浅析智能配电网中的大数据应用

浅析智能配电网中的大数据应用

吕文宇龚辉田义恒王龙张志敏

国网山西省电力公司朔州供电公司山西朔州036000

摘要：电力的使用已经非常普遍，是我国经济建设最重要的基础资源，为我国的发展做出杰出贡献。由于配电系统设备的数字化与智能化，大数据应用于传统电力行业正在发生深刻变化。以智能电网大数据为基础为用户提供优化调度、需求响应等服务。在此背景下，论述了大数据在现代智能配电网领域的概念特征，阐述了几种典型的智能配电网大数据场景分析，根据智能电网大数据的技术和特点说明了数据分析方法。最后，展望了大数据技术在智能配电网应用带来的新的机遇与挑战。

关键词：智能配电网；大数据应用

引言

科学技术的快速发展，我国互联网时代已经到来，各行业面临新的机遇和挑战。目前，各大企业都认识到了大数据应用技术的重要性，纷纷借助大数据分析功能，增强自身实力，从而在激烈的市场竞争中占据重要位置。尤其是电力行业，采用战略性管理方式确保智能配电网的有效运行，及时发现电网运行中存在的问题，并加以改正，使电力企业更好地服务于广大电力用户。

1大数据对配电网运行的意义

对于配电网安全运行而言，大数据技术的意义不在于海量的数据，而是海量数据中对于配电网安全运行有效的数据，以及这部分数据被持续挖掘所付出的代价能否被电力企业后续发展所承受。

2智能配电网大数据场景分析

基于有源配电网规划的负荷预测。未了实现对电力负荷的时间分布和空间分布预测，为规划设计、电网运行调度提供依据，提升决策的准确性和有效性，将体量更大、类型更多的电力大数据作为分析样本。配电网运行状态评估与预警。基于大数据技术的配电网运行状态评估与预警主要包括以下4个方面。（1）对配电网的供电能力进行评价，如容载比、线路间负荷转移能力等。当供电能力不能满足负荷需求时，根据负荷重要程度、产生的经济社会效益以及历史电压负荷情况，进行甩负荷。（2）对配电网可靠性和供电质量进行评价，如负荷点故障率、系统平均停电频率、系统平均停电时间、电压合格率、电压波动与闪变、三相不平衡度等参数。（3）对配电网进行安全性评价，如电力系统的节点电压水平、主变和线路负载率等。（4）对配电网经济性进行评价，如线损率和设备利用效率等。基于有源配电网的电能质量监测与评估。基于大数据的有源配电网电能质量监测和评估包括以下2个方面。（1）有源配电网电能质量分析与监测。面对出现的电能质量问题，近年来产生了许多综合分析法。但是，基于传统电能质量分析方法的电能质量监测装置面临性能差、精度低、智能化程度低等问题，需研究高性能的电能质量分析方法，开发实时在线的电能质量监测系统。（2）有源配电网电能质量评估。加入大规模的结构化、非结构化的数据，为电能运行的质量进行评估；加入有源配电网电能的质量评估指标，通过挖掘电能质量监测系统的采集数据，揭示以前由于分析成本太高而忽略的信息，为电力企业和电网用户提供了网架结构分析、无功源的配置方案合理性分析、敏感负荷安装位置分析、监测点配置方案等高附加值服务，这些增值服务有利于加强电网安全、电网稳定，使得电网经济运行。

3智能配电网中的大数据应用

3.1用电预测与协同调度

精准的用电预测结果对于智能配电网的规划和运行有积极意义。通过对用户用电行为特征的分析，建立基于大数据的自适应用电预测模型，有可能得到更高精度、更细粒度的预测结果，这有利于电源与负荷协同调度的实现。

3.2优化网架规划

智能配电网而言，它不是静止或孤立存在的一个实物形态的个体，而是与客户的相关服务体验需求紧密联系在一起。现如今，过去的网架数据结构已远远不及当下的电力业务发展水平，在智能配电网的组成部分中，网架结构使不可或缺的，对于配电网的智能化具有极其深远的意义。在智能配电网的发展过程中利用大数据的应用技术，可以规避传统网架结构在使用上的诸多弊端，例如数据处理时的不清晰性，处理结果反馈的延缓性等。通过感知目前的网架态势，结合分析城市局域用电趋势，以及预测结果和网架结构数据，进而可以预测更符合实际的区域用电趋势，有利于优化网架的规划设计，更符合当下的业务相关水平，更加符合客户的服务需求。利用网架结构数据，根据客户不同的业务水平需求确定不同区域的网架规划设计方案，力求网架方案的科学性和合理性，提高客户的使用满意度。

3.3减少网络损耗，实现智能用电

制定科学完善的用电方案，坚持客户至上观念，为了让广大用户及时掌握电价变动情况，用电情况，采用关联分析法来分析相关数据，使数据更加准确，并引入新的运行机制。如分布式电源接入方式，并以此为基础，建立联合优化模式。并根据用户用电习惯、行为，分析各用户的用电特征，从而制定人性化的用电方案。这样，就能够减少网络损耗，实现智能用电。例如：通过对使用智能配电网电动出租车的联合运行模式的调查，综合考虑了汽车定位系统、充电站分析状况等各类数据，对乘客的乘车行为进行评估，为出租车提供最有效的运行方案。

3.4配电网大数据分析方法

（1）配电网大数据快速分析。分布式并行计算技术为供电企业和用户提供大量的高附加值服务，为大规模复杂配电网分析计算提供强大的支撑。这有利于电网安全监测与控制，包括供电与电力调度决策支持、故障预警与处理、更准确的用电量预测等。还有电力企业精细化运营管理、客户用电行为分析与客户细分，以及更加科学的需求管理等。（2）配电网数据特征聚类。聚类可用于将数据分割成多个类或子集，在聚类分析中类的数量是未知的。常见的聚类方法有层次聚类法、划分聚类法、网格聚类法、智能聚类法以及基于模型的聚类法等。根据配电网大数据的特征和不同聚类方法的适用范围，通过研究基于配电网的时空特性，数据聚类方法，提出相应的解决方案。

3.5企业管理与运检管控

电力信息化建设是利用大数据技术，在企业数据共享的平台下获取电力企业生产数据、管理数据等有效数据，提炼准确的、有价值的数据，为管理效益、决策能力的提升提供有效帮助。特别是在运行检修基础数据不断积累的前提下，利用大数据分析技术，能对检修工作进行有效预测，并提供数据支持，从而进一步提升设备的运行管理水平，为运行检修科学决策提供可靠的数据支持。

3.6设备状态预测与评价

随着大数据应用技术的发展，利用现有电网运行数据和气象环境数据进行设备故障预测成为可能。通过集成各分散系统的信息，规范数据类型，形成丰富的、同质的大数据样本，对不同类型、不同型号、不同状态的设备进行故障发生可能性预测，可为电网运检采取针对性的防护措施提供支持，为电网安全运行、智能电网自愈提供保障。

结语

电力信息化建设利用大数据，在企业数据共享的平台下获取电力企业生产数据、管理数据、地形地貌数据、水资源数据等有效数据，能够提炼准确的、有价值的数据，能够为管理效益、决策能力提升提供有效帮助。

参考文献：

［1］刘科研，盛万兴，张东霞，贾东梨，胡丽娟，何开元.智能配电网大数据应用需求和场景分析研究[J].中国电机工程学报，2015，35（02）：287-293.

［2］杨凤生，曾惜，王元峰，刘畅，董飞军，蔡广林.面向大数据应用的配电网运行状态评估方法探讨[J].科技与创新，2018（17）：4-6.

［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［J］.中国电机工程学报，2015（08）：1829-1836.

［4］杨立业.智能电网大数据融合方法研究及应用［D］.北京：华北电力大学，2016.

［5］李彬.智能配电网大数据应用技术与前景分析［J］.科学技术创新，2017（35）：71-72.