大數據背景下智能配電網運營管理方法分析

摘要：隨著技術的進步，具備信息技術和科學技術雙重優勢的集合式的大數據技術出現，并在社會中逐漸發展，建成并逐步完善以大數據技術為核心的經濟發展、社會建設體系，在助力社會現代化建設、提高社會整體經濟發展水平等方面發揮著重要的作用。配電網是電力系統中與客戶直接相關的構成部分，在電力系統中具有關鍵地位。在社會用電需求增長的背景下，分析智能配電網運行管理有效方式尤為關鍵，具有較強的現實指導意義。鑒于此，以下將在分析智能配電網運行管理作用和問題的基礎上，重點探求大數據背景下智能配電網運營管理的優化措施，以期為各電力企業提供參考，以穩定配電增強與客戶之間的黏性。

關鍵詞：大數據；智能配電網；運營管理；方法分析

在通信技術和信息技術發展的背景下，新式傳感器、監控技術和控制技術隨之出現，推動傳統配電網向智能化方向發展，提高我國電力系統的整體運行效率和水平，滿足分散式供電和集中式供電的不同需求，為客戶提供穩定、流暢的電力資源。大數據背景下，互聯網技術與物聯網的發展，為電力企業提供了電力能源生產、存儲、傳輸、使用各環節的全面數據，電力企業可依據相關數據，在分析數據的基礎上，對當前生產、經營和銷售各環節的工作進行調整，從而在滿足社會需求的同時，不斷提高服務水平，賦予配電網以及電力系統以智慧屬性，提高電力系統運行效率，發揮技術優勢，構建現代化運營管理模式和服務模式。

一、智能配電網運營管理概述

（一）智能配電網概述

智能配電網是大數據、人工智能等技術與電力行業深度融合的產物，配電、輸電以及用電等均依托智能配電網得以實現。電力網絡≤10kV，即為配電網絡；還有另外情況，20kV電壓等級的電力網絡框架有可能也是配電網絡。借以配電網，電力集中的發電站、變電站與作為用電主體的分散用戶直接連接起來。配電網的智能化建設，以人工智能、大數據分析技術為核心，能實現對配電網供電全過程的自動監測，并對監測數據進行實時分析，從而輔助工作人員及時發現、分析并解決配電網運行過程中存在的問題，保證配電網運行穩定、供電高質量。

我國作為發展中國家，于2009年開始啟動配電網自動化建設工程，經過試點以及幾輪優化，當前階段我國配電網的自動化和智能化水平大大提高，同時也為發展中國家進行智能配電網建設工作提供了工作經驗，推動智能配電網在發展中國家的全面普及。

（二）運營管理概述

針對智能配電網開展的運營管理，則主要是以配電網為核心和對象的管理工作。借助大數據監控技術及時發現配電網配電和供電過程中存在的問題，通過運營規劃、組織、實施和控制，分析并解決問題，優化配電工作，提高配電效率和質量。

二、大數據技術對智能配電網運營管理的作用

大數據技術實質上是通信技術、信息技術、網絡技術以及科學技術的集合式成果，將其引入配電網建設和運行管理中，對提高配電網設計和建設水平、優化配電工作、保障配電效率方面具有重要的作用。

（一）創新是企業發展的驅動力

現代技術是企業發展的活力和動力，大數據技術具備技術優勢，將現代技術應用于運營管理中，形成企業發展的內在驅動力。智能配電網運營管理中應用大數據技術，與配電網智能化系統的建設和維護需求相適應，將技術優勢轉化為企業的發展驅動力。

（二）促進企業高質量發展

電力系統是電力企業發展的唯一載體，而配電網又是電力系統中的重要組成部分，不僅是供電配電的載體，也是電力企業與客戶直接對接、提供服務的基礎網絡。將大數據技術應用于智能配電網運營管理中，一方面提高配電網的智能化水平，提高供電效率和質量，提高配電質量，一方面，管理人員及時解決運行問題，并通過檢修作業，發現系統故障并進行故障排除和維修，從日常作業和應對突發問題兩方面，提高系統的運行穩定性，從基礎服務水平的提升這一方面促進企業的高質量發展，增強企業在行業內的競爭力。

（三）提高服務水平

將大數據技術應用于配電網運行管理工作中，在傳統配電網的基礎上進行改進，構建智能化和自動化的配電網，提高配電需求響應效率，為客戶提供穩定的電力能源。在構建智能配電網的同時，大數據技術中的自動化監控技術應用于系統的關鍵節點，在各關鍵環節設置監控點，及時發現配電網運行中的問題，將信息反饋至系統后臺，輔助運營管理人員解決配電問題和系統問題。管理人員獲取及時、精準的問題信息，并對系統開展檢修和維護作業，在最短的時間內解決配電問題，為客戶提供高質量和高穩定性的電力能源，滿足客戶的用電需求。

從用電需求的滿足方面而言，在大數據技術的支持下，電力企業運營管理人員及時發現配電問題，并對其進行檢修，在客戶反饋之前發現問題、解決問題，為客戶帶來良好的消費體驗，提高企業的服務水平。

三、智能配電網運營管理中的大數據技術應用

（一）用于數據的預處理

在智能配電網運行過程中，會出現數據量測裝置故障、人工記錄失誤等多種問題，這也是重復異常數據出現的主要原因。因為這些數據規模相對較大，數據挖掘和分析的效率及質量也會受到一定的影響。也正因如此，大數據技術中的數據清洗技術得以逐漸推廣應用，也是智能配電網中的主要大數據技術成果。數據清洗技術可以針對各種異常數據進行修復，并填補各種不完整的數據，常用的模型以插值模型和均值替代模型為主。但就目前的數據處理工作看來，所使用的傳統方法并未就數據存在的時空關聯性深入進行分析，最終得到的數據并不具備良好的真實性以及可靠性。隨著國內大數據技術成果的持續革新，用于配電網的數據清洗技術在清洗效果方面得到了明顯提升。生成對抗網絡作為基于深度生成模型產生的代表性數據清洗技術成果，通常會在各個領域使用，可以針對歷史數據的變化規律進行分析，能夠有效地展示不同數據及結果之間的時空相關性，能夠有效地修復各種異常數據以及不完整數據。

生成對抗網絡的組成結構為兩個神經網絡，可以細分為生成器、判別器。在訓練中收錄的不同類型的數據樣本也是整個訓練樣本的核心組成內容，帶有明顯的高質量特性。低位空間的噪聲能夠在生成器的影響下將其逐漸映射到高位空間內部，相關人員則可以借助訓練生成器針對不同類型的真實樣本數據分布規律全方位進行學習，以此為基礎形成全新的數據，對判斷器產生欺騙效果。判別器則可以在同時輸入真實以及生成樣本的同時，就這些數據進行區分。在系統后臺完成神經網絡的對抗博弈以及訓練工作之后，生成器最終產生的數據完全符合實際的分布要求。如此一來，相關人員為了有效清洗智能配電網中搜集的相關數據和信息，可以由系統后臺提取其中的生成器數據，并就那些存在異常以及缺失狀態的數據全方位進行填補。為了解決目前智能配電網發展過程中存在的數據類別不均衡方面的問題，生成對抗網絡也能夠在產生無數個小規模樣本的前提下，針對不同類型的樣本以及少量的樣本數量全方位進行平衡處理，意味著模型的分類性能水平明顯提升。

（二）用于智能配電網狀態估計

在智能配電網運行期間，相關人員需要以最終得到的量測信息為基礎，對其運行狀態進行評估，而這也是當下智能電力系統運行的核心組成部分。現如今，用于智能配電網的狀態評估工作方法與配電網的接口參數之間有著密切的聯系，但通常都是以靜態電網參數為主。如果出現了網絡拓撲結構變化，意味著靜態電網參數與實際狀況之間將會存在明顯的差距，對智能配電網的狀態估計結果會產生最為明顯的影響。隨著現代大數據技術的持續發展，可以針對動態參數進行修正，主要集中在相量測量單元的電壓相量、電流相量這類數據方面，能夠針對錯誤的參數進行修正。但實際上，這種相量測量單元部件數量有所不足，量測范圍存在一定的缺陷，意味著動態數據的修正無法實現全面覆蓋。也正因如此，相關人員可以就相量測量單元中的各種數據以及配電網拓撲之間的聯系程度，利用數據挖掘技術客觀地進行研究以及分析，其中所形成的拓撲以及相關參數能夠得到一定程度的調整以及優化。

（三）用于智能配電網的健康度評估

隨著智能配電網的持續建設和發展，國內外專家學者針對智能配電網健康狀況的評估研究也變得非常深刻，希望在全面掌握配電系統以及配電網絡健康狀態的前提下作出正確的決策。現如今，智能配電網所使用的設備數量相對較多，每一天都會產生較大規模的量測信息、數據，需要利用一種現代化的手法針對各種環境信息深入進行挖掘，以此對智能配電網的健康程度綜合進行評價。

在大數據技術持續革新的背景下，相關部門基于目前的大數據技術成果已經形成了與其健康度相關的評估工作模糊型，并且該模型的建立與關聯規則挖掘技術間有著密切的聯系，具體的組成如圖1所示。在數據挖掘技術體系中，管理規則挖掘也是其中的重要技術分支，需要在給出最小支持度以及置信度兩個閾值的前提下，如果已經完全超過了預知的規則，則可以將其視為強規則，以此對其有效進行挖掘，幫助相關人員深入地研究對于配電網健康狀況的影響因素。

基于關聯規則挖掘技術所形成的相關算法，可以從多元化的數據中就影響配電網健康運行狀況的關鍵力量深入進行挖掘以及研究，不僅能夠減少數據輸入維度，而且健康評估的結果也能夠變得更加精準。此外，相關人員可以從安全、可靠、經濟三個層面出發，基于這些關鍵特征量形成較為完善的健康度評估體系指標，隨后對于不同環節的特征量的權重合理地進行分析，通過輸入各種健康度評估模型，便可得到最終的健康度等級以及數據。在智能配電網健康狀態實時監測的狀況下，相關人員能夠基于時間和空間形成完善的健康度畫像，并預測未來的健康度變化趨勢，可以幫助運維管理人員形成較為完善的運維管理策略。

四、大數據背景下智能配電網運營管理問題

從技術的本質而言，大數據技術不僅以其高效、便捷的技術優勢，為電力企業帶來新的發展活力；還以其技術漏洞，給電力企業帶來一定的技術沖擊。

（一）忽視挖掘數據背后價值

大數據技術為運營管理人員提供了獲取全面的系統運行信息的途徑，管理人員可以獲得更為全面的運行數據，從而分析系統運行狀態和進行故障排除，以應對突發性問題。但是，從對電力企業運營管理人員對系統運行過程中數據關注度調查可知，電力企業部分運營管理人員對運行數據的關注程度較低，忽視數據的重要性，未借助大數據處理技術對系統數據進行分析和處理，數據的使用率相對較低。在當前背景下，信息和數據是企業尋求未來發展的主要依據，能幫助管理者明確當前發展情況、分析未來發展需求，在企業的未來發展中具有關鍵作用。忽視數據價值，則意味著忽視企業當前發展狀態與未來可持續發展之間的關聯性。

（二）運營管理存在較大無效性

電力企業對智能配電網的運營管理工作存在部分缺失，即，管理者過于依賴自動化系統和大數據技術，忽視人工管理和運營在系統維護中的重要作用。對于智能化和自動化的電力系統以及配電網而言，其自身雖具備技術優勢，能及時響應突發問題，但是人工管理是不可缺少的部分，是對其發現的系統問題進行及時響應和檢修的主體，在配電網運營中，技術發展的作用主要為輔助管理人員開展相關工作，而不是完全替代管理人員。

（三）安全防護機制不完善

大數據技術中的通信技術和信息技術的應用，將配電網以及電力系統整體的運行信息通過網絡系統傳達至電力企業后臺以及相關人員處，從而輔助相關人員開展各項工作，提高系統整體的運行效率和質量。但是，大數據技術作為現代技術，其信息獲取、傳遞和存儲以電子化模式為主，在傳輸的過程中或受到攔截或信號干擾，而出現信息遺失或不準確的問題；加之，電力企業系統安全防護機制不健全，信息存儲階段，易受到網絡黑客或其他主體的外部入侵，導致數據缺失或重要數據被竊取問題的發生，從而給企業的發展帶來沖擊。

五、大數據背景下智能配電網運營管理優化措施

大數據背景下，智能化、自動化和現代化是經濟市場內企業發展的未來趨勢，也是其借助技術手段，改進生產方式、創新運營管理模式之后，經濟發展的主要表征。電力企業作為我國基礎性產業，承擔著電力能源供給的重要責任，在經濟發展和社會建設中居于關鍵地位。在用電需求持續增長的社會需求下，電力企業只有不斷提高配電質量、加強配電網運營管理和智能化建設工作，才能在滿足社會需求的基礎上，達到發展的新高度。

（一）借助大數據技術獲取、分析數據價值

依據配電網在過去以及當前的運行狀態，估計配電網未來一階段的運行狀態具有較高的價值，與供電穩定性和配電網的實際效用具有較強的關聯性。智能配電網以數據具體呈現配電網的運行狀態和運行問題。運營管理人員在對配電網開展管理工作時，要重點獲取和分析系統運行過程中的各類數據和信息，借助大數據分析技術和信息處理技術，從大體積的數據庫存中獲取與運營管理工作相對接的數據信息，深度挖掘數據中的隱藏信息和關鍵信息。

對配電網運行過程中產生的數據進行深度挖掘，可以從價值信息和異常數據兩個方面著手工作。首先，對配電網供電過程中的一般數據進行收集整合，明確當前配電網的配電效率和配電平均水平，并與上一階段的數據進行對比，在比較中對各階段配電網的運行效率等信息進行全面把控，并對產生不同配電信息的配電網進行分析，將技術以及技術應用下所產生的數據進行關聯，以數據為具體表征，對配電網進行改進，以數據檢驗系統運行效率和技術應用效用。其次，對配電過程中產生的異常數據進行重點分析。異常信息的出現往往是因為配電網的某一處環節出現問題或管理人員的不當操作，故而，管理人員需要重點關注運行過程中產生的異常數據，挖掘異常數據的產生位置以及產生原因，而后對產生異常數據的節點進行修復。其中，需要注意的是，智能配電網運行過程中還會產生大量的重復數據，這些數據會相應增加系統數據，為后期分析和挖掘數據價值帶來阻礙。管理人員要在電力系統內部設置重復數據自動回收系統，以系統自動識別并回收重復信息，減少數據庫中重復數據的數量，降低挖掘信息價值的難度。

（二）健全運營管理體系

運營管理體系是工作人員開展相關工作的主要依據，運營管理體系是否健全直接關系到智能配電網的運行狀態，是技術應用與人工管理相配合的工作模式。

1. 監測配電網狀態

電力企業運營管理人員要將大數據技術應用于配電網設計和搭建工作中，在配電網的關鍵節點，設置大數據監測站，例如，配電網總網系統以及各分網系統，并對各系統的監測站進行定期檢修和更新，以及時發現系統運行中存在的問題，將發現的問題反饋至管理人員處，構建人工與智能相結合的管理模式。同時，借助對抗網絡體系，對配電網進行數據預處理，加強對數據的管理和應用。數據預處理中可以依據系統的運行規律，自行補充缺失數據，為管理者提供更為全面的運行數據，將運行狀態監測轉化為具體、可參考的數據信息。

2. 構建配電網健康評估機制

管理人員依據配電網運行過程中的不同狀態，以及該狀態下所產生的結構化或非結構化的各類數據，建立健全配電網健康評估機制。依據系統運行規律，對原有的循環神經網絡進行改進。在系統內輸入安全指標和風險指標，在配電網運行的過程中，系統則依據各指標對配電網進行評估。

3. 加強智能配電網網損管理

配電網包括大量的電氣元件，首先，要進行拓撲辨識，并在此基礎上進行線損計算和網損計算，為后期管理工作提供全面、準確的損耗信息。將大數據技術之一的深度神經網絡用于拓撲辨識中，并將拓撲辨識與線損、網損計算結合在一起，構建智能化模型，從而以模型映射配電網的實際運行狀態，優化配電網以及電力系統的線路開關、規劃元件位置。

4. 完善安全防護工作機制

在信息化時代，系統信息防護和數據安全保障是各類企業的重點工作，尤其是在信息流為競爭力之一的競爭環境下，企業生產、經營和管理過程中產生的各類信息都是企業的關鍵信息。故而，對于電力企業而言，完善系統信息安全防護工作機制，構建全面防護的系統尤為關鍵。首先，電力企業管理人員要明確風險等級，依據風險類型和風險等級，建立風險預警機制，就不同等級的風險為管理者提供不同的預警響應機制，從而輔助管理者精準定位風險類型，對其做出行為響應。其次，電力企業要在配電網系統以及整體運行系統外圍搭建網絡防火墻，防止外部入侵。當有外部系統入侵系統時，防火墻對其進行攔截，同時將入侵者IP信息等發送至網警處，并對入侵者進行彈窗警告，維護信息的安全性。最后，可綜合應用加密技術，例如，將程序加密、密碼加密以及指令加密相結合，或分散授權，相關人員要進入系統，在身份核實的基礎上，還要輸入密碼，或進行其他認證，雙重維護系統安全。

六、結語

電力企業運營管理人員要積極借助大數據技術，對傳統的配電網以及管理系統進行改進，從數據價值挖掘、運營管理體系構建以及安全方式機制完善三方面，提高智能配電網運營管理工作的精準化，為客戶提供高效、穩定的電力能源，滿足客戶用電的實際需求。

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（作者單位：廣東電網有限責任公司廣州海珠供電局）