智能配电网大数据应用技术与未来趋势

梁燕红

摘要：目前，我国的经济在快速的发展，社会在不断的进步，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：配电网；智能电网；大数据；评估预警

引言

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智能配电网大数据特征来源分析

智能电网的运行取得了丰富的数据源，采用大数据系统有广泛的应用。目前，大多数地市拥有各种各样基于计算机数据库的管理系统，数据源来自电网系统的输电调度自动化系统、变电配电自动化系统、电能质量监测系统、负荷控制系统、配变负荷的监测系统、地理信息GIS系统、用电信息的采集系统，还有企业资源ERP系统、营销业务管理系统，客服系统95598，以及来自经济社会类的数据等。

2智能电网大数据的应用技术

2.1大数据解析技术

该技术最主要的作用就是分析数据。通过对各种数据的研究分析，及时发现各数据间的联系，并从中筛选出有价值的信息。对智能配电网大数据进行系统管理，就是将各数据集进行重新定义，将他们视为独立的子系统，各子系统在互相交流的过程中，会产生各种新信息，而这些信息是各子系统中的原数据加工而成。为了保证发数据分析和应用结果的统一性，在分析的同时，还需要解析大数据。从现在的情况看，在智能电网中大数据解析技术可以分成如下几类：

2.1.1挖掘技术

其根本目的是为了建立事件和处理模型间的关系。模型驱动作为传统工作流管理的一种有效方式，缺少必要的事件数据，且使用数据分析技术时，将关注的重点放在了回归、分类等问题上，并未对高端的业务模型进行全面分析，而过程挖掘技术的有效运用，可以有效解决这种问题。在某种特殊群体或系统中，相关事件非常多，可以将人群行为特点确定下来，从而构成规划的系统模型。在事件数据中还包含偏离模式内容，因而，需要采用规范化的模型对偏离轨迹形成的原因进行分析，通过修正后，重新将其列入到模式化轨迹中。若是现实行为出现异常，就必须要对其进行检测，从而解决问题。

2.1.2数据可视化

其主要思想是将数据库中的各种数据单独定义为一个图元，构成数据形象，多维度广场分析数据。其能够提供三种服务：第一种，放大用户的兴趣点，排除掉无用信息，将广大用户所关注的信息挖掘出来。第二种，可以提供系统的配电网数据集，从而对数据价值进行判断，通过对数据信息的处理，为用户提供最有价值的信息。第三种，能够对配电网发展阶段出现的不确定点进行预估，并将其展示出来，主要包含网络扩展情况等内容。

2.2大数据储存技术

在以往的储存技术中，只能储存部分的数据，无法适应现代社会的数据储存要求。智能配电网可以有效的利用网络云储存的新兴技术来节约电力企业的运营成本，可以有效的提高电力系统运营的效率，利用大数据储存技术可以将电力系统的数据储存在互联网的网络资源中，保证了数据的重复利用，也不会造成数据的丢失。可视化等数据处理技术拥有高效的删除技术，为新数据提供足够的空间，有效节约成本。

2.3大数据收集技术

在很多的行业中，对于电力的要求越来越高，而大数据应用系统可以根据不同的用户需求进行网络数据的采集，因此具有更强的针对性，可以及时统计具有规律性的相关数据，这样可以满足非结构化数据的处理需求。大数据信息收集技术的使用，克服了传统信息收集技术的弊端，尤其是其信息来源比较广，收集信息的速度更快，可以节约更多的成本和人力物力，因此受到了普遍的欢迎。在传统的信息收集过程中，须人力进行市场调研，须耗费很多的时间进行走访调查，但是也无法保证信息收集的有效性和可靠性，还有一些不可控的认为因素会直接影响信息收集的结果。所以智能配电网和大数据信息采集技术的结合可以提供更加优质的信息技术服务。

3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。为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。當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。

4智能配电网大数据的应用前景

智能用电趋势。在配电网领域使用大数据技术具有明显的优势，比如可以利用大数据技术对用户的用电情况进行具体的分析，以数据作为依据，在分析了用电特点之后可以建立不同的用户用电模型，可以有效的预测未来的用户用电模型的趋势，可根据用户的用电需求及时调度不同的电力，有效的保证供电质量，为用户提供更加高质量的、人性化的用电方案。同时也可以有效降低企业运营成本，避免盲目供电。优化网架规划。配电网的应用过程中，需要考虑网架结构的问题。以往的优化方式无法与当前快速发展的电力系统相匹配，使用大数据应用技术可以有效解决这一问题。尤其是在智能配电网中应用这一技术可以不断提高网架结构的动态性和关联性，这样就能够解决网架结构延迟以及模糊化的问题。

结语

智能配电网大数据技术的有效应用，必须要从用户的实际需求人手，为用户提供优质服务。在智能电网规划运行过程中，必须要有效运用电力企业内外部各数据资料，构建智能化配电驱动模型，提高网架优化质量和效率。