智能配电网大数据应用技术与前景分析

谢文盛

国网福建将乐县供电有限公司

智能配电网大数据应用技术与前景分析

谢文盛

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信息化技术支持下，智能配电网发展速度逐渐加快，自动化、智能化和信息化水平不断提高，也使得电力系统中的各类数据不断增加，如检测数据、调度运行数据、GIS数据等，在这些数据的应用对于电力企业发展意义重大。本文对智能配电网大数据中的大数据应用技术进行了讨论，并讨论了其应用前景，希望能够为电力企业配网管理提供一些参考。

智能配电网；大数据应用技术；前景

前言：

智能配电网即电网智能化，主要是在高速双向通信网络的支持下，结合先进传感技术、设备技术、决策支持技术及先进控制方法等，确保电网运行的安全性、可靠性、高效性、环保性和经济性。相比较传统电网，智能配电网的电能质量更高，承载能力也更强，不仅支持火电，还支持水电、风电、光伏发电等的接入，电网本身良好的自愈能力可以切实保障其运行效果。

1 智能配电网大数据应用技术

1.1 大数据解析技术

大数据解析技术的核心在于数据分析和解析，主要是通过对数据的分析和研究，找出不同类型数据之间存在的各种关系，从中筛选出有用信息。想要实现对智能配电网数据的系统性管理，可以将数据集定义为独立子系统，每一个子系统之间的交流都会产生新的数据信息，相加后形成数据系统，实现数据融合与交流。为了保证大数据应用与分析结果的一致性，在分析过程中需要做好大数据解析工作。在智能配电网应用中，大数据解析技术的应用主要体现在两个方面，一是过程挖掘，可以构建其事件数据与处理模型之间的联系，对事件数据进行转化；二是数据可视化，可以将数据库中的数据项定义为单个图元，形成数据形象，从多个角度进行数据观察和分析，构建起多维数据立体视图，保证数据分析精确可靠[1]。

1.2 大数据处理技术

通过对大数据处理与存储之间内在联系的分析，可以将大数据处理技术分为批处理和流处理两种，流处理采用的是流计算技术，一般在实时性较强的配电网业务中比较常用，如设备在线监测、数据在线评估等；批处理则是将问题分类后，采取有效措施进行处理，不再需要从数据向计算推导，常用于实时性低、数据量大的配网业务。智能配电网本身的运行方式变化较快，测量点众多，可以针对多种相关技术进行研究，如数据压缩技术、数据存储技术等。另外，智能配电网还是一个动态的系统性工程，需要对海量数据进行集中管控，也无法保证数据的可靠性、可行性和可扩展性。而在智能配电网系统中，运用云计算技术，如文件分布式系统、数据分布式处理系统等，可以提供相应的基础平台和技术支持，以确保大数据的作用能够充分发挥出来。

1.3 大数据驱动决策

从大数据本身的作用程度，就数据驱动决策方法进行分类，一是数据驱动无模型决策，属于数学模型的一种，在模型中包含了决策系统，能够对规律性较强、规模较大同时需要重复开展的行为进行决策；二是数据驱动为主，模型为辅的决策，不会完全采用原本的模型，但是同样不会抛弃模型，通过数据与模型的相互启发，通过渐进的方式来制定决策；三是以大数据分析为主的决策，参照之前的模型或方法，可以实现对于大量数据的可靠分析，然后根据分析结果，完成决策制定。

2 智能配电网大数据应用前景

2.1 降低配网损耗

电力企业应该针对电力用户的特点，帮助其制定个性化用电方案，方便用户及时了解电价变化和自身的用电情况，利用关联分析法，对数据进行整理，提升其准确性和有效性。另外，应该引入新的运作机制，如分布式电源运营等，以此为基础构建联合优化模型，参照用户的用电习惯，对用户特征进行总结，探讨多数用户用电行为中的共性，制定智能化方案，在帮助用户降低用电成本的同时，也能够实现对电力资源的优化。在配电网中，网络损耗与许多因素都存在密切关联，如用户用电行为模式、配网网架结构等，结合数字可视化技术，能够对线路损耗情况进行全面细致的分析，确定损耗较大的线路和区域。通过构建网络损耗数据模型的方式，电力企业能够针对电网运行方式作出相应的调整，为用户提供用电指导，有效降低配网运营成本[2]。

2.2 实现协同调度

一是需要做好用电量变化的预测，电力企业应该对用户的用电数据以及数据之间的关联进行分析，做好用电量变化趋势的合理预测。例如，对于节假日期间出现的人口迁移变化，恶劣天气发生的频率等与用电量数据之间的关系进行分析，在对抽象关系进行量化表征后，借助自适应用电预测模型，准确感知用电量变化；二是需要中暑局部用电量预估，对于不同用户，可以采用差异化建模，打造用电预测模型库，确保其具备较强的针对性，通过多维度分解的方法，提升预测精度；三是负荷及电源调度，结合用户用电预测结果以及分部式电源，通过对错峰资源的聚类分析，量化评估可以调度资源的错峰潜力，实现资源自动分配。

2.3 优化网架结构

智能配电网的并非独立或者静止的存在，而是具备关联性和动态性的特征，不过这两种性质都比较复杂。在城乡一体化进程持续推进的情况下，智能配电网的特性表现的尤其明显。从保障配电网运行稳定性和可靠性的角度，电力企业应该对当前的配网架构进行感知和分析，结合用电趋势、预测结果等，得到更加合理的预测结果，从用户需求出发，制定网架规划，为用户提供更加优质的服务，提升用户满意度。借助大数据中不同类型的信息，通过关联分析和聚类分析，构建分层数据模型，围绕数据实现模型关联，以此来保证网架方案集的合理性，对优化算法进行总结，逐步实现配网架构的优化[3]。

3 结语

总而言之，在新时期，智能配电网得到了快速发展，开始逐渐趋于业务流、数据流和能量流等方向。在智能配电网中，大数据应用技术能够通过对大数据的解析、存储等，从用户需求考虑为其提供针对性需求，完成用户与电力企业的有效沟通。而在智能配电网运行环节，可以通过大数据分析，逐步构建数据驱动型智能配电网，为用户提供更加优质的电力服务，推动电力行业的稳健发展。

[1]刘广一，朱文东，陈金祥，等.智能电网大数据的特点、应用场景与分析平台[J].南方电网技术，2016，10(5)：102-110.

[2]王涛.智能配电网大数据应用技术与前景探讨[J].低碳世界，2017，(11)：103-104.