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大数据背景下用户侧用电数据在电力系统的应用

发表时间：2020/7/20 来源：《电力设备》2020年第8期作者：王冲

[导读] 摘要：随着能源互联网、互联网+新传感器技术的不断发展，用电方的用电量数据呈指数增长态势，交互性增加和异构性增加，形成了用电方的大电量数据。

        （东方电子股份有限公司山东省烟台市）
        摘要：随着能源互联网、互联网+新传感器技术的不断发展，用电方的用电量数据呈指数增长态势，交互性增加和异构性增加，形成了用电方的大电量数据。然而目前，在电网内部以及在电力侧，能量数据的值的提取受到限制，并且数据和用户侧功率的巨大且丰富的值还没有被适当地使用。本文主要根据用户用电行为的大数据来分析用户用电数据在电力系统中的应用价值和发展。
        关键词：大数据；电力系统；用电数据
        1 概述
        除了计算机化之外，工业公司还将计算机化视为巩固工业化的基础。今天，信息技术已经渗透到工业公司的产业链中的每个环节。如何充分利用用户侧用电行为数据的潜在价值，在信息环境中不断创造新能力，形成可持续的竞争优势，开展创新发展，智能发展和绿色发展的过程，成为当前的热门话题点，大数据不仅代表重大的技术变化，而且还代表战略性经济资源。大数据服务行业已成为有前途的新技术行业。
        电网作为大数据技术应用和发展的重要领域之一，在电网中具有许多应用，涉及电网的安全稳定运行，节能的经济分配，供电的可靠性和分析能力、经济和社会发展。但是，电能领域中数据值的当前提取在电网内部和电源侧受到限制。用户侧电气数据使用不当，而用户侧电气数据巨大，包含大量信息并具有丰富的商业价值。因此，迫切需要在用户侧探索功率数据的价值。
        2 用户侧大数据运用的基本特征
        2.1数据量规模巨大
        随着电力系统智能深度的增加，操作环境的复杂性也增加了，对电力系统稳定运行的要求也越来越严格。因此，在电力公司的运营期间，通常在用户侧和电力传输期间建立数以万计的数据收集点，以及每个数据收集点收集的数据量。数据非常重要。另外，电力公司还记录用户侧用电行为的历史数据。用户侧的电源数据非常庞大，包含大量信息，并具有大量商业价值。
        2.2有多种类型的数据结构
        当前，工业企业的自动化生产操作不断发展，同时，需要不同类型的传感器来收集相关数据，以确保生产的正常运行。操作的每个环节中都有大量有用的信息数据，这些数据在收集、传输、存储和处理过程中形成异构的多源数据。
        2.3数据互动
        能源互连和智能电网不仅是用户两侧的物理互连，它们的重要特征是资源共享和数据交互。每个用户的能耗行为相互影响，并且每个数据资源在他们之间共享。如果对这些交互式数据进行深入分析，并利用数据的价值，那肯定会加速工业公司“互联网+”方向的发展。
        3 用户侧大数据在电力系统中的应用
        3.1节能与智能用电
        工业公司的用电量几乎占整个社会用电量的80％，并且工业公司中能耗高的行业所占的比例仍然相对较高。在寻求效率的同时，工业公司忽略了电气设备的损失。对节能设备的投资相对较低，并且由于维护最少而导致可靠性差，导致工业公司消耗了大量不必要的电能。通过使用大数据技术分析工业公司的用电量行为，本研究旨在指导公司选择科学的电价标准，并在考虑经济和安全的基础上制定最佳的用电量策略。是为了实现工业公司的节能。这是提高电能利用率，从而节省能源和减少排放的重要手段。预测电力需求是工业公司实现优化配电和经济运营的前提，但是预测工业公司的电力需求与预测传统的网络负载电力不同。

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过去，电力系统负荷预测仅从电网角度预测该地区的未来能源消耗，以组织电厂的生产计划，从而导致诸如随机和无序发电的负面影响。用户的消费行为。从企业用户的角度出发，在对工业企业用电需求预测技术进行大数据分析的基础上，建立需求侧响应系统，实现用户与用电系统之间的双向交互，从而减少高峰负荷引导企业经济用电，缓解电力供需矛盾，可以实现中国的智能电力消费，加快数字中国的建设，更好地服务于中国的经济社会发展。
        3.2预防事故前的安全用电
        工业公司拥有大量的电气设备、高标称功率、持续时间长并且缺乏对能耗的监控。他们无法及时了解设备和配电线路的过载，过流和过热。只有在设备损坏或引起安全事故时，电网电压和频率的不稳定以及波形的失真将对负载侧的电气设备的运行产生不利影响：根据不完全统计，数据字段中有46％的端子具有数据丢失和85％的服务器都有停机时间两者都与电压降直接相关。大数据和现代智能通信技术可用于安装离线多回路采集模块，以实现总体业务功耗和关键电源分流器的监控。在不影响工业公司正常运行的情况下，收集相关的电能参数，例如电气设备的有功功率和无功功率。使用本地网络将数据从每个区域中的监视点传输到智能网关。智能网关集成数据并将其下载到平台。该平台接收各种实时数据，对工业企业的用电量进行实时的在线分类和细分，方便管理服务进行有效的监控。和管理。当监视的参数超过系统定义的阈值时，发出警报消息以对现有故障进行实时分类警报。监控和分析告警信息可以有效消除事故隐患，减少事故发生率，减少业务损失。电压极限、电流极限、三相电压和电流不平衡极限等非故障，但存在潜在危险情况的预警，并要求故障位置和故障类型，以便公司可以采取及时有效的对策，以确保正常的生产活动，以延长设备的使用寿命。
        3.3双向交互以减轻冲突
        在智能网络时代，鼓励工业企业和网络进行数据共享和智能交互，并积极参与网络的运营和建设。尽管以智能电表为代表的电表监测可以在某种程度上监测和反映当前的用电量，但仍不足以实现对业务用电量的大规模数据存储、分类、集成和分析，使企业难以深化精炼。电力管理水平使用大数据分析，基于四个时段的每日和每月峰值与峰值功耗比率，评估高峰和峰值时段的功耗比率是否过高，并提供节能技术改造解决方案，以使公司能够科学地进行生产在日常生产中调整启动时间和大功率负载的顺序，以降低公司的用电成本；根据每月统计功率因数，分析是否达到合格门限，提高不合格功率因数，降低能耗。供用户分析和计算电气结构，以制定公司的电力消耗转型计划。得益于能源需求侧的有效管理，可以减少城市的峰值负荷，并且可以在整个负荷范围内调整峰值负荷期间供需之间的矛盾，而不会增加发电的输出功率和电网的稳定性可以改善。因此，可以利用数据挖掘算法来刻画工业企业和企业的能源消费行为，并建立企业能源需求预测模型的构建。可以建立一个需求方响应系统，以实现用户与电气系统之间的双向交互，并且可以指导用户根据业务负载曲线减少峰值，填充谷值和移动峰值增加燃油系统的稳定性。
        4 结论
        在智能电网的能源互联和发展过程中、实时、快速、丰富的服务实现和精确的电气管理已成为大势所趋。电力管理开发部门致力于将物联网，大数据和云计算相集成以实现智能、联网、交互式、和节能的电力数据平台的研发。它可以帮助工业企业的长远发展，有效地促进智能电网的深度发展。它具有广阔的实际应用前景，并会产生巨大的社会和经济影响。本文分析了用户侧大数据在电气系统中的应用，试图优化工业企业的能耗行为，以实现智能化消费，加快数字中国的建设，更好地服务于中国的经济和社会发展。
        参考文献
        [1]马俊明，张珍芬.浅谈电力大数据在电网建设中的运用[J].中国新通信， 2020，22（01）：99.
        [2]成婧颖.大数据分析在互联电网中的应用探讨[J].科技创新与应用，2016（14）：190.
        [3]陈永淑.大数据技术在电力系统的应用[J].信息技术与信息化，2020（01）：43-45.