肖昕航
国网四川省天府新区供电公司
[摘要]所谓电力物联网即实现电网系统中各环节人机交互、万物互联，打造状态全局感知、信息高效处理、应用灵活便捷的智慧电力系统。该系统可以给人们的日常生活提供安全、绿色、高效电力服务，为政府治理社会、持续发展、智慧+城市建设提供新的标准，为经济增长提供新的动力。电力物联网是由传统电网企业向全方位能源服务型企业转型的重要里程碑。本文基于面向电力物联网的电力大数据应用展开论述。
[关键词]电力物联网；电力大数据；应用
1.电力物联网概述
电力物联网是将近年来发展起来的物联网技术应用在电力行业中，可以提高电网运行的智能化水平。在电力物联网的架构方面，一般是有采集器、传感器、数据处理软件、通信通道等方面构成，其中先进的通信技术是构建电力物联网的关键环节。在电力物联网中，所涵盖的内容范围较广，包括新能源、煤改电、电动汽车及充换电站、配电自动化等，以及发展起来的综合能源系统。在综合能源系统中，可以将冷热电气等多种不同的能源形式加以融合，以提高能源综合系统中的能源利用效率。通过构建电力物联网平台，可以提高电力数据的共享水平，为提高电网的智能化水平提供有力的支持。
电力物联网的功能：
(1）实时监测电力系统中各设备的实际运行情况，如：压强、温度、体积等；
(2）实时监测系统中各设备的运行数据；
(3）即时追踪工作人员；
(4）给技术员提供可靠的信息。
电力物联网与智能电网均采用传感设备将实时信息进行收集整理，进而实现电力系统设备与网络相连，这在很大程度上有助于实施监控设备的实际状况，有助于更好地掌握设备状况与处理设备故障。同时，有助于使用者与管理者实时掌握与监控电网系统的运营，使用电力数据传输与管理平台，很大程度上保证了电力系统数据的准确收集与处理，能够实现电力信息实时可靠的传输，进而保证了电力系统运行的稳定性与准确性。
2.大数据对电力物联网的影响
大数据时代下的电力物联网是一个完整的企业级基础设施体系和信息框架，不但可以全面实现对现有资产信息和设备信息的全方面管控，还可以为电力客户提供更优质服务，提高电网可靠性和服务水平;在管理和决策层面，针对风险指标建立关联指标优化模型，优化各级电网控制，构建结构扁平化、功能模块化、系统组态化的柔性体系结构，全面提高电网生产、运行、调度、管理的自动化水平，使系统稳定运行在最佳状态。
电力大数据在电力物联网领域中应用，能够有效整合电力系统基础设施和通信基础设施资源，使信息通信基础设施资源服务于电力系统运行，从而提高电力系统信息化水平，改善现有电力系统基础设施的利用效率。电力物联网的核心在于构建具备智能判断与自适应调节能力的多种能源统一入网和分布式管理的智能化网络系统，可对电网与客户用电信息进行实时监控和采集，通过对大数据对实时采集的用电信息数据进行深度挖掘与分析，得到用户用电有价值的信息，通过管控调度将最安全和最经济的输变配电方式将电能输送给终端用户，实现对电能的最优配置和利用，终端用户以最经济的方式获得最优质的电能，提高电网运行的可靠性和电能利用率。电力物联网的本质是能源替代和兼容利用，它需要在开放的系统和共享信息模式的基础上，通过大数据对电力数据进行整合，从而优化电网的运行和管理。
大数据技术的应用可以为科技创新提供无限可能，不断促进电网合理化发展。先进的大数据挖掘技术是大数据技术应用的必要前提，可以有效解决可持续发展面临的能源问题，从增加清洁能源供应、降低能源损耗以及控制能源消费等能源根本性的问题，到泛在电力物联网建设和发展都将发挥其巨大作用。
与此同时，还可满足商业战略目标的需求，支撑新一代泛在电力物联网的生产和管理向着越来越智能化，产业链结构越来越合理化，电力系统内部配合程度越来越高效化。
3.面向电力物联网的电力大数据应用
3.1.增强配电网供电服务可靠性
用户的电源可靠且与人们的生活密切相关,配电系统是确保电力系统持续可靠供电的最重要部分。然而,面对当今复杂的配电系统的扩展,各种类型的不确定性正在增加,传统分析方法的局限性正变得越来越明显。在这个信息爆炸的时代,大量的数据已成为世界的“新石油”,革新技术,改变人们的思想。随着现代电力公司服务质量的提高,大量的结构化,半结构化或非结构化数据开始大量流入配电系统。大幅增加使这些大量数据变得有用。在传统的数据分析中,如果要获得最终分析结果,则需要找到数据源与分析结果之间的因果关系。相关性还可以更准确地预测分析结果并且相对有效。将大数据应用于配电系统以促进配电系统的数据处理能力可以有效地提高配电的可靠性并支持对客户的准确服务。
3.2做好用电行为分析的信息支撑
随着“营配一体化”协同机制的建立和营配数据的贯通,用电客户的用电数据能够与客户档案、缴费等数据关联起来。这些用电数据中隐含着客户的用电行为特征,通过对这些用电数据进行深度挖掘并研究客户类型,可以帮助电网了解客户的个性化和差异化服务的需求,从而为电网公司进一步提升服务质量,为未来的电力需求个性化服务提供数据支撑。用电行为分析通过以下四个步骤进行:大数据技术的应用分析、分析用电行为、分析关键技术、构建用电行为模型、用电行为分析管理软件的设计和实现。
3.3大数据在电力增值的应用
网格系统有三个主要数据源:包括设备监控数据、网格运行数据和网格管理数据。电力公司可自然主动捕获这些数据,随着电网数据的不断积累,出现了爆炸性的增长趋势。从这些数据中提取可增值业务数据的方法是智能电网建设和电力企业发展的关键。大数据技术的快速发展为网格数据带来了新的机遇。大数据的数据挖掘技术可以解决数据快速增长的问题,可以挖掘有价值的信息,为电力企业部门提供增值服务。发现未知大型数据集中的新价值链是数据挖掘和数据处理的最终目标。资格是快速获得满意结果的重要因素。基于强大的数据处理能力,供电公司在信用体系改善、行业扩展中介服务、节能服务、交通信息服务以及寻求电力的经济方面都有新的利润增长极。
3.4物资需求分析系统
电力材料是电网建设过程中的基本保障。近年来,中国的电力需求持续快速增长,各省的电力企业不断加快电力建设,使物资管理更加重要。准确的预测结果合理地创建物料供应计划,确保物料供应,并为降低采购成本的关键决策提供基础。现有的电力材料系统成本高,可扩展性差,无法解决全国网络数据融合背景带来的分布式海量数据处理问题。地方电力公司的物资需求管理主要来自各城市基层单位的需求规划,这取决于计划管理人员的实际经验。在国内网络数据融合的趋势下,网格企业需要经过大数据和机器学习,克服现有物质系统体系结构的局限,完成数据融合提出的分布式大量数据的分析要求。借助于科学理论的发展,网格材料需求预测,为企业物资需求规划的发展提供科学依据,应抓住大数据时代的发展机遇。准确合理的物料需求预测,为物资采购打下良好基础,有效提升企业物资管理前景,为企业提前调整资源创造有利条件。
4.结束语
大数据技术有力推动了电力物联网的发展进程，不仅为终端用户提供了诸多便捷服务，而且也电网建设、运营、管理、监督提供强有力的技术支撑。随着大数据技术的日渐纯熟以及电力物联网的快速发展，电网运行过程中产生的海量数据的潜在应用价值逐步被挖掘出来，电力行业根据这些高附加值的数据信息，能够对电网运行实施精细化、规范化、科学化管理，进而为我国电力事业的蓬勃发展注入源源不断的驱动力。
参考文献：
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