智能配电网大数据应用技术与前景分析徐梓华--中国期刊网

字体：大中小

首页> 原创作品> 正文

智能配电网大数据应用技术与前景分析徐梓华

发表时间：2020/8/4 来源：《电力设备》2020年第8期作者：徐梓华

[导读] 摘要：电力资源是国民经济建设的核心资源，对社会经济的稳定运行影响较大，电力系统的可靠运行，包括电力资源的有效分配，与我国社会经济建设的重大目标实现息息相关。

        （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：电力资源是国民经济建设的核心资源，对社会经济的稳定运行影响较大，电力系统的可靠运行，包括电力资源的有效分配，与我国社会经济建设的重大目标实现息息相关。由于电力系统具有非常重要的作用，加强电力资源智能化营销和配网管理力度非常重要，有效满足我国社会经济建设发展需求。鉴于此，本文主要分析探讨了智能配电网大数据应用技术与发展前景，以供参阅。
        关键词：智能配电网；大数据应用技术；前景
        引言
        目前，由于大数据技术分析的普及，各大行业都非常重视大数据的价值分析，并通过使用大数据分析，来提升企业的核心竞争力，电力行业也不例外，运用系统战略性的管理加强智能配电网大数据运作的管理，可以使电网运行过程中涉及到的相关反馈环节更加丰富，通过构建算法模型，对数据信息进行深入挖掘，实现对电网运行中存在的潜在隐患进行预判，及时纠正电网运行过程中未发生或已出现的问题，促进电力行业的智能化发展,使电力企业可以更好地为用户提供电力服务。
        1大数据在智能配电网中的应用
        1.1大数据收集技术
        人力市场调研或调查结果邮寄是传统数据统计的主要方式，不仅需要大量的人力、物力以及精力，而且调查结果往往存在一定误差。其根本原因是人为主观因素的影响，比如对调查的不配合或者是敷衍情况时有发生，一定程度上对调查结果造成负面影响。所以通常情况下调查结果仅作为一项表面数据，无法对真实情况进行有效反应。反之大数据收集结合配电网智能化的应用使得原本庞大的工作量大幅度缩减，简单便捷是其根本特征，而且收集结果精准度更高，一定程度上提高了利用价值，有利于电力企业对用户的用电情况更加精准掌握，从而提升服务质量。
        1.2大数据解析技术
        解析数据和分析数据，是大数据解析技术的主要内容。通过研究多种数据类型，发现将各个类型数据间直接关系、隐藏模式，并筛选有用信息。系统性管理智能配电网大数据，是把各个数据集定义为一个独立的子系统．各个子系统在相互交流期间，能够出现新信息，这些信息是利用原有的各个子系统数据，经过相加形成的，进而产生一个数据系统，能够实现数据的融合与交流。为了使大数据应用和分析结果保持一致，分析期间，要对大数据进行解析。从目前来看，大数据解析技术在智能配电网中的应用主要分为以下2类：(1)过程挖掘。其目的是为了构建事件数据与处理模型间的联系，并转化事件数据，使其成为一种见解，这种见解具备一定的价值特性。模型驱动作为以往工作流管理及业务流程管理的主要方式，缺少事件数据内容：运用数据分析技术时，过于注重简便的同归、聚类、规则、或分类学习问题，没有意识到端与端的业务模型，利用过程挖掘技术，能够改善这一问题，同时实现业务与事件数据的完美结合。(2)数据可视化。它的主要思想是把存在于数据库中的各个数据项定义为单个网元，以形成数据形象，基于多种维度对数据进行观察，以深入分析、观察数据。采用不同种维度，如逻辑、空间和时间等，宏观展现、集中管理数据，能够构建多维数据立方体视图。这种视网将层次化数据化列表嵌入逻辑、空间和时间交叉节点，以保证数据分析的精准性。
        1.3大数据的存储技术
        智能配电网在运用大数据技术时，一般分为对大数据的存储与处理两个方面，进行数据的存储和处理根据需要分散或者批量进行。由于电力企业的特殊性，配电网不但测量数据的点比较多，而且运行变化也比较快，所以针对智能配电网大数据在存储方面必须运用压缩技术以及快速检索技术，只有这样才能满足电力工作的需要。另外，由于智能配电网随着信息科学技术的发展也在不断地发展变化，因此对于不同来源的数据很难进行集中管控，而将其利用大数据技术进行存储管理，则为智能配电网中的工作开展提供了很大的便利。
        1.4大数据的处理技术
        大数据技术的数据处理功能主要是通过对各种数据的研究分析，及时发现各数据间的联系，并从中筛选出有价值的信息。

期刊文章分类查询,尽在期刊图书馆

采用探索的方式了解不同数据之间的关系，可以在众多的数据中选择有利的信息，因此可以避免无用信息的干扰，节约了更多分析数据的时间和人们的精力。大数据智能配电网可以有效处理很多非结构化的电力数据，而且具有扩展性以及有用性，适合电力数据结构化以及非结构化的混合处理。在实时性高的配电网中进行在线监测、评估等内容，一般使用的是计算技术进行处理，还有一种批处理，主要是将各种问题分类，在采取相应措施解决问题。
        1.5大数据的驱动决策方法
        按照大数据作用程度，将数据驱动决策方法分类，可大致分为三类决策首先，模型为辅且数据驱动为主的驱动决策方案，这种方案贯彻的思想就是对现有模型并不是完全采用，而是选取一部分进行利用研究分析，通过数据与模型这二者的相互联系及内在联系地合理匹配，采取迂回的方式，一步步地向前推进，最终将决策方案制定完成；其次，无模型的数据驱动，它指的是数据模型的一种，模型当中蕴含着决策系统，这种方法的使用是针对规模比较宏大、蕴含较明显的规律性并进行不断重复的行为进行决策；最后，以大数据的观察研究为主要核心所进行的驱动方案决策，指的是建立在已有模型或方法的基础之上，对大量的数据进行研究分析，产生一定的数据研究分析结果，在结果之上，进行更深层次的研究决策。大数据处理技术在现有技术进行优化，更符合客户需求的电网规划方案。
        2智能配电网大数据应用技术的应用前景
        （1）降低网络损耗。根据已有数据制定个性化用电方案，将客服至上作为服务理念，不断贴切客户的服务需求，将电价变动情况实时地使客户知晓，每个月或半年将客户的用电量情况提供给客户，通过相互有联系的数据处理方法对相应的数据予以整理，进行科学地分析，使数据更加确切，联合地理、用户家庭成员数、用户的生活水平等因素和相关数据综合考虑，策划并制定智能化的、与客户生活更加紧密联系的用电方案，如此可有效降低用户的用电成本，也在一定程度上缓解配电网高峰时的压力，使电力资源更加优化，在日常运营过程中，不断调整电网运行的方式，并鼓励用户进行科学用电行为，从而使配电网运营成本进一步降低。（2）优化网架规划。智能配电网而言，它不是静止或孤立存在的一个实物形态的个体，而是与客户的相关服务体验需求紧密联系在一起。在智能配电网的发展过程中利用大数据的应用技术，可以规避传统网架结构在使用上的诸多弊端，例如数据处理时的不清晰性，处理结果反馈的延缓性等。通过感知目前的网架态势，结合分析城市局域用电趋势，以及预测结果和网架结构数据，进而可以预测更符合实际的区域用电趋势，有利于优化网架的规划设计，更符合当下的业务相关水平，更加符合客户的服务需求。利用网架结构数据，根据客户不同的业务水平需求确定不同区域的网架规划设计方案，力求网架方案的科学性和合理性，提高客户的使用满意度。（3）数据存储空间增大，高速处理。目前我国很多村镇地区也有了明显的城市化痕迹——住宅楼、消费娱乐场所明显增多，不仅仅在中国，在全球化进程加快，很多发展中国家努力提升自己经济水平的今天，人类对于电能的需求和使用明显地日益增加，要想继续在智能配电网中应用大数据技术，就要保证大数据技术的存储量和分析能力能满足日益提高的要求。所以随着用电人数和不同类型用电需求的不断增加，未来智能配电网中的大数据技术将会不断增强自身的存储能力，同时其记录的准确性和安全性不会因此降低。因为电力系统的电力供应工作是随时随刻都在进行的，因此需要智能配电网按照毫秒甚至微秒的时间间隔对电力系统数据进行数据分析工作。科技研究的进步必然会带动大数据技术更上一层楼，在充分发挥大数据的作用的情况下，其数据处理能力必然较现在有着更加明显的进步——处理速度更快，分析结果更加准确，为全面实现智能供电提供保障。
        结束语
        总而言之，随着我国经济的快速发展，社会对电力的需求也越来越大，因此不断完善我国的电力供应系统，分析我国的智能配电网大数据应用技术，来帮助我国的电力事业发展。保障我国国民的正常用电使用，做到安全供电，可靠供电，科学供电。通过对配电网进行大数据分析能够帮助我国更好的建设我国的电力系统，为我国的经济发展保驾护航。运动大数据分析方法对我国电力系统的各个环节进行数据分析工作，为我国电力系统的建设添砖加瓦。
        参考文献
        [1]徐建枫.智能配电网大数据应用技术与前景分析[J].电子元器件与信息技术.2018(04).
        [2]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(03).
        [3]潘幼欢.智能配电网大数据应用技术与前景分析[J].电力系统装备.2019(05).