電力大數據及其在電網公司的應用

劉鈺然/國網重慶市電力公司信息通信分公司

電力大數據及其在電網公司的應用

劉鈺然/國網重慶市電力公司信息通信分公司

2015年8月19日，國務院常務會議通過了《關于促進大數據發展的行動綱要》，特別強調通過大數據的發展，提升創業創新活力和社會治理水平。大數據正在改變著各行各業，在電力行業展現了巨大的發展潛力。本文介紹了電力大數據的概念，分析了電力大數據在電網公司的應用，并探討了電網企業發展大數據的關鍵措施。

電力大數據；配網；負荷

一、電力大數據

電力大數據是大數據理念、技術和方法在電力行業的實踐。電力大數據涉及到發電、輸電、變電、配電、用電、調度各環節，是跨單位、跨專業、跨業務的數據分析與挖掘，以及數據可視化技術。電力大數據由結構化數據和非結構化數據構成，隨著智能電網建設和物聯網的應用，非結構化數據呈現出快速增長的勢頭，其數量將大大超過結構化數據。電力大數據的特性滿足大數據的五個特性，一是數據量大、二是處理速度快、三是數據類型多、四是價值大、五是精確性高。電力大數據在電力行業具有良好的發展前景，堅強智能電網的迅速發展使信息通信技術正以前所未有的廣度、深度與電網生產、企業管理快速融合，信息通信系統已經成為智能電網的“中樞神經”，支撐新一代電網生產和管理發展。當前，電網業務數據大致分為三類：一是電網公司生產數據，如發電量、電壓穩定性等方面的數據；二是電網公司運營數據，如交易電價、售電量、用電客戶等方面的數據；三是電網公司管理數據，如ERP、一體化平臺、協同辦公等方面的數據。如能充分利用這些基于電網實際的數據，對其進行深入分析，便可以提供大量的高附加值服務。這些增值服務將有利于電網安全檢測與控制（包括大災難預警與處理、供電與電力調度決策支持和更準確的用電量預測），客戶用電行為分析與客戶細分，電網公司精細化運營管理等等，實現更科學的需求側管理。

二、電力大數據在電網公司的應用

（一）大數據在輸電線路中的應用

隨著電網規模的壯大,輸電線路狀態監測系統的數據庫處理工作量與處理效率都必須提高，這主要是由于輸電線路狀態監測系統工作中接收和處理的數據量越來越大。并且輸電線路狀態監測系統還必須提供技術支持，以滿足監視、控制、培訓仿真、運行管理的需求。系統采集數據量越來越多，接入系統的輸電線路數量不斷增長,線路中監測的數據類別不斷增長，針對海量、實時高頻數據采集的云計算平臺采用分布式數據存儲方案,并提供高效的并行查詢和計算的能力,適合輸電線路狀態監測系統的實時、歷史數據的存儲與應用。如Hadoop云計算平臺可采用廉價服務器和PC機構建集群,由于不要求服務器類型相同,可充分利用目前各省或地區供電公司閑置的大量服務器資源,從而大幅降低建設成本,并借助虛擬機實現資源虛擬化,提高設備利用率。并且相對傳統關系數據庫,能夠成倍提升數據讀寫速度。輸電線路狀態監測系統必須在智能監視、報警和數據展示等應用方面提供全面的支持,這些應用獲得并分析輸電線路中采集的數據后,以友好的人機界面形式展示供用戶使用。

（二）配網狀態全面掌控

電力配電網點多面廣，由于缺乏有效的監控手段，一般處于“盲調”的局面。近年來，很多電力公司推廣應用用電信息采集系統，實現了城市配網公用變壓器、專用變壓器運行數據的在線采集，結合來自SCADA的變電站實時數據、電力氣象數據等，為實現配電網的監測分析提供了可能。例如某省級電力工作從全省11萬余臺城市配網變壓器和3400余條10千伏線路采集用電信息數據，進行分析計算，篩選出重載和過載嚴重的變壓器和線路，及時提醒運維人員加強關注，有效防止了配變過負荷燒損事件的發生。同時，該公司多年來堅持研究氣象數據和10千伏饋線負載之間的關系，通過“大數據”分析總結不同饋線隨季節和晝夜變化的規律，以及受氣溫等氣象條件、節假日、重要事件等因素的影響特性，構建科學的饋線負荷預測系統，實現對未來三天饋線負荷的有效預測。通過對配變和饋線近三年運行數據和報裝數據的挖掘分析，篩選出需要擴容改造和進行低電壓治理的重點區域。

配網在線監測分析系統的應用，實現了城市配電網運行狀態在線監測和供電可靠性數據的自動提取分析。通過基于“大數據”的配網運行監測分析，為配網擴容改造和低電壓治理提供依據，在短期內為配變和線路重過載分析、預警提供有效手段，為配網調度人員運行管理特別是迎峰度夏期間合理安排負荷轉供、科學安排檢修計劃、事先安排有序用電提供了有效手段，避免了故障跳閘造成大范圍停電事件發生，最終達到了減少停電損失、提高供電可靠性的目的。

（三）負荷預測更精確

電網公司利用大數據分析平臺，能夠準確判斷用電負荷需求，并做好充足準備。電網公司從往年用電信息系統采集的負荷數據以及今年實測的負荷數據中，選取配變樣本，篩選相關數據，在用電信息采集大數據分析平臺中建立模型，尋找相關性系數，研究各類配變負荷變化趨勢，經過計算比較，就可以得出諸如今夏負荷的預測情況、部分配變可能出現重、超載現象等信息。

（四）建模降損有依據

電網公司利用大數據分析平臺，計算分區、分壓、分線、分配變的線損數據，建立配變低壓線損分析模型，工作人員能夠及時診斷異常線損，快速找到線損過高的癥結，提出個性化降損方案。

三、電網企業發展大數據的關鍵措施

（一）頂層設計

電網企業發展大數據，需要具備清晰的戰略目標和發展重點，依托全局化的研究思路，統籌謀劃大數據關鍵技術的研發、典型應用的推廣以及相關標準規范制定。頂層設計對企業數據管理進行整體統籌，對基礎硬件設施和上層軟件配置進行長遠規劃，提前設計數據治理與質量提升的有效方案，以集中有效資源應對未來企業內部和外部數據種類和數據體量的快速性增長，達到全面支持企業內部經營管理，服務電力用戶和社會的目的。

（二）數據源

電力大數據的研究和應用已開展近兩年的時間，各方對成果寄予期盼，現在的問題已不是技術，而是數據來源。也就是說，目前的數據源情況難以支撐全行業的大數據研究。因此，在電力行業層面建立統一數據模型與主數據管理模式，打破行業中存在的數據壁壘，同時培育產生多維數據，在全業務鏈條間充分實現數據融合共享，對電網企業發展大數據至關重要。

（三）推動電網公司間的數據開放共享

建設電力行業統一的元數據和主數據管理平臺，建立統一的電力數據模型和行業級電力數據中心，開發電力數據分析挖掘的模型庫和規則庫，挖掘電力大數據價值，面向行業內外提供內容增值服務。作為覆蓋城市和鄉村、具備同步傳輸能源與信息的最大人造網絡，智能電網和智能電力系統自然成為未來智慧城市建設的基礎與核心，以電力光纖到戶和電力通信網為依托，進一步拓展電力大數據范圍，構建家庭用電自動化和能效管理、小區的一體化信息平臺、智慧城市的能效管理平臺和智慧城市一體化信息服務平臺，將智慧從電網帶到小區再帶到城市，最終實現電力發展方式和城市發展方式的共同轉變。

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[1]張沛,楊華飛,許元斌.電力大數據及其在電網公司的應用[J].中國電機工程學報,2014年z1期.

[2]彭小圣.面向智能電網應用的電力大數據關鍵技術[J].中國電機工程學報,2015年3期.