大数据技术在智能电网中的应用.pdf

电力应用模具制造 2023年第11期大数据技术在智能电网中的应用吴 琼1，穆自强2（1.国网冀北电力有限公司唐山供电公司，河北唐山 063000；2.国网冀北电力有限公司遵化市供电分公司，河北唐山 063000）【摘要】智能电网的建设重点在于应用现代化控制技术，改善电力传输网络，针对电网内部用电和发电数据信息进行全方位采集和处理，并在特定时间范围内，借助软件进行数据信息的整合，优化整个电力系统的决策能力。而应用大数据技术支持智能电网，可以改善整个智能电网的运行水平，优化企业的供电效率，对保障用户的供电质量和电力系统的安全可靠运行有着非常重要的现实作用。关键词：大数据技术；智能电网；应用中图分类号：TM727 文献标识码：BDOI：10.12147/ki.1671-3508.2023.11.065The Application of Big Data Technology in Smart GridsWu Qiong1，Mu Ziqiang2（1.State Grid Jibei Electric Power Co.,Ltd.,Tangshan Power Supply Company,Tangshan,Hebei 063000,CHN；2.Zunhua Power Supply Branch of State Grid Jibei Electric Power Co.,Ltd.,Tangshan,Hebei 063000,CHN）【Abstract】The key to the construction of smart grids lies in the application of modern control technology,improvement of power transmission networks,comprehensive collection and processing of internal power consumption and generation data information,and the integration of data information within a specific time range using software to optimize the decision-making ability of the entire power system.The application of big data technology to support smart grids can improve the operational level of the entire smart grid,optimize the power supply efficiency of enterprises,and play a very important practical role in ensuring the quality of power supply for users and the safe and reliable operation of the power system.Key words:big data technology；smart grid；application1 电网大数据的现实意义随着电力行业的发展，电网大数据逐渐成为一个备受关注的话题。电网大数据包括结构化数据和非结构化数据，如何对这些数据进行分析和利用，成了电力企业面临的一个重要问题。大数据的重点在于全面性，需要采用适当的方式和方法进行分析。在电网大数据的处理中，需要注意错误数据掺杂的情况，采用一定的方法审查数据的真假。同时，在合成数据的过程中也需要保证数据的全面性和合理性，以确保结果的准确性。大数据的价值在于找到具有利用价值的数据，并实现宏观和微观的结合，严格精确地了解数据的意义。电力企业可以通过电网大数据，全面了解电网运行的情况，优化电网运行，提高能源利用效率，同时发现潜在的风险和问题，及时采取措施进行预防和解决。大数据分析的重要内容是预测数据的潜在价值，通过寻找数据之间的相关特征和个别差异预测某种趋势，从而进行预防。这对电力企业来说尤为重要，可以帮助企业提前预测市场需求，制订更 205电力应用模具制造 2023年第11期为精准的能源规划，优化能源资源配置1。2 智能电网及大数据和云计算关系随着大数据分析科技的发展，智慧电网的发展也变得越来越重要，它将计算机技术、IT和通信科学技术有机结合，有助于大大提高电力效率，确保电力安全可靠，并有效地降低电能损耗。智能电网的概念是根据收集多用户的用电信息，调整电力的生产和耗费，并利用先进的网络通信和 IT 实现消息交流，从而有效地提高输配电设备的效率和可靠性。其中，互联网和云运算相互之间有着密不可分的关联，它们共同构成了一个完整的数据体系，云计算技术可以有效地存储和管理大量数据信息，并且可以通过其强大的计算能力提高数据处理的质量，进而更加便捷地提供各种信息服务。云运算和信息是互相补充的，它们的重点不同。云计算可以利用智能电网系统内在的计算处理和存储资源，进而提高电网系统的数据处理水平和交互能力。智能电网和信息方面有着密切的关联，云计算技术是常规数据分析和挖掘技术的延伸，以及随着数据量级的增加而产生的知识挖掘和服务应用需求。3 存在的问题3.1 数据种类的全面缺乏在如今的数字化时代，数据已经成为企业决策的重要依据，而数据的来源就显得尤为重要。然而，大部分企业的数据来自电力行业内部的数据系统，收集方式过于狭隘。这种单一的数据收集方式会导致企业难以全面了解市场和客户的需求，也就难以做出更准确的决策。因此，企业需要开拓更多的数据来源，不断完善数据收集方式，以保证数据的及时性和准确性。此外，数据系统不进行更新或使用过于久远，会导致数据老化。这些过时的数据已经难以反映当前市场的需求和变化，会对企业的决策产生不良影响。因此，企业应当定期更新数据系统，保证数据的新鲜度和准确性。3.2 数据处理不够强大随着科技的不断发展，电的需求在不断增加。电网的数量也随之激增，而数据处理的要求也随之提高，需要更先进的技术和更全面的数据处理。然而，现有的数据处理方法缓慢，效率低下。为了解决这一问题，新型电网建设的重要目标之一就是提高数据处理能力。这需要通过引入更先进的技术和更全面的数据处理实现。首先，新型电网需要建立更强大的数据中心，这些数据中心需要具备高效的数据处理能力和先进的技术；其次，新型电网需要建立更为完善的数据传输网络，以满足数据传输的需求。这可以通过建立更强大的通信网络和更为可靠的数据传输协议来实现2。4 面向智能电网的电力大数据关键技术4.1 实现了电力负荷的精准预测分析长期以来，我国电力负荷的预测精度一直不高，通常会导致电力资源配置不平衡的问题出现。而运用大数据技术，可以对与电力资源分配有关的各因素进行量化，采用各种数据收集设备，处理分析电力系统运行中产生的数据，同时加强实时监控电力系统，建立基于现有数据的电力负荷模式，通过对我国今后一段时间内的电力资源需求量进行分析预测，为我国电网的建设和发展提供有力依据。但是，除了电力大数据之外，家用电器、工业电气设备的销售量也是准确预测分析电力负荷的主要依据。4.2 集成管理技术集成管理技术可以对不同智能电网的系统数据进行针对性集成、重组，得到具备更强功能性、兼容不同数据格式的数据集合，构成总数据库，达成智能电网建设的智能互通、资源共享发展目标，为实现电网资源的合理调度、保障电力系统安全稳定、提高数据信息分析能力提供充足的数据样本。在早期的电网管理工作中，应用的系统管理模式以竖井数据管理为主，应用系统之间联系较差，信息孤岛问题较为严重，产生和获得的数据信息只可以应用在当前系统中。再加上部分企业可利用的高价值数据信息较为匮乏，导致系统的决策能力较差，分析水平难以获得创新性突破，因此电网的管理流程较为复杂烦琐。而应用集成管理技术可以解决智能电网建设的这一问题。例如，NoSQL非关系型数据库可以将获得的数据信息依照类型的差异性进行分类存储，可以确保数据库有充足的扩展空间，在存储大量数据的状态下，仍然可以保证数据库具有充足的读写性能3。4.3 电力大数据分析技术的应用智慧供电系统的建设离不开数据分析方法的支撑，它是推动智慧供电系统建设的关键技术。大数据技术的核心是将数据信息转化为有用的资讯，并将其 206电力应用模具制造 2023年第11期解析成有价值的专业知识，从而帮助决策者做出更明智的决定和采取行动。通过应用大数据分析信息技术，能够从计算机系统的海量数据中发现蕴藏的模式和规则，为决策者提出准确的决策依据。大数据分析信息技术是中国传统数据挖掘技术的一次重大突破，它能够有效地处理各种结构的信息，并且具有高速增长的特点，能够帮助决策者更好地理解和研究电力系统的复杂性。4.4 数据处理技术数据处理技术主要用于提交到数据库中的数据，能依照其类型的差异性进行分类处理，并在处理的过程中完成计算任务。数据处理技术分为分布计算、内存计算和流处理三种类型。分布计算网络是一个大型的网格计算体系，由多台计算机组成，可以把复杂、大量的计算任务分给不同的网格展开分布式处理，随后将获得的处理结果进行合并和重组。例如，谷歌公司就曾通过建设Map Reduce模型，把复杂的计算任务进行逐层分解，并将分解之后的任务分层提交到Map任务区中进行独立处理，借助Reduce任务对数据信息的处理结果进行汇总，这一技术可以应用于海量分散数据源的采集工作。内存计算是将获得的数据信息放置在内层，进行任务操作计算，可以弥补传统磁盘读写操作存在的不足，进一步减少在计算上花费的时间成本，满足新时期在智能电网建设过程中对数据信息处理高效性的要求。流处理是应用细粒度处理模式，对数据进行动态化即刻处理，同时给出分析结果。随着时间推移，可以构建更为稳定和持续化的数据流体系，规避数据信息大量延迟和处理过程延误导致数据信息的价值难以满足智能电网的建设需求。5 电力大数据技术在智能电网中的应用5.1 配电网运维将电力大数据技术应用于配电网的运维工作，可以进行配电网的预测任务调度、指标管理和问题诊断。在预算任务调度上，借助大数据平台，可以针对电网的传统数据信息和当前批次数据信息进行动态运算和及时分析，获得电力和电量等数据参数，将数据绘制为时间趋势走向图，综合其实际走向，对未来的配电网调度进行实时预测，并对设备运行状态进行动态评估，以明确电网调度的效果，将预测的数据信息结果作为后续制订调度方案的参照依据。在指标管理上，管理工作人员可以事先在系统中设置针对性的配网规模、运行抢修指标限定值，并利用大数据平台进行跟踪采集，了解各项指标的实际状态，对额定值和实时值进行对比分析。在马上超出额定值或已经超出额定值之后，系统可以及时将故障问题提醒给有关人员，工作人员则综合配电网的实际情况，明确是否需要启动应急处理预案。在问题诊断上，若配电网处于故障或异常状态，可以通过大数据系统分析故障出现之前和之后的数据信息走向和规律，对问题类型进行精准判断，掌握故障具体成因，并直接锁定故障点位，为后续制订针对性的设备检修计划和现场抢险提供有效参考。5.2 配电网低电压定位的运用随着人们对电力的需求不断增大，用电负荷也随之迅速增大。但配电网的升级和改造远远赶不上用电负荷的增加速度，造成我国配电网出现不同程度的低电压情况，低压问题已经影响到广大的电力用户的日常使用。但是，利用电力大数据能够精确地确定配电网中低压的位置，同时从电网的建设出发，给出配电网中低压差别化的解决方案，确保电力系统安全可靠地运行。5.3 电网稳定性分析在电网稳定性分析中，电力大数据技术的作用在于可以建设更为稳定的评估模型，提供持续的电网运行数据信息，综合模型的输出值，对当前电网的运行状态进行评估。同时可以综合各种变量因素，针对电网稳定性进行预测，给出调整建议，优化整个电网系统。例如，大数据平台通过数据挖掘发现电网稳定系数已经超出警戒值时，可以直接在系统界面中反馈给有关工作人员，同时以3D模型或图表数据方式展现问题，助力有关工作人员第一时间解决问题。另外，大数据技术还具备一定的跟踪和检测功能，在由于各种外力因素导致电网出现突发问题之后，系统可以监督问题和解决措施的执行情况，并综合执行情况，对电网的稳定状态进行动态评估，若发现问题未得到有效解决，可以引导工作人员及时调整工作方案。6 结束语综上所述，大数据技术的出现、发展和应用，为我国电力事业的发展和智能电网的建设提供了更多的可能性。企业需要了解大数据技术的价值和优势，构建电力大数据技术体系，发挥数据仓库、集成管理等多项核心技术的价值，在配电网状态评估、（下转第210页）207电力应用模具制造 2023年第11期器学习和深度学习有两种主流方法，与前者相比，深度学习具有更强的特征自提取能力，侧重于网络结构、模型参数和各种模型组合，常用的预测算法有LSTM、CNN、GRU等。负荷预测主要受社会环境因素影响的人类行为，而发电预测则受自然环境条件的影响，如光照、风向、降水、温度等。预测更多地基于类似的日预测，通常需要历史发电数据和天气数据作为参考和输入。在故障检测和诊断中，系统（如监控警报窗口和自动化主接线图）以及故障记录用于检测故障或异常，并识别故障设备和类型。人类判断和识别的过多取决于调度员的经验，在网络规模不断扩大、运行情况日趋复杂的情况下，传统方法的不足之处越来越突出，而电源数据、故障记录等数据是多源异构数据，增加了传统方法识别的难度，而深度学习具有独立抽取和学习的优点，并且有机整合学习在建模过程中避免了手工抽取的不足，其应用范围更广4。4.4 以广域网为基础的输电线路测距技术为了确保电力供应的质量和效率，国家许多地区都采用了长且非常高的输电线路。与传统输电线路的对比表明，长距离输电大大增加了电流损失，并且由于其相对不利的环境，输电线路容易出现线路故障。为了保证正常的工业生产和使用寿命，当高压线路长距离失效时，必须及时发现相应的故障点。自改革开始以来，微机线保护技术和故障记录技术在远程传输设备中的应用尝试，上述技术的应用可以有效地进行故障测量。但是，上述设备在长距离传输电力时的系统阻力会影响距离测量的准确性。特别是在高电阻故障的情况下，使用传统的记录设备很难准确地检测距离。例如，宽带网络技术可用于实现远程电力线路故障的精确定位，而在宽带网络中，可以使用线性波实现故障的精确定位。所谓的波基本上是一类计算工具，通过改变波长的一小部分分析线路的故障波状态。与传统的记录技术相比，该技术具有相对高的功能和准确性，非常适合长距离和超高压电力传输线的应用。4.5 雷电定位技术应用在我国现代电网的规划管理和运营中，我国电网因电力供应布局而非常广泛。这导致了电厂维护和维修的技术难题。因此，我们必须加强电力系统中的雷电定位技术，以便在发生故障时及时发现故障，使熟练的工人能够及时供电。这将有效避免电力使用过程中能源资源的浪费，从而有效、高效地提高我国能源资源的利用效率。5 结束语综上所述，调度工作人员是电网的“指挥官”，控制着电力系统，最早发现电网故障，并负责指挥、下调度指令用最短的时间将故障切除，平时工作中要进行演练，并且制订专项预案，做到“一站一案”，面对事故时候做到遇事不乱，冷静处理，从而为电网的安全、稳定运行保驾护航。参 考 文 献1李同.电网调度运行方式优化对策探讨J.电子测试,2020,(16):1111122丁家琪,丁永杰.智能电网调度运行面临的关键技术J.电子元器件与信息技术,2020,4(05):1581593白伟亮.智能电网调度运行关键技术探讨J.中阿科技论坛(中英阿文),2020,(04):1021034文颖.电力系统中现代电网调度运行方式的运用研究J.中国新技术新产品,2019,(15):122123作者简介：梁萌，男，1988年8月生，四川遂宁人，汉族，本科，工程师，研究方向：电网运行方式，继电保护。（收稿日期：2023-06-15）DMM（上接第207页）新能源并网控制等场景中合理应用大数据技术，为人们提供更为安全稳定的电力服务，提高我国电力行业的发展水平。参 考 文 献1祖向荣.智能电网监控中的分布式复杂事件处理技术研究D.北京:华北电力大学,2021.2刘云鹏,许自强,李刚,等.人工智能驱动的数据分析技术在电力变压器状态检修中的应用综述J.高电压技术,2021,45(02):3373483罗雁.面向智能电网应用的电力大数据关键技术分析J.市场周刊,2021,(03):198第一作者简介：吴琼，女，1990年6月生，汉族，河北唐山人，硕士，工程师，中级客户经理，研究方向：电力系统。（收稿日期：2023-08-16）DMM 210