大数据在电网调控运行中的应用

大数据在电网调控运行中的应用

刘静娴

国网遂宁供电公司四川遂宁629000

摘要：随着大数据时代的到来，在电力行业中，大数据技术的应用也在变得日益广泛起来。但是其实际应用成效还有待进一步提升和优化。本文以电网调控运行为例，就如何在电网调控运行中加强大数据技术的应用提出了几点浅见和看法。

关键词：大数据技术；电网调控运行；应用

电网调控运行具有较强的专业性和复杂性。在目前日益注重智能电网建设的今天，在电网调控运行中加强大数据技术的应用，不仅能确保电网调控运行科学，而且还能确保其安全性和经济性得到有效的提升。加上智能电网在实际运行中需要数据的数据较多，数据处理的时间较快，在数据上需要实时采集、传输，并通过在线实时的分析得出决策。而大数据技术则能有效的满足这些要求，所以加强大数据技术的应用已经显得尤为必要。

1.基于大数据技术的概述

大数据是当难以在一定的时间内，采取常规的软件对数据集合予以捕捉和管理与处理时，采取新的处理模式，其在决策力和洞察发现力以及流程优化能力上，具有增长率高、海量和多样化的信息资产。大数据技术具有大量、高速、多样、低价值密度和真实性的特点，对于数据的高速处理有着不可或缺的作用。其并非掌握数据信息，而是对数据实时专业化处理，在数据加工能力上具有无法比拟的优势。而电网调控运行中的数据较多，其数据来源主要包括三个方面：一是在设备运行中，对其的检测数据和监测数据，例如电力系统在运行中的实时采样测量和历史数据，尤其是电压、电流、功率、温度等方面的动态数据。二是营销数据，主要是用户的购电量、耗电量。以及新装和增容以及变更等用电数据，还有就是客户关系管理、稽查、工作质量等营销业务系统的数据。三是电力企业的管理数据，例如一体化平台、协同办公、EPR等数据。而这些数据最终组成了电力大数据[1]。

2.电网调控运行中大数据技术的应用

2.1切实做好运行方式的评估

在电网调控运行中，为了及时的将其薄弱环节发现，并针对性的采取措施予以解决，需要切实加强对其运行方式的评估，才能利用大数据应用管理中心内的海量监测数据对评估进行分析。在运行方式评估过程中，主要是做好以下几个方面的工作。

2.1.1切实注重电网运行方式的优化

在大数据管理中心平台中，主要是通过不同的算法模型，与数据挖掘领域相关的规则技术实施智能化的分析，并对电网的故障信息以及运行状态信息进行整合之中，通过海量的数据，找出不同的运行方式与电网稳定性的联系性、因果关系以及频繁模式，从而对电网静态和暂态稳定有关的负荷参数和发电量参数进行提炼，从而将其所所隐含的知识信息进行挖掘，并通过电能质量监测信息，对不同类型的电气设备在不同的系统电压和频率下所表现的电气特点进行监测和研究，同时建立准确的数字模型，再对模型参数进行识别之后，综合多分方面的因素，对电网运行方式的优化方案进行制定，且在这一过程中确保其经济性和稳定性得到有效的提升。

2.1.2切实做好新能源运行决策的优化

在这一过程中，主要是注重新能源的地位位置的挖掘，分析其与气象信息以及负荷特点等数据之间的关联系，从而对不同能力的组合方式进行确定，达到优化调度配网能量和实现经济运行的目的，综合的对故障信息数据进行分析后，根据新能源的运行数据，达到新能源低电压穿越的有效性分析。

2.1.3加强对电力调度自动化系统运行因素的影响分析

在电力调度自动化系统运行中，其影响的因素较多。而利用大数据技术，主要是对自动化系统设备所处的运行工况进行挖掘，并结合其告警信息和软件进程工况以及远动通道的质量和状态等，找出与整个调度自动化系统运行有关的性能指标之间的关联。此外，在这一过程中还应考虑气象环境、季节因素以及电网设备的检修情况等，才能更好地促进其高效的运行[2]。

2.2具体的应用

大数据融合技术和挖掘技术的快速发展，为整个大电网的良好调控运行奠定了坚实的基础。而利用监控和数据采集系统、能量管理系统、广域测量系统等，则能给电网控制提供多时间的尺度信息，因而在无功电压控制和电网运行预警以及电网故障辅助分析中得到了广泛的应用。其应用要点如下。

一是在电网无功电压的优化控制过程中的应用。在交流和直流的互联电网运行中，其在电压控制要求上较高，所以不仅要将电压的合格率提升，确保整个电网得到安全而又稳定的运行，而且还要将电网损耗降低，尽可能地将电网运维成本降低，从而实现经济效益的最优化。所以就需要利用大数据管理理念加强对其的优化控制。具体的就是利用电压在线监测数据采集系统、调度监控数据采集系统、广域测量系统等，再根据设备台账信息，以及故障风险的评估等方面的数据信息，并基于全网的视角针对性的进行无功电压优化控制方案的实施，从而更好地促进其经济效益的提升。

二是在变电站中对信息进行集中监控和关联分析，主要是在海量的监控信息中过滤和筛选误发。无效的信息，并通过历史数据的分析和积累，以及自学习机制，就监控信息实施多维度的关联性分析，再利用大数据技术将电网设备存在的异常和故障以及缺陷挖掘出来，同时对监控信息内在的关联规律进行分析。

三是通过检测电网电能质量并对电网的运行及时的预警。对于电网中一些系统设备存在的故障和供电质量超标等方面的问题，需要我们切实加强对电能质量进行监测。在电能质量监测数据挖掘过程中，及时的将有关线路超标与异常数据进行预警提示，从而及时的发现和解决问题，确保电网得到安全高效的运行。

四是利用多源信息加强电网故障的辅助性分析。利用大数据技术对电网故障信息进行挖掘，结合继电故障保护信息，对输电线路进行雷电定位，监测输变电设备的污秽情况，并综合的分析气象预警信息，从而对故障设备进行快速的定位和分析其形成的原因，为故障的处理提供决策的同时还能应急的处理其出现的故障[3]。

3.结语

综上所述，在电网调控运行过程中，为了更好地促进其科学安全的调控和高效的运行，我们必须切实加强大数据技术的应用，利用其更好地对电网的运行方式进行优化和完善，确保整个电网安全高效运行的同时将其成本降到最低，实现电网调控运行的最优化。

参考文献

[1]李光珍.大数据技术在电力调控中的应用方向分析[J].低碳世界，2016，(33):71-72.

[2]胡永华，张羿，吴丹.大数据技术在电网智能节能中的应用研究[J].信息通信，2016，(01):150-151.

[3]张诚.大数据在智能电网中的应用展望[J].科技视界，2015，(31):266.