大數據平臺在電網運檢管理中的研究及應用(1)

陳涪嘉

摘 要：配電網是供電系統的重要組成部分，也是城鄉基礎設施之一。網絡將直接影響到用戶的安全和發生電力事故的可能性，我們應積極運用高性能數據技術和高性能電力系統數據，制定合理的管理方案，提高管理知識水平，在銷售網絡管理中運用高性能數據的能力。

關鍵詞：大數據平臺;電網運檢管理;研究;應用

近年來，不同的智能數據采集設備被用于銷售網絡建設中重要的網絡平衡點。大數據處理技術為這項工作提供了重要的數據庫，并提供了全面的管理。不同操作系統的數據。重要的是電力企業的數據，包括多個用戶的用電數據，同時也包含了各種設備的運行數據，有利于提高銷售網絡的效率，使管理朝著科學化的方向發展。因此為了保證數據的可靠性，有必要合理利用大規模數據處理技術，對電力系統中的大量數據進行有效的分析和處理。不同部門之間可以進行溝通，加深對數據價值的理解。

1、大數據對電力行業的價值

一個重要的信息技術是近年來出現的新思想。其內容是基于一系列的操作邏輯和方法，由于加入了基于互聯網技術的海量數據，大量的數據處理技術被廣泛應用于各個部門。將大規模數據處理技術與日常網絡維護相結合，可以極大地保證網絡安全。安全穩定的網絡。首先，在管理方面，大量的數據處理技術整合和分析了信息的各個方面，從而有助于處理整個聯合國系統的共同問題。在管理領域，提高網絡管理員的日常工作效率。第二個表現是網絡的維護。網絡本身有很多工作要做。加載。在長期使用的情況下，往往存在一些危險因素。在此期間，維護對網絡安全和穩定運行起著非常重要的作用。在當前形勢下，供電問題更為廣泛，連接較大的數據處理技術，各種技術維護方案可以充分考慮和選擇，第三個方面是全網建設。同時，結合大規模的數據處理技術，可以充分考慮電力需求和現有的電力需求，最終在實際工作過程中，大量的數據處理技術可以對網絡運行過程進行實時監控，最好從一開始就停止這種情況，以避免出現更嚴重的問題。

2、電網運檢管理大數據平臺的主要構成

2.1 運檢生產管理系統

電力生產管理系統是國家電力系統建設的核心，維持對整個供電系統的控制，定期管理其資產的生命周期，覆蓋整個國家電網。為了提高能源公司的生產水平，加強交通管制系統的專業管理公司，分析部分監控過程，建立檢測結果管理標準，幫助企業實現有效管理，帶領生產企業改進生產管理系統，過去將用戶解密的性能指標分為幾個數據項，然而隨著生產管理系統的實施，這種方法已不符合現代要求。

2.2變電運維班智能管控平臺

為了加強控制和設備管理能力，國網公司開發了綜合智能平臺，對變電站的主設備控制系統和綜合控制系統進行管理。它是一個通用的基礎設備監控平臺，由變電站主設備負責主機控制，配置KVM設備，并通過數據通道和車輛級實現聯鎖控制配置輔助設備控制服務器，通過兩端垂直加密設置在KVM通道中，與運輸隊輔助設備部署有關的一系列事件。在變電所組合結構中設置工作站，監控主機和輔機的工作，遠程控制輔機信息，創建操作任務模塊，自動檢測設備狀態，防止故障，鎖定智能控制，分步啟動操作鍵，自動順序操作過程。

2.3調控實時系統

實時管理系統（管理流程、值班管理、生產管理、專業管理、報表統計分析等），一方面是調度指令等出版物，有助于法規與應用的整合，特別是，加強工作流程規范化框架建設，另一方面，主控活動的專業廣度和深度得到進一步提高。首先，區域和次區域一級、區域和次區域一級的合作是在區域和次區域一級進行的，目的是提高能源效率。主要生產作業的標準化和流程化管理;網絡電站的專業調度和綜合管理;其次從應用功能的角度，規劃信息，從網絡安全和運行方面對二次設備等進行綜合分析和評價，主要領域包括：基礎信息、生產業務應用、專業管理應用、統計分析與評價、信息展示與發布。

3、電力系統大數據在配電網管理工作中的具體應用

3.1對電力系統大數據進行分析和價值挖掘

3.1.1挖掘電力系統大數據內在含義

數據挖掘，又稱相關領域的知識發現，是一種常用的分析方法。它是從大量的隨機和模糊數據中快速提取有價值的信息和數據，研究如何提高數據的應用效果和數據質量。數據挖掘的基礎包括人工智能技術，數據挖掘分為三個不同的階段：數據規則搜索、數據規則表示和數據準備。數據挖掘按照三個階段可以分析數據的內在價值。數據規則發現具體是指利用有效的手段發現電力系統大數據中存在的規則;數據規則表達是指利用用戶能夠理解的手段發現并充分表達數據規則;數據準備是指在數據存儲中選擇具有一定價值的數據，對數據進行整合、整合，整合挖掘工作完成后進行數據整合。

3.1.2挖掘電力系統數據新型方法

隨著信息技術的飛速發展和信息量的快速增長，數據的可用性也在不斷提高。有了新的有效的信息處理方法，以往的挖掘方法都是集中式和孤立式的，一種新的數據抽取方法克服了這一問題，提取數據的方法很多。最具代表性的方法是神經網絡，它具有并行處理和分布式存儲、高適應性和高吞吐量等優點。數據在采礦過程中有著廣泛的應用。數據提取不同于其他系統。數據倉庫不是一個簡單的存儲大量數據的空間，而是一個主題，可以為數據庫提供重要的數據抽取源。另外，技術方面，支持數據的提取，包括人工智能技術和概率統計理論。只有通過這些支持，數據才能得到有效利用。

3.2配電網管理過程中的應用

3.2.1 對配電網進行有序規劃

銷售網絡的規劃是影響銷售網絡管理發展的一個關鍵因素，通過收集生產和銷售系統的數據，得到更有價值的數據，在未來銷售網絡規劃的基礎上，負荷預測是配電網規劃的一個關鍵因素，這提高了負荷預測的準確性，有效地調整預測數據，提高配電網規劃的準確性，它可以隨時采集電力系統運行質量的各種指標，如功率、電壓頻率、瞬時電壓等，根據不同時期相應的變化規律，提高響應速度，同時還可以提高預測精度同時，大量的電力系統數據分析和應用也可以作為今后智能化的基礎。這是一個網絡規劃和故障分析。

3.2.2

目前，我們已經開始完善能源戰略，強調需求管理的重要性和作用。能源生產企業已開始積極滿足國家能源發展戰略的要求，特別是推薦有效的措施，首先在國家、區域和國際各級采取行動，解決能源短缺和高消費水平問題;為了達到降低能源消耗、協調經濟發展的重要目標，可以對每個用戶的用電量進行分析和采集，以便電力企業對用電高峰時段、用電需求和用電負荷進行評估。采集數據，利用大量的數據處理技術研究用電模式。采取有針對性的措施解決用電問題，防止掉電，提高工作量預測的準確性。

3.2.3在線損管理中應用電力系統大數據

在電力系統運行過程中，線損系數是衡量電網穩定性的一個重要指標，對企業具有重要意義，從發電站開始，就要進行輸電、配電和最終營銷。線損是指電能損耗，通過對輸電過程中產生的電能損耗的統計數據，可以準確地確定最大電能損耗，并對其進行調整以降低損耗，實現可持續社會發展。

結束語：

隨著我們銷售網絡的網絡監測的發展，先進的數據技術將管理各種管理工作，有效地評估和評價我們的銷售網絡。定位影響配電網運行的因素，分析問題，提高電網運行的安全性和穩定性;破解現有的信息問題同時，基于高技術的數據和電氣系統模型，可以有效地診斷網絡故障，從而，為今后的網絡規劃提供一個重要基礎，并確定數據對網絡建設的用處，可為建立網絡提供有效的數據支持。

參考文獻：

[1]劉廣寧.廣州配網自動化方案探討及其經濟效益分析[D]. 北京：華北電力大學，2015.

（國網重慶電力公司合川供電分公司，重慶 合川 401520）