黄丽萍 许逢生
国网福建晋江市供电公司， 福建 晋江 362200
摘要：在我国电网建设和改造发展过程中，智能配电网已经成为人们研究的重点，并且在这其中人们开始研究如何能够利用智能配电网来对各类设备和数据进行有效控制，实现大规模精准配电，确保电网的安全运行，减少能源消耗，实现电网节能环保、安全发展。本文就先了解当前智能配电网大数据应用现状，然后说明智能配电网大数据应用技术，最后说明智能配电网大数据发展前景，为电力企业的发展提供相应参考。
关键词：配电网；运检管理；大数据
引言
大数据技术的存在主要的目的在于帮助人们从大量的数据信息中提取到有用的信息，从而根据此对本身行业的发展存在的不足之处加以改善，达到提高该行业发展水平的目的。而电力行业，随着智能配电网的普及，将大数据技术应用在智能配电网中，能够给对相关的数据进行研究，并通过应用相关数据来提高配电网反馈的能力。
1 电网大数据在配电网运检管理工作当中的应用意义
对于整个配电网运行的安全可靠性来讲，其都是要依赖相应的运检管理工作质量的，并且还需要拥有优质电能的能力。配电网的整体运行工作是具有高效的经济效益的，同时还可以具备消纳分布式能源的能力，从这些方面的优势我们可以非常明确的看出，它都是配电网发展的趋势所在。但是配电网在运行的过程中即相互独立又相互矛盾，具体来讲也就是配电网的运行可靠性和经济性两个特征，在实际的配电网运检管理工作当中一定要切实的确保好两者的平衡，而电网大数据就是这样的一种优秀方法，因为它可以在运行经济性以及运行可靠性之间找到一个绝佳的平衡点，最终使得整个配电网络安全、经济的运转下去。
2 配电网大数据的来源和特征
2.1 配电网大数据的来源。在配电网运行的过程中，必须要对电力系统的各项终端进行实时的电力调度，保证配电网的用电终端。能够满足不同的电力需求，所以在配电网设计的过程中，必须要根据建筑样式和不同的特点，选择不同的设计型号以及运行方式，伴随着用电需求的不断扩大很多的电网公司已经开始建设中型和大型的中央馈线，这些成百上千条的馈线在不断运行的过程中会产生海量的数据信息，形成了配电网大数据。
2.2 智能配电网大数据的特征。智能配电网大数据所具有的一次特征主要体现在：生成快速、结构多样、粒度精细、关系复杂、以及来源广泛，在凸显出一次特征之后，显现出来的就是二次特征，主要体现在处理困难、信息丰富以及体量巨大。对于智能配电网大数据的来源，可以来自智能电表，还可以来自于配电设备，甚至来源于电动汽车的GPS；智能配电网大数据会根据其复杂化的数据生产方式以及差异化的数据源表现出来的个体、种类以及行业也会有所不同。发展与应用通信技术以及量测都能够让传输以及采集大规模的用电信息达到分钟级别，这样精细的数据可以提供给研究为用户个性化用电特征基础。
3 智能配电网大数据应用技术
3.1大数据收集技术。目前诸多行业对电力提供出了较高的要求，而大数据应用技术在电力领域的运用，能根据不同客户的需求，收集相应的网络数据。大数据技术具有较强的针对性，在具体的应用过程中，能对有规律性的数据进行及时统计，以此来满足非结构化数据的处理需求。大数据收集技术在具体实践中的运用，成功解决了传统收集技术存在的问题，弥补了其不足。与此同时，该技术还具有诸多较强的应用优势，不但具备广泛的信息来源，而且其较快的信息收集速度，不但有助于降低成本，而且还能节约大量的人力、物力、财力。大数据收集技术当前这些优势，致使该技术得到了广泛的应用。基于传统信息收集来讲，收集过程较为复杂化，较为繁琐，需要大量的时间进行市场调查分析，这种信息收集效率相对较低。只有充分发挥大数据收集技术的优势，才能更好地克服传统收集技术存在的弊端。
3.2实时数据的处理技术。实时数据的处理技术运用内存技术来实现数据的实时分析处理，不仅保证了应用的性能，而且处理速度较快。当数据量较多，处理负担较重时，这就会用到内存数据库了，和磁盘数据库相比，不仅不会影响到数据的准确性，还能有效提高数据处理的实时性。
目前由于绿色能源的大力推广，电网总会在引入新能源时会产生波动，这种波动具有不确定性，是一种不可预知的行为，所以对电网的状态监测就变得尤为重要，但是状态监测对数据的存储和处理平台有较高的要求，所以需要进一步提升云平台对于海量数据的处理能力，这样才能满足对实时性的要求。
3.3异构多数据源处理技术。利用异构多数据源处理技术对数据信息进行一定的整合，对于电网的发电输电和用电之间的衔接以及电网正常运行有较大的帮助，而且可以从各个方面收集信息，并以一定的速度传播，最重要的一点就是能快速，有效率的分析处理数据信息，因此该技术将会在大数据技术中被大量的应用。未来电网将进行大规模的整合以此来减少运营部的输出，并且采取科学合理的措施对各个地区的基础设施进行管理，这样做不仅可以增加利润，还可以获取更多的电力能源。
4 智能配电网大数据的应用前景
4.1降低网络损耗，实现智能用电
制定个性化用电方案，采用客服至上的理念，为便于客户及时了解电价变更情况，及用电使用情况，通过关联分析法对相应的数据予以整理分析，使数据更加确切、准确，同时引入新型运行机制，例如分布式电源运营及接入方式，在此基础上构建构建联合优化模型。基于此模型，参照用户用电习惯总结每个用户的存在的特征，以及多数用户存在的共性用电行为，联合用户能效水平等因素和相关数据综合考虑，策划并制定人性化、智能化的客户用电方案，如此不断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。
4.2优化网架规划
在配电网应用这一领域，网架结构作用不容小觑，正是因为如此，对网架进行优化、完善更显必要。但是，传统意义上的优化方式早已不再适用如今这种快速发展的电力系统。自2009年大数据时代到来至今，大数据应用技术在智能配电网中的应用恰好可以解决传统意义网架结构存在的问题，如：提高网架结构的关联性、动态性，解决传统意义上网架结构的迟延、模糊化等弊端，并且根据不同用户的不同需求规划电网，为广大用户提供更优质的电力服务。
4.3 智能用电与网络降损
用户的需求是电力企业持续关注的一项问题，只有精准把握用户需求，为用户提供合理的用电方案，才能赢得用户的好感，给企业创造更多的效益。由此可以推断出，智能配电网大数据未来应用的一个趋势就是要对用户的行为模式进行预判，制定个性化的用电方案，以降低用电成本，提高智能配电网的服务水平。与此同时，还应挖掘用户用电行为模式和网架结构与配电网线损之间的关联关系，并对线路损耗的时空分布特性进行可视化展示，识别高损耗线路及区域，建立网络损耗数据关联模型，用于指导用户用电、调整电网运行方式和发电计划，以达到节约配电网运行成本，提高配电网资产利用率的目的。
5 结语
在我国配电网建设改造的过程中，智能配电网已经逐渐成为电力系统最重要的研究方向，智能配电网不仅能够对电力系统运行进行实时的采集，而且还能够全面掌握配电设备的运行效果，大规模的配电资产管理能够保证电力系统高效安全稳定的运行。在智能配电网中大数据的应用，能够将整个智能电网中的各项数据进行统一的收集与整理，可以确保配电网的安全调度，保证用户能够享受到更加稳定高效的电能。
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