大数据技术在电力调度中的应用方向分析.docx

    大数据技术在电力调度中的应用方向分析    摘要：电力调控中心是电网运行的指挥中枢，全面负责电网运行监视、倒闸操作、事故处理，是电网运行数据的汇集中心随着信息技术、人工智能技术的发展，电力调控逐渐从经验型发展到智能型，智能告警等大量智能应用功能不断引入，对大量基础数据的深入挖掘分析要求不断提高大数据技术通过整合集成分散在各处的海量数据，深度分析并提供有价值的数据信息支撑，为实现电网运行的安全经济性提供了更加可靠的保障关键词：大数据技术；电力调控；应用方向1电力调控对大数据技术的需求电力调度是维持电力系统持续稳定运行关键，具有较强的专业性和复杂性，通过对信息进行获取、传输和处理，实现对一次电力系统运行的监视、分析和控制，确保电能能够安全流通，实现经济效益的最大化随着大容量风光储等新能源广泛接入，利用电网调度运行过程中涉及到海量数据，建设以数据驱动的智能调度体系，实现电网运行数据向知识的转化，提高电网高度的经济性、安全性/可靠性是智能调度发展的必然趋势在智能电网中应用大数据和计算机系统，部署大量的AMI系统、PMS系统、调度自动化系统等，为电网持续稳定的供电提供了依据，借助大数据技术，可以实现对电力调度的实时数据和历史数据进行充分挖掘和分析，实现对全电网的全过程控制，很大程度上提高了电力调度的准确性和可靠性。

电力调控、运检、营销等部门的数据需求有所重叠，没有实现共享集成，存在同一数据重复统计的问题，单个数据价值密度低，数据整合效率低，大数据技术的整合集成能力能有效分析各部门各专业之间的数据关联，为电力调控提供了全景视角和综合分析方法，为电力调控精益化提供有效支撑在目前日益注重智能电网建设的今天，在电网调控中加强大数据技术的应用，不仅能确保电网调控运行科学，而且还能确保其安全性和经济性得到有效的提升加上智能电网在实际运行中需要数据的数据较多，数据处理的时间较快，在数据上需要实时采集、传输，并通过实时的分析得出决策而大数据技术则能有效的满足这些要求，所以加强大数据技术的应用已经显得尤为必要2电力大数据关键技术分析2.1电力大数据分类从数据的来源来看，电力大数据大致可以分为以下三种：（1）运行和设备检测或监测数据，主要包括电力系统运行实时采样测量以及历史数据，如发电侧的压力、流量，输变电侧设备元件的电压、电流、有功、无功、温度等动态数据等2）电力企业营销数据主要包括购电量、售电量，新装、增容及变更用电数据，以及客户关系管理数据，稽查及工作质量数据等电力营销各业务系统数据3）电力企业管理数据如ERP、一体化平台及协同办公等方面的数据。

此外，从大数据的“全数据”理念考虑，电力大数据还应该包括与之相关的其他数据，例如地区生产力水平、经济发展水平、产业分布、能源分布、政策导向、地形地貌、气候特征等数据信息2.2电力大数据技术（1）集成管理技术智能电网下的大数据平台，拥有海量的信息存储特别是在实际的应用中，由于传感器的融入能让很多信息直接传输到系统之中，能使数据采集工作得以完善这些数据包含电网运行，大数据分析应用技术，数据信息管理等内容，通过对上述数据分析和处理能真正的让集成管理技术工作落实到位2）数据分析技术使用数据分析技术能让电力企业对海量的信息开展分析，通过分析能获得针对性较好的技术信息，并能在信息的处理中满足科学决策现在在数据分析上最先进的是德国，他们力争使用太阳能让用户将多余的电力输入到电网中，使经济效益的提升更能上升到新高度3）数据处理技术与传统数据处理相比较，人工处理处理方式不但需要消耗大量的人力和物力，同时在同等分析条件下分析的效率也偏低，故此就要将划分好的数据全部输入到对应的文件中，不但开业提升原有的数据访问途径，使数据使用效率提升，同时也能在并列式的数据库搭建过程中，使数据的加载效率得到大幅度提升，以保障数据能实时查询。

4）数据存储备份技术大数据背景下，良好的数据存储能力，能让电网的海量数据得到有效存储同时，在其自身修复功能的影响下，能解决系统平台内的故障，让数据的安全性得到保障，也能让智能电网系统更为完善，保障智能电网的安全性与可靠性3大数据技术在电力调度系统中的应用3.1运行方式（1）电网运行方式优化：在大数据管理中心平台中，主要是通过不同的算法模型，与数据挖掘领域相关的规则技术实施智能化的分析，并对电网的故障信息以及运行状态信息进行整合之中，通过海量的数据，找出不同的运行方式与电网稳定性的联系性、因果关系以及频繁模式，从而对电网静态和暂态稳定有关的负荷参数和发电量参数进行提炼，从而将其所所隐含的知识信息进行挖掘，并通过电能质量监测信息，对不同类型的电气设备在不同的系统电压和频率下所表现的电气特点进行监测和研究，同时建立准确的数字模型，再对模型参数进行识别之后，综合多分方面的因素，对电网运行方式的优化方案进行制定，且在这一过程中确保其经济性和稳定性得到有效的提升2）新能源优化运行决策：挖掘新能源地理位置，气象信息，负荷特性等相关数据的关联性，确定多种不同新能源之间的出力组合方式，实现配网能量优化调度，经济运行。

结合故障信息数据和新能源运行数据，实现新能源低电压穿越有效性分析3.2在负荷预测、智能告警、电网状态监测与诊断、电网计划检方面的应用（1）在负荷预测方面：负荷预测对于电力系统安全、经济、可靠运行有重要作用，负荷预测精度对电网计划检修安排、安全裕度校核有较大影响分布式电源、电动汽车的接入使得负荷的规律性变差，负荷预测精度难以提高；同一地区负荷中包含有不同负荷特性的各类负荷，本身的负荷特性和变化规律各不相同，且缺乏气象、地理、经济等数据信息，负荷预测精度不理想引入大数据技术，整合集成气象、地理、经济等其他行业数据信息，为提高负荷预测精度带来新的可能2）在智能告警方面：随着电网规模不断扩大，调控中心监控信息量不断加大，调控员淹没在海量的告警信号中；各种设备缺陷、告警信号、视频监控信息、历史修试记录等没有集成，存在重复安排处理的现象，仅凭历史经验人工进行分析判断，处理效率低下引入大数据技术，将分散在调控、输变电运维检修等不同部门不同专业的信息进行集成整合，为实现高效的智能告警提供可能3）在电网状态监测与诊断方面：目前侧重于对单个设备监测，各个设备之间的监测数据没有共享，无法对整个电网设备全局进行分析，需要人工干预判断；另外，设备的基本试验参数、运行缺陷、修试记录等信息集成后，数据量大，分布离散，传统的数据分析方法处理效率低下。

利用大数据技术对这些海量数据进行综合分析，实现设备状态的实时监视和趋势分析，有利于提高电网设备监测水平4）在电网计划检修方面：重复停电、延期送电等情况时有发生，因电网设备临时缺陷引起的非计划检修消缺工作，对客户供电可靠性及生产用电安排有较大影响，间接影响客户用电体验，降低了客户满意度引入大数据技术，将客户设备检修计划、客户用电需求、电网设备检修计划、电网设备缺陷数据集成整合，统筹安排，减少重复停电次数，降低非计划检修概率，为电网安全可靠供电及用户合理生产用电创造良好的基础，最终提升用户服务水平4结束语综上所述，在电网调控运行过程中，为了更好地促进其科学安全的调控和高效的运行，我们必须切实加强大数据技术的应用，利用其更好地对电网的运行方式进行优化和完善，确保整个电网安全高效运行的同时将其成本降到最低，实现电网调控运行的最优化参考文献：[1]（英）维克托•迈尔-舍恩伯格，肯尼思•库克耶，大数据时代，浙江人民出版社[M].盛杨燕，周涛.2012.[2]中国电机工程学会信息化专委会，中国电力大数据发展白皮书（2013年）[R].2013.[3]李光珍.大数据技术在电力调控中的应用方向分析[J].低碳世界，2016，（33）：71-72.[4]胡永华，张羿，吴丹.大数据技术在电网智能节能中的应用研究[J].信息通信，2016，（01）：150-151.  -全文完-。