大数据技术在配电网中的应用探究岳峰

大数据技术在配电网中的应用探究岳峰

岳峰

(国网山西省电力公司阳泉供电公司山西省阳泉市045000)

摘要：现如今，传统的工作方式早已不能满足现代的人们对物质的需求，信息化时代早已悄悄地来临，云系统、物联网更是作为一颗新星在冉冉升起。随之而来的就是对电力行业系统蕴含的数据需求的不断增长。这时应运而生的电力大数据越来越受到人们的欢迎，大数据的加入使配电网的发展及兴起都增添了新的生命力。为实现从数据信息到知识智慧的跨越性转变，这就需要挖掘电力大数据，分析其在公司的配电网管理上的作用。基于此，本文对大数据技术在配电网中的应用进行分析。

关键词：大数据技术；配电网；应用

1大数据技术在配电网中的应用意义

大数据技术，顾名思义就是从大数据出发，衍生出来的一种技术，目前，在各行各业，大数据技术都是应用是十分广泛的，特别是在配电网的领域当中，应用大数据技术，对于日常配电网的管理、检修、规划、安全运行等起到了重要的作用。首先，是管理。大数据技术最为突出的优点就是在管理上，通过大量数据的综合应用和分析，能够更好的找到管理中的共性问题，从而在实际的管理的过程中，利用有效的方法解决配电网中管理问题，让配电网的各项工作更加顺畅。其次，是检修工作。配电网的工作负荷是相对比较大的，在这种情况下，配电网非常容易在很多地方出现问题，当配电网出现问题的时候，需要及时的检修和处理，而通过对大数据技术的应用，可以在众多检修方案当中选择最优方案，最为高效和及时的解决问题，这是非常关键的。当检修工作提上正轨之后，配电网的运行就会更加稳定。第三，是规划工作。配电网的工作不是一朝一夕完成的，不管是配电网的建设还是配电的综合管理，都需要进行规划，从而保证配电网效益的最大化，保证及时、高效的供电。通过大数据技术的应用，可以帮助供电企业更加合理的规划配电网，让配电网运行的更加井然有序。

2大数据技术分析

2.1大数据解析技术

智能配电网大数据的解析技术主要通过研究不同的数据类型，探索各个数据之间不同的直接或间接关系，从中筛选有用信息。当前，对智能配电网大数据解析主要分为过程挖掘、数据可视化两种形式。过程挖掘主要目的在于采用不同方式构建电力数据与不同模型之间的有效联系，能够在很大程度上完美结合智能配电网这一端的电力信息与大数据应用技术。数据可视化，主要针对将各个智能配电网数据定义为不同图像或表格，以形成一目了然的数据形象，从多种维度、以多种方式仔细观察、详细分析电力数据。所采用的的“多种维度”，在电力系统方面主要指时间、空间等，使得数据分析更为精确并且为人们提供更优质的服务。数据可视化技术不仅仅是一种数据解析形式，这一技术的应用也能够使得数据信息处理的结果更加鲜明、具体的展现在人们面前，更能充分反映智能配电网的价值。

2.2大数据存储技术

大数据时代下的智能配电网领域，数据的数量和增长速度大大超出以往，因而大数据的存储技术应用相当广泛。大数据的存储有其自身的特征，传统的数据存储技术远远不能满足配电网这一领域庞大数据存储处理的要求，智能配电网充分利用网络云存储这一新兴技术节约电力企业的运营成本，提高整个电力系统的运作效率、并且通过大数据存储技术将整个电力系统的数据存储在整个互联网网络资源中，可以运用可视化等数据处理技术满足广大用户对数据处理的需求。但是，不容忽视的是，在实际操作过程中，不少电力方面的数据资源的备份和存档冗余度过高，因此，要求高效的重复删除技术得以发挥功用，使得数据的占用空间能够得到大大缩减以提高电力企业的运营成本。

2.3数据分析技术

典型的人工智能技术主要包括决策树、粗糙集概念理论、人工神经网络分析、聚类分析和支持向量机，其中面向的是机器学习和数据深入挖掘。在线路运行状况监测分析和能源安全等分析上都能利用这些人工智能技术。数据分析的能力现状解决不了分布式出力的不稳定性和环境的强藕合，传统的数据分析方法不能应用与电动汽车新型负荷以及分布式电源等新问题上。所以对于这些新出现的问题，还需要采取新型的数据分析方法来应对这些问题。

3大数据处理技术在配电网中的应用方向

3.1网架发展规划

电网已经从传统电网发展到智能电网，随之将会成为能源互联网的一部分，从而使得电网与整个能源网联系的更为紧密。电转气技术的提出，为新能源接入提供了新的思路，试图将不宜存储的电能转化为便于存储的天然气，但由于转化效率较低，尚属于技术论证阶段。冷热气三联技术实现了能源的阶梯利用，能源利用效率高、环境污染小、经济效益好。电动汽车的兴起将会显著提高能源末端电力消费的占比，充换电站将会像加油站一样分布在城市的每个角落。传统的电网规划数据来源渠道不足，数据分析挖掘能力欠缺，因此造成规划过程中面临着众多不确定性因素的现象，特别是现在新技术不断涌现，能源结构不断发生变革，使得传统的电网规划方法往往与实际需求差别较大。电网规划的过程中，需要利用大数据技术综合考虑多种因素如分布式能源的接入、电动汽车的增长趋势、电力市场环境下为用户提供个性化用电服务等，多类型、海量数据的引入，可以有效减少电网规划过程中的不确定性，使得整个规划的过程更加合理、有序。

3.2源网荷协同调度

利用大数据技术可以有效降低新能源预测误差，但这对于新能源出力固有的波动性，传统的调度方法通过增加系统的旋转备用来解决。在电力市场不断完善的背景下，可以不通过调节常规电源的出力，而是利用市场手段，使得一部分用户主动削减或者增加一部分负荷去平衡发电侧出力的变化，即通过需求侧管理实现系统电量平衡。若要达到网源荷协调优化调度需要大量的辅助信息，如新能源出力波动大小、电网线路输送能力、负荷削减电量的范围、实时电价等，其中每个因素又受很多条件的影响，因此是一个非常复杂的电力交易过程，此时必须利用大数据技术发掘数据内部之间的联系，从而制定出最佳调度方案。智能电网和传统电网最大的区别在于源网荷三者之间信息流动的双向性，三者之间信息在一个框架内可以顺畅的进行交互，极大地提升电网运行的经济性、可靠性。

3.3大数据在配电网需求管理上的应用

近几年来，基于电力大数据的配电网需求管理在我国日益壮大，更是在我国的能源、资源方面占据了举足轻重的位置。那么，解决电力供应紧张、高峰用电困难、实现能源高效合理的多重利用、实现资源与环境和谐发展，是我们现在不得不思考和有待解决的一个问题。这时可以依靠大数据来解决。供电企业可以用大数据对用户的用电数据信息进行采集，从而得到用户的用电特点及用电规律，继而实现对负荷预测的准确性及高效率。

结束语：

综上，配电网的发展对于我国而言是非常重要的，有了大数据技术的支撑，可以让配电网的运行、规划、检修等工作更具有指向性，效果也更好。在科技的发展和社会的进步之中，大数据技术一定会在配电网的发展中取得更加广泛的应用。

参考文献：

[1]王志刚.智能配电网大数据应用技术与前景分析[J].工程技术：文摘版，2016（12）.

[2]肖翔.探析智能配电网大数据应用技术与前景[J].电脑编程技巧与维护，2016（12）.

[3]龚廷志，张大伟，谢建华.大数据技术在配电网低电压监测中的应用[J].农村电工，2017，25（12）：34.

[4]刘光辉.大数据技术在主动配电网中的应用研究[J].自动化与仪器仪表，2017（08）：197-198.