大数据背景下智能配电网运营管理方法分析

摘要：随着技术的进步，具备信息技术和科学技术双重优势的集合式的大数据技术出现，并在社会中逐渐发展，建成并逐步完善以大数据技术为核心的经济发展、社会建设体系，在助力社会现代化建设、提高社会整体经济发展水平等方面发挥着重要的作用。配电网是电力系统中与客户直接相关的构成部分，在电力系统中具有关键地位。在社会用电需求增长的背景下，分析智能配电网运行管理有效方式尤为关键，具有较强的现实指导意义。鉴于此，以下将在分析智能配电网运行管理作用和问题的基础上，重点探求大数据背景下智能配电网运营管理的优化措施，以期为各电力企业提供参考，以稳定配电增强与客户之间的黏性。

关键词：大数据；智能配电网；运营管理；方法分析

在通信技术和信息技术发展的背景下，新式传感器、监控技术和控制技术随之出现，推动传统配电网向智能化方向发展，提高我国电力系统的整体运行效率和水平，满足分散式供电和集中式供电的不同需求，为客户提供稳定、流畅的电力资源。大数据背景下，互联网技术与物联网的发展，为电力企业提供了电力能源生产、存储、传输、使用各环节的全面数据，电力企业可依据相关数据，在分析数据的基础上，对当前生产、经营和销售各环节的工作进行调整，从而在满足社会需求的同时，不断提高服务水平，赋予配电网以及电力系统以智慧属性，提高电力系统运行效率，发挥技术优势，构建现代化运营管理模式和服务模式。

一、智能配电网运营管理概述

（一）智能配电网概述

智能配电网是大数据、人工智能等技术与电力行业深度融合的产物，配电、输电以及用电等均依托智能配电网得以实现。电力网络≤10kV，即为配电网络；还有另外情况，20kV电压等级的电力网络框架有可能也是配电网络。借以配电网，电力集中的发电站、变电站与作为用电主体的分散用户直接连接起来。配电网的智能化建设，以人工智能、大数据分析技术为核心，能实现对配电网供电全过程的自动监测，并对监测数据进行实时分析，从而辅助工作人员及时发现、分析并解决配电网运行过程中存在的问题，保证配电网运行稳定、供电高质量。

我国作为发展中国家，于2009年开始启动配电网自动化建设工程，经过试点以及几轮优化，当前阶段我国配电网的自动化和智能化水平大大提高，同时也为发展中国家进行智能配电网建设工作提供了工作经验，推动智能配电网在发展中国家的全面普及。

（二）运营管理概述

针对智能配电网开展的运营管理，则主要是以配电网为核心和对象的管理工作。借助大数据监控技术及时发现配电网配电和供电过程中存在的问题，通过运营规划、组织、实施和控制，分析并解决问题，优化配电工作，提高配电效率和质量。

二、大数据技术对智能配电网运营管理的作用

大数据技术实质上是通信技术、信息技术、网络技术以及科学技术的集合式成果，将其引入配电网建设和运行管理中，对提高配电网设计和建设水平、优化配电工作、保障配电效率方面具有重要的作用。

（一）创新是企业发展的驱动力

现代技术是企业发展的活力和动力，大数据技术具备技术优势，将现代技术应用于运营管理中，形成企业发展的内在驱动力。智能配电网运营管理中应用大数据技术，与配电网智能化系统的建设和维护需求相适应，将技术优势转化为企业的发展驱动力。

（二）促进企业高质量发展

电力系统是电力企业发展的唯一载体，而配电网又是电力系统中的重要组成部分，不仅是供电配电的载体，也是电力企业与客户直接对接、提供服务的基础网络。将大数据技术应用于智能配电网运营管理中，一方面提高配电网的智能化水平，提高供电效率和质量，提高配电质量，一方面，管理人员及时解决运行问题，并通过检修作业，发现系统故障并进行故障排除和维修，从日常作业和应对突发问题两方面，提高系统的运行稳定性，从基础服务水平的提升这一方面促进企业的高质量发展，增强企业在行业内的竞争力。

（三）提高服务水平

将大数据技术应用于配电网运行管理工作中，在传统配电网的基础上进行改进，构建智能化和自动化的配电网，提高配电需求响应效率，为客户提供稳定的电力能源。在构建智能配电网的同时，大数据技术中的自动化监控技术应用于系统的关键节点，在各关键环节设置监控点，及时发现配电网运行中的问题，将信息反馈至系统后台，辅助运营管理人员解决配电问题和系统问题。管理人员获取及时、精准的问题信息，并对系统开展检修和维护作业，在最短的时间内解决配电问题，为客户提供高质量和高稳定性的电力能源，满足客户的用电需求。

从用电需求的满足方面而言，在大数据技术的支持下，电力企业运营管理人员及时发现配电问题，并对其进行检修，在客户反馈之前发现问题、解决问题，为客户带来良好的消费体验，提高企业的服务水平。

三、智能配电网运营管理中的大数据技术应用

（一）用于数据的预处理

在智能配电网运行过程中，会出现数据量测装置故障、人工记录失误等多种问题，这也是重复异常数据出现的主要原因。因为这些数据规模相对较大，数据挖掘和分析的效率及质量也会受到一定的影响。也正因如此，大数据技术中的数据清洗技术得以逐渐推广应用，也是智能配电网中的主要大数据技术成果。数据清洗技术可以针对各种异常数据进行修复，并填补各种不完整的数据，常用的模型以插值模型和均值替代模型为主。但就目前的数据处理工作看来，所使用的传统方法并未就数据存在的时空关联性深入进行分析，最终得到的数据并不具备良好的真实性以及可靠性。随着国内大数据技术成果的持续革新，用于配电网的数据清洗技术在清洗效果方面得到了明显提升。生成对抗网络作为基于深度生成模型产生的代表性数据清洗技术成果，通常会在各个领域使用，可以针对历史数据的变化规律进行分析，能够有效地展示不同数据及结果之间的时空相关性，能够有效地修复各种异常数据以及不完整数据。

生成对抗网络的组成结构为两个神经网络，可以细分为生成器、判别器。在训练中收录的不同类型的数据样本也是整个训练样本的核心组成内容，带有明显的高质量特性。低位空间的噪声能够在生成器的影响下将其逐渐映射到高位空间内部，相关人员则可以借助训练生成器针对不同类型的真实样本数据分布规律全方位进行学习，以此为基础形成全新的数据，对判断器产生欺骗效果。判别器则可以在同时输入真实以及生成样本的同时，就这些数据进行区分。在系统后台完成神经网络的对抗博弈以及训练工作之后，生成器最终产生的数据完全符合实际的分布要求。如此一来，相关人员为了有效清洗智能配电网中搜集的相关数据和信息，可以由系统后台提取其中的生成器数据，并就那些存在异常以及缺失状态的数据全方位进行填补。为了解决目前智能配电网发展过程中存在的数据类别不均衡方面的问题，生成对抗网络也能够在产生无数个小规模样本的前提下，针对不同类型的样本以及少量的样本数量全方位进行平衡处理，意味着模型的分类性能水平明显提升。

（二）用于智能配电网状态估计

在智能配电网运行期间，相关人员需要以最终得到的量测信息为基础，对其运行状态进行评估，而这也是当下智能电力系统运行的核心组成部分。现如今，用于智能配电网的状态评估工作方法与配电网的接口参数之间有着密切的联系，但通常都是以静态电网参数为主。如果出现了网络拓扑结构变化，意味着静态电网参数与实际状况之间将会存在明显的差距，对智能配电网的状态估计结果会产生最为明显的影响。随着现代大数据技术的持续发展，可以针对动态参数进行修正，主要集中在相量测量单元的电压相量、电流相量这类数据方面，能够针对错误的参数进行修正。但实际上，这种相量测量单元部件数量有所不足，量测范围存在一定的缺陷，意味着动态数据的修正无法实现全面覆盖。也正因如此，相关人员可以就相量测量单元中的各种数据以及配电网拓扑之间的联系程度，利用数据挖掘技术客观地进行研究以及分析，其中所形成的拓扑以及相关参数能够得到一定程度的调整以及优化。

（三）用于智能配电网的健康度评估

随着智能配电网的持续建设和发展，国内外专家学者针对智能配电网健康状况的评估研究也变得非常深刻，希望在全面掌握配电系统以及配电网络健康状态的前提下作出正确的决策。现如今，智能配电网所使用的设备数量相对较多，每一天都会产生较大规模的量测信息、数据，需要利用一种现代化的手法针对各种环境信息深入进行挖掘，以此对智能配电网的健康程度综合进行评价。

在大数据技术持续革新的背景下，相关部门基于目前的大数据技术成果已经形成了与其健康度相关的评估工作模糊型，并且该模型的建立与关联规则挖掘技术间有着密切的联系，具体的组成如图1所示。在数据挖掘技术体系中，管理规则挖掘也是其中的重要技术分支，需要在给出最小支持度以及置信度两个阈值的前提下，如果已经完全超过了预知的规则，则可以将其视为强规则，以此对其有效进行挖掘，帮助相关人员深入地研究对于配电网健康状况的影响因素。

基于关联规则挖掘技术所形成的相关算法，可以从多元化的数据中就影响配电网健康运行状况的关键力量深入进行挖掘以及研究，不仅能够减少数据输入维度，而且健康评估的结果也能够变得更加精准。此外，相关人员可以从安全、可靠、经济三个层面出发，基于这些关键特征量形成较为完善的健康度评估体系指标，随后对于不同环节的特征量的权重合理地进行分析，通过输入各种健康度评估模型，便可得到最终的健康度等级以及数据。在智能配电网健康状态实时监测的状况下，相关人员能够基于时间和空间形成完善的健康度画像，并预测未来的健康度变化趋势，可以帮助运维管理人员形成较为完善的运维管理策略。

四、大数据背景下智能配电网运营管理问题

从技术的本质而言，大数据技术不仅以其高效、便捷的技术优势，为电力企业带来新的发展活力；还以其技术漏洞，给电力企业带来一定的技术冲击。

（一）忽视挖掘数据背后价值

大数据技术为运营管理人员提供了获取全面的系统运行信息的途径，管理人员可以获得更为全面的运行数据，从而分析系统运行状态和进行故障排除，以应对突发性问题。但是，从对电力企业运营管理人员对系统运行过程中数据关注度调查可知，电力企业部分运营管理人员对运行数据的关注程度较低，忽视数据的重要性，未借助大数据处理技术对系统数据进行分析和处理，数据的使用率相对较低。在当前背景下，信息和数据是企业寻求未来发展的主要依据，能帮助管理者明确当前发展情况、分析未来发展需求，在企业的未来发展中具有关键作用。忽视数据价值，则意味着忽视企业当前发展状态与未来可持续发展之间的关联性。

（二）运营管理存在较大无效性

电力企业对智能配电网的运营管理工作存在部分缺失，即，管理者过于依赖自动化系统和大数据技术，忽视人工管理和运营在系统维护中的重要作用。对于智能化和自动化的电力系统以及配电网而言，其自身虽具备技术优势，能及时响应突发问题，但是人工管理是不可缺少的部分，是对其发现的系统问题进行及时响应和检修的主体，在配电网运营中，技术发展的作用主要为辅助管理人员开展相关工作，而不是完全替代管理人员。

（三）安全防护机制不完善

大数据技术中的通信技术和信息技术的应用，将配电网以及电力系统整体的运行信息通过网络系统传达至电力企业后台以及相关人员处，从而辅助相关人员开展各项工作，提高系统整体的运行效率和质量。但是，大数据技术作为现代技术，其信息获取、传递和存储以电子化模式为主，在传输的过程中或受到拦截或信号干扰，而出现信息遗失或不准确的问题；加之，电力企业系统安全防护机制不健全，信息存储阶段，易受到网络黑客或其他主体的外部入侵，导致数据缺失或重要数据被窃取问题的发生，从而给企业的发展带来冲击。

五、大数据背景下智能配电网运营管理优化措施

大数据背景下，智能化、自动化和现代化是经济市场内企业发展的未来趋势，也是其借助技术手段，改进生产方式、创新运营管理模式之后，经济发展的主要表征。电力企业作为我国基础性产业，承担着电力能源供给的重要责任，在经济发展和社会建设中居于关键地位。在用电需求持续增长的社会需求下，电力企业只有不断提高配电质量、加强配电网运营管理和智能化建设工作，才能在满足社会需求的基础上，达到发展的新高度。

（一）借助大数据技术获取、分析数据价值

依据配电网在过去以及当前的运行状态，估计配电网未来一阶段的运行状态具有较高的价值，与供电稳定性和配电网的实际效用具有较强的关联性。智能配电网以数据具体呈现配电网的运行状态和运行问题。运营管理人员在对配电网开展管理工作时，要重点获取和分析系统运行过程中的各类数据和信息，借助大数据分析技术和信息处理技术，从大体积的数据库存中获取与运营管理工作相对接的数据信息，深度挖掘数据中的隐藏信息和关键信息。

对配电网运行过程中产生的数据进行深度挖掘，可以从价值信息和异常数据两个方面着手工作。首先，对配电网供电过程中的一般数据进行收集整合，明确当前配电网的配电效率和配电平均水平，并与上一阶段的数据进行对比，在比较中对各阶段配电网的运行效率等信息进行全面把控，并对产生不同配电信息的配电网进行分析，将技术以及技术应用下所产生的数据进行关联，以数据为具体表征，对配电网进行改进，以数据检验系统运行效率和技术应用效用。其次，对配电过程中产生的异常数据进行重点分析。异常信息的出现往往是因为配电网的某一处环节出现问题或管理人员的不当操作，故而，管理人员需要重点关注运行过程中产生的异常数据，挖掘异常数据的产生位置以及产生原因，而后对产生异常数据的节点进行修复。其中，需要注意的是，智能配电网运行过程中还会产生大量的重复数据，这些数据会相应增加系统数据，为后期分析和挖掘数据价值带来阻碍。管理人员要在电力系统内部设置重复数据自动回收系统，以系统自动识别并回收重复信息，减少数据库中重复数据的数量，降低挖掘信息价值的难度。

（二）健全运营管理体系

运营管理体系是工作人员开展相关工作的主要依据，运营管理体系是否健全直接关系到智能配电网的运行状态，是技术应用与人工管理相配合的工作模式。

1. 监测配电网状态

电力企业运营管理人员要将大数据技术应用于配电网设计和搭建工作中，在配电网的关键节点，设置大数据监测站，例如，配电网总网系统以及各分网系统，并对各系统的监测站进行定期检修和更新，以及时发现系统运行中存在的问题，将发现的问题反馈至管理人员处，构建人工与智能相结合的管理模式。同时，借助对抗网络体系，对配电网进行数据预处理，加强对数据的管理和应用。数据预处理中可以依据系统的运行规律，自行补充缺失数据，为管理者提供更为全面的运行数据，将运行状态监测转化为具体、可参考的数据信息。

2. 构建配电网健康评估机制

管理人员依据配电网运行过程中的不同状态，以及该状态下所产生的结构化或非结构化的各类数据，建立健全配电网健康评估机制。依据系统运行规律，对原有的循环神经网络进行改进。在系统内输入安全指标和风险指标，在配电网运行的过程中，系统则依据各指标对配电网进行评估。

3. 加强智能配电网网损管理

配电网包括大量的电气元件，首先，要进行拓扑辨识，并在此基础上进行线损计算和网损计算，为后期管理工作提供全面、准确的损耗信息。将大数据技术之一的深度神经网络用于拓扑辨识中，并将拓扑辨识与线损、网损计算结合在一起，构建智能化模型，从而以模型映射配电网的实际运行状态，优化配电网以及电力系统的线路开关、规划元件位置。

4. 完善安全防护工作机制

在信息化时代，系统信息防护和数据安全保障是各类企业的重点工作，尤其是在信息流为竞争力之一的竞争环境下，企业生产、经营和管理过程中产生的各类信息都是企业的关键信息。故而，对于电力企业而言，完善系统信息安全防护工作机制，构建全面防护的系统尤为关键。首先，电力企业管理人员要明确风险等级，依据风险类型和风险等级，建立风险预警机制，就不同等级的风险为管理者提供不同的预警响应机制，从而辅助管理者精准定位风险类型，对其做出行为响应。其次，电力企业要在配电网系统以及整体运行系统外围搭建网络防火墙，防止外部入侵。当有外部系统入侵系统时，防火墙对其进行拦截，同时将入侵者IP信息等发送至网警处，并对入侵者进行弹窗警告，维护信息的安全性。最后，可综合应用加密技术，例如，将程序加密、密码加密以及指令加密相结合，或分散授权，相关人员要进入系统，在身份核实的基础上，还要输入密码，或进行其他认证，双重维护系统安全。

六、结语

电力企业运营管理人员要积极借助大数据技术，对传统的配电网以及管理系统进行改进，从数据价值挖掘、运营管理体系构建以及安全方式机制完善三方面，提高智能配电网运营管理工作的精准化，为客户提供高效、稳定的电力能源，满足客户用电的实际需求。

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（作者单位：广东电网有限责任公司广州海珠供电局）