大數據技術在電力調控中的應用方向分析

李光珍（國網四川省電力公司天府新區供電公司，四川成都610041）

大數據技術在電力調控中的應用方向分析

李光珍（國網四川省電力公司天府新區供電公司，四川成都610041）

隨著全球能源互聯網及堅強智能電網建設的不斷推進，各類新能源、分布式電源、電動汽車等不斷接入，電網的復雜性和不確定性進一步加劇，電力調控變得日趨復雜，對電網安全、經濟、可靠運行及用戶服務水平提出了更高要求。而大數據技術在數據整合集成能力上表現優越，為其在電力調控中的應用提供了廣闊空間。本文指出了兩大應用方向：①在負荷預測、智能告警、電網狀態監測與診斷方面引入大數據技術，將有利于提高電網運行安全性、經濟性、可靠性；②在用戶需求側管理、電網計劃檢修方面引入大數據技術，將有利于提升客戶用電服務水平。所提出的兩大應用方向，為今后進一步開展大數據技術在電力調控中的應用打下基礎。

電力調控；大數據；數據來源；應用方向

1 大數據的定義

大數據是指需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產[1]。比較典型的大數據定義是3V定義，即規模性、多樣性、高速性。規模性是指數據規模龐大，已經達到PB級以上；多樣性是指包含各種數據類型，比如結構化數據、半結構化數據、非結構化數據等；高速性是指數據以數據流的形態迅速增長，數據處理速度達到高速實時處理。

2 電力大數據的來源及特點

中國電機工程學會信息化專委會在2013年3月發布了《中國電力大數據發展白皮書》，將電力大數據的特征概括為3V和3E。3V是指體量大、速度快、類型多；3E是指數據即能量、數據即交互、數據即共情[2]。其中3E的描述具有典型的電力系統特征，體現了大數據在電力系統中的巨大應用價值。數據即能量是指通過大數據分析能實現節能，而電力大數據應用的過程即是電力數據能量釋放的過程；數據即交互是指電力大數據與其他領域數據相互交互融合，才能發揮更大價值；數據即共情是指電力大數據緊密聯系各行各業，只有情系用電客戶，才能滿足客戶需求，以數據取勝。

電力系統包括發電、輸電、變電、配電、用電、調控等各個環節，運行數據基數龐大、增長快速，是典型的大數據，其數據來源主要有：電網運行和設備監測數據、電力營銷數據、電力企業管理數據。

電力調控中心的數據主要有：電網一、二次設備的基本參數數據、SCADA所需的基本量測數據以及智能告警等各類高級應用所需的離線分析數據。這些數據分散在變電站終端、調控中心各專業部門，數據基數龐大，采集周期短，對實時性要求較高。

3 電力調控對大數據技術的需求

電力調控中心是電網運行的指揮中樞，全面負責電網運行監視、倒閘操作、事故處理，是電網運行數據的匯集中心。對電網運行數據進行有效地管理和分析，能幫助調控人員進行輔助決策，提高調控運行人員駕馭電網的能力，保障系統安全，提高調控工作的智能化水平。

隨著信息技術、人工智能技術的發展，電力調控逐漸從經驗型發展到智能型，智能告警等大量智能應用功能不斷引入，對大量基礎數據的深入挖掘分析要求不斷提高。隨著新能源、電動汽車逐步接入電網，各類電網沖擊不斷增多，電網負荷特性不斷變化，電網規模不斷擴大，電網安全經濟運行要求不斷提高，電網的復雜性和不確定性進一步加劇，電力調控變得日趨復雜。大數據技術通過整合集成分散在各處的海量數據，深度分析并提供有價值的數據信息支撐，為實現電力調控安全經濟性提供更加可靠的保障。

電力調控、運檢、營銷等部門的數據需求有所重疊，沒有實現共享集成，存在同一數據重復統計的問題，單個數據價值密度低，數據整合效率低，大數據技術的整合集成能力能有效分析各部門各專業之間的數據關聯，為電力調控提供了全景視角和綜合分析方法，為電力調控精益化提供有效支撐。

4 大數據技術在電力調控中的應用方向

電力系統是實現電能生產、傳輸、分配和消費實時平衡的復雜系統。隨著全球能源互聯網及堅強智能電網建設的不斷推進，各類新能源、分布式電源、電動汽車等不斷接入，對電網安全、經濟、可靠運行及用戶服務水平提出了更高要求，持續提高電力調控智能化水平勢在必行，而大數據技術在數據整合集成能力上表現優越，為其在電力調控中的應用提供了廣闊空間。

4.1 提高電網運行安全性、經濟性、可靠性

大數據技術在負荷預測、智能告警、電網狀態監測與診斷等方面廣泛應用，將有利于提高電網運行安全性、經濟性、可靠性。

在負荷預測方面：負荷預測對于電力系統安全、經濟、可靠運行有重要作用，負荷預測精度對電網計劃檢修安排、安全裕度校核有較大影響。分布式電源、電動汽車的接入使得負荷的規律性變差，負荷預測精度難以提高；同一地區負荷中包含有不同負荷特性的各類負荷，本身的負荷特性和變化規律各不相同，且缺乏氣象、地理、經濟等數據信息，負荷預測精度不理想。引入大數據技術，整合集成氣象、地理、經濟等其他行業數據信息，為提高負荷預測精度帶來新的可能。

在智能告警方面：隨著電網規模不斷擴大，調控中心監控信息量不斷加大，調控員淹沒在海量的告警信號中；各種設備缺陷、告警信號、視頻監控信息、歷史修試記錄等沒有集成，存在重復安排處理的現象，僅憑歷史經驗人工進行分析判斷，處理效率低下。引入大數據技術，將分散在調控、輸變電運維檢修等不同部門不同專業的信息進行集成整合，為實現高效的智能告警提供可能。

在電網狀態監測與診斷方面：目前側重于對單個設備監測，各個設備之間的監測數據沒有共享，無法對整個電網設備全局進行分析，需要人工干預判斷；另外，設備的基本試驗參數、運行缺陷、修試記錄等信息集成后，數據量大，分布離散，傳統的數據分析方法處理效率低下。利用大數據技術對這些海量數據進行綜合分析，實現設備狀態的實時監視和趨勢分析，有利于提高電網設備監測水平。

4.2 提升客戶用電服務水平

大數據技術在用戶需求側管理、計劃檢修安排等方面廣泛應用，將有利于改善用戶用電體驗，提高客戶用電服務水平。

在用戶需求側管理方面：通過分析用戶歷史用能數據，歸納消費特征，促進用戶需求側管理，合理引導錯峰用電，削峰填谷，提高地區負荷率水平，避免負荷大起大落，造成局部電壓變化過大，影響大工業客戶安全生產。引入大數據技術，將影響客戶用能方式和水平的經濟、政策、氣候等影響因素及歷史用能數據整合集成，為用電客戶打造專屬的負荷計劃，提升用戶需求側管理水平。

在電網計劃檢修方面：重復停電、延期送電等情況時有發生，因電網設備臨時缺陷引起的非計劃檢修消缺工作，對客戶供電可靠性及生產用電安排有較大影響，間接影響客戶用電體驗，降低了客戶滿意度。引入大數據技術，將客戶設備檢修計劃、客戶用電需求、電網設備檢修計劃、電網設備缺陷數據集成整合，統籌安排，減少重復停電次數，降低非計劃檢修概率，為電網安全可靠供電及用戶合理生產用電創造良好的基礎，最終提升用戶服務水平。

5 結語

為應對電力調控發展形勢及發揮大數據技術的優勢，本文指出了大數據在電力調控中的兩大應用方向：①在負荷預測、智能告警、電網狀態監測與診斷方面引入大數據技術，將有利于提高電網運行安全性、經濟性、可靠性；②在用戶需求側管理、電網計劃檢修方面引入大數據技術，將有利于提升客戶用電服務水平。所提出的兩大應用方向，為今后進一步開展大數據技術在電力調控中的應用打下基礎。

[1]林偉勝，許卓偉.大數據時代信息系統建設的一些思考[J].信息與電腦，2013，36：20～22.

[2]中國電機工程學會信息化專業委員會.中國電力大數據發展白皮書[M].北京：中國電力出版社，2013.

[3]王占英，李寶聚，李振元，等.云計算在智能電力調度中的應用[J].吉林電力，2013，41（6）：17～20.

[4]李振元，李寶聚，王澤一.大數據技術對我國電網未來發展的影響研究[J].吉林電力，2014，1（230）：10～13.

[5]彭小圣，鄧迪元，程時杰，等.面向智能電網應用的電力大數據關鍵技術[J].中國電機工程學報，2015，35（3），503～511.

TM76

A

2095-2066（2016）33-0071-02

2016-11-12

李光珍（1985-），男，工程師，碩士研究生，主要從事電網調度控制與運行、負荷預測工作。