数据挖掘的电力物联网多源业务体系研究

郭江涛 邹岳琳 贾俊强 马倩 王平

【摘要】    要想保证电网系统的安全运行，则需要将电力大数据作为关键的代表，并且在电力物联网中引入科学化的信息技术，真正解决信息收集、存储等多方面的问题，挖掘海量的电力数据与信息，获得价值较高的内容。此外，还需要做好运行调度管理的工作，实现系统的自动化运行，挖掘与共享数据。本文从大数据与电力物联网之间的关系入手，分析了电力业务的数据需求。并以此为基础，提出了电网发展规划、电网优化运行、电网资产管理等方面的策略，旨在为相关人士提供参考。

【关键词】    电力物联网    数据挖掘    电网运行    业务体系

引言：

现阶段，能源清洁逐渐向着低碳不断发展与改革，使得交直流输电的规模也不断扩大，电网运行环境也愈发复杂。另外，电能消费用户的需求也呈现出了多样化的特点，用户的行为也会在一定程度上影响市场的电力价格，电力市场中电能交易方式、周期等变化显著。电网经过了长时间的发展，建设了完善、自动化的管理系统，而电网运行模式、服务等业务领域中也有了一定的规模，给电力物联网的运行打下了良好的基础，有助于构建多源业务体系。由于随着智能电网的持续发展，采集终端的数量增加，采集频度不断增强，给电网运行管理带来了一定的挑战。5G技术日渐成熟，而如何与大数据平台相融合，整合电力大数据是最需要思考的问题。通过开展动态化监控电网运行状况、能源使用情况、描绘用户侧画像等，构建全新的商业运营发展体系。在对电力物联网价值进行充分挖掘的同时，制定并且出台相关的政策，并且提供高质量的公共服務，为电力企业的管理活动参考的数据。

一、大数据与电力物联网之间的关系

在电力物联网领域中，合理化的利用大数据技术，可以进一步整合电力系统基础设施、通信基础设施，对资源进行合理的分配，并且为电力系统运行服务，以此提升电力运行的信息化水平，优化电力系统建，提升基础设施利用率。建设电力物联网，最关键的内容就是利用系统进行智能化的判断，并做好系统调节工作，使得多种能源可以统一入网，进行智能化管理，监督与控制电网客户，还能采集关键的信息[1]。借助大数据技术，实时采集用电的信息数据，做好深度挖掘的工作，以此使得用户可以获得价值较高的信息。采用合理调度的形式，以经济性、安全性叫高的输变配电方式为终端用户输送电能，有利于合理配置电能，终端用户也可以享受优质的电能。从本质上进行分析，电力物联网建设主要就是为了替代能源、保证兼容利用，所以需要在建设开放性系统的同时，整合电力数据，提出完善的电力运行管理体系。

二、电力业务的数据需求

对于电力业务数据来说，其涉及到的范围较广，包括电力系统中用电、配电、发电的整个过程。而电力行业的数据来源，主要就是来自电能使用情况、电力生产情况，可以划分为以下几个不同的类型：①电力设备运行数据、电网系统监测数据等。②企业的营销数据，主要值得就是客户用电量、电力价格等。③企业的管理数据，主要就是由运行数据、设备数据、客户数据、管理数据等几个方面构成的。一般来说，电力行业都需要获得大量的客户数据，才能开展后续的分析工作，然后才是运行数据、设备数据等。究其根本，主要就是因为管理数据、设备数据等都与电网运行有着直接的关系，但是对于外部企业来说，无法发挥出较大的参考作用，所以相比需求量要少一些。而用户数据中包含的信息众多，如电能消耗情况、使用电能行为等，与电力企业开展节能服务、能源托管服务等增值类的服务有着直接的关系，所以相比信息需求量要大一些[2]。对于电力数据的运用范围来说，主要就是商业增值服务、用户服务、社会公共服务等。在电力用户服务层面上，要想获得更多的电力数据，则需要从职能运行、充电、业扩报装、节能改造等方面入手，增强与用电用户的互动，还需要进行行为分析。其中社会公共服务价值，主体现在开展城市规划工作、调整产生发展规划、出台经济调控政策、建设智慧城市等方面。其中商业增值服务，主要就是定向投放广告、做好合理的商业规划工作、检测电网设备等方面。

三、以数据挖掘为核心的电力物联网多源业务体系

3.1电网发展规划

以数据挖掘为基础，开展电网发展规划的工作，需要编制完善的计划方案，并在前期充分的分析可能获得的投资收益，预测负荷情况等。

3.1.1负荷预测与建模

为了能顺利的开展电力规划的工作，就需要确保电力符合预测工作到位。但是负荷预测的研究对象，大部分都具有不确定性、多样性的特点。采用传统的负荷预测方式，主要分为智能算法、统计算法等。如果采样量不大，预测结果则会缺乏真实性，甚至受到原有数据的影响。而随着大数据技术的引入，提升了处理海量数据的能力，并为数据分析、数据存储打造了完善的平台，其能处理时间跨度更长的数据，具有明显的优势[3]。在对电能负荷进行预测与建模的过程中，应当引入故障拟合法、总体侧辨法、综合统计法等。但受到大规模利用可再生能源的影响，真正合理利用新能源，做好设备配置优化的工作，构建和谐的电网运行环境，成为当前电力企业发展的重中之重。

3.1.2电动汽车需求分析

随着群众电力需求上涨、政府支持政策的出台，使得我国电动企业的数量逐渐上涨。而收集少量数据，建设简单的电网模型，已经无法满足当前的市场需求。对于充电站的特点进行分析，其主要就与电网容量、交通容量、运行规划等有着直接的关系。交通流量可能影响用户的驾驶行为、充电行为。而电网容量可能影响电网运行、用户波峰等，严重的话还会影响电能质量[4]。由于电动汽车数量较多，使得充电桩信息规模扩大，并形成了充电桩大数据。而历史数据的利用，能为充电站的运行与规划提供关键的支持，消除充电行为对电网运行的影响。

3.2电网优化运行

在电网运行中接入例大量的新能源，其不稳定性、波动性也使得电网面临许多不确定因素，电网运行也面临着较大的挑战。在电力大数据平台的运行过程中，利用多种智能设备，采集相关数据，还要做好电网运行的评测工作，整合内部数据与外部数据。通过利用大数据存储技术，整合多源海量数据，并做好高效计算的工作，获取到精准的参考数据。

3.3电网资产管理

为了做好电网资产管理的工作，则需要获得多源数据，主要包括地理、天气、设备、调度等多方面，科学化的预测与评估设备实际情况，有效避免设备故障风险问题。主要方向则是评估与监测输变电生、电力设备可靠性、电能存储系统等，从以下几个方面入手做好综合性的分析工作：①评估设备状态：结合基础设备数据、故障警告信息等，挖掘关键的数据，并且全面的检测设备运行情况，分析与评估设备的全面性[5]。②做好故障隐患排查的工作：以电网数据为依托，训练人工智能、机器模型等，还需要及时判断已经发生的故障问题、潜藏的故障问题等，给予技术人员相应的帮助，尽早处置故障，避免产生较大的经济损失。③做好电网造价数据管理的工作：由于电网工程具有数据价值较高、种类复杂、容量大的特点，所以需要整合大量的数据，才能做好精细化的数据管理工作。

3.4对外数据业务体系架构

3.4.1电力用户服务

1.响应提出的各项需求：以电网数据收集为基础，实现用户响应建模，并研究用户侧响应的规律。

2.实现节能改造：整合用户真实电能消耗信息，汇报给电网企业，与以往的数据进行比对，智能化的分析电网能耗情况，并编制合理的节能方案，以此减少电能消耗。

3.做好智能化运行维护的工作：整理与挖掘相关的数据，有利于开展多元化、智能化的评价工作，并显著提升运行效率，开展集约化的运行维护工作。

4.智能充电：利用主体不同、海量的电动汽车数据，显著的提升充电站的数据实效性，避免出现数据丢失的风险，还可以开展合理的规划工作，为充电站编制合理的运行发展方案。

5.做好业扩报装工作：了解业扩报装用户的基本特点、分析用电行为，还需要将其作为预测未来发点量的基础依据[6]。

6.加强故障停电管理力度：以大数据信息与用户信息融合，并且预估停电的情况，明确设定检修的时间，增强与用户互动，为用户提供高质量服务，确保电网运行可靠性。

7.开展用电行为分析工作：在收集相关信息以后，做好智能化、全面化的电网用户行为分析工作，实现数据共享的目标，打造出智能化的电网服务系统。

3.4.2能源企业服务

1.可再生能源消耗情况：结合当前新时期发展背景下，新能源集中式电源存在的不稳定性特点进行分析，并且挖掘地理、天气等多方面的数据，获取到实时的信息内容，编制完善的电网调度计划。

2.电力交易活动：合理的引入大数据技术，可以做好电力数据的甄别、筛选工作，促进电力交易活动顺利开展，还可以确保双方交易安全性、隐私性，规避用户损失。

四、结束语

综上，受到电力数据集成共享的影响，电力企业对数据的需求也随之增加。所以，相关人员需要做好对电力数据价值挖掘的工作，并且以数据挖掘为基础，探究电力物联网的多源业务体系，建立完善的内部数据业务体系架构。在此基础上，要想保证电网运行的安全性，并且发挥出服务职能，就需要开展合理的电网发展规划工作，加强内部资产管理力度，优化运行机制，实现精细化的管理目标。不仅仅能减少电网成本的支出，还可以整合多项资源，将数据的价值挖掘出来，促进电力企业的健康稳定发展。

参  考  文  献

[1]熊学锋，周苏，宋凯.泛在电力物联网的用户侧电力大数据关键技术[J].信息技术，2020，44（10）：149-154.

[2]王晓冰，宋宝同，王方敏，李笑彤，吕风波.基于数据挖掘的电力物联网多源业务体系研究[J].机电信息，2020（27）：29-31+33.

[3]张立静，盛戈皞，江秀臣.泛在电力物联网在变电站的应用分析与研究展望[J].高压电器，2020，56（09）：1-10.

[4]王海洋，赵忠强，唐建华.面向电力物联网的电力大数据应用[J].电力大数据，2020，23（02）：87-92.

[5]周峰，周暉，刁赢龙.泛在电力物联网智能感知关键技术发展思路[J].中国电机工程学报，2020，40（01）：70-82+375.

[6]阳锐，刘娜，李俊珠，徐乐西.泛在电力物联网大数据平台架构及应用探讨[J].邮电设计技术，2019（09）：25-30.