大数据技术在电网运营管理中的应用研究

大数据技术在电网运营管理中的应用研究

黄贵东1黄馨漫2宋国庆1黄健峰1任凯2

（1国网山阴县供电公司山西朔州036000；2国网朔州供电公司山西朔州036000）

摘要：随着海量历史准实时数据管理平台的建成，湖南省电力公司已初步建成由结构化数据中心、海量数据中心、非结构化数据中心和电网GIS数据中心组成的SG-ERP数据中心；业务应用的数据正以前所未有的速度增长，电力大数据时代到来的同时，如何盘活公司的数据资产成为重要的研究课题。

关键词：大数据技术；分析决策；数据挖掘

引言

大数据作为一种重要的战略资产，已经不同程度地渗透到每个行业领域和部门，其深度应用不仅有助于企业经营法，还有利于推动国民经济的健康发展。面对大数据时代的洪流，大数据技术的研究与应用，将能帮助公司充分的挖掘数据资产价值，更好支撑公司未来的可持续发展。

1大数据技术在配电网中的应用意义

电网运行安全可靠性至关重要，同时需要有足够的提供优质电能的能力，配电网整体运行管理高效经济，且有足够消纳分布式能源的能力，这些是配电网发展的趋势所在。电网运行的各方面相互独立却又互相矛盾，比如运行可靠性和经济性，需在运行经济性和运行可靠性之间寻找一个平衡点以保证配电网安全经济运行。所以，从电网角度，为达到安全、可靠、经济、绿色等方面运行性能最佳，各方面因素都需要有自身独立的决策方案，这些方案的提出依赖于数据的支撑；同时，为了保证电网整体效益最大化，各决策方案还需要有机的结合，这也需要大量的数据支撑，通过数据指导网络运行管理中的焦点，在各个性能方面追求平衡；甚至，可以根据电网运行的不同阶段或时期，动态调整电网运行管理目标。同时，随着电网的发展以及电力市场的开放，潮流的双向流动使得更多的负荷参与到电网的运行、管理和结算中来。负荷不再是传统能源消耗者和接受者，更多的负荷同时扮演着能源提供者角色，这些改变对电网自身的运行和管理造成巨大影响，处理不当会严重威胁电网安全稳定运行，在电力市场背景下会影响电网效益或用户收益。但是，用户角色改变的方式、程度和交互性可以通过对用户电能数据分析清晰看到，分析结果也可能作用于用户刺激着用户根据自身用能需求调整用电模式或者配合电网调整潮流，从而改善用电效率，实现自身用能成本最小化和供电收益最大化。所以，通过海量数据拉近负荷和电网之间的距离，使得两者共同参与到智能电网的建设中来，实现各自利益最大化的双赢局面。

2大数据应用及发展趋势

2.1可视化分析

大数据分析的从业人员、相关领域专家和普通用户都是大数据分析的使用者，实现可视化分析是他们对大数据分析最基本的要求。通过可视化能够直观的呈现大数据的特点，同时能够非常容易的被使用者理解并接受。

2.2预测性分析能力

预测分析是大数据分析最重要的应用领域之一，从大数据中挖掘出特点，科学的构建相应的模型，之后便可以通过带入模型的新数据预测未来的数据。

2.3数据资产化

在大数据时代，数据已经渗透到各行各业，逐渐成为企业战略资产。拥有大数据的规模、活性，以及采集、存储和运用大数据的能力，决定企业的核心竞争力。掌控数据就可以深入洞察市场，从而做出快速而精确的应对策略，这意味着巨大的投资回报，从而使数据成为企业的核心资产。

3大数据技术在配电网中应用场景拓展

3.1配电网供电可靠性水平参差不齐、不稳定

配电网对供电可靠性的要求越来越高，需要时刻满足对负荷安全可靠高质的供电。实际上，配电网供电可靠性水平地区差异明显，发达地区城市配电网供电可靠性比相对落后地区的配电网供电可靠性好。同时，常规供电可靠性是基于配电网长期运行状态下相关可靠性指标的统计，需要统计的时间跨度较大，是一种结果导向的方法，决定其难以直接运用于面向配电网运行的短期可靠性评估和实时运行调度控制。

3.2配电网运行方式固定且单一，抵御风险能力未知

配电网运行方式的灵活性直接关系着网络抗干扰的能力。目前，我国配电网接线模式主要有单辐射馈线、手拉手环网接线和多点联络接线，需要满足闭环设计开环运行的原则。理论上，配电负荷存在多种供电路径，但实际配网常以固定方式运行。网络在遭受扰动甚至故障情况下，配网运行方式的调度切换可行性和及时性是配电网持续供电能力的一个重要体现。值得注意的是，随着越来越多的新能源接入配电网，潮流的双向流动和分布式电源的间歇波动给配电网的运行带来了巨大的挑战，也是从根本上对配电网网架结构的考验。大数据技术通过使用智能采集终端设备得到整个电力系统的运行数据，对采集的电力大数据进行系统的处理和分析，从而实现对电网的实时监控；进一步，结合大数据分析与电力系统模型，可以对电网进行诊断、优化和预测，为电网安全、可靠、经济、高效地运行提供保障。比如通过数据的相关性分析和聚类分析，可了解配电网目前运行情况、轻载区域和重载区域状态以及根据负荷变化情况预计区域负载率变化情况，通过实际配电网接线和运行方式分析，及时调整网络运行方式；同时根据天气数据预测分布式能源出力曲线，结合负荷预测曲线，综合网络结构情况和不同时间段各类负荷的互补性分析，可得到配电网实时接纳分布式能源的方案，包括接入点信息及其接入量曲线；还可以模拟配电网重载区域出现扰动后网络运行方式调整预案，为调度人员提前准备应对措施等等。大数据技术需重点突破无监督学习、综合深度推理等难点问题，建立数据驱动、以自然语言理解为核心的认知计算模型，形成从大数据到知识、从知识到决策的转变过程，实现对网络运行状态的“超人”感知和高动态、高维度、多模式分布式场景感知，应用于在线预警和决策两个阶段，更好地指导网络运行。

3.3大数据在配电网检修中的指导作用

当前，我国电网的检修方式主要有三种：事故检修、定期检修和状态检修。事故检修即故障发生后针对事故设备进行相应的检修，但是事故造成的损失已无法挽回；定期检修是根据电网运维情况和管理方式，对网络区域和相关设备进行定期的检修，目前我国配电网仍较多采用定期检修方式，该检修方式不仅会造成检修资源的浪费和滥用，还可能导致系统安全问题，因为定期检修运行良好的设备对其健康状态有一定程度的影响。状态检修主要针对高电压等级的输变设备，对低电压等级的配变设备应用较少——配电网设备的基础运行数据不完善或者数据不真实也导致难以开展状态检修。上述检修方式立足点是从设备到网络，以单个设备为重。实际上，不同类型的配电设备或者相同设备在网络中不同的位置在网络中的重要程度也有所不同的，如果对重要程度不同的设备进行同样的检修，而未进行优先级的安排显然是不合理的，应该先从运行状态角度出发，对运行状态薄弱区且相对重要的部分优先进行检修；对状态良好，或者设备重要等级一般的区域检修安排靠后。在网络宏观的角度上，用网络整体状态指导安排配电网络的检修可带来极大的效益和效能、提高配电设备的效率和改善配网的经济性。

结语

简而言之，智能电网大数据技术研究工作还处于探索流程，按照大数据信息系统所存在的问题，大数据技术还需要进一步进行完善，对于智能电网大数据进行深入分析研究，具有重要现实意义。

参考文献：

[1]张曦，刘友波，吕林，等．计及高压配电网负荷转供的城市220kV片区电网供电能力分析[J]．电网技术，2017，41（5）：1612-1618．

[2]马钊，梁惠施，苏剑．主动配电系统规划和运行中的重要问题[J]．电网技术，2015，39（6）：1499-1503．