智能配电网大数据应用技术与未来趋势

丘雪娇

摘要

随着现代科技的迅猛发展，智能化技术也随之发展起来，在社会各领域得到了广泛运用。尤其是智能配电网大数据技术的应用，完善了电力系统运行方式，推动了电力企业持续健康发展。基于此，本文对智能配电网大数据应用技术进行了深入分析，并探讨了其未来发展趋势。

【关键词】智能电网 大数据 未来趋势

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 智能电网大数据的应用技术

1.1 大数据解析技术

该种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接卸技术可以分成如下几类：

1.1.1 拖成挖掘

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，而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，并未对端好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。如图1所示。

1.2.2 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。

1.2 大数据处理及存储技术

通过对大数据处理和存储技术间关系的分析，可以将该种技术分为批、流处理两种技术。在进行流处理的过程中，一般使用的是流计算技术，在实时性高的配电网中运用的比较多，包含在线监测、评估等内容。批处理则主要是将各种问题分类，在采取相应措施解决问题。它改变了传统数据推理过程中存在的不足，这种技术一般应用于实时性比较低的配电网中。

智能配电网特这非常多，如一些数据具有很强的关联性、时效性等，所以，有必须要对数据关联技术、多维索引技术等进行分析和研究。智能电网属于动态工程，对大数据进行集中管控，难以保证数据的可靠性、可行性。而将云计算等技术运用到智能配电系统中，可以为其提供技术支持，将大数据的作用全面发挥出来。

1.3 数据驱动决算方法

按照大数据的作用来分类，可以将数据驱动决策方式分为：第一类，以数据驱动为主，模型為辅进行决策，其最主要的特点是对原有模型的优势部分进行应用，采用渐进的方式进行决策。第二类，无模型的数据驱动方法。它属于一种数学模型，其主要对规律性强等行为做出决策。第三类，以大数据为主的决策。其主要是在传统决策方式上发展起来的，通过对大数据的分析，根据结果来决策。

2 智能配电网大数据应用技术未来发展趋势

2.1 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。

2.2 优化网架规划，分析发展趋势

从时空思维角度分析，智能配电网不是禁止和独立存在的。智能电网的发展优势具有很强的关联性、动态性。随着我国城市化进程的不断加快，这些特征更加明显。通过对当下网架态势的分析，将城市用电情况、预测结果等数据进行全面分析，从而得出更符合实际的预算结果。具体可以从用户的实际需求入手，制定网架规划，优化数据驱动网架。

2.3 有效预估用电量，实现协同调度

对用户用电数据信息及各数据间的关联性进行分析，对用电量变化情况进行分析。如，对节假日期间人口迁移情况、恶劣天气出现的次数等与用电量的关系做深入分析，可以通过构建用电预测模型，来预测用电变化趋势。借助用户用电情况预测结果，来研究各类型负荷电源优化组合方式，达到自动化分配和有数错峰资源的作用，实现协同调度。

3 结语

智能配电网大数据技术的有效应用，必须要用用户的实际需求入手，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。

参考文献

[1]王志刚.智能配电网大数据应用技术与前景分析[J].工程技术：文摘版，2016（08）：129-135.

[2]肖翔.探析智能配电网大数据应用技术与前景[J].电脑编程技巧与维护，2016（02）：201-206.