国网灵石县供电公司,山西省 晋中市 031300
【摘要】由于配网是电力系统中覆盖面最广的系统之一,产生的数据量及其海量且分散性最强。但由于配网的建设一直比较落后,工作重点目前还放在网架的优化和改造上,对统
计数据的认识尚不充分。但随着智能电网技术的发展,配网越来越呈现可视化,其数据已经能够充分获取,这为基于大数据思想提高配网设备运维质效提供了可能。
【关键字】大数据;配网设备;运维
0.引 言
伴随现代信息技术发展速度的加快,大数据技术在各领域中得到了广泛应用且趋于成熟。所以,要想不断提高配网设备的运维可靠性,必须充分利用大数据技术开展运维管理工作。可见,深入研究并分析基于大数据技术的配网设备运维可靠性提升路径具有一定的现实意义。
1.大数据技术对于配电网运行可靠性的影响
分析随着现代信息技术的飞速发展,大数据管理技术和相应的管理理念已经在各个行业都得到了广泛的应用,并且通过大数据的有效分析能够更加高效的执行管理工作。对于电力行业来说,需要将配电网的运行和大数据的管理模式充分结合,从而有效提升配电网运行的可靠性。
1.1大数据技术和配电运行情况分析
随着现代信息技术的发展以及计算机运算能力的增强,大数据的理念和技术得以形成并应用。此技术在使用过程中能够对那些形式众多、涉及领域较多、数量较大的数据实施针对性的分析和整理,从而找到更深层次的内在联系,进而为提升管理水平提供更具价值的参考信息。现阶段配电系统在不断建设过程中也有了较大的发展,在建设管理过程中形成了大量的数据信息,包括设备运行数据、设备管理数据、安全管理数据以及用户数据等等,这些数据量是非常大的,对管理人员的有效筛选以及参考都造成了非常大的影响,同时也影响了配电管理的工作效率和质量。将大数据管理技术应用在配电管理过程中,就能够对这些海量的数据信息进行全天候的监控和分析,得到更加准确有效的结果,从而最大程度上确保配电管理的质量。
1.2配电系统运行过程中的可靠性分析
现代社会发展过程中离不开电力能源的供应,同时对于电力能源的供应质量也有较高的要求,所以电力管理机构要确保电能在传输过程中具有较好的质量。以往对于电力系统可靠性的评估常常会采用均值、模糊类型等评估方式,这些评估方式虽然能够从整体上来分析电网运行安全性和可靠性,但是此种数据分析管理模式更多是从宏观层面进行管理,缺少对细节的把握,很难直接应用在配电网运行短期可靠性评估以及实时运行调度控制方面。而大数据处理技术的发展和应用能够为配电网运行可靠性分析提供全新的方法,能够进一步简化建模和求解的过程。可以通过对配电数据的采集、存储、分析、预测等方式从大量数据中获取关键性信息,并且预测今后某一阶段的可靠性指标,从而判定运行可靠性水平。
2.利用大数据提高配网设备运维质效
2.1配网运行监测
基于地理图、单线图及各种图形化控件,以多种形式展示配电网异常,便于各单位直观掌握配电网设备状态异常、运行管理、因天气变化的设备异常等情况,从宏观角度掌控配电网设备运行风险状态,辅助配电网决策分析。
主要实现了以下功能:
一是设备运行状态监视。对配电网当前运行情况和状态进行监测,如:配电线路跳闸、用户分界开关跳闸、停电影响、重载线路、异常台区、站室状态等。
二是缺陷隐患监视。监控设备缺陷消除情况,特别是危急缺陷,用于信息监视员发现缺陷未及时消除等问题。主要包括缺陷数量、未消缺数量、详细设备缺陷信息。
三是生产计划信息监视。根据检修计划和巡视计划进行工作安排,实现每个时段、每个班组的工作强度的统计分析,并跟踪工作的执行情况,分析各单位是否按照计划检修和巡视,是否达到检修和巡视的预订效果;实现根据工作完成情况,查询和分析每个部门和每个人的工作量和工作强度。
2.2 配网接地(断线)分析
根据配电网线路与配变的运行电压及线路接线方式信息,采用大数据分析技术,建立配电设备接地断线分析模型,自主研判并推出接地断线情况,辅助降低电网运行安全事故、提高供电可靠性。
2.3配网设备健康状态评估
根据配电设备的在线监测、带电监测及历史缺陷、故障运行状态信息,采用大数据分析技术,建立配电设备健康状态评估模型,主动对配电网设备健康状态及寿命情况进行评估,自动挖掘亚健康、不健康的电网设备、辅助各基层单位及时掌控配电网设备健康状态情况、辅助配网建设改造、提高装备水平。
2.4 配网设备实时状态评价
根据配电设备台账、缺陷故障及实时运行信息,采用大数据分析技术,实现对配网主要设备的实时状态评价与预警,辅助各基层单位实时掌控设备状态变化情况,对告警提醒的注意、异常设备进行及时消缺,提高设备安全运行能力。
2.5 配网风险预警
根据配网运行数据、结合气象情况(如台风、高温等),通过大数据分析技术,实现配电网的重过载、雷害及季节性电压质量、过载风险评估、预警,辅助各基层单位事先做好预防措施,降低电网风险。
2.6配网重过载预警
根据配电线路、配变重过载数据特征,结合气象情况(如高温)、用电负荷特征,应用大数据聚类算法、流式计算等方法,研究分析配电线路、配变重过载预警计算模型,实现对配网重过载预警预测。
2.7 配网雷害风险评估预警
应用大数据分析技术,根据配电线路的直击雷仿真计算模型和感应雷仿真计算模型,抽取相关数据,对配电线路雷击风险进行评估,并自动生成相关的评估报告,辅助配电网进行防雷改造。主要包括:故障跳闸雷击原因校验、雷击跳闸率计算、雷电图绘制、配电线路雷害风险评估等。
2.8 配电网季节特征电压风险预警
制定电压风险指标,分析不同地域,不同季节配网负荷变化的特征,提出一组能够表征配电网电压风险特征,便于分析计算的电压风险指标;建立电压风险预判模型,分析电压风险指标之间的相互关系,确定电压风险指标与负荷预测结果、节点电压水平等变量以及特殊事件之间的关系。
2.9配电网季节特征过载风险预判
制定配电过载风险指标,分析不同地域,不同季节配网负荷变化的特征,提出一组能够表征配电网过载风险特征,便于分析计算的过载风险指标;建立过载风险预判模型,分析过载风险指标之间的相互关系,确定过载风险指标与负荷预测结果。
3.结束语
社会经济发展速度加快,对电力能源需求量随之增多,现代电力行业的重要性逐渐突显。特别是配电网,若实际运行可靠性不达标,将直接影响配网内供电设备运行的稳定,增加系统供电安全事故发生率,甚至引发严重的电气火灾事故,影响电力用户生命与财产安全。基于现代大数据技术的进步,依托大数据技术提高配网设备运行质效,能够确保配网运行可靠性。
参考文献:
[1] 胡丽娟, 刁赢龙, 刘科研, 等. 基于大数据技术的配电网运行可靠性分析[J]. 电网技术, 2017, 41(1):265-271.
[2] 刘科研, 盛万兴, 张东霞, 等. 智能配电网大数据应用需求和场景分析研究[J]. 电网技术, 2015, 35(2):287-293.