关于大数据的配网运行监测分析王俊棋

关于大数据的配网运行监测分析王俊棋

王俊棋

（广西电网有限责任公司河池供电局广西省河池市547000）

摘要：在配网供电系统运行的过程中，若配网运行的可靠性较低，极易影响到整个配网供电设备的稳定运行，导致系统在供电时引起用电安全事故，甚至是诱发电气火灾事故，直接威胁到用电用户的生命财产安全，因此基于大数据技术的背景下，提升配电网运行的可靠性具有重要意义。同时为了提升配网运行的综合监测能力，本文提出配网运行在线、全量监测的方法，构建了配网运行监测功能架构及关联分析模型，研究了配网运行监测实现技术，提供了配网运行监测以及配网改造评价的新思路，有效解决了配网运行管理上缺乏在线明细数据支撑的问题。。

关键词：大数据；配网监控；故障排查；处理时效；运行方式优化

引言

配网是供电企业进行电能供应的最末端，供电质量直接影响到用户的生产生活。利用先进的信息化技术保证配电网运行的安全性、经济性，提高供电服务质量、同时依据实际情况对配网进行长期合理的规划便显得尤为重要。目前配网电能质量监测采取的方式是抽样监测，存在样本失真问题；配网运行监测缺乏在线数据支撑，10kV线路和台区公变等配网设备存在的重过载卡口、轻空载低效、功率因数低、三相负载不平衡、重复停电等异动未及时监测；配网资产运行效率未得到重视，配网建设与改造决策缺乏在线明细数据支撑。

1大数据技术和配电网运行分析

依赖于现代计算机的超强运算能力，相关技术人员开创性的提出了大数据理念，详细分析了价值密度不等、设计领域众多、多元化的数据信息，并通过多样化的有效分析方法与演算手段分析、找出这些数据信息中所存在的联系，为管理人员决策提供信息参考。而随着我国当前配电网络系统建设不断发展，建设规模也在日渐增加，使得配电网络系统运行管理中的设备运行数据、用电用户数据、设备管理数据以及安全管理数据等信息以直线上升的方式增长，加大了管理工作人员筛选、采集这些数据信息的难度，不仅降低了配电网络日常管理工作的效率与质量，还导致数据分析、采集的真实性得不到保障，制约了供电事业进一步发展。而基于大数据技术背景下的配电网运行，可24小时连续监测、分析、采集这些运行信息，并进行加工、优化整合，方便工作人员实施操作，提高了配电网运行管理的效率与质量。

2大数据全量监测基础

2.1从抽样到全量的数据思维

与传统大数据特点相比大数据有三大特点：相关关系比因果关系更重要，要全体不要抽样，要效率不要精确。大数据思维，首先要重视数据全面性，而非随机抽样性。传统的调查方式都是抽样的，抽取有限的样本进行统计，从而得出整体的趋势来，之所以选择抽样而不是统计全部数据，只有一个原因，那就是在技术条件有限情况下全部数据的数量太多，根本没法操作。抽样的核心原则就是随机性，不随机就不能反映整体趋势性。抽样随机性的道理虽浅显，但在实际操作中样本选取做到随机很难。数据储存技术、网络技术、流式计算处理等技术的迅猛发展，为大数据时代的到来准备了物质基础。技术瓶颈的突破，使基于明细、实时、全量的大数据应用成为可能。

2.2“量价费损”在线监测构建企业级明细大数据库

互联网以及智能电表的广泛应用为电力大数据的采集带来的新手段，云计算、海量数据处理技术为处理大数据带来了新方法。对全部数据进行统计分析，其结果当然会更加准确。

“量价费损”在线监测正是在这个大的时代背景下，针对大数据管理特点，开展了公共数据交换模型SGCIM拓展、海量数据管理、动态建模、平台集成一体化等数据集成共享、数据分析挖掘的关键技术研究，实现营销、用采、调度TMR等不同部门不同系统数据的有序集成，构建了基于明细数据的企业级统一、开放、共享平台。

“量价费损”在线监测应用管理平台依托公司数据中心建设成果，盘活智能电能表海量明细数据，完成对营销、生产、调度等专业多系统数据的融合和挖掘。实现对覆盖“发购供售”全过程的线损、电量、电价和电费等重要经营指标的在线监测和分析；为各级领导及相关业务部门的管理活动与决策提供有力的数据支撑。通过数据中心海量数据平台的利用，实现发策、交易、营销、运监等多部门对关口计量数据应用的共享。从发策线损管理、营销用电稽查、配网生产运行等不同专业视角进行数据资产价值挖掘。

2.3配网全量检测优势

配网全量监测优势在于基于明细、实时、全量的大数据的真实性、及时性优势分析配网运行监测是“量价费损”在线监测的一个重要研究应用，利用营销采集数据开展生产管理的台区重载过载以及低电压监测，将台区低电压、重过载异动信息按城网和农网划分提供给运检部和农电部，优化供电方式；将台区供电质量专题监测分析成果提供给发策部，为配网改造提供精准的数据服务，消除了配网运行监测管理的空白，提高台区供电电压合格率和供电可靠性，提升电网改造投入产出成效。

3配网运行监测功能

3.1业务功能架构

基于智能电表采集的实时数据以及设备档案信息,配网运行监测功能结构如图1所示。

图1配网运行监测功能结构图

3.2安全性监测（设备运行安全）

3.2.1台区容载比监测

监测台区公变容载比，统计公变负荷在重载、过载、轻载、空载不同运行区间的分布情况及运行时长，综合投运时间等因素，监测重过载卡口异动及设备长期空载低效问题。

3.2.2台区负载率监测

计算台区公变三相电流负载率，分别统计三相电流在重载、过载、轻载、空载不同运行区间的分布情况及运行时长，监测台区单相重过载及空载异动，提供台区负荷调整依据。

3.2.3线路负载率监测

计算线路三相电流负载率，分别统计三相电流在重载、过载、轻载、空载不同运行区间的分布情况及运行时长，监测线路单相重过载及空载异动，优化供电方式。

4配网运行状态监测及相应故障处理

在智能配电网中加入大量传感设备，采集、上传并分析运行数据，形成智能配电网的大数据。目前已被用于用电行为分析、负荷预测等应用中，潜力较大且也为配电网保护方法提供了一个新的思路。因此，基于大数据分析设计一种智能配电网状态监测及故障处理方法。该方法将多电气特征量融合转变成为单个综合特征量，监测配电网运行状态。并能根据各个节点关联情况和局部异常因子大小对故障区域进行判定及定位，其准确性与可靠性较高，能为类似基于大数据的智能配电网状态监测及相应的故障处理提供技术支持。

4.1数据预处理

数据预处理用于对各传感设备所上传的原始数据进行初步筛选和预处理，减少无关数据量并产生所需的初始特征量矩阵。该环节主要包括选取特征量、构建关联矩阵、处理区域差分。选取特征量过程中，本文选取的电气特征量为电流与功率。其中，涵盖了三相电流、负序电流、及零序电流和相应的有（无）功功率。

4.2数据融合数据融合先将单时段各特征量状态监测矩阵（取一个工频周期作为时间长度，采样64次）在空间上扩展变为多电气特征量的相关状态监测矩阵，并进一步融合为一个多时段多电气特征量的高维时空状态监测矩阵。

4.3数据分析与可视化

数据分析与可视化将高维数据呈现在低维空间，并降低数据量。该过程会保证各对象间的关系基本不变，之后执行离群点检测以支持在线辨识。

4.4故障判定与处理

由于配电网运行也会发生由传感器故障而导致的保护误判甚至是误动。因此，设定单一类型触发故障条件（传感器、电力）并进行处理，所需的判据如下：满足故障启动判据，然而广义节点处的LOF并未满足整定阈值。此时判定为传感器故障，故障节点即为最大的LOF值所在的节点，数据处理中心向各测控终端发送告警信息，确保终端的可靠不动作；若是满足判据且LOF值也达到甚至超过了整定阈值，此时判定出现电力系统故障，物理节点所处的公共区域被定位，数据处理中心则对故障发生节点发送动作命令，并进一步执行隔离操作。

5结束语

电力企业提升核心竞争力，应主动拥抱电网大数据，形成一种数据思维。基于这种新的数据思维方式在对大数据全量监测理论深入剖析的基础上，以配网运行监测为典型应用场景进行了探索实践，提出配网运行全量、在线监测方法，研究了配网运行监测实现技术，构建了配网运行监测功能架构及综合关联分析模型，提供了配网运行监测以及配网改造评价的新思路。

参考文献

[1]费思源.大数据技术在配电网中的应用综述[J].中国电机工程学报，2018(01)

[2]胡丽娟.基于大数据技术的配电网运行可靠性分析[J].电网技术，2017(01)

[3]杨国铸.在线监测系统在配电线路上的应用[J].科技与创新，2018(03)