国网湖北省电力有限公司崇阳县供电公司 湖北 崇阳 437500
摘要:21世纪以来,伴随着我国城市化发展的迅速加快,我国人们的生活水平迅速提升,在日常生产生活中,电力是不可或缺的资源,为生活提供了极大的便利。我国人口众多,用电需求量大,配电网系统一定要具备较强的稳定性以及可靠性。我国部分地区存在配电网系统不规范的现象,致使运行状况出现问题,配电网的供电设备也不稳定,从而引发诸多用电安全事故。在大数据时代,配智能配电网的建设进入了一个新的历史时期,用电采集以及在线监控系统逐渐被运用。
关键词:智能配电网;大数据技术应用
引言
智能配电网络自动化的标准要求智能配电网络系统在信息监控、远程控制和设备保护等方面广泛应用。配电网络信息监控内容有:开关、电流、电压、电力等。利用遥控功能,可以实现电网的远程调压和远程控制。当设备出现异常时,可迅速开启开关恢复电源,使电源系统具有自动修复的特殊功能。一旦出现故障,可确定故障点,从而使员工能迅速发现故障点并采取措施。要加强对智能配电网设计的管理,提高电力资源利用率,为配电网用户提供优质的电能。
1配电网大数据现状
在配电网的运行中,大量用电数据信息的收集,在很大程度上为大数据库的建立提供了有力保障。电力企业基于大量的运用数据,能够对配电网运行状态做出科学研判,进而更好地实现配电网调度,提高配电我的运行效果。从中可以知道,配电网按数据主要涉及电力运营数据、电力外部数据和测量数据。基于庞大的数据库,实现对配电网运行的智能调度,保障用户用电需求服务。此外,通过配电网大数据的挖掘与开发,为配电网服务的优化与调整创设良好条件。在大数据技术发展与应用的大背景之下,配电网在大数据技术的构建中,将进一步提高配电网的智能化发展。
2大数据分析技术
在应用智能化技术的过程中,数据发掘、人工学习、人工神经网络、支撑向量和决策树等都是典型的数据分析技术,但是这些技术无论是在安全分析还是动力检测以及作业进程中,都缺乏基本的实践经验。例如,电力体系的负荷检测作业一般状况下需要经过很多的数据剖析进行聚类,再对相似的训练模型进行筛选;变压器的故障检测作业需要与向量机的状况相结合,相关作业人员对故障检测结果进行剖析,最终得出结论。如今,核算机技能越来越先进,其超强的核算才能已经不再是人工可以与其相比的了,大数据技术可以直接核算,且核算进程简单,耗时短,结果也比较精确,可以为相关的技能办理作业人员做出决策提供精确的根据。
3面向智能配电网的大数据技术应用
3.1系统网络架构
在配电网系统中,调度数据网络主要是通过对生产信息、市场信息、EMS数据、电能计量费用等信息进行调度的方式开展数据的传递工作。在构建网络的过程中,还应系统掌握配电网的调度自动化系统的构成核心、应用途径等形成过程,并最大限度地提升信息的安全防护系统的稳定性。第一,对当前的环境进行有效的控制,尤其是对电子计算机的机房设计需要按照相关的要求进行,在地板的选择中需要注意选择防静电的特殊性材料。之后还需要根据温度控制标准和空气压力控制标准进行机房环境的优化工作。通常情况下,温度在15℃~30℃,压强在80kPa~180kPa为宜。在相关设施的安全问题上,为了更好地保证电源、屏蔽机柜、服务器设施的安全性,需要保证整体的安全性,对机房以及周边设备进行系统性的监控工作,减少人为因素造成的安全问题。对传送载体而言,集控站等电力平台容易受到电磁影响,需要在建设中采取更好的双绞线方式进行判断,减少回波造成的额外损失。第二,数据层,数据安全性也是主体安全的一部分,如今,绝大部分操作程序都应该处于封闭状态。而这恰恰也成了防护系统出现问题的重要原因之一,在当前的Unix、Windows系统在配电网的自动化运行中依然发挥了十分重要的作用,也具有较高的安全性。第三,网络层、网络层的安全管理工作是在自动化调控平台工作中需要重点把握的安全性管理工作,交换机和路由器都是安全管理的核心工作内容,在实际的运行中需要对恶性攻击行为进行检测,从而保证在网络系统中的安全性和高质量的工作,尤其是在出现了漏洞时第一时间进行修复和处理。
3.2大数据收集技术
目前诸多行业对电力提供出了较高的要求,而大数据应用技术在电力领域的运用,能根据不同客户的需求,收集相应的网络数据。大数据技术具有较强的针对性,在具体的应用过程中,能对有规律性的数据进行及时统计,以此来满足非结构化数据的处理需求。大数据收集技术在具体实践中的运用,成功解决了传统收集技术存在的问题,弥补了其不足。与此同时,该技术还具有诸多较强的应用优势,不但具备广泛的信息来源,而且其较快的信息收集速度,不但有助于降低成本,而且还能节约大量的人力、物力、财力。大数据收集技术当前这些优势,致使该技术得到了广泛的应用。基于传统信息收集来讲,收集过程较为复杂化,较为繁琐,需要大量的时间进行市场调查分析,这种信息收集效率相对较低。只有充分发挥大数据收集技术的优势,才能更好地克服传统收集技术存在的弊端。
3.3大数据处理及存储技术
通过对大数据处理和存储技术间关系的分析,可以将该种技术分为批、流处理两种技术。在进行流处理的过程中,一般使用的是流计算技术,在实时性高的配电网中运用的比较多,包含在线监测、评估等内容。批处理则主要是将各种问题分类,在采取相应措施解决问题。它改变了传统数据推理过程中存在的不足,这种技术一般应用于实时性比较低的配电网中。智能配电网特这非常多,如一些数据具有很强的关联性、时效性等,所以,有必须要对数据关联技术、多维索引技术等进行分析和研究。智能电网属于动态工程,对大数据进行集中管控,难以保证数据的可靠性、可行性。而将云计算等技术运用到智能配电系统中,可以为其提供技术支持,将大数据的作用全面发挥出来。
3.4智能电网量测技术
智能电网量测技术是智能电网的基本组成部件,只有将收集的数据进行数据信息转化,方能供应至智能电网的各个部门。借助智能电网量测技术,可以评估电网设备的健康状态、判断电网的完整性,还可以读取表计、消除电费估计以及防止偷电、缓减电网阻塞情况的发生,更好地与用户沟通。因此,将信息集成技术应用于配电网在线及离线数据、用户数据、地理图形及电网结构,实现配电系统无论是在正常运行状况下还是发生事故的状况下的集监测、控制、保护、用电及配电管理于一体的智能化系统是有巨大价值的。
结束语
在智能配电网发展过程中,通过有效地运用大数据技术可促进配电网的稳定发展。利用大数据采集和分析技术,合理地优化相应的资源。电力系统的可靠性要求随着人们生活质量的提高而不断提高,智能配电网能更好地服务于人民,提高供电企业的经济效益。电力企业要分析当前智能配电网络大数据中的问题,采取有效对策,积极进行改进、升级、更新,从而更好地发展大数据技术,推动电力发展,增加电力企业的经济效益和社会效益。
参考文献
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