大数据技术在主动配电网中的应用研究进展

王交通

[摘    要]近年来，我国的配电网系统得到了较快的发展，实现了智能化的应用。本文研究大数据技术在主动配电网中的应用，分析主动配电网中的大数据和特点，明确其应用价值，从能量优化调度、状态分析评估方法、保护控制方面概述其具体应用，旨在为同行提供参考。

[关键词]大数据技术;主动配电网;应用

[中图分类号]TM732 [文献标志码]A [文章编号]2095–6487（2020）03–00–03

[Abstract]In recent years， my country's distribution network system has developed rapidly， and intelligent applications have been realized. This paper studies the application of big data technology in active distribution networks， analyzes the big data and characteristics of active distribution networks， clarifies its application value， and outlines its specific applications from energy optimization dispatching， state analysis and evaluation methods， and protection control. In providing reference for colleagues.

[Keywords]big data technology; active distribution network; application

配电网络结构相对复杂，其特点表现为互动性强、随机性高。主动配电网中，电源与柔性负荷还具有分布式规律特点，对电网管控提出了更高的技术要求。随着电网数据量加大，数据系统更加复杂，数据模型变化迅速，时间和空间尺度较广，都提高了主动配电网的管理难度。对配电网进行调控，从预测分析数据出发，进行运行状态的实時监控，确保电网的优化运转。随着技术的不断进步，在主动配电网管理中融入大数据技术符合时代发展需求。大数据技术能够有效的储存和整合电网数据信息，通过计算机的运算，提高电网工作效率。随着大数据技术的深入应用，主动配电网规划需要归纳总结，基于自身发展需求，对技术发展方向作出推测，解剖大数据技术特征，充分发挥出大数据技术的应用价值。

1 大数据技术概述

大数据技术包括内存计算技术、分布式计算技术等数据处理技术。随着云计算等计算机技术的不断发展，大数据技术的应用面得以扩大。从电力行业出发，掌握电力数据中心资源，发挥出大数据处理技术的应用价值。近年来，用电量激增，电力数据不断增长，这就要求电力行业及时更新数据处理技术、完善设施设备、促使技术要求满足现实发展。大数据技术具有数量大和分布式的特点，能够有效解决传统技术无法处理的问题，储存空间较大，分析整合功能同步升级，具有良好的处理效果。在智能技术中数据挖掘、神经网络、人工智能等都属于数据分析技术，技术的全面应用有利于达到安全分析的要求，但在具体运用过程中，还存在一定缺陷。从电力系统的运行角度出发，电力数据相对繁琐，传统的技术无法有效将数据筛选出来，增加了工作人员的工作量。应用大数据技术，其超强的运算能力解决了原有训练模型导致的问题，得出的计算结果更加精准，为电力工作者的决策提供科学性的参考。随着电力行业的不断发展，对大数据技术的应用更加完善，主动配电网中，大数据技术实现工作时间不间断检测，将收集的信息优化整合，简化了工作流程，降低了后期工作者的难度，最大化提高了主动配电网的运行效率。

2 主动配电网中的大数据和特点概述

2.1 主动配电网中的大数据

主动配电网诊断充放电状态，需要使用高频采样信息，其频率可达到200kHz。为提高采集信息的准确率，需要使用特殊设备，这就对主动配电网中的设备提出了更高的要求。随着数据量提高，采样率也随之提高，操作人员的工作量也随之加大。近年来，分布式电源增多，例如电动汽车充电设备逐年增加。常规使用的系统化函数采集点较少，传统的数据采集技术已经无法满足要求，分布式电源产生的用电数据激增，监测设备转换信息难度加大，主动配电网中的大数据增多。实时监测供电区域，将监测到的数据信息传输至数据中心，通过与电网进行数据交换，确保配电网的自动运行。主动配电网中的风能、光伏等分布式电源会产生大量数据，此类数据对电源的优化控制具有一定的参考价值。由于数据分布广，信息来源较多，配电网进行预测和数据挖掘工程量相对较大，只有进行周期性学习才能确保数据的准确性。由于分布式能源的特殊性，进行选址需要做好的精确分析，调查其地理位置和天气情况。主动配电网对数据的要求较高，所需的数据量也非常大，只有获得精确的数据才能满足后续的统计和分析需要。

2.2 主动配电网中大数据特点

主动配电网中大数据具有规模巨大的特点。据调查可知，我国电网公司部署了上百个智能化的信息采集点，获取电压、电流等相关参数，每天产生的信息量巨大。由于电网数据种类较多，其结构相对复杂，产生的结构化和非结构化信息很多，不同的数据类型提供的功能也不相同。例如，通过分析电压、电流等数据，可以预测天气情况，为用户提供参考，还可以对汽车移动电源的使用情况做出有效记录。主动配电网中大数据具有价值密度低的特点，针对连续分布式电压、电流的检测情况从检测状态角度出发，进行不间断信息检测，只有少量数据能够体现设施设备的运行情况，无法全面判断设备是否出现状况。主动配电网中大数据存在变化速度快的特点，由于配电网的工作状态是变化的，其产生的数据也随之变化，分布式发电输出的数据不稳定，都对相关人员展开研究造成了影响。只有找出数据变化规律，进行有效的存储，才能提高数据的利用价值。

3 大数据技术在主动配电网中的应用价值探析

由于人们对用电量的需求越来越大，主动配电网运行的压力也随之增大。只有协调规划主动配电网的运行管理，才能提高其适用性，更好的为人们提供服务。明确大数据技术在主动配电网中的应用价值，基于现实发展需要，合理的选择技术加以应用，提高主动配电网运行的实效性，为主动配电网的稳定运行提供强有力的支持。基于对主动配电网的科学规划，了解其规划含义，总结现实存在的矛盾，采取具有针对性的策略予以解决。从主动配电网运行的经济性出发，基于可靠运行的基本原则，寻求最佳的平衡点。通过应用大数据技术，整合分析主动配电网产生的大量数据，提高数据的可靠性，在满足数据所需要求的前提下，降低经济成本的投入，实现配电网运行可靠性和经济性的协调统一。对主动配电网进行协调管理，重点关注其运行过程中产生的负荷变化，对供电区域的用电情况进行全面调查，提出针对性的功能服务。众所周知，配电网运行管理难度较大，只有全面应用大数据技术，深入分析复杂繁琐的数据，准确了解不同区域、不同时段的用电需求，找出用电变化规律，有效的对主动配电网运行管理工作進行指导，强化其应用价值。如图1所示。

4 大数据技术在主动配电网中的实际应用

4.1 能量优化调度方面

从能量优化调度方面着手，明确数据分析的难度来源于能量优化调度。应用大数据技术，提高用电数据的存储量，技术人员全面解决数据存储产生的不兼容性。由于主动配电网数据在运行过程中产生的数据不相同，各个部门的数据存在不兼容，多项数据无法实现共享，提高了整合和调度的难度。大数据技术的应用，有效的缓解了此类矛盾，提升了不同部门产生数据的兼容性，通过有效地整合，实现资源共享，达到能量优化调度的最高要求。在主动配电网中，双向潮流的能量调度优化更加困难，大数据技术中的挖掘算法，有效的减少能源调度问题，实现主动配电网的优化升级。如图2所示。

4.2 状态分析评估方法方面

在主动配电网中的状态分析评估中应用大数据技术。针对主动配电网运行关键数据的采集工作，具有重要的应用价值。例如，电动汽车的移动储能系统，大数据技术对其设备运行、分布式发电等情况进行预测，为后续有效使用提供数据支持。大数据技术中的关联规则聚类系统，对分布式发电数据进行分析，为不同时空分布的电力需求提供数据。针对不同地区气象数据的不稳定，应用大数据技术，找出分布式发电数据输出概率，更好的为主动配电网提供服务。主动配电网用户负荷分析主要有三种模式，提取海量的数据进行智能分析并分类，做好智能预测工作，提高短期负荷的检测精度。如图3所示。

4.3 保护控制方面

从保护控制方面出发，明确将大数据技术应用于主动配电网中，有利于提高系统的稳定性。由于主动配电网中的数据具有双向流动性特点，运行方式相对灵活，控制难度较大。提高主动配电网数据控制与保护核心数据的一致性是关键。主动配电网内数据基数大、跨度长，导致数据不稳定。应用大数据技术，对数据进行分析采集，及时地获取需要保护的数据。当主动配电网发生故障时，需要工作人员及时辨别，找出故障发生原因，应用大数据技术能够有效的保护配电网。

5 结语

将大数据技术应用于主动配电网中，为电力行业的发展提供了便利。其全面收集、整合、分析主动配电网涉及的繁杂数据，主动为配电网的正常工作提供数据保障，应用大数据还能优化电网的用电结构，强化电网管理，为人民的生产生活带来便捷。

参考文献

[1] 张沛，吴潇雨，和敬涵，等.大数据技术在主动配电网中的应用综述[J].电力建设，2015，36（1）：52-59.

[2] 戴庆华，晏治喜，漆铭钧，等.智能配电网大数据典型应用场景研究[J].电力大数据，2018，21（11）：10-12.

[3] 董朝阳，陈莹莹，罗逢吉.未来主动配电网中的新型数据驱动应用技术，展望与挑战[J].电力建设，2017，38（5）：30-32.

[4] 徐丙垠，薛永端，李天友，等.智能配电网广域测控系统及其保护控制应用技术[J].电力系统自动化，2012，36（18）：2-9.

[5] 孙鸿飞，弓丽栋，张海涛，等.智能电网大数据分析框架及其应用演进研究[J].现代电力，2016，33（6）：64-73.

[6] 郑翔，赵凤展，杨仁刚，等.基于大数据的低压配电网无功运行评价体系[J].电网技术，2017，41（1）：272-278.

[7] 邱继业.基于大数据技术的配电网运行可靠性研究[J].河南科技，2019（32）：33-35.

[8] 马旭斌.大数据技术在电网运营管理中的应用[J].通信电源技术，2019，36（12）：94-95.

[9] 何安宏，肖徐兵.基于智能化技术与大数据技术的配电网运维管控平台[J].自动化应用，2018（11）：97-98.

[10] 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，2015，35（2）：287-293.