制。

其中，数据挖掘是一种常用的大数据分析方法。

通过数据挖掘，智能电网可以从庞大的电力数据中发现隐藏的关联规律和知识，为电力系统的优化运行提供决策支持。

例如，可以通过数据挖掘来分析电力线路历史数据，预测未来的负荷情况，进而提前做好调度和优化控制。

此外，智能电网还可以利用预测分析方法进行能源消耗预测，以便在实际供需之间保持平衡。

同时，智能电网还可以利用聚类分析方法对用户进行分群，以便实现差异化的用电管理和定价策略。

这些大数据分析方法具有高效、准确、自动化等特点，为智能电网的运行提供了有力的支持。

在实际应用中，智能电网中的大数据分析与应用方法已经取得了显著成效。

例如，在电力线路故障预测方面，智能电网可以通过分析历史故障数据和传感器数据，建立故障预测模型，提前发现故障线路，从而实现及时维修和恢复。

此外，在用电负荷预测方面，智能电网可以通过大数据分析，预测用户用电需求，以便有针对性地制定供电计划和用电管理策略。

智能配电网大数据应用需求和场景分析研究

智能配电网大数据应用需求和场景分析研究随着智能配电网大数据应用的不断发展，配电网中的数据处理与计算工作具有更大的挑战性，目前大数据在我国电力系统中的智能配电网应用越来越多，本文就对智能配电网大数据的应用需求和配电网典型大数据场景进行了分析，同时探讨了大数据在智能配电网的应用前景。

标签：智能配电网；大数据；应用需求；场景分析1、智能配电网大数据应用需求分析在我国智能配电网大数据的整体应用需求分析中，电力系统的正常运行工作、用电策略的营销工作，以及社会互联网信息的数据管理，都可以产生许多的应用需求，从而促进新技术手段的产生，还可以优化电力系统的运行方式，进而降低了电力系统管理的成本，对提升电力企业的经济效益具有重要意义，同时还能够有效地提高电力系统的综合服务性水平。

智能配电网大数据应用中主要包括了配电网的运营以及整体规划服务，并且对客户的用电进行了相应的服务和管理，这些对大数据的应用需求必须要涵盖各电力系统运营环节中的信息数据，还有客户的用电数据以及电力营销数据的信息等，综合管理智能配电网中供电环节的所有数据，可以在最大程度上发挥大数据的价值。

电力系统和用电用户都是重要的组成部分，电力系统内部要不断地提高综合管理水平，加强对用电客户的服务性水平，通过对用电数据的总结可以让政府了解到当地的经济发展情况，从而为电力系统发展提供更多的政策扶持，对电力系统进行合理的规划发展，加强分布式电源的接入，对充电设备进行合理的布局规划等。

2、配电网典型大数据场景分析2.1面向有源配电网规划的负荷预测随着配电网信息化的快速发展和电力需求影响因素的逐渐增多，用电预测的大数据特征日益凸显，传统的用电预测方法已经不再适用。

由于智能预测方法具备良好的非线性拟合能力，因此近年来用电预测领域出现了大量的研究成果，遗传算法、粒子群算法、支持向量机和人工神经网络等智能预测算法开始广泛地应用于用电预测中。

传统的用负荷预测，受限于较窄的数据采集渠道或较低的数据集成、存储和处理能力，使得研究人员难以从其中挖掘出更有价值的信息。

智能配用电大数据关键技术分析

智能配用电大数据关键技术分析随着大数据技术的不断发展，将大数据理论与配电自动化系统相融合是建设现代智能电网的重要需求。

本文首先介绍了大数据的概念，并对目前某地区配电自动化系统的现状进行了简要分析。

从功能、网络、数据架构三方面对基于大数据的配电自动化系统的应用作了分析研究。

最后，对本文研究系统的产生效益作了分析总结。

结果表明，本文研究系统能够降低网损，减少运行人员现场操作和巡视工作的成本;有利于提高配电网集约化、精益化管理水平，提升企业综合效益;在提高地市公司的供电可靠性、提升供电服务质量、优化电力公司社会服务形象等方面都具有重大的实用推广价值。

标签：大数据;配电;关键技术引言为了能够对全网的供电质量进行全面掌控，对配电网中的输电故障问题进行及时发现和解决，需要加强供电质量管理，系统梳理供电质量现状，明确不同系统对于供电业务支撑，创建电压监测平台，打好业务基础。

1建立在大数据技术基础上的智能配电系统建立于大数据基础上的配电自动化系统功能架构主要由以下7个子系统组成：SCADA系统、电能质量监测系统、供电可靠性系统、95598系统、用电信息采集平台、配电GIS平台、地市综合数据库。

功能构架如图1所示。

其中，对于基于地理信息平台的生产管理系统（GPMS），目前普遍使用的是由福建亿力吉奥公司在自主产权GIS为平台上开发的，其1.0版本已经在各电网公司完成实用化推广。

GPMS系统不仅仅实现了GIS平台和配网生产管理流程的结合，还包含相当完善的配网建模。

但GPMS也有一定的缺陷，那就是在配网自动化主站DMS1000系统的各分局之间还不能互联。

依然是各自使用和维护自己的图形和拓扑;建立在大数据技术基础上的配网自动化系统之所以能够完成SCADA功能，主要是因为其具有独创的图模，而且还实现了GPMS系统的实时数据传输。

营销客服中心的主要系统是95598呼叫中心系统，这个系统是用电客户和其它相关系统的主要沟通渠道，不仅可以实现将用电客户的信息传递给其它系统，更可以将系统的实时动态带给用户，实现双面互通。

大数据技术在智能配用电系统的应用

大数据技术在智能配用电系统的应用摘要：配用电系统具备的特征：区域分布相对来说比较广，设备的类型比较繁多，相关的网络连接方式多样化，运行方式不确定等。

在智能配用电系统发展的趋势下，欧美的一些国家已经在着手实现配电以及用电系统的一体化，为数据的融合开辟了新的道路。

国内的一些电力公司也在着手实现“营配集成”的建设，大力实现配电以及用电数据的融合。

通过大数据技术对配用电系统所产生的大数据进行具体的分析和研究，有非常重要的应用价值。

基于此，本文章对大数据技术在智能配用电系统的应用，以供相关从业人员参考。

关键词：大数据技术；智能配用电系统；应用引言在科技高速发展的今天，传统的电网管理方式已经无法满足新的需求，因此，将大数据技术与电网管理相结合已经成为时代发展的必然趋势。

大数据的发展使我们的生活方式发生了翻天覆地的改变，无论是信息化社会，还是经济全球化都和信息技术息息相关。

在电网的管理中，成熟运用大数据技术不仅能实现高度的信息化处理，也能更好地推进智能配用电系统的发展。

1大数据技术1.1大数据技术的概念大数据是一种大规模的数据，是指在一定时间和空间内利用一些工具和软件采集的数据，这种数据是一种资产，利用大数据可以获得足够的信息，实现数据采集，有助于为决策提供科学的信息和依据。

大数据就是海量的数据，信息呈现快速增长的特点，以计算机技术为基础，采用一些科学软件进行数据处理，对数据的分布、类型等进行分析和处理。

大数据的数据结构较为复杂，数据多元化明显，数据库的建立是一种主要的依托形式，通过计算机设备和网络可以对大数据进行存储和分类，实现对未来的预测。

1.2大数据技术应用现状大数据是指超过了典型数据库软件工具捕获、存储、管理和分析数据能力的数据集，其数据的容量、数据的获取速度或者数据的表示限制了使用传统关系方法对数据进行分析处理，需要使用水平扩展的机制以提高处理效率，并通过高速捕获、发现和分析技术，从大规模多样化的数据中挖掘数据的价值。

大数据技术下智能电网配用电数据存储技术分析

大数据技术下智能电网配用电数据存储技术分析随着社会和经济的发展，能源需求不断增长，传统电网系统已经无法满足日益增长的能源需求。

智能电网技术的提出，为解决这一问题提供了有效的解决方案。

在智能电网中，大数据技术扮演着至关重要的角色，为电网运营和配用电数据存储提供了强大的支持。

本文将从大数据技术在智能电网中的应用及配用电数据存储技术进行详细分析。

一、大数据技术在智能电网中的应用大数据技术在智能电网中的应用主要集中在数据分析和预测、资源调度和优化、安全监测和故障诊断三个方面。

1. 数据分析和预测智能电网中通过将各种数据进行采集、存储和分析，可以实现对电网状态、用户需求、能源供给等多方面数据的全面监测和分析。

借助大数据技术，可以对这些数据进行深入挖掘，实现对电网运行状态、用户用电预测等数据的准确分析和预测，为电网运营提供科学依据。

2. 资源调度和优化在智能电网中，大量分布式能源、储能设备等各种能源资源需要进行合理调度和优化。

通过大数据技术，可以对各种能源资源和设备进行实时监测和管理，从而实现对资源的合理调度和优化。

大数据技术还可以通过对历史数据的分析，为电网资源的合理配置提供支持。

3. 安全监测和故障诊断智能电网的运行涉及到网络安全和设备运行安全等多个方面的保障。

大数据技术可以通过对电网数据的实时监测和分析，发现潜在的安全隐患，及时进行预警和处理。

大数据技术还可以通过对电网设备运行数据的分析，实现对设备故障的及时诊断和处理。

二、智能电网配用电数据存储技术分析在智能电网中，配用电数据的存储是至关重要的一环。

配用电数据存储技术需要具备高可靠性、高性能和高安全性等特点，以满足对数据存储和管理的各项需求。

1. 数据存储架构智能电网的配用电数据存储往往采用分布式存储架构，以支持大规模数据存储和高并发访问。

分布式存储架构可以实现数据的分布式存储和访问，提高数据的可靠性和可用性。

2. 数据备份和恢复配用电数据的备份和恢复是配用电数据存储技术中的重要环节。

降低10kV配电线路重过载率

降低 10kV配电线路重过载率摘要：针对10kv配电线路而言，所谓的负载率，主要就是最大负荷与最大载容量比值乘以100%。

鉴于处于正常状态的配电线路运行情况，企业必须控制负载率小于80%以内，一旦超出此范围，不利于线路正常使用的基础上，伴随着配电线路绝缘老化等问题的出现，更会引发短路等一系列安全问题。

目前来看，因为供电半径设计以及线路改造周期不确定等问题，会直接决定10kV配电线路负载率发生。

出于降低10kV配电线路重过载率，确保电网可靠运行的目标的下，接下来将着重阐述几点降低举措，希望能够给相关人士提供些许参考依据。

关键词：重过载率；负荷转移；线路改造；供电半径引言：因为10kV配电线路重过载率问题，直接影响供电设备应用周期的基础上，甚至还会引发一系列安全隐患，不能达到安全供电的效果。

文章主要针对部分地区10kV配电线路运行现状，在发现线路重过载率问题以后，分别给出了相应处理建议，致力于配电线路安全运行目标的实现。

1.现状调查我国某地区电力企业，围绕10kv配电线路产权环节进行相关分析。

在签订的供用电合同当中，电力设施产权分界点存在着极为关键的作用。

只有确定好配电线路产权分界工作，才能够确保企业确定好设施产权归属基点，合理划分参与方法律责任的基础上，更能够趋于涉及方完全按照合同细节履行自身职责以及权利。

本地区企业及时成立了调查部门，对之前一段时间配电线路产权情况做出了详细研究，结果如表1所示。

通过实际调查可以看出，在本地区公共线路当中，重过载公共线路占据了17.48%的比重，重过载用户线路在用户线路中占比为28.57%。

从中可以看出，不管是哪一种类型的配电线路，都或多或少出现了重过载问题，甚至还占据了较大比重。

在10kV重过载的配电线路中，公共线路与用户线路占比分别为69.23%、30.77%。

相比较重过载的用户线路，重过载公共线路更是占据了很大比例，在企业深入分析产权细节以后，最终却未能准确找出引发此种现象的根源。

大数据技术在智能电网中的应用研究

大数据技术在智能电网中的应用研究作者：刘姝来源：《新闻爱好者》2018年第02期大数据技术是近年来科技领域十分活跃的概念之一，它是大量可被捕捉、统计分析和管理的信息数据集合，它拓展了人们感知世界的广度和深度，产生了一种决策力更强、洞察力更精准的智能信息处理模式。

在智能电网的理论和实践应用中，大数据技术的研究和工程设计所占据的地位也越来越重要。

王继业所编撰的《智能电网大数据》（2017年2月中国电力出版社出版）一书是2017年出版的最新的将研究对象聚焦于智能电网大数据发展研究和技术框架的专著。

整套书的编写团队是来自中国电力科学研究院大数据联合公关部，他们对智能电网中各种电力建设情况进行了大数据技术的全面分析，研发和建成了中国电科院大数据平台。

在这本书中，王继业等专家通过全面解读智能电网大数据的多方位概念和理论实践体系来表达对智能电网大数据发展的设计和展望，全书一共有七章，从认识大數据、智能电网大数据，到说明智能电网大数据的重点应用领域、技术体系架构与对比、研究方法与应用实践，以及真实的应用案例，循序渐进地展现了智能电网大数据在现代电力系统中的理论架构和应用实践情况，最后一章是编者根据现在智能电网大数据的发展现状提出的建议和展望，全面地反映了中国电力系统对智能电网大数据的研究关注和技术投资。

随着中国电力市场化进程的推进以及用户对电能质量和安全的要求提升，更加灵活、清洁、经济、友好、可持续的智能电网成为中国电力工业发展的大方向和大趋势。

在智能电网的设计和建设过程中，信息通信技术、计算机技术等先进技术对智能电网系统的高效率运行提供了支持和帮助，大数据技术也是其中一种重要的技术因素。

智能电网建成以来，各种智能变电站、实时监测系统、检修系统等电力系统逐渐产生大量的智能数据，信息化的电力数据迅速扩张，种类和规模都达到了前所未有的增长速度，电网内部数据和外部数据的叠加增长最终形成了智能电网大数据。

从当前的科技发展现状分析，大数据的完整理论和应用其实并未完善。

ELM算法在用户用电行为分析中的应用

ELM算法在用户用电行为分析中的应用胡殿刚;李韶瑜;楼俏;王琼;程淼海;王国军;李国辉【摘要】对于非法用电行为的检测,电力企业通常采用传统的人工检查方式,而这种方式的准确率和效率往往都比较低.提出一种将极限学习机(ELM)应用于预测存在非法用电行为用户的方法.首先,在收集到的用户历史用电数据,对原始数据进行预处理.然后,应用ELM算法建立异常用电行为的神经网络模型.最后,在真实用电数据上进行实证分析,通过与随机森林算法建立的预测模型及预测结果的对比,证明提出的方法具有较高的准确率和较好的性能.【期刊名称】《计算机系统应用》【年(卷),期】2016(025)008【总页数】7页(P155-161)【关键词】极限学习机;特征选择;用户用电行为【作者】胡殿刚;李韶瑜;楼俏;王琼;程淼海;王国军;李国辉【作者单位】国网甘肃省电力公司,兰州730030;国网甘肃省电力公司,兰州730030;国网甘肃省电力公司兰州供电公司,兰州730050;国网甘肃省电力公司兰州供电公司,兰州730050;国网甘肃省电力公司兰州供电公司,兰州730050;国网甘肃省电力公司兰州供电公司,兰州730050;福州大学数学与计算机科学学院,福州350116;福建省网络计算与智能信息处理重点实验室,福州350116【正文语种】中文随着我国的经济的蓬勃发展, 电力企业成为了经济发展的重要组成部分. 用电检查环节是整个供电企业的主要组成部分, 也是保证居民正常用电的基础[1]. 我国的用电企业, 在对电力市场以及用电客户的安全工作上, 发挥了重要作用, 起到了验收反馈的主要功能. 供电企业为了保证居民能够正常、安全用电所进行了一系列检查、指导工作. 用电检查也是对用电营销后的售后服务, 这种服务, 对稳定顾客, 提高服务质量, 促进营销都起到了重要的作用[2]. 所以, 要想使得供电企业能够顺利工作, 不断加强用电检查, 提高用电检查的管理效率, 成为了重中之重.国内外许多专家学者对用户用电行为特征进行了大量研究. 王继业等人针对智能配用电业务, 首先分析智能配用电大数据的特征, 然后分析数据融合后的智能配用电大数据整体业务需求和应用场景, 提出大数据环境下的研究思路和方法, 最后给出了智能配用电大数据应用技术架构[3]. 谢涛等人针对非法用电行为构建线性方程组数学模型, 基于智能电网中电表的可编程可计算特性, 提出了分布式的检测方法, 将各用户的非法用电行为检测交由附属智能电表就地计算解决[4]. 简富俊等人根据高级测量体系系统架构的特点,使用One-class SVM无监督机器学习架构对电力用户负荷异常进行检测,可以在小样本、样本分类不均衡环境下提高检测的准确性[5].冯晓蒲等人使用典型算法模糊c均值(FcM)对其进行聚类分析, 得到负荷簇和负荷代表曲线, 然后分析了属于各行业和电价类的用户负荷聚类结果, 显示了按负荷特性进行用户分类与现行按行业和电价的用户分类差异显著[6]. 林嘉晖构建了一个适用于电网企业的用户行为分析系统并实现了部分经典的数据挖掘算法, 该系统能够对现有信息管理系统留下来的大量用户数据进行分析, 挖掘出其中深层的关联规则, 并转变为决策型信息, 以辅助电网企业的市场营销决策并提高其客户服务水平[7]. 基于上述研究现状, 本文提出了一种非法用电行为用户预测的方法, 该方法基于ELM算法[8]来建立预测模型. ELM算法与传统的前馈神经网络相比, 具有速度更快, 泛化能力更强等优点. 因此, 研究基于ELM算法的非法用电行为用户预测的方法对供电企业提高效率具有一定的参考价值.全文组织结构如下: 第1节介绍了数据预处理方法. 第2节介绍了ELM算法和实验处理流程. 第3节介绍了实验数据以及实验结果. 第4节对本文所做的内容进行总结并对下一步研究提出展望.数据挖掘是在大量的数据中挖掘出有用模式的过程, 数据源的质量直接影响到了挖掘的效果. 由于原始的负荷数据质量并不完美, 往往会存在一些数值的缺失, 还有离群值等. 因此, 在进行数据挖掘之前必须要对数据进行预处理. 数据预处理是数据挖掘的重要步骤, 它主要包括数据整合、数据填充、特征规范化、特征选择等步骤.如果将用户的用电数据用曲线表示出来, 纵坐标表示用电负荷值, 横坐标表示时间, 可以发现, 每个正常用户对应的用电曲线都较相似. 而非法用电行为所检测出来的数据相比于正常用户, 波动很大.1) 数据整合整合包括硬件和软件的整合, 企业内部和跨企业的整合, 操作环境和业务流程的整合等等. 整合的首要问题是数据源的整合. 数据整合是把在不同数据源的数据收集、整理、清洗, 转换后加载到一个新的数据源, 整合后统一的数据平台可以用于业务分析和领导决策等[9].2) 数据填充原始数据通常存在缺失或错漏. 例如: 某些用户若干特征的值缺失(为空值)或明显异常(如用电量为负数). 需要对其处理, 才能保证后续算法的正常分析. 常见的处理方式包括: 填充为统一的默认值、填充为特征的统计量(如均值、最小值、中位数等)、删除包含异常值的记录等[10].3) 特征规范化原始数据不同特征的值域可能存在较大差异. 因此, 需要对原始数据做规范化. 常见的规范化方法包括: 区间规范化, 最大值规范化, 标准规范化[11].4) 特征选择原始数据的特征数量较多时, 一方面可能由于特征之间的相关性给分析带来困难, 另一方面也增加了算法运行的时间. 因此, 需要对原始数据的特征进行选择. 常见的特征选择方法包括: 基于信息熵的方法(InfoGain), χ2检验, 主成分分析(PCA), 基于特征相关性的方法(CFS)[12].基于特征相关性的方法(CFS)[13]是一种经典的过滤器模式的特征选择算法, 它启发式地对单一特征对应于每个分类的作用来进行评价, 从而得出最终的特征子集, 其形式化的评估方法如下:其中, 表示一个包含个特征的特征子集S的一个评价; 表示对应于该子集的特征-子集平均相关度, 其中; 表示特征-特征的平均相关度. 公式(1)给出的所有的变量都是经过标准化的. 该评价指标能够有效地给出特征对于分类的贡献度, 并清除不相关的或者是贡献度很小的特征. 这些特征往往与其他特征相关度极高.在公式(1)中, 所有的特征都必须是离散的随机变量, 如果是数值型变量, 必须首先对其进行离散化, 而且需要通过熵计算方式来对特征间的相关性进行评价.2.1 ELM算法介绍ELM算法是由黄广斌教授提出来的求解单隐层前馈神经网络(SLFNs)的算法. 该算法的特点是在确定网络参数的过程中可以随机确定输入权重和偏置, 在训练过程中无需调节, 只需要设置隐层神经元的个数, 便可以获得唯一的最优解. 而网络的输出权值是通过最小化平方损失函数得到的最小二乘解(最终转化成求解一个矩阵的Moore-Penrose 广义逆问题), 这样在确定网络参数的过程中就无需进行任何迭代步骤, 从而大大降低了网络参数的调节时间. 对比大量的传统神经网络, 尤其是SLFNs, 该方法在保证精度的前提下, 具有比其他传统方法学习速度更快、泛化性能更好等优点[14].以下介绍ELM算法的一些概念和算法描述:对于一个单隐层神经网络, 设有N个任意的样本,,表示一个包含. 对于有L(L<N)个隐层结点的SLFNs可以用模型形式表示为:其中, 表示隐含层与输入神经元之间的权重, 为连接隐含层第i个结点和输入神经元之间的输入权重, 为偏置值, 为激活函数, 表示两者之间的内积.单隐含层神经网络的目标是使得输出的误差最小, 可以表示为也就是说, 存在,,使得用矩阵表示为其中, H表示隐含层的输出.表示输出权重, . T为期望输出, .传统的神经网络大多基于梯度下降法, 但是基于梯度的学习需要在迭代过程中不断调整所有的参数. 而在ELM算法中, 一旦输入权重和隐含层的偏置值被随机确定, 它就可以转化为求解一个线性系统公式(4), 这样, 输出权重就可以确定了, , 为矩阵的Moore-Penrose广义逆[15]. ELM的算法如下.2.2 总体流程处理总体上, 数据处理分为用电数据模型训练和模型预测两个主要流程. 用电数据模型训练指的是根据输入的用于训练的原始用电数据得到数学模型(根据不同的算法有神经网络、决策树、回归方程等不同形式), 输入原始用户用电量数据后, 对其进行预处理, 将其产生的数据运用ELM算法, 得到模型. 模型预测指的是将训练得到的数学模型应用于输入的需要预测的原始用电数据, 并对预测结果进行检验. 对要预测的用电数据进行预处理后, 将其输入到之前所建立的模型, 对数据进行验证. 如图1所示.3.1实验数据及其预处理本实验数据来自某电力企业, 我们对其进行了预处理, 产生的数据作为算法的输入数据. 每条记录共有26个字段, 分别为用户编号, 一年中的平均抄见电量和抄见电量最大值, 如表2所示. 将3个商业电价编码为200, 300, 370的数据与真实违规用户数据合并成1个训练集, 3个商业电价编码数据对应3个训练集. 训练得到模型后, 将电价编码为001的数据集作为测试集. 原始数据表字段说明如表1所示.3.1.1数据整合由于低压用户用电量统计表较大, 且许多字段在用电量分析中不需要用到, 对这些表进行过滤, 只保留CONS_TG_NO(用户台区编号)、 MPED_ID(测量点标识)、PR_ORG(分区单位)、DATA_DATE(数据日期)、 KWH(抄见电量)、行业编码(TRADE_CODE)等关键字段. 此外, 由于原始数据是按天统计用电量, 全部作为特征会导致特征膨胀, 影响数据挖掘的质量. 我们根据原始用电量信息组合出2个关键特征: 每日用电峰值、每月用电总额. 整合后的数据表中所有特征值均为0的记录相当于空记录, 对分析作用不大, 也一并删除. 如表2所示.3.1.2数据填充对于缺失值, 填充为0; 对于异常值, 由于包含异常值的记录很少, 直接删除包含异常值的记录.3.1.3特征规范化例如: 大型企业客户的用电量可能达到10000度以上, 而居民客户的用电量一般在500度以下. 如果直接在原始数据上分析, 数值大的特征将湮没数值小的特征, 使催收次数这样的特征无法得到有效利用. 根据“(原始值-最小值)/(最大值-最小值)”, 将KWH_01_SUM至KWH_12_SUM以及KWH_01_MAX至KWH_12_MAX等24个负荷值归一化到[0,1]区间. 如果某个特征的取值全为0, 将导致规范化公式的分母为0. 此时, 不对该特征规范化, 即保持原始值0.3.1.4特征选择由于基于特征相关性的方法使用较为普遍, 并且效果较好, 因此, 采用第一节介绍的基于特征相关性的方法. 得到如表3所述字段.3.2实验结果使用ELM算法和随机森林算法[16]对实验数据进行实验.由于真实违规用电用户的数据是由电力执法人员现场调查得到的. 受到人力限制, 调查人员只能对很小一部分可疑人员进行调查. 因此, 我们能够进行比对的真实违规用户数据集只是实际真实违规用户数据集上一个极小子集. 为了验证我们的分析结论, 对算法预测的违规用户信息与正常用户信息进行比对, 得到如图2~ 7所示的用户月平均用电量与月最大用电量对比图.从上面的实验结果分析图可以看出:1)算法预测得到的违规用户的用电量与正常用户的用电量有显著区别. 例如, 违规用户在7、8、9这三个月份的月平均用电量均在5000度以上, 而正常用户的月平均用电量不超过500度.2)算法预测得到的违规用户的用电量与真实违规用户的用电量比较接近. 这一点在图2中表现尤为明显, 两条曲线不但走势一致, 且几乎重合.3)ELM可以将不同月份用电特征的反映在神经网络结点连接边的权重上.由此可以得出结论, 算法得到的结果是有比较高的可信度的.使用随机森林算法, 得到如图8~13所示的用户月平均用电量与月最大用电量对比图.从图8至图13的结果可以得到和ELM实验相似的结论. 算法预测的违规用户月平均用电量显著高于正常用户, 而且通过算法预测得到的违规用户的用电量与真实违规用户的用电量较为相似. 随机森林生成的规则树能够有效提取最能反映不同用户用户量区别的特征月份.比较两个算法, 我们发现ELM算法算法预测得到的违规用户的用电量与正常用户的用电量之间的差别更加显著, 而算法预测得到的违规用户的用电量与真实违规用户的用电量更加接近. 因此, 我们认为ELM算法本身的可信度是较高的.本文提出了一种基于ELM算法的非法用电行为用户方法. 首先, 采用数据整合, 数据填充, 数据特征规范化, 特征提取等方法对数据进行预处理, 然后, 采用了ELM算法对预处理后的数据进行了分类, 最后, 在真实的企业提供的用户用电数据集上进行了实验, 此外, 通过与随机森林算法的对比, 验证了提出的方法不仅具有较高的准确率, 而且具有很强的性能, 进一步提高了研究结果的效率和可信度. 通过本文提出的方法, 可以有效地识别出非法用电行为的用户, 指导用电检查人员有针对性地进行排查, 及时发现非法用电用户, 提高用电检查人员的工作效率. 下一步, 我们将就如何将算法并行化, 以进一步提高求解效率等问题进一步展开深入研究.1魏瑶,朱伟义,龚桃荣,等.基于数据挖掘技术的用电异常分析系统设计.电力信息与通信技术,2014,12(5):70–73.2 倪精华.供电企业用电检查工作中存在的问题及对策.企业家天地旬刊,2010:49–49.3 王继业,季知祥,史梦洁,等.智能配用电大数据需求分析与应用研究.中国电机工程学报,35(8):1829–1836.4 谢涛,靳丹,马志程,等.基于智能电网的分布式非法用电行为检测方法.微型电脑应用,2015,31(2):54–57.5 简富俊,曹敏,王磊,等.基于SVM的AMI环境下用电异常检测研究.电测与仪表,2014(06):64–69.6 冯晓蒲.基于实际负荷曲线的电力用户分类技术研究[硕士学位论文].保定:华北电力大学,2011.7 林嘉晖.基于数据挖掘的电网用户行为分析系统的设计与实现[硕士学位论文].广州:中山大学,2013.8 Huang GB, Zhu QY, Siew CK. Extreme learning machine: a new learning scheme of feedforward neural networks. Proc. 2004 IEEE International JointConference on Neural Networks. IEEE. 2004. 985-990.9 余晓平,瓮正科,张振宇,等.数据整合技术研究.兵团教育学院学报,2006,1:32–33.10 朱晓峰.缺失值填充的若干问题研究[硕士学位论文].桂林:广西师范大学,2007.11 任家东,何海涛,郝忠孝.时态关系数据的特征及其规范化. 小型微型计算机系统,2000,3:302–304.12 王娟,慈林林,姚康泽.特征选择方法综述.计算机工程与科学,2005,12.13 孙宁青.基于神经网络和CFS特征选择的网络入侵检测系统.计算机工程与科学,2010,32:37–39.14 Huang GB, Zhu QY, Siew CK. Extreme learning machine: Theory and applications. Neurocomputing, 2006, 70: 489–501.15 Prasad KM, Bapat RB. The generalized Moore-Penrose inverse. Linear Algebra & its Applications, 1992, 165(3): 59 –69.16 Liaw A, Wiener M. Classification and regression by randomForest. R news, 2002, 2(3): 18–2.。

智能配用电大数据关键技术应用研究

智能配用电大数据关键技术应用研究发布时间：2021-06-24T07:29:10.188Z 来源：《科技新时代》2021年3期作者：李丹[导读] 为达到电网的安全环境和经济适用的目的，目前为止智能电网拥有着两个作用云南云成印务有限公司 650200，摘要：随着智能配用电的不断建设和发展，控制数据和电力系统内的运行也随之迅速发展，逐步呈现出大数据的特征。

本文通过论述智能配用点大数据的作用和特点、并分析主动配用电规划技术、分布式电源并网与微电网技术、配电网数据仿真技术、智能配用电大数据的处理技术、集成管理技术、分析技术等方面研究符合智能配用电大数据的发展需求对于关键技术的选择，最后分析智能配用电大数据关键技术的应用。

关键词：智能配用电、大数据、关键技术应用一、智能配用电的作用及特点1.智能配用电的作用由于人们不节制和浪费的行为，对能源造成不可弥补的损失，出现全球温度升高、冰川融化等让自然环境受到感染的现象，为了能够实现长期的战略目标，政府做出了相应措施，国家技术的发展，分布式电源逐渐在电网中慢慢深入，配电网也逐渐从以前的单项潮流网络转型为双向流动。

智能配用电的实质内容是将电网智能化处理，以快速的、合并的双重通讯信息为根本，利用其技术和手段建立一个完善的配电系统，为达到电网的安全环境和经济适用的目的，目前为止智能电网拥有着两个作用1.1智能配用电保证了配电网的正常运行电源会出现接入不稳定的问题，为了避免这一现象的发生，智能配用电运用的多分布式电源在运行中对其进行了改善，并高效调控了配电网的决策体系。

为了保证配电网正常的运行，智能配用电实施的减少分布式电源的输出和输入。

1.2智能配用电为电力系统提供了最大的支持智能配用电与一般的电网相比较，智能配用电有着较高的调控技术，在实际运用中给电力系统提供了最大的支持，保障了用户使用时有稳定的电能。

2.智能配用电大数据的特点智能配用电中的大数据具有大规模，多种类型、价值密度低和处理速度快的四个特点。

大数据技术在智能配用电系统的应用

大数据技术在智能配用电系统的应用摘要：在智能电网发展的趋势下，欧美的一些国家已经在着手实现配电以及用电系统的一体化，为数据的融合开辟了新的道路。

国内的一些电力公司也在着手实现“营配集成”的建设，大力实现配电以及用电数据的融合。

通过大数据技术对配用电系统所产生的大数据进行具体的分析和研究，有非常重要的应用价值。

关键词：大数据技术；配用电系统；应用近些年来随着智能电网的迅速发展，配用电系统也产生出了更多的数据，对这些数据采用大数据技术进行处理和分析，可以很大程度上提高配用电系统的管理水平以及运行水平。

本篇文章主要分析大数据技术在配用电系统当中的发展趋势以及特征，综合相关的研究和试验，总结配用电系统的相关应用和价值。

1配用电系统智能化的发展趋势纵观整体的发展趋势，主要有两个重要的发展方向：第一个方向就是要安排高级的量测系统和智能化的家居、保障楼盘以及园区的需求相适应，具体的实现配电和用户侧系统的统一化。

这种情况有两点好处，一方面可以实现用户侧系统的一个内部发电，有效的管理用电，另外一方面可以更好地实现用户侧系统和电网之间的良好互动，在一定程度上增强了电网的灵活性能，有利于提高整个的电网对于新能源的接收。

第二点就是可以更好地建设配电管理的相关系统，加强配电系统的监督力度，更好地控制分布形式的电源以及电动汽车的发展给电网系统造成新的挑战。

2能源互联网概念大众普遍认同能源互联网是智能电网的重要发展方向，能源互联网的发展会以智能电网的发展为核心，实现智能电网和交通系统的融合，重点提升电网的灵活性能，提高电网接受新能源的能力。

能源互联网将会实现更大意义上的能源系统之间的互相联系，用户侧系统以及有关城市的互联网部署之间的协调代价是比较小的，这就增加了实现的容易度。

所以想要迅速地发展起来，就需要在城市的相关层面进行能源互联网的实施措施。

3面向社会服务3.1经济趋势的分析在用电系统的信息采集以及营销系统内所积累的用电量数据的基础上，可以对用户之前的用电量数据进行区域、行业以及电价的具体分析，多方面的开展和分析用电的具体情况与经济发展速度之间的具体关系，把用电的增长量和经济的相关增长数据结合起来，重点分析电力和经济发展方面的平衡关系，给政府的工业运行情况的把握和经济的宏观调控提供相关的决策凭据。

大数据分析与机器学习在智能电网中的应用研究

大数据分析与机器学习在智能电网中的应用研究智能电网是当今社会中的重要基础设施，通过集成信息通信技术和大数据分析，可以实现对电力系统的智能化管理和优化，提高电网的可靠性、安全性和经济性。

而大数据分析与机器学习作为智能电网中的关键技术，发挥着重要的作用。

本文将就大数据分析与机器学习在智能电网中的应用进行研究和探讨。

首先，大数据分析在智能电网中的应用不可忽视。

随着电网的发展和升级，其所产生的数据量日益庞大，这些数据包含了来自传感器、计量仪器、智能电表等各种设备的数据。

这些数据可以通过大数据分析技术进行挖掘和分析，从而获取有关电力系统运行状况、设备状态、负荷预测等关键信息，帮助电力企业进行决策和调度。

例如，通过对用户用电数据的分析，可以准确判断用户用电特征，制定合理的电能计划和负荷预测，提高电网的供电能力和可靠性。

其次，机器学习在智能电网中的应用也日益成为研究的热点。

机器学习技术可以通过训练和学习大量的电力系统数据，构建模型并从中提取规律和特征。

这些模型可以用于电力系统的故障检测、设备预测性维护、风电和太阳能发电功率预测等方面。

例如，基于机器学习的故障检测系统可以通过分析电力系统的历史数据和当前数据，快速识别潜在的故障，提前采取措施避免故障的发生或及时处理。

另外，机器学习还可以通过对电力系统负荷数据的分析和建模，实现对负荷的精准预测，从而合理规划电网的运行和调度，提高电能利用效率。

值得一提的是，大数据分析与机器学习的应用在智能电网中并非是孤立的，而是相互协同的。

大数据分析提供了丰富的数据资源和信息基础，可以为机器学习提供数据支持和建模依据。

而机器学习可以通过对大数据的挖掘和学习，发现其中的隐藏规律和关联性，为电网的优化和决策提供指导。

两者的结合可以实现对电力系统全面、深入的分析和控制，提高电网的智能化水平。

然而，大数据分析与机器学习在智能电网中的应用也面临着一些挑战和问题。

首先，数据的质量和安全性是一个重要的问题。

智能配用电大数据需求应用探究

智能配用电大数据需求应用探究摘要：在智能电网的配电中，安装了不计其数的测量、传感和采集设备。

其中不同来源的数据汇集在一起，与用户交互的需求侧管理系统数据以及包含设备运维和电网拓扑的先进配电管理系统数据等构成了配用电的大数据环境，形成对大数据应用的巨大需求。

本文对大数据相关概念进行了概述，并分析了配用电大数据的应用需求、常见应用场景和应用展望，希望能给之后的配用电大数据的应用和开发提供参考。

关键词：大数据；配用电；应用引言对于电力行业而言，电力大数据将在生产和管理的多个部分起到积极的作用。

大数据相关技术的推广以及智能配电网络的快速发展使大多数城市拥有与电力相关的多个系统。

所以，电力公司可以积累出大量数据，例如公共服务部门提供的数据、用户企业管理数据等。

企业可以通过对这些数据进行分析从而为自己的运营决策提供支持。

此外，这些数据关系复杂拥有显著的大数据特征。

1配用电大数据概述1.1 配用电大数据的来源电力大数据的配置主要来自配电管理系统，配电自动化和电力需求侧管理三个方面。

其中，自动化配电管理系统作为重要的配电网运行管理以及监控的重要组成部分，现有许多的应用系统与之存在自然的业务联系，同时拥有大量的信息交换。

也就是说，配电管理自动化系统对生产管理信息系统（PMS），调度自动化系统等系统的信息进行了高度集成。

1.2 配用电大数据的发展进入二十一世纪以来，所有领域的数据都在大规模增长。

几年前，一家国际数据公司的调查表明，近年来全球复制和创建的数据量翻倍增长，数据量已经从PB(1PB=1024TB)级别跃升到EB(1EB=1024PB)乃至ZB(1ZB=1024EB)级别。

在不久的将来，这个数字还会以更快速度增长。

此外，大数据为发现新价值提供了机会，有助于我们更深入地了解隐藏价值。

从目前的大数据的应用而言，其优势已经得到了充分的体现。

电力运营部门通过对智能电表的大数据进行分析，能够对用户的用电行为有更深层次的了解。