智能配电网大数据应用需求和场景分析研究

欧阳曙光

摘 要：在智能配电网中，大数据是一种比较重要的应用，而且智能配电网中数据的总体规模及特点都符合大数据的体系特征，该文将分析智能配电网中的数据应用需求，并对智能配电网的应用场景进行分析研究，从智能配电网中数据的预测状况开展讨论，并对大数据背景下智能配电网的发展前景进行了展望，以期不断促进智能配电网的发展。结合智能配电网大数据的实际应用情况了解到，大数据应用可以使智能配电网系统更加优化，实现了各不同系统之间的工作管理，从大数据技术的应用上为电力系统的服务提供保障。

关键词：智能配电网 大数据 应用需求 场景分析

中图分类号：TM72 文献标识码：A 文章编号：1674-098X（2015）11（a）-0011-02

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爱越多，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 智能配电网大数据理论

随着信息技术的发展，电力系统也在不断地走向智能化发展的道路，智能的变电站、智能的电表，以及实时性的电力监测系统都在不断地涌现，共同组成了一个智能配电网的大数据应用时代。智能配电网融合了大量数据信息，使电力系统能够自动化、智能化发展，根据数据信息的来源情况的不同，能够将智能配电网中的大数据分成电力系统发电数据、电力系统运行的数据和电力系统外界的数据，所有数据共同作用，保证了智能配电网的正常运行。

智能配电网大数据的特点有很多，其中有数据的来源非常广的特点，而且各数据之间的关系比较复杂，数据间的结构多样变化，而且数据生产的速度非常快，这些都是智能配电网大数据的特点。根据智能配电网大数据的特点，使得智能配电网大数据的体积十分庞大，信息量十分丰富，不过智能配电网中大数据的处理过程变得十分困难，智能配电网中的数据主要来自各相关配电的设备、智能的电表，或者说是机动汽车内的GPS系统[1]。不同数据之间的生产方式也不尽相同，随着智能配电网大数据系统的不断发展与应用，许多的数据还可以由图像、视频和语音等不是文本型的数据构成，所以需要寻找适合各种数据管理的大数据应用技术。

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]。

3 智能配电网大数据应用场景分析

3.1 用电行为分析

智能配电网大数据的应用场景之一是针对客户的用电行为进行分析，了解客户的用电模式，深层次地了解到客户的用电行为产生的具体原因。首先要对收集到的用电数据进行聚合管理，使用数据收集、储存以及大数据处理技术，整合客户的用电数据，还要考虑到客户的服务性数据等，综合考虑当地的人口、地理、以及天气环境数据的收集，将所有的数据统一地综合为一体，思考各数据之间的内在联系。下一步对客户用电的行为模式进行分析，总结出客户的用电规律，对客户的用电负荷、用电电量、电费情况，以及当地的电价价格数据建立一个综合性的用电行为系统模型，在不一样的专业视角上面，整体而又全面性地刻画出客户的用电行为模式，综合利用各数据信息，将用电行为相类似的客户综合起来，加强了对客户用电行为模式的理解[4]。

3.2 用电行为理解

正因为影响客户用电行为的原因有很多，需要综合考虑时间上、空间上以及客户的用电类型上的区别，因此可以深度讨论各数据因素与客户用电行为之间的内在联系。在深刻地了解客户的用电行为后，可以科学地掌握客户的用电规律，进而对客户的用电需求进行管理，下一步可以对用电负荷进行预测，对智能配电网的运行管理具有重要意义，了解客户的用电需求，可以为客户提供更好的配电服务。

3.3 用电负荷预测

对用电负荷进行预测在智能配电网大数据的应用管理中具有重要的意义，负荷预测是整个智能配电网用电调度计划、配电市场交易、智能配电网规划的重要基础，与此同时，负荷预测为智能配电网的运行管理和智能配电网的整体规划等提供了数据依据，可以说，负荷预测直接关系着智能配电网的安全运行，负荷预测可以影响到智能配电网规划当中所有的配电电源的安全布置点，还可以对配电目标网架的整体结构和规模进行调整。因此，在智能配电网大数据应用的场景分析中，有关专家和学者还可以建立一个新型的负荷预测模型，从而提高负荷预测的精度。用电负荷的变化是具有一定的周期性的，但是这种周期性又受到其他数据的影响制约，而且用电负荷本身也有着不断变化的特点，从而使得负荷预测的精确性存在一定程度上的误差，在智能配电网大数据应用的环境背景下，配电电源的形式变得更加多样化，电力系统和用电客户之间可以互相控制并且进行互动管理，提高了负荷预测的可能性[5]。

负荷变化规律是提高负荷预测的主要手段，而负荷数据是基础，负荷数据主要分为实时性的负荷数据和历史性的负荷数据，而实时性的负荷数据是当时电力系统电量负荷的实际值，而历史性的负荷数据则是指电力系统负荷中的历史数据值，通过对历史性的负荷数据来研究负荷的变化趋势，对于客户的负荷数据，可以分别进行研究分析，通过对负荷数据的分析可以更好地掌握负荷的需求量以及负荷的变化特点。

而天气变化的数据也可以影响到客户的用电行为，在负荷预测管理中，还要综合考虑天气变化的数据，天气数据通常包括当地的气压、湿度、温度、风力以及降雨量，将天气数据与负荷预测结果进行分析，而除了天气数据外，人口数据以及市场经济的变化数据都可能会对负荷预测的结果产生数据影响。根据负荷数据预测的对象不同，可以分为系统负荷预测、母线负荷预测以及空间负荷预测等，而按照预测时间长度的不同，还可以分为短期、中期和长期负荷预测。智能配电网大数据应用的场景分析中为负荷数据、气象数据以及地理信息各数据建立了不同类型的模型，通常采用大数据分析和预测的方法，进而对智能配电网大数据负荷进行预算管理，将负荷预算的结果应用到智能配电网的规划当中。

3.4 智能配电网运行情况的评估

以大数据技术在智能配电网中的应用为基础，可以对智能配电网进行安全性的评估，对发电的频率、各环节点的电压水平以及主要线路的负荷水平进行评估管理，考虑智能配电网供电的容载比，从而提高各线路间负荷的转移能力，当出现供电不足的情况时，要根据负荷的能力来改变电压负荷，进行甩负荷管理。在对智能配电网的可靠性管理评估过程中，可以对配电网各方面的综合因素进行考虑，改进了负荷点的故障率，减少了电力系统停电的频率，并对电压的波动以及闪变等情况进行了调整，实现了大数据在智能配电网应用场景中的探索工作。

4 大数据在智能配电网的应用前景

大数据在智能配电网的应用中具有非常广阔的发展前景，用电预测以及协同调度方面都可以影响智能配电网的发展前景，精确的用电负荷预测对智能配电网的发展规划具有重要意义。要在未来的发展规划里，进一步完善并规划智能配电网的数据管理体系，完善数据一体化应用系统，并且要加快提高智能配电网大数据的数据质量以及各数据之间的融合程度，从而扩大各数据之间的融合范围，在智能配电网的在其他方面共同开展大数据应用[6]。

综合智能配电网各方面大数据的应用需求，构建适合智能配电网的大数据应用框架，结合电力系统内部和外部的所有信息数据，建立智能配电网数据系统， 在大数据处理中，整合数据的储存、整体和分析工作，使得大数据系统中的数据保存具有一定的安全性，使大数据支持智能配电网中的各项应用。

5 结语

智能配电网是大数据应用的重要场景，随着智能配电网的不断发展，有大量数据需要监测管理，尤其是客户的用电行为分析和理解以及负荷预测的数据监控，如何处理这些监测到的数据已经成为了智能配电网大数据应用管理的主要内容，科学采用大数据应用技术，可以提高电力系统的发展水平，进而提升整个电力系统的经营效益，针对大数据在智能配电网中的应用需求，设计合理的应用场景，使智能配电网的发展前景变得更加广阔。

参考文献

[1] 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，2015，35（8）：1829-1836.

[2] 苗新，张东霞，孙德栋.在配电网中应用大数据的机遇与挑战[J].电网技术，2015（11）：3122-3127.

[3] 詹胜，邵建设.配电网智能化过程中分布式电源接入系统研究[J].电气应用，2015（18）：79-88.

[4] 张荣荣.智能配电网技术在配电网规划中的应用[J].科技创新与应用，2015（36）：209.

[5] 孟祥君，季知祥，杨祎.智能电网大数据平台及其关键技术研究[J].供用电，2015（8）：19-24.

[6] 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（2）：287-293.