王宇 谭策 孙璐 唐健
国网辽宁省电力有限公司朝阳供电公司 辽宁朝阳12200
摘要： 智能供电网络的运用与开发，很大程度上强化了电力能源在运输期间的稳定性，妥善处理了以往供电网络中存在的不足。智能供电网络在实际运作期间往往衍生出诸多问题，如覆盖面广、故障点定位模糊等，有待相关人员在日后的工作中加以优化。因此，针对电力大数据背景下的电网规划进行探讨具有一定的现实意义。
关键词： 电力大数据；电网；规划研究
1、电网大数据特点
站在电网业务的领域上来分析，电网大数据其中就涵盖了电网工作的检测数据、公司营销数据与大量的管理数据，其中大数据涵盖了结构数据与非结构数据这两个环节。现今，智能电网领域中大数据的运用频次非常高，比如运用大数据能够有效监测系统所产生的实时数据与信息，还能够得到电网中所有规划数据与信息，还能够把各阶段任务在第一时间反馈上去。而这均应该依靠大数据技术来实现。
2、基于电力大数据的电网规划概述
电力大数据是基于先进的通信技术、信息技术、计算机远程控制技术和原有的输配电设施，创造出实现智能电力的新型电网。在我国的一些大中城市，电力大数据被广泛用于提高资源利用效率，减少环境负面影响，提高客户用电的可靠性和安全性，提高效率。通过高效率的电力传输，使电力消耗得到了降低，起到了积极作用。基于大数据的电力自动化应用控制技术和数字信息技术的发展，实现了从发电到功耗的双向通信。同时在优化发电方面，在输电和电力利用方面发挥着重要作用。
3、基于电力大数据电网的开发和应用
随着经济的快速发展和节能减排的不断加大，电网继续发展，促进区域经济发展和改善环境质量的作用也在不断增强。为了进一步传播基于大规模电力数据的电网使用，并提高其在电网中的应用。并进行积极控制和电网稳定等参数的研究，并讨论基于测量参数的运行模型。在此基础上，研究核能、风能及其综合利用技术方面的可行性。
4、基于电力大数据的电网规划分析
4.1、电力负荷预测
电力负荷预测针对的是电力负荷的研究，而负荷本身的变化与很多外部因素有关，包括自然情况及地区条件。因此在进行电力负荷预测时，需要充分考虑地区经济因素、气象等的影响规律，利用适当的模型与算法，对规划区的电力需求做出估计。电力需求侧的数据量是巨大的，电网规划人员从大量数据中获取有价值的数据时，通常利用电力大数据技术进行挖掘分析，包括对用电量和负荷的历史数据等，在充分研究外部因素的条件下，掌握其与电力需求的关系，依据负荷变化规律获得最终的预测结果。负荷预测过程的方法选择是多样的，包括电力弹性指数法、时间序列法、回归分析法、灰色预测法等，根据规划区实际情况，选择最优预测模型，从而获得更可靠结果。
在电网规划中，进行电力负荷预测是必要的，这也是电网经济运行的基础。负荷预测的结果是否准确，对电网的规划结果有重大影响，比如设备的选择及网络的整体布局情况，设备的选择主要为变压器容量、导线截面积等的选择。准确可靠的负荷预测有利于提高电网规划水平，除了对电网现状分析、电力需求预测等规划过程有重要作用，其预测结果有利于电力电量平衡、主变容量选址、主网规划等。由于电力负荷预测是电网规划不可或缺的基础环节，其可靠性影响着后续一系列的其他建设过程，而电力负荷又具有不确定性，因此对预测的方法与流程提出了更高的要求。
对于预测方法，并非某一种特定算法适用于所有负荷预测模型，所以在未来发展过程中，结合各种预测模型优点的组合方法将会得到更大的青睐，取长补短，使得预测结果更接近事实。
4.2、电网架构规划
建立最新的网络设备，以大数据地理信息为背景操作平台规划网络平台，完成与运行网络运营信息系统的接口，读取设备信息，网络运行状态，业务数据和其他相关材料用于网络设计，进行可行性分析等。提供可靠的源数据，创建用于规划和设计的特殊设备符号库，完成相应的规划建模，根据准备年份保存栅格规划图和数据，并创建相应的网格规划。实现各种数据的查询、统计和报告功能。可以查询所有基本设备数据和设计文档，以自动生成所需的电子报告。电子背景地图、交通网格和调度模型可以转换为 PDA 终端识别的地图和数据，便于在离开运营商时进行线路选择和选址。基于大数据城市地理空间数据构建统可以为网络规划者提供动态、可视的操作平台，帮助规划人员全面直观地捕获地理信息系统中的网络。信息改变了网络的智能管理，结合电网设计和开发的现状，建立基于大数据的规划系统具有重要意义。通过对运行的负荷、电量数据、供电质量数据以及业扩报装数据等系统数据分析，采用“大数据”进行有效、充分地整理和分析，打破数据壁垒，提高工作效率，提升规划方案品质。及时发现电网薄弱环节，有效指导电网建设，通过挖掘大数据价值，充分利用数据分析辅助决策功能，提升资源优化配置能力，着力于“补短板，开展电网诊断分析，注重精准需求，开展预测计算”的电网规划辅助工作，提升专业管理能力，促进项目管理的精益化专变。
4.3、状态检修决策支持
状态检修是以机械设备当前实际工作状况为依据，通过高科技状态监测手段，识别故障前兆，分析故障具体情况，及时采取措施，提高设备的安全性和可靠性。电力大数据技术是状态检修的基础，状态监测系统广泛收集各项信息，比如各指标运行情况，并筛选出有价值的数据，运用数据挖掘技术统计分析，评估设备的运行状态，根据设备状态做出检修决策，确定检修时间、内容和方法。我国电力系统长期以来遵循“定期检查，定期维修”的周期性检修制度，在及时发现设备缺陷、减少事故、确保安全方面的确发挥了重要作用。但随着电压等级的提高、设备容量的增大，这种传统检修方法不能适应新时期的要求。一方面，定期检查任务繁重，耗费不必要的人力、物力、财力；另一方面，检修停电已成为影响供电可靠性的主要因素，必须设法在确保安全的同时减少停电。电力设备的状态检修正是很好地解决了这一问题，有效克服定期检修造成的设备过修或失修情况，提高设备可靠性和经济性。从电力行业发展看，供电设备定期检修时必然的，但要有一段很长的过程，在这期间，两种检修方式并存。状态检修系统将随着技术的提高不断升级，发展基于神经网络的诊断模块，更加高效、准确地评价设备状态，提供科学、有效的管理决策，提高设备检修、维护工作的针对性和有效性，保障状态检修工作规范、有序开展。
结束语
电网规划是电力系统规划的重要组成部分，也是电网更新改造的依据，合理地进行规划可以获得巨大的社会效益和经济效益。电网规划是一个繁琐复杂的过程，需要大量的历年电网运行的数据资料，面对海量数据，只靠人工来收集，将花费大量的时间精力，且易出现数据丢失和出错问题，电力大数据技术的发展，很好地解决了这一问题。经过多年不懈的研究和发展，电力大数据技术水平不断提高，其在电力负荷预测、电网架构规划、动态安全评估、状态检修决策支持等方面得到越来越广泛的应用，为规划更可靠的电网提供基本保障。但是电力大数据依然面临很多挑战，加之电网规划的复杂性和多样性，如何更好地处理和利用大数据仍然需要更深入地研究，以便获得最优化结果。
参考文献：
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