浅析大数据技术在电力调控中的应用

浅析大数据技术在电力调控中的应用

赵倩，王景武

国网山东省电力公司宁阳 县供电公司，山东省泰安市 271400

摘要：近些年，在社会发展下，我国的电力系统快速进步，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。

关键词：大数据技术；配用电系统；应用

引言

中国的电力工业在近几十年间飞速发展，随着智能化电力系统的不断建设，大量的信息数据在电力生产、营销、服务的流程中产生，每项业务都会积累大量的历史数据。管理人员每天都要花费大量的时间和精力去分析处理这些数据，而在庞大的数据面前，其运维和管理方法对电力生产、决策的支撑不免有些不足和乏力，造成这样的问题主要为以下二种原因：一是因为采用传统的方法对现产生的大数据进行处理，不仅效率低，而且结果并没有代表性，若从庞大的数据中提取有效的数据进行处理，其结果是使得管理者不能做出更全面的决策；另一原因是现管理信息系统只重视业务流程的处理环节，使得企业生产和决策对大数据的依赖得不到满足。就电力系统而言，未来电力工业生产和管理都与电力大数据紧紧相关，因此，电力系统中需要采用大数据技术来解决当前各个业务中增长的数据所带来的问题。

1基于大数据技术的配电网运行调度作用

首先，可以实现自实时性的监督控制。配电网自动化调度网络所能够发挥的主要作用在于配电网运行情况的实时性监控，其中涉及到配电网运行的多种指标，如电压、频率、电负荷以及所形成的潮流调度，这一些指标都能够实现实时性的监控。同时还可以实现对配电网运行期间的工况指标进行针对调度，例如设备安装的位置、水能的变化情况以及热能的变化情况等，这一些都可以按照相关指标做好相应的掌握，促使配电网根据要求运行，从而保障供电系统的安全性与稳定性。其次，实现配电网相关设备运行安装情况的全面掌握。假设配电网设计期间没有充分考虑安全性问题，就必须从安全管理角度上进行改进。在配电网处于运行状况的基础上，会遭受许多的影响因素，从而导致配电网运行出现故障。配电网的建设会涉及到多种技术，再加上配电网规模的不断扩大，导致运行期间存在的故障也会不断增多。在缺少对配电网运行的有效监督控制基础上，便需要应用有效的调度管理措施进行干预，最大程度地降低故障风险。

2大数据技术在电力系统的应用

2.1智能电厂更环保

电厂的环保功能在当前受到了广泛的关注，也是生态环境污染治理的重点内容。智能电厂在应用大数据技术时可以建立有效的全线检测预警机制，可以对煤炭中含有的污染物成分、含量等进行分析，实时检测煤炭等材料在燃烧发电的过程中数据变化情况，以便于控制污染程度。如果发生煤炭污染含量超过了预设指标则会自动采取燃烧前处理措施，以降低污染物的产生和扩散浓度。此外智能电厂在利用煤炭发电时也能够在其燃烧时将热能有效回收利用，增加单位发电量，促进电厂的可持续发展能力。同时智能电厂利用大数据技术可以分析废气以及废水的排放情况，尽量将其检测指标控制在允许排放的标准范围之内，并且会将所有检测到的参数数据自动上传到云平台，可以对外公开，保障电厂排放信息的透明化，有利于社会监督，保障电厂的绿色环保生产管理活动有序开展。

2.2面向用户服务

2.2.1用户用电行为的分析和服务

对用户的用电行为以及用电数据进行分析需要和很多方面进行结合，包含：用户的具体信息，具体的区域位置，还要综合气象的情况，经济的发展以及相关的电价政策等，通过分类以及聚类的相关方法，对用户的类型，区域，行业进行具体分析，得出影响用户用电量的具体影响因素和影响的具体机理，更好的为侧管理，节能的性能，定制的服务提供具体的依托。

2.2.2停电管理

在保障能够实现营配和数据一体化的基础之上，清楚的确定电台区和用户之间的具体关系，要对受到停电影响的用户提供具体的停电时间点以及停电的时间长短等信息。如果电网出现故障，可以通过自动化配电信息和电网拓扑的结合，定位受到故障影响的用户的具体区域，并且对这些用户说明停电的原因以及何时能够修好恢复用电等信息，当然也可以通过用户的具体反馈来对具体的故障进行抢修。对故障抢修的时候要结合电网GIS，把抢修的状况进行展示，让用户实时的掌握维修的状态。

2.3平台架构设计

选取基于HDFS的分布式文件处理技术设置平台存储框架，采用基于MapReduce的分布式计算技术设置大数据处理框架，为PB、ZB级数据存储创造可能，并提供数据查询、数据分析等功能。在框架内部模块设计上，可实现商业智能应用、大数据访问框架、传统数据仓库等模块的集成处理。基于通用服务器、计算机操作系统建立大数据存储与处理框架，该框架内部由数据序列化格式与传输工具Avro、分布式日志收集系统Flume等模块组成，通过网络层实现与大数据访问框架的连接，具有低成本、高扩展性的优势。基于大数据调度框架进行电力大数据的组织调度，运用访问框架可直接访问分布式文件存储系统及数据仓库，为数据获取与分析处理提供重要支持。在电力大数据处理流程设置上，可采用MapReduce进行非结构数据及不同环节的有效处理，满足海量数据模式下的数据处理需求。由于电力系统中涵盖的数据流类型较为复杂，配合电网线损与窃电预警分析技术可实现对用户窃电行为的实时监控与分析，更好地实现数字电网平台的深层次应用与价值功能发挥。

2.4预警评估配电网重过载风险

伴随着用电量即电力需求的大幅度增长，传统“轻配重输”的工程建设模式已与现如今的发展需求不太符合，主要原因是常常会出现重过载的问题，因此不但对供电质量失去了保障，还影响了配电网的正常运行。为了更方便的获取配电变压器和输电线路的历史和实时的三相电压、电流和功率因素等相关信息，可通过这些系统来获取，如用电信息采集系统、OMS、SCADA、AMI、OMS、关联营销业务等系统。然后采用综合分析的方法来评估配电变压器的相关特性，如容载比、配电网元件故障率、线路间负荷转移能力等。

结语

目前配用电系统的智能化发展非常迅速，相应的也产生了大规模的数据，这些数据和外部的数据是相互融合的，这种融合就构成了整体的配电系统的大数据。要想提高配用电系统的智能化技术，就需要对相关的大数据进行具体有效的分析和管理。纵观世界，配用电大数据的应用都处在新的阶段，技术还处于不完善的地步，相关的数据获取和融合也存在很大的问题。所以要实现配用电系统智能化的大力发展，就需要坚持不懈的提高技术能力，推倒各种障碍，实质性的推动其相关的研究以及应用。

参考文献

[1]刘科研,盛万兴,张东霞,等.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(2):287-293.

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