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大数据技术在配电网中的应用综述齐建杰

发表时间：2020/8/4 来源：《电力设备》2020年第8期作者：齐建杰

[导读] 摘要：近些年来，大数据技术的迅速发展，给我国配电网网络系统的发展提供了许多的创新性发展视角，通过大数据技术在配电网中的实际应用，可以促进配电网运行实现实时、高效、绿色性、经济性、规划性、科学性的配电网管理促进了我国配电网网络系统的全面建设，推动我国配电网网络建设不断向着智能化、信息的方向发展。

        （内蒙古电力（集团）有限责任公司包头供电局内蒙古包头 014030）
        摘要：近些年来，大数据技术的迅速发展，给我国配电网网络系统的发展提供了许多的创新性发展视角，通过大数据技术在配电网中的实际应用，可以促进配电网运行实现实时、高效、绿色性、经济性、规划性、科学性的配电网管理促进了我国配电网网络系统的全面建设，推动我国配电网网络建设不断向着智能化、信息的方向发展。
        关键词：大数据技术、配电网、应用
        1我国大数据技术在配电网中的综合应用现状
        通过分析大数据技术在配电网中的实际应用，对大数据技术在配电网中未来发展的潮流、趋势进行预测。可以从电网的角度或者用户的角度对大数据技术在配电网中的应用意义进行分析。其次，通过了解大数据技术在配电网中的实际应用，判断大数据技术的实际应用现状和未来的发展方向，对大数据技术在配电网中的应用进行展望，知道配电网的运行、检修规划等工作，促进大数据技术在配电网中更好的应用。同时还可以制定相应的政策来提高大数据技术在配电网中的全面应用，促进大数据技术的全面发展。但是，虽然我国当前的电力技术领先于世界平均水平，但是大数据技术的实际应用范围却很小，尤其是在配电网中的应用，几乎是处于空白的阶段，主要表现在以下几个方面：
        1.1大数据数据源的缺乏
        大数据技术在应用时需要具备数据源，但是在我国传统的电网建设过程中，比较受到重视的是电网的生产环节与输电环节，而配电环节确是在近几年才收到广大工作者的重视，数据的采集设备建立在配电网络系统中，配电网大数据技术开始丰富起来，但是现阶段仍没有对配电网中的大数据形成明确的规范、标准，每个地区的配电网数据都存在一定的差距，数据之间的测量时间的尺度也是非标准化的，给大数据技术的推广、使用带来了一定的困难，大部分的数据技术在配电网中的应用都处于理论阶段，实际的大数据技术的应用情况却很少。
        1.2大数据的数据采集的缺乏
        在配电网应用的环节，大数据是最直接、最基础的应用，它是以海量用户的用电特征为数据依据的，通过划分区域负荷用电模式帮助制定用电调度的相关决策。但是在大数据的采集方面，我国当前的智能用电数据信息的采集频率主要为一个数据点十五分钟，只能采集四次，这种程度的数据采集对于分析用户数据应用的特征来说是远远不够的。更严重的是，数据采集后，如果受到网络通信的影响，数据的上传就会收到许多数据阻碍以及外部环境的强烈干扰等等，致使配电网的后台数据中心延迟收到相应的数据，甚至还会出现丢包的情况，在这种情况下就会致使原本数量非常少的数据无法进行全部有效的采集，影响数据分析的基础，阻碍大数据技术在配电网中的应用和发展。
        1.3大数据的收集数据不能有效应用
        当前，我国已经建立了部分具有完整的智能电网的小区测试点，可以进行大范围的住户电能的使用数据，逐渐形成数据分析的基础。但是，实际的数据整理中，这些数据并不能有效的运用到能够正确指导电网运行以及用户参与的配电网电能的调节方案中，还需要通过运用大数据分析技术进行可靠的处理，实现大数据指导技术的最大化。当前我国配电网的覆盖范围比较广阔，不同地区的配电网系统的发展水平也不尽相同，所以大数据技术在配电网中的实际应用与全面展开都需要一定的时间进行改善。
        1.4大数据技术的分布式能源接入还不成熟
        当前，我国的分布式能源正处于快速发展的阶段，配电网中接入大量的分布式能源，对配电网本身的运行和管理质量提出了更加严格的要求，配电网技术的发展也面临着巨大的挑战。当前我国电网研究的热点之一就是怎样通过大数据技术将分布式能源进行更多更好的消纳，而大数据技术的分布式能源的接入领域也正处于初级阶段的研究和探索之中。

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我国目前的配电网系统的基层应用数据复杂多样且不全面，不能对数据进行有效的管理，当前的数据使用类型仍然是结构化的运行数据，而实际的大数据技术应用中所需的数据与实际的数据应用是存在一定的差距的。因此，还需要对基层数据进行进一步完善并实施统一的管理，不断促进大数据技术在我国配电网中的应用与拓展。
        2大数据技术在配电网中的应用
        2.1面向有源配电网规划的负荷预测
        近些年来，随着人们对用电需求的不断增加，大数据技术在当前社会中的作用越来越显著。传统的网络配电系统已经逐渐不能适应时代的发展和满足人们多样化的需求。当今时代，随着现在科学技术的不断更新升级，应用于配电系统的科技手段越来越多，我国在电源预测领域做出的成绩越来越显著，一些遗传算法、量子算法与人工智能控制等广泛应用于配电预测中，不断完善以往的电荷预测、数据资料的搜集渠道、存储以及整合能力，从而使相关人员在工作中更得心应手。
        2.2大数据在配电网规划中的应用
        基于大数据的配电网规划方法，首先需要利用区域经济数据集成短、中、长期负荷预测结果，结合配电网地理信息系统(GIS)关于设备空间、地理空间、拓扑空间和电物理空间的分析得到负荷空间分布，同时重点考虑所在区域分布式能源的发展情况(中长期预测结果)，然后综合负荷空间分布结果和分布式能源发展情况得到配电网网架结构规划结果，最后核实验证网架结构方案的灵活性、科学性和可扩展性。基于大数据的配电网规划方法利用丰富的数据信息，如历史电力数据、工业数据、经济数据、市政数据和环境数据等，融合先进的设计理念，将更完善的地理信息系统、更复杂多元化的分布式供电理念、更先进全面的可靠性理念注入配电网规划思路中，这也使得规划方法涉及的数学模型更为复杂。这一思想与国际现代配电网规划技术接轨，从单一目标规划转变到多元目标优化规划，为进一步提升配电网规划水平和建设一流智能配电网起到促进作用。
        2.3大数据在配电网检修中的应用
        首先，需要宏观掌握配电网运行状态。基于配电网中的数据监测和采集系统收集表征网络运行状态的数据，包括电气量数据，如电压、电流、有功、无功、负载率、分布式能源接入曲线等，也包括非电气量数据，如局部区域运行环境温度、湿度、噪声(如变压器运行时需要关注的)等。利用这些数据设计算法判断网络运行状态并进行排序；结合历史运行数据对网络运行状态划分排序，对于运行状态欠佳的区域需排除是由外部运行因素引起，还是由配电设备等网络自身因素引起。然后，利用收集的设备数据信息，全面诊断设备运行状态，确定检修模式。与状态检修不同的是，基于大数据的设备运行状态评价更全面、评估输入的底层基础数据更丰富、评估结果更合理可靠。状态检修模式仅能分析出设备本体因素对设备运行状态的影响，而无法得到该设备对网络运行状态的影响，使得分析结果局部可靠。所以，大数据技术能综合影响设备运行状态的本体因素和非本体因素，得出更为合理的设备状态和网络运行状态，从而制定更加合理的检修方案。
        结束语
        主动配电网的未来发展趋势是朝着更加强大的数据分析、更加直观实时的数据观察的智能化道路发展。电力领域的大数据技术稳定性得到了很大的提高，但是在数据的及时性和保护方面仍然有很大的提升空间。作为相关人员，应该不断的进行摸索研究，并提升自己的专业技术水平，更好的促进我国电力事业的发展。
        参考文献
        [1]于胜,白明月.大数据技术在主动配电网中的应用[J].数字通信世界,2020(02):181.
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        [3]佟俊明.智能配电网大数据应用技术与前景分析[J].科技经济导刊,2019,27(08):33.
        [4]邹岳琳,张龙军,刘昆.电力大数据在配电网规划中的应用研究[J].中国新通信,2019,21(05):230.