基于一體化平臺的電網運行大數據應用

馬晨驍　王啟龍　牛文惠　李福建

摘 要：隨著智能電網的不斷發展，電力系統的數字化、信息化、智能化不斷發展，帶來了更多的數據源，例如，智能電表從數以百萬計的用電客戶側帶來需求側數據，電力設備在線監測系統從數以萬計的發電機、變壓器、開關設備、高壓電纜、架空線路等設備中連續性獲取不斷變化的監測數據，光伏和風力發電預測所需的大量歷史運行數據、氣象觀測數據等。

關鍵詞：大數據 智能電網 技術體系

中圖分類號：TM734 文獻標識碼：A 文章編號：1674-098X（2015）11（c）-0030-02

面對爆炸式增長的電力系統數據，傳統的數據處理方式不能滿足從海量數據中獲取準確、關鍵及定制化信息的需求，電網運行大數據系統的應用是電力行業信息化、智能化發展的必然要求。

1 電網運行數據采集及分析現狀

（1）多應用系統數據共享存在瓶頸。

電網運行數據貫穿電能發、輸、變、配、用等各個環節，為優化電能的生產、分配及消耗，建設了多個信息化系統完成電網的運維及管理。由于建設規劃沒有考慮各個系統間數據交互問題，導致系統間不能實現數據直接共享。隨著電網規模不斷增大，電力服務要求的不斷提高，要求通過獲取更多的信息以進行綜合全面分析，實時掌握電網運行狀態。

（2）自動化功能缺乏診斷及預測能力。

目前，電力系統自動化功能主要為實時監控及歷史數據記錄，并無智能分析決策功能及未來預測能力。電網的故障診斷、故障處理、負荷預測、方式管理及設備檢修安排主要依靠既定規程規定及人員主觀判斷等，較大依賴于工作人員的技術水平，不能快速適應電網發展帶來的改變。

（3）不能滿足定制化數據處理要求。

2 電網運行大數據采集及分析體系建設方案

2.1 系統總體構架

將已有的各個應用系統作為數據存儲及數據處理節點，通過網絡實現節點之間的互聯。應用系統中文件管理采用分布式文件系統，系統設計基于C/S模式，網絡中包含多個供多用戶訪問的服務器，用戶可以根據角色權限設置像訪問本地文件一樣訪問其他系統上的文件。

建立一體化平臺獨立數據處理中心，實現定制化數據處理及數據可視化發布功能。該系統創新性提出了拖拽式電網運行數據自助分析功能，允許使用者在Web頁面上選擇任意的分析主題表以及任選分析維度、分析指標，進行自助式的多維分析與數據挖掘，滿足了個性化研究的需要。

2.2 數據的存儲與訪問

系統數據存儲采用分布式文件方式，將電網運行產生的海量數據存放于互相連接的服務器中，用戶可以根據角色權限設置像訪問本地文件一樣訪問這些服務器上的文件。由于現有系統已建設有完備的數據存儲設備，利用現有資源可以方便的實現數據的分類存儲及管理。為保證文件安全，提高系統容災備用能力，系統采用鏡像及異地備份技術將重要文件備份至不同系統中，實現重要數據的安全備份功能。

系統網絡構架采用1000BASE-T以太網技術，數據傳輸速度可達千兆，滿足大數據訪問及傳輸的需要。

2.3 數據的挖掘與分析

2.3.1 故障診斷功能實現原理

電力系統狀態估計與故障診斷緊密相關，鑒于此，利用基于WAMS/SCADA/綜合智能告警混合量測的電力系統狀態估計方法；將非線性估計結果作為偽量測量加入線性估計中，根據平均距離動態調整其權值，通過插值對非線性可觀測區域進行實時的估計。

2.3.2 故障預測功能實現原理

（1）利用大數據技術，從獲取到的大數據中選取所需的數據并整合成用于數據挖掘的數據集；將數據集所含的規律找出來，建立基于大數據分析的非結構化數學模型。

（2）通過神經網絡和專家系統不斷學習強化，不斷提升系統對電網負荷關聯數據的辨識能力，利用大數據關聯處理方式可以準確預測電網負荷走向，有效減少負荷預測對主觀經驗的依賴程度。

2.3.3 定制化數據分析功能實現原理

固定的分析與展現形式總會存在無法滿足一些用戶個性化分析需要的情況。為了解決這個問題，該系統創新性提出了拖拽式電網運行數據自助分析功能，允許使用者在Web頁面上選擇任意的分析主題表以及任選分析維度、分析指標，進行自助式的多維分析與數據挖掘，滿足了個性化研究的需要。該系統Web服務數據來源為平臺數據處理中心SCADA服務器。SCADA服務器完成數據采集及處理功能，即負責與其他電力應用系統（EMS，DMS等系統）的實時數據通信，訪問其數據庫文件及報表文件等，根據用戶個性化命令對文件中的數據進行“二次計算”，并將結果反饋至平臺數據處理中心Web服務器進行數據發布，或通過可視化接口將及計算結果進行面向用戶的可視化展示。

3 結語

系統的大數據分析及處理預期目標如下：（1）實現實時在線信號識別、故障診斷；（2）實現運行設備的預測性故障分析；（3）實現故障過程回放，為故障性質的確定、故障后的系統恢復、設備維修提供可信的依據；（4）實現故障信息分類、確定故障范圍、診斷故障設備、故障負荷統計等功能，（5）實現負荷預測等電網運行數據的準確預測；（6）實現定制化數據處理功能。

參考文獻

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