任丹1 石宝垚2
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摘要:本文将对智能配电网中的大数据技术进行分析，并详细探究大数据技术在智能配电网中的具体运用与前景，希望可以为相关工作者的研究提供一些帮助。
关键词;智能配电网;大数据技术;发展前景
前言
随着社会经济快速发展，人们对配电网系统提出了更高的要求，而大数据技术的运用，则能够促进配电网智能化与网络化的实现。因此，必须了解智能配电网中的大数据技术，并加强这些技术在信息采集、数据分析中的运用，以此来为智能配电网平稳运行提供保障。
1智能配电网大数据的相关应用方式和技术
（一）关于大数据的相关收集技术
不同的行业对于大数据的应用有着不同的方式，例如电力、能源以及冶金等行业，多是采用分布式架构对相应的大数据进行应用，这些行业通过这种方式，对于具有不同要求的客户，通过网络数据收集的方式进行信息的采集以及了解，这种方式不仅能够有效的处理非结构化数据，还能够极大的对规律性较强的数据进行统计以及收集。以前所使用的数据收集方式是单一式的数据收集方式，与传统的收集方式相比，在大数据背景下的信息收集具有来源广泛、相关人力物力财力消耗较少、准确性较高、收集的速度较快等多种优势。对于以前所使用的传统信息采集方式来说，主要的收集方式就是相关工作人员对不同的群体采用市场调研的方式，这种方式对资源的消耗很大，而且收集到的相关信息也有着极大地局限性，并不具有相应的普遍性，这些收集的信息还可能由于受到一些人为因素的影响，导致信息误差较大，不能为以后的工作提供数据支持。将大数据信息采集技术与智能配电网有效的结合在一起，能够极大优化电力数据的采集，为智能配电的发展提供更加准确、实用的信息技术服务。
（二）关于大数据相应的解析技术
在智能配电网的发展过程中，智能配电网大数据的解析技术起着十分重要的作用，该技术主要是通过对不同种类的数据进行研究分析，找出这些数据之间存在的间接或直接的关联，并对这些信息进行筛选，从庞大的信息中提取有效的数据。在现阶段的发展过程中，智能配电网大数据解析主要有两种形式，分别是数据可视化以及过程挖掘。数据可视化主要是对不同种类的智能配电网数据进行定义，将这些数据定义为不同的表格或者图像，从而使得相关数据更加清晰明了、一目了然，当相关工作人员使用数据的时候能够使用不同的方式分析电力数据，数据可视化技术还能更加准确、鲜明的对数据进行处理。过程挖掘这种形式主要是能够使用不同的方式构建出电力数据，并使其能和不同的模型有效的联系，使其与智能配电网的大数据应用技术以及电力信息相结合，从而更好地服务于人们，为其提供更加优质的服务。
（三）关于大数据相应的存储技术
在大数据的时代背景下，与智能配电网有关的数据开始大量产生，各种相关数据孕育而生，促进了大数据储存技术的快速发展以及广泛应用。与传统的数据储存技术相比，大数据的储存技术有着独特的特点，配电网等相关领域的数据量十分庞大，所以传统的数据储存技术并不能满足该领域的储存要求，智能配电网在发展过程中能够将网络云存储这种新型的技术进行充分的利用，从而有效的节约电力企业在发展过程中的成本，有效地提升整个电力系统的工作效率，智能配电网还能够利用大数据储存技术将整个电力系统的数据汇总到整个互联网网络资源中，从而使得这些数据能够有效的被利用起来，满足客户的需要，更好地服务于人类生活。但是有一些电力方面的数据资源存在着严重的重复性，这就要求储存软件具有较高的查重功能以及自行删除功能，从而保障在发展的过程中能够有效的利用数据储存空间，从而极大的减少企业在发展过程中所产生的成本。
（四）关于大数据相关的处理技术
处理器是传统配电网数据的处理核心，所以传统配电网数据的分析量以及管理量过小。其实在数据处理技术方面，智能配电网大数据与传统配电网数据并没有太大的区别，二者最不同的就是大数据智能配电网能够大量的处理不同种类的电力数据，而且具有较强的有用性和扩展性，能够有效的对非结构化、结构化的数据进行统一的处理，智能配电网大数据技术能够在互联网上进行应用，使数据更加系统化、科学化以及透明化。智能化电力系统的数据处理技术能够有效地提升相关领域的运营效率，降低成本，在日后的发展过程中该项技术会得到更加广泛的使用。
2智能配电网大数据的运用技术发展前景
2.1降低整个电力系统的运行成本
在配电网当中针对大数据进行运用的时候，需要针对用电规律进行分析之后构建全新的用户用电模型，针对各不相同的用户用电模型发展出来的变化趋势进行预测，依据各不相同的用户的用电需求针对各不相同的电力进行调度，制定出更加具有智能化与市场化的特殊供电方案，不断对电力生产及持续供电能力进行强化，降低整个电力系统后期的运行、维护以及故障抢修的成本，对电力配用电环节进行调节与自主强化，不断降低整个电力系统的运行成本，科学而又有效、合理的吸收、消化各种新能源及地方发电厂出力，科学调度，保护环境的同时又确保了供电可靠性。
2.2针对局部电力需求进行有效的负荷预测
针对局部或各类型用户对电力使用的数据以及不同的数据之间存在的相互关系、因果关系进行有效的分析，对整个电量后期的发展趋势进行预测。从局部的电量进行预估，也就需要针对当中的部分用户的需求与增长进行分类，并且融入局部空间的一些用户群组。再将不同局部用户及电力电量预测数据进行有效的整合，形成一个既有整体又有局部的用电的预测模型库，这一模型库的构建具有非常重要的针对性特点，而且还可以采用多维度的方式不断提升对整个预测的准确度。
2.3利用大数据对实时调度运行决策的辅助
通过大数据采集与分析，建立基于调度运行模式下的大数据平台，并通过实时与准实时区分、关键数据与次关键数据区分等手段，与配电网实时运行相关的遥测、遥信以及潮流边界条件等进行有效的匹配，实现调度运行信息的量化与辅助研判决策，并将相关决策结果自动反馈至配电运维、自动化、通信等各相关专业，实现大数据对实时调度运行决策的辅助，确保调度运行的安全高效。
2.4利用大数据对配电网架规划的优化与分析
传统网架规划中，以电网运行、建设经济性或供电可靠性为中心，未充分考虑用户的实际需求。随着我国对智能配电网的不断推进，对网架结构的优化与完善正得到更多的重视。通过对大数据的分析及感知，对当前的网架态势进行预测，对整个城市用电的发展趋势以及行为特点进行探究，将最后得到的预测结果以及网架结构数据进行有效的整合，以此获取更符合实际的趋势预算结果，并将此优化与分析的结果结合用户增长与需求，采用聚类分析方法分析不同用户的增长与需求，基于大数据背景下，制定配电网网架规划，促进用户满意度及电力企业整体服务水平的提升。
结论：
本文对智能配电网大数据应用技术进行分析，总结当前我国智能配电网大数据应用的具体现状，并且对配电网大数据的主要来源特征进行了详细的说明最后根据配电网大数据的特点分析，智能配电网大数据应用的发展前景不仅能够为我国大数据技术的发展提供必要的支持，而且也能够促进电力系统的稳定运行，为我国社会经济的发展提供重要的参考依据。
参考文献：
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