大数据背景下电网规划设计统筹理论与发展

杨德慈 臧宝志 季笑庆 井嵘

摘要 大数据技术是目前国内外各行各业都在研究的一个热点项目。本文基于当前的大数据知识背景，探讨其在电网设计与规划中的结合与应用。随着全球范围内大数据概念的疾速扩展，我国也越来越重视大数据技术的实际运用。大数据实现了对数据的集成、分析和处理，支持着电网企业相关业务的海量数据检索。本文主要研究大数据技术背景下的电网规划设计统筹。

【关键词】大数据技术 电网应用 设计统筹

本文基于大数据技术在电网中的应用，讨论大数据技术在支撑电网设计规划中的发展，为更好将大数据技术应用于电网中做铺垫。由实际应用可知，配电网运行、检修、规划和管理等均需要参考大量的数据。大数据技术基于大量高速多变数据的视角，直接鲜明地展现出电网的统筹设计，将会更好地支撑电网的规划和发展。

1 大数据在电网运用中的特征

1.1 数据量大

近年来物联网技术在电力行业的应用越来越广泛，企业的信息化逐渐扩大，在各种业务流程的运作过程中所产生的数据量规模巨大。

1.2 数据种类多

电力生产过程中出现各种不同类型的数据，按照产生方式来划分，有设备监控数据、电网状态信息数据、实时采样数据等。按照产生环节来划分，有发电侧产生的数据、输变电侧产生的数据以及用电侧产生的数据。

1.3 价值潜力大

电网大数据反映的是电力行业内部的规律特征，通过相关技术分析研究大数据，可以获取这些数据的巨大潜在价值，如社会经济评估。

1.4 处理迅速

数据处理技术不断发展，信息化水平逐渐提升，使得电力企业在电力调度、设备运行等方面能够快速处理数据。

2 大数据技术在电网规划设计中的应用

2.1 电力负荷预测

电力负荷预测，主要研究电力负荷，很多外部因素都有可能影响负荷变化，比如自然情况或地区条件。因此在预测电力负荷时，应当充分考虑地区经济、气象条件等因素的影响规律，利用相匹配的模型和算法，估测电力规划需求。

电力需求数据量巨大，电网规划设计人员如果从海量数据中获取有价值的数据，通常使用大数据技术来挖掘和分析，其中包括用电量和负荷的历史数据，在充分研究外部因素的基础上，推测其与电力需求的关系，根据负荷变化规律最终得出预测结果。负荷预测方法有多种选择，例如电力弹性指数法、时间序列法、回归分析法、灰色预测法等，根据该地区的实际情况，选取最优预测模型，由此得出可靠结果。

2.2 电网架构规划

电网架构规划是电网规划的重要环节。随着电网规模扩大，复杂程度逐年增加，自动化程度不断提升，在电网架构方面有了更加严格的要求。大数据所启发的新型数据理念，为电网架构的设计提供了崭新思路。电网架构依赖电力市场的分析预测，以及终端用户的负荷预测。电网结构、设备型号选择以可靠的预测结果为依据，以保证电网架构的合理性。

未来，新型智能电网将成为电网架构发展的主要趋势。虽然在变电站选址和容量确定、输配网综合优化、巨型电网智能控制等领域正在进行大量研究并己取得一定进展进展，但由于电网本身的特性在分散型低能量电源的安全性、电能质量、网损等方面影响较大，而新技术的发展将不断改善优化电网结构，会在未来逐渐提高电网的安全性和可靠性。

2.3 动态安全评估

动态安全评估，即电网安全方面的实时评价和估量。在电网规划阶段对设计方案的可行性、合理性和优劣性进行评估，有利于电网运行水平的提升。评估内容包括供电可靠性、供电安全性、供电能力、线损等。

动态安全评估通常由相關系统来完成，该系统可以实时评估电网的稳定水平，及时发现安全隐患，加强电网控制决策的预测性和科学性。在系统运行过程中，数据挖掘环节会自动检测到不正常的数据分布，暴露设备运行异常，以便工作人员及时预测机组运行状态，采取相应措施。

2.4 状态检修支持

状态检修支持，其依据是机械设备的当前实际工作情况。通过高科技状态监测，分析故障原因，识别故障前兆，及时采取措施，确保设备的安全可靠。电力大数据是状态检修的基础，状态检修系统广泛收集各项信息，从中筛选出有价值的数据，运用数据挖掘统计分析，评估设备的运行状态，根据设备状态做出检修决策。

供电设备定期检修是电力行业的必备环节。机械设备的状态检修系统会不断升级，提高技术含量，甚至发展出基于神经网络的处理模型，高效准确地对设备状态进行评估，提供科学有效的管理决策，使得设备检修和维护工作更加具有针对性和有效性，使得工作人员规范有序地开展状态检修工作。

3 大数据背景下电网统筹规划的展望

大数据在电网中的应用蕴藏着巨大的商业价值和社会价值，挖掘电力大数据的价值面临巨大的机遇。智能电网基于数据和能源的同步传输，促进能源与信息技术的深度融合，逐渐形成以能源、数据为运行体系支撑下的坚强可靠、清洁环保、友好互动的能源管理网络。

大数据电网的挖掘很好地实现了智能用电管理，大幅度提升能源效率。用户因此得以实时掌握用电性能、耗电数据、即时电价等，由此实现能源的二次循环和高效使用。

电网统筹量大面广，资产管理难度较大，同时需要大量基础数据，这正是大数据的优势，利用大数据技术可实现配电网在资产管理体系、模型方法、信息交互等多方面的提升，以根本提高配电资产管理水平。

另外，在数据来源方面，大部分数据的开放程度比较低，其获取存在一定难度。在数据质量方面，电力行业数据可获取的颗粒程度，数据获取的及时性、完整性和一致性等方面尚未达到理想水平，应继续完善和提升。

4 结语

在当前时代各个领域都发生着变革，电网规划设计在新能源和大数据技术带来的产业调整中面临着前所未有的转型发展机遇。大数据技术的迅猛发展为需求和挑战不断增多的配电网提供了解决方案新的视角，通过大数据技术可实现电网设计规划的高效绿色性、省时经济性、科学完备可扩展性、透明依据性。大数据正在重构产业模式与价值功能，在智能电网、全球能源方面提供了发展的新思路、新方法，推动我国电网向着智能化、信息化和现代化不断发展。

参考文献

[1]刘振亚，中国电力与能源[M]，北京：中国电力出版社，2012 （04）.

[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， 39 （11）： 3122-3127.

[3]胡丽娟，刁赢龙，刘科研等，基于大数据技术的配电网运行可靠性分析[J].电网技术，2017，41（01）： 265-271.

[4]赵春晖，姜大为，崔灿等，大数据时代下的新型电网规划体系[J].电力建设，2014，35 （10）：17-20.