面向智能电网的配电自动化数据质量管理与决策支持系统设计

摘要：本文主要探讨了数据质量管理与决策支持系统在配电自动化中的重要性，分析了配电自动化数据的特点、分类以及质量管理的现状和挑战。针对现有数据质量管理方法的评估与反思，提出了面向智能电网的配电自动化数据质量管理策略，包括数据采集与预处理、数据质量评价与监控、数据质量改进与优化以及数据质量保障体系建设。同时，设计了面向智能电网的配电自动化决策支持系统，包括需求分析、架构设计、关键技术研究以及实现与应用案例分析。最后，对数据质量管理与决策支持系统在智能电网中的综合应用进行了展望。

关键词：智能电网；配电自动化；自动化数据；数据质量管理

DesignofDistributionAutomationDataQualityManagementand

DecisionSupportSystemforSmartGrid

WangShiLuJianLiCancenHuJianzhong

c37c877c2ab59256bf6474c2ac13399f531e3d9fb852d74e82a7ec4b2628b299

StateGridHefeiPowerSupplyCompanyAnhuiHefei230000

Abstract：Thispapermainlydiscussestheimportanceofdataqualitymanagementanddecisionsupportsystemindistributionautomation，andanalyzesthecharacteristics，classificationandqualitymanagementstatusandchallengesofdistributionautomationdata.Accordingtotheevaluationandreflectionoftheexistingdataqualitymanagementmethods，thedataqualitymanagementstrategyofdistributionautomationforsmartgridisproposed，includingdataacquisitionandpreprocessing，dataqualityevaluationandmonitoring，dataqualityimprovementandoptimization，andtheconstructionofdataqualityassurancesystem.Atthesametime，thedistributionautomationdecisionsupportsystemforsmartgridisdesigned，includingdemandanalysis，architecturedesign，keytechnologyresearch，andimplementationandapplicationcaseanalysis.Finally，thecomprehensiveapplicationofdataqualitymanagementanddecisionsupportsysteminsmartgridisdiscussed.

Keywords：smartgrid;powerdistributionautomation;automationdata；dataqualitymanagement

随着智能电网的快速发展，配电自动化数据质量管理与决策支持系统在保障电力系统稳定运行和提高供电可靠性方面发挥着越来越重要的作用。本文针对当前配电自动化数据质量存在的问题，提出了一种基于大数据技术的配电自动化数据质量管理与决策支持系统设计方案。该系统通过对海量数据的实时采集、清洗、分析和挖掘，为电力企业提供准确、可靠的数据支持，有助于提高电力系统的运行效率和管理水平。同时，该系统还能够为决策者提供科学、合理的决策依据，有助于实现电力系统的智能化、绿色化和可持续发展。

一、数据质量管理与决策支持系统在配电自动化中的重要性

数据质量管理及决策支持系统在配电自动化中起着极其重要的作用。配电自动化系统通过相应设备采集大量的供电系统运行数据，包括电流、电压、电量等参数信息。这些数据不仅反映了供电系统的运行状态，还提供了分析系统的基础，为决策制定和优化运营提供支持。然而，这些数据的质量对系统正常运行以及决策的准确性和有效性具有至关重要的影响。

首先，通过数据质量的管理，可以有效地监控、校验和清洗所采集的数据，确保其准确性和可靠性。数据质量问题包括数据的准确性、完整性、一致性和时效性等。准确的数据是正确决策的基础。通过引入数据校验和清洗的过程，可以排除异常数据和错误的数据，以确保所依赖的数据是可信的，从而避免了基于不正确数据所导致的决策误差和不良后果。其次，决策支持系统可以在配电自动化中提供实时数据的监测和分析，为决策者提供准确和及时的信息。它可以从各个维度对数据进行分析，提供实时的运行状况展示、故障诊断和预警功能，帮助操作人员及时发现问题并采取相应的措施。再次，决策支持系统还可以根据历史数据提供趋势分析和预测，帮助决策者预判未来的供电系统运行状态，合理安排资源，并优化供电系统的运行效率。最后，数据质量管理和决策支持系统在配电自动化中还对故障排查和问题处理起到重要作用。依托于可靠的数据质量管理和准确的决策支持系统，故障排查和问题处理可以更加高效和精确。决策者可基于历史数据和实时数据分析，定位故障发生的原因并制订相应的应急和解决方案，从而缩短供电中断时间，减少运营成本。

二、配电自动化数据质量管理现状与挑战

（一）配电自动化数据的特点与分类

配电自动化系统是以数字化为基础的电力系统，其中所产生的数据以及相关信息在实时监控、故障诊断、网络优化等方面发挥着重要的作用。配电自动化数据具有以下特点：实时性、连续性、多样性和海量性。数据根据不同的特征可分为三类：监控类数据、操作类数据和历史数据。

（二）配电自动化数据质量管理的现状分析

配电自动化数据质量管理在实际应用中仍面临着一些挑战。首先，数据质量的管理在不同的环节上存在缺陷，包括数据采集、传输、存储和处理等。其次，大量的数据产生了质量管理上的复杂性，如何确保数据的真实性、准确性、一致性和完整性是一个重要的问题。此外，数据质量的管理需要消耗大量的时间和资源，因此需要高效的管理工具和方法。

（三）配电自动化数据质量管理面临的挑战

配电自动化数据质量管理面临着多个挑战。首先是数据源的多样性和异构性，从不同的设备、传感器和系统中收集的数据可能以不同的结构、格式和精度保存。其次是数据的容量和速度，大容量数据的存储和传输要求系统具备高性能和高带宽的特性。此外，数据质量检测、识别和修复也是一个复杂的问题，需要设计有效的算法和模型来解决这些问题。

（四）对现有数据质量管理方法的评估与反思

当前，已存在一些数据质量管理的方法，如数据清洗、数据去重、数据修复等。然而，这些方法针对配电自动化数据质量管理中的挑战还存在一定的局限性。因此，我们需要进一步探索和研发更加先进、高效且自动化的数据质量管理方法，不断提升数据质量管理的准确性和效率。

三、面向智能电网的配电自动化数据质量管理策略

（一）数据采集与预处理策略

1.数据采集方法与技术

选择合适的数据采集设备和方法，包括传感器、智能电表等，确保数据的准确性和实时性。

2.数据预处理方法与技术

对采集到的原始数据进行清洗、校验、去噪、插补等预处理操作，以提高数据质量和可信度。常用的方法包括异常值检测、缺失值处理、数据插值等。

（二）数据质量评价与监控策略

1.数据质量评价指标体系构建

建立可靠的数据质量评价指标体系，包括数据准确性、完整性、一致性、时效性等指标。根据智能电网的特点和需求确定适用的评价指标。

2.数据质量监控方法与技术

通过采集率监控、时效性监控、数据一致性检测等手段，对数据进行实时监测和评估，及时发现和解决数据质量问题。同时，可以利用数据可视化技术，以图表、报表等形式展示数据质量状况，帮助决策者更好地理解和处理数据质量情况。

（三）数据质量改进与优化策略

1.数据质量改进方法与技术

通过数据清洗、异常检测、错误修正等操作，提升数据质量。根据具体问题采用合适的算法和模型，对数据进行清洗和改进，确保数据的正确性和一致性。

2.数据质量优化方法与技术

通过使用合适的数据质量优化技术，如数据压缩、降噪、数据重构等，使得数据更加精简、高效，并能更好地满足实际的数据使用需求。

（四）数据质量保障体系建设策略

1.数据质量管理体系构建

建立一套完整的数据质量管理体系，包括明确的责任分工、相关流程和标准化的操作规程。制定标准和规范，确保数据质量的可控性、可操作性和可持续性。

2.数据质量保障机制设计

建立数据质量保障机制，包括数据质量巡检、监督审核、管控措施等，定期对数据质量进行监督和检查，及时发现问题并采取相应的纠正措施。同时，建立反馈机制，通过用户反馈、专家评价等途径收集意见和建议，进一步改进和优化数据质量管理体系。

四、面向智能电网的配电自动化决策支持系统设计

（一）决策支持系统的需求分析

1.决策支持系统的功能需求

电网负荷预测：准确预测未来一定时间段的电能需求，帮助电网管理人员合理调度电力资源。

负荷优化调度：基于实时电网信息和用户需求，优化调度配电系统中的供电设备，提高供电可靠性和效率。

风险评估与管理：对故障和异常情况进行评估和管理，及时采取措施减少故障对电网运行的影响。

运行状态分析与检测：监测电网设备的运行状态，及时检测潜在问题，并提供解决方案。

决策支持：通过数据分析和模型构建，为决策者提供可靠的决策支持，帮助做出更科学和合理的决策。

2.决策支持系统的非功能需求

实时性：支持实时数据采集和处理，快速反映用户需求和电网运行状态的变化。

可靠性：具备高可用性和错误恢复能力，确保系统的稳定运行。

安全性：采取数据加密和权限管理等安全措施，防止数据泄露和未授权访问。

可维护性：系统易于维护和升级，支持灵活的配置和部署。

（二）决策支持系统架构设计

1.系统架构设计原则与方法

系统架构设计中，需要关注的有：其一，使用分布式架构。将系统的不同功能模块部署在不同的节点上，提高系统的可伸缩性和可靠性。其二，坚持灵活性的原则。允许系统动态适应电网的变化需求和传感器的增加。其三，坚持可重用性的原则。使用标准化和模块化的组件，提高系统的易用性和可扩展性。

2.系统架构设计方案

数据采集与处理层：负责数据的采集、预处理和存储，包括实时数据、历史数据和外部数据。

模型构建与优化层：基于采集到的数据，构建预测模型、优化模型和风险评估模型，用于决策分析。

决策支持层：提供可视化界面和决策支持功能，帮助决策者进行决策和调度。

集成与接口层：与外部系统进行集成，提供数据交互和接口服务。

（三）决策支持系统关键技术研究

1.数据处理与挖掘技术

该技术应用期间需要注意的有：其一，数据清洗与预处理。对采集到的原始数据进行去噪、填充空值等处理，提高数据质量。其二，特征选择与提取。从大量的数据中提取有价值的特征，用于模型构建和决策分析。其三，数据挖掘与分析。利用各种数据挖掘算法，进行模式识别、预测分析等，发现数据中的隐含规律［1］。

2.模型构建与优化技术

该技术应用期间需要关注的有：其一，预测模型构建。利用时间序列分析、机器学习等方法，构建负荷预测模型和故障预测模型。其二，优化算法应用。运用数学优化算法和智能优化算法，进行负荷优化调度和供电设备优化配置。其三，建立风险评估模型。基于概率统计和风险理论，进行电网故障与损失评估，帮助制定风险管理策略。

3.可视化技术

在可视化技术应用期间，还需要注意的是：通过图表、曲线等形式展示数据，帮助用户直观地理解和分析数据。提供直观的决策支持界面，呈现复杂的决策分析结果和调度方案。

（四）决策支持系统实现与应用案例分析

1.决策支持系统实现方法与技术

利用云计算和大数据技术，构建可扩展的分布式计算和存储架构。选择适合的数据库技术，保证高效的数据存取和检索。使用前端框架和数据可视化库，开发直观、易用的用户界面［2］。

2.决策支持系统在配电自动化中的应用案例分析

某地区的配电系统负责供电给大量住户和企业，面临着供电负荷持续增长的挑战。为了更好地管理配电网络并提高配电可靠性，该地区决定引入决策支持系统。首先，决策支持系统将收集配电系统中的各种数据，包括供电负荷、线路负荷、传感器数据以及天气数据等。通过实时监测和传感器技术，这些数据能够实时采集和传输给决策支持系统。在数据分析方面，决策支持系统能够准确地分析供电负荷的变化趋势，预测未来的负荷需求，并制定最佳的运行策略。例如，当负荷过高时，系统可以通过智能调度和重分配电力资源，以避免过载发生；当负荷过低时，系统可以灵活地调整供电路径或关闭不必要的电力设备，以提高能源使用效率。决策支持系统还可以帮助优化线路配置，根据实时数据和线路拓扑分析，确定最佳的配电线路和分配方式，以减少线路过载和电能损耗。同时，系统可以判断并纠正潜在的故障和短路，以提前采取措施避免故障扩大和影响大范围的供电。另外，决策支持系统还能提供可视化的操作界面，使运维人员能够直观地监控系统运行状况，实时跟踪供电网络的状态。通过测量和建模等技术，系统可以推荐节能的巡检路径和策略，并提供各种操作建议和预警信息，以辅助运维人员高效地完成工作［3］。

五、面向智能电网的配电自动化数据质量管理与决策支持系统综合应用

（一）数据质量管理与决策支持系统的集成方案设计

数据质量管理与决策支持系统的集成方案设计是实现有效数据管理和决策支持的关键。通过建立统一的数据质量管理平台，可以规范配电自动化系统中各个环节的数据采集、传输、存储和处理过程，并提供可靠的数据质量评估与监控。同时，结合决策支持系统的设计，可以利用数据挖掘和统计分析等方法，提供准确的数据分析和决策支持，为智能电网的运维管理和优化提供重要的决策依据。

（二）数据质量管理与决策支持系统的协同工作机制研究

数据质量管理与决策支持系统的协同工作机制研究是实现系统效能提升的关键。在数据质量管理过程中，各个子系统需要相互配合，确保数据的一致性和准确性。而在决策支持系统中，不同模块之间的协同工作也是提高整体效能的关键。因此，研究如何实现数据管理与决策支持系统之间的有效协同工作，将是提高智能电网运行效率的重要路径。

（三）数据质量管理与决策支持系统在智能电网中的实际应用效果评估

数据质量管理与决策支持系统的实际应用效果评估是验证其可行性和有效性的关键环节。通过对实际运行的配电自动化系统进行数据质量管理与决策支持系统的应用，可以评估系统在数据采集、传输和处理等各个环节所带来的效果，从而发现问题并优化解决方案，提高配电系统的运行稳定性和安全性［4］。

（四）数据质量管理与决策支持系统的应用前景展望

对于数据质量管理与决策支持系统的应用前景展望，可以预见其在智能电网领域的广泛应用。随着技术的不断进步和创新，众多的数据质量管理和决策支持工具将得到融合和完善，提供更加全面和高效的服务。智能电网的管理和运行将变得更加智能化和高效化，为社会经济的可持续发展提供有力支撑［5］。

结语

本文针对面向智能电网的配电自动化决策支持系统进行了详细的设计和分析。首先，对决策支持系统的需求进行了深入剖析，明确了其功能和非功能需求。其次，提出了一个架构设计方案，包括数据采集与处理层、模型构建与优化层、决策支持层以及集成与接口层。再次，还探讨了决策支持系统的关键技术，如数据处理与挖掘技术、模型构建与优化技术以及可视化技术。在实现与应用案例分析部分，详细描述了决策支持系统的实现方法和技术，并通过实际应用案例展示了其在配电自动化中的重要作用。最后，讨论了数据质量管理与决策支持系统的综合应用，以及其在智能电网中的实际应用效果评估和未来发展前景。

参考文献：

［1］舒舟，杨文锋，廖威.计及配电网自动化分区的城市配电网供电可靠性评估方法［J］.南方能源建设，2023，10（06）：98104.

［2］王晓明.面向供电可靠性的配电自动化系统规划研究［J］.自动化应用，2023，64（21）：200202.

［3］黄为民.配电系统中的馈线自动化系统分析［J］.集成电路应用，2023，40（11）：112113.

［4］高帅，李庚泽，陈子鑫，等.智能化高压电器与配电自动化系统的应用［J］.集成电路应用，2023，40（11）：206207.

［5］张佳.配电自动化在10kV供电系统中的应用［J］.办公自动化，2023，28（21）：1012.

作者简介：王实（1990—），男，汉族，江苏宿迁人，本科，工程师，研究方向：配电自动化；路健（1988—），男，汉族，河南林州人，本科，研究方向：电网发展；李灿岑（1977—），男，汉族，安徽蚌埠人，本科，工程师，研究方向：配网调度；胡建忠（1986—），男，汉族，安徽合肥人，本科，高级工程师，研究方向：配网方式。