智能配电网大数据应用

智能配电网大数据应用

发表时间：2018-06-06T10:49:29.633Z 来源：《电力设备》2018年第1期作者：石景伟[导读] 摘要：智能配电网中存在大量异构多源的数据，其中的数据规模和特点符合大数据的各项特征。

（国网内蒙古东部电力有限公司呼伦贝尔供电公司 021000）摘要：智能配电网中存在大量异构多源的数据，其中的数据规模和特点符合大数据的各项特征。首先总结配电网大数据的来源和特征，然后从智能配电网中的应用场景出发，分别从配电网负荷预测、运行状态评估与预警、电能质量监测和评估、基于配电网数据融合的停电优化等方面进行分析。从不同系统和不同数据结构角度，对多源数据融合中的不良数据辨识进行重点分析，同时还归纳了配电网大数

据关联模型建模方法和配电网大数据分析手段。通过在配电网中运行大数据的分析技术，能够为智能配电网开展分析提供强有力的计算和分析条件,大数据的分析结果可为配电网规划和安全运行提供数据支撑，也可有效提升配电网各类资产健康水平。

关键词：数据；智能配电网；应用前景

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，目前来看，大数据在我国电力系统中的智能配电网应用越来越多，该文总结性地分析并研究了智能大数据的理论性和操作性特点，结合电力系统智能配电网的实际情况进行应用需求分析，并且针对大数据在智能配电网中的应用场景展开了讨论。 1智能配电网大数据的应用技术与方法

1.1大数据收集技术

对于能源、冶金、电力等行业，大数据应用系统多采用分布式架构针对不同的用户进行网络数据采集，不仅能够统计规律性较强的相关数据，亦使得非结构化数据能够得到有效处理。与传统数据单一式的数据采集方法相比，大数据信息收集技术有数据来源广、收集速度快、节省人力物力、可信度高等优势。传统信息采集往往通过人力的市场调研等方式进行，即使相关单位花费大量时间、金钱，其所收集的信息也只是代表局部，并不具普遍性，更甚，由于受人为因素的影响，其所收集的信息并非完全准确无误，存在一定偏差。智能配电网与大数据信息采集技术相结合使得电力数据的采集更加优化，为智能配电提供更为实用的信息技术服务。

1.2大数据解析技术

大数据解析包含对数据的分析与解读。大数据分析是通过研究巨量的多种类型数据，发现其中隐藏的模式、未知的相互关系以及其它有用信息的过程[1]。对智能配电网大数据进行系统性管理并视其中每个数据集为一个子系统，则在各个子系统相互交流的过程中，有可能产生超出由原各子系统数据简单相加得到的某些新的信息，即包含数据交流与融合的数据系统与数据集合相比有了质的提升和新的飞跃。为了使大数据分析结果对应用更为契合，在分析的同时有必要对大数据进行解读。大数据解读是对大数据本身及其分析过程进行深层次剖析以及多维度展示，并将大数据分析结果还原为具体行业问题的过程。由于在解读的过程中伴随着对数据本身的分析，因此大数据解读也可以看作是一种特殊的大数据分析方法。

1.3大数据处理与存储技术

通过分析大数据处理与存储间的内在联系，可以将此技术分为批处理和流处理两种技术[2]。实行流处理时，常用的一种是流计算技术，多用于实时性高的配电网业务中，包括设备在线监测、在线评估多源异构数据等。批处理的主要思想是把问题进行分类，之后采取针对性措施解决。它改变了以往由数据向计算推到过程，形成了计算推到数据模式。批处理技术多用于实时性低、数据量多的配电网规划业务。

智能配电网具备诸多特征，如部分数据关联性强、时效性强、运行方式变化快、测量点多等，因此，需要对测量数据清洗修正技术和关联分析技术，多维索引检索技术，数据压缩技术和数据存储系统自由化等相关技术展开研究[3]。智能配电网作为一个动态的系统工程，采取集中方式对大量数据进行管控，无法确保数据的可扩展性、可靠性及可行性。在智能配电网系统中，加入云计算，包括数据分布式处理系统、文件分布式系统等，能够提供技术支持和基础平台，从而充分发挥大数据的作用。 2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，与此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[2]。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。 3智能配电网大数据的应用前景

3.1降低网络损耗，实现智能用电

制定个性化用电方案，采用客服至上的理念，为便于客户及时了解电价变更情况，及用电使用情况，通过关联分析法对相应的数据予以整理分析，使数据更加确切、准确，同时引入新型运行机制，例如分布式电源运营及接入方式，在此基础上构建构建联合优化模型。基于此模型，参照用户用电习惯总结每个用户的存在的特征，以及多数用户存在的共性用电行为，联合用户能效水平等因素和相关数据综合考虑，策划并制定人性化、智能化的客户用电方案，如此不断可有效降低用户的用电成本，也在一定程度上缓解配电网高峰时的压力，使电力资源更加优化。

3.2优化网架规划

在配电网应用这一领域，网架结构作用不容小觑，正是因为如此，对网架进行优化、完善更显必要。但是，传统意义上的优化方式早已不再适用如今这种快速发展的电力系统。自2009年大数据时代到来至今，大数据应用技术在智能配电网中的应用恰好可以解决传统意义网架结构存在的问题，如：提高网架结构的关联性、动态性，解决传统意义上网架结构的迟延、模糊化等弊端，并且根据不同用户的不同需求规划电网，为广大用户提供更优质的电力服务。