大數(shù)據(jù)技術(shù)在主動(dòng)配電網(wǎng)中的應(yīng)用綜述

高騫

【摘 要】隨著時(shí)代的發(fā)展，當(dāng)今能源消納的趨勢(shì)是分布式的，主動(dòng)配網(wǎng)中，智能化技術(shù)已經(jīng)得到了廣泛的應(yīng)用，對(duì)于將來的工作挑戰(zhàn)，大數(shù)據(jù)的應(yīng)用是發(fā)展的必然方向。基于此，文章簡單論述了主動(dòng)配電網(wǎng)中運(yùn)用大數(shù)據(jù)處理技術(shù)的必要性，并對(duì)大數(shù)據(jù)處理技術(shù)進(jìn)行分析，最后重點(diǎn)論述了大數(shù)據(jù)技術(shù)在主動(dòng)配電網(wǎng)中的應(yīng)用發(fā)展方向，希望為相關(guān)人員提供參考。

【關(guān)鍵詞】大數(shù)據(jù)；主動(dòng)配電網(wǎng)；應(yīng)用；必要性

引言：

我國的電力事業(yè)經(jīng)過不斷的改革發(fā)展，已經(jīng)取得了一定的成績，智能化電力系統(tǒng)的建設(shè)是未來的必然發(fā)展趨勢(shì)，電力大數(shù)據(jù)技術(shù)能夠在整個(gè)運(yùn)行過程中得到應(yīng)用，并且取得預(yù)想的成果，能夠幫助我國電力企業(yè)很好的應(yīng)對(duì)資源有限、環(huán)境壓力等問題。作為相關(guān)人員，如何將大數(shù)據(jù)技術(shù)很好的引用到配電網(wǎng)中，是值得思考的內(nèi)容。

一、主動(dòng)配電網(wǎng)中運(yùn)用大數(shù)據(jù)處理技術(shù)的必要性

目前，大數(shù)據(jù)在整個(gè)電力行業(yè)尚屬起步階段，對(duì)于剛提出的主動(dòng)配電網(wǎng)概念，電力大數(shù)據(jù)仍未聚焦在這個(gè)層面。主動(dòng)配電網(wǎng)中大數(shù)據(jù)技術(shù)應(yīng)用的場景很多，例如云計(jì)算技術(shù)，但是由于其在實(shí)時(shí)性方面難以保證，故不適合作為配電網(wǎng)調(diào)度自動(dòng)化系統(tǒng)的主系統(tǒng)，但可以用作調(diào)度自動(dòng)化系統(tǒng)的后臺(tái)，也可以用作建立配電網(wǎng)數(shù)據(jù)中心。例如，由于主動(dòng)配電網(wǎng)中每個(gè)用戶都需要安裝智能電表，因此上送的大量負(fù)荷數(shù)據(jù)均可以存儲(chǔ)在配電網(wǎng)數(shù)據(jù)中心云平臺(tái)里，用于后期的負(fù)荷預(yù)測、用戶行為分析等。而數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)也是建立在應(yīng)用需求上的，例如主動(dòng)配電網(wǎng)中電動(dòng)汽車充電站選址優(yōu)化問題中，對(duì)歷史數(shù)據(jù)的聚類分析預(yù)處理的應(yīng)用，隨著電動(dòng)汽車用戶的逐步增多，海量使用數(shù)據(jù)將使得聚類算法在普通的計(jì)算系統(tǒng)上無法完成。因此，大數(shù)據(jù)處理技術(shù)在主動(dòng)配電網(wǎng)中的應(yīng)用是時(shí)代發(fā)展的必然要求。

二、大數(shù)據(jù)處理技術(shù)分析

（一）數(shù)據(jù)的儲(chǔ)存管理技術(shù)

Hadoop的非關(guān)系數(shù)據(jù)庫儲(chǔ)存管理技術(shù)繼承了傳統(tǒng)技術(shù)的封裝并進(jìn)行了技術(shù)的擴(kuò)展，衍生出的大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)技術(shù)可以應(yīng)用于封裝、擴(kuò)展來對(duì)互聯(lián)網(wǎng)的大數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和儲(chǔ)存。而在企業(yè)分析應(yīng)用層面上，則利用配合MPP架構(gòu)高效的分布，其是計(jì)算模式和大規(guī)模數(shù)據(jù)庫并行處理的新型數(shù)據(jù)庫集群，這種儲(chǔ)存技術(shù)擁有高潮的擴(kuò)展性能，應(yīng)用比較廣泛。

（二）數(shù)據(jù)展現(xiàn)技術(shù)

數(shù)據(jù)展示技術(shù)的重要表現(xiàn)手段主要有空間、歷史以及可視化等信息流展示技術(shù)。其中可視化技術(shù)就是方便用戶可以直觀的對(duì)數(shù)據(jù)的情況進(jìn)行分析和觀察，這種技術(shù)可以用在非空間數(shù)據(jù)的層面，從而可以從數(shù)據(jù)中得到數(shù)據(jù)的分析和隱藏關(guān)系的情況。在其他領(lǐng)域中可視化技術(shù)的應(yīng)用已經(jīng)相當(dāng)成熟，它主要被用來分析數(shù)量龐大的數(shù)據(jù)情況。而在主動(dòng)電網(wǎng)里，可視化數(shù)據(jù)展現(xiàn)技術(shù)還沒有得以實(shí)現(xiàn)。其中由于數(shù)據(jù)的不穩(wěn)定性和種類多而雜的特點(diǎn)提高了可視化的難度。

（三）數(shù)據(jù)處理技術(shù)

當(dāng)前，在有海量數(shù)據(jù)需要存儲(chǔ)和分析的情況下，具有分布式文件系統(tǒng)和MapReduce技術(shù)的云計(jì)算技術(shù)能夠勝任目前的數(shù)據(jù)處理技術(shù)。相比于傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)管理技術(shù)，云計(jì)算技術(shù)擁有強(qiáng)大的數(shù)據(jù)計(jì)算能力和數(shù)據(jù)并行處理的能力。MapReduce能夠提高網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)的穩(wěn)定性，它能周期性的管理好每個(gè)節(jié)點(diǎn)的工作最新狀態(tài)；而分布式文件系統(tǒng)成本低廉，不需要昂貴的設(shè)備支持。它能夠進(jìn)行超大數(shù)據(jù)集的處理和滿足高吞吐量的要求。

（四）數(shù)據(jù)分析技術(shù)

典型的人工智能技術(shù)主要包括決策樹、粗糙集概念理論、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分析、聚類分析和支持向量機(jī)，其中面向的是機(jī)器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)深入挖掘。在線路運(yùn)行狀況監(jiān)測分析和能源安全等分析上都能利用這些人工智能技術(shù)。數(shù)據(jù)分析的能力現(xiàn)狀解決不了分布式出力的不穩(wěn)定性和環(huán)境的強(qiáng)藕合，傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)分析方法不能應(yīng)用與電動(dòng)汽車新型負(fù)荷以及分布式電源等新問題上。所以對(duì)于這些新出現(xiàn)的問題，還需要采取新型的數(shù)據(jù)分析方法來應(yīng)對(duì)這些問題。

三、大數(shù)據(jù)處理技術(shù)在主動(dòng)配電網(wǎng)中的應(yīng)用方向

（一）主動(dòng)配電網(wǎng)能量優(yōu)化調(diào)度方面的應(yīng)用

從數(shù)據(jù)分析層面上，目前電網(wǎng)中各信息系統(tǒng)大多是基于本業(yè)務(wù)、本部門的需求，存在不同的平臺(tái)、應(yīng)用系統(tǒng)和數(shù)據(jù)格式，導(dǎo)致信息與資源分散，異構(gòu)性嚴(yán)重。而大數(shù)據(jù)處理平臺(tái)能夠?qū)崿F(xiàn)多源異構(gòu)數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)和提取，并能大大提高數(shù)據(jù)存儲(chǔ)容量，這將有效提高主動(dòng)配電網(wǎng)能量調(diào)度系統(tǒng)的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)效率。

從數(shù)據(jù)分析層面上來看，能量調(diào)度問題是一個(gè)多約束條件下的優(yōu)化問題。其可行解的求取需要相關(guān)的數(shù)據(jù)挖掘算法配合支持，例如粒子群算法的應(yīng)用。在主動(dòng)配電網(wǎng)應(yīng)用場景下的能量調(diào)度模型隨著參與優(yōu)化變量的增多，約束條件的增加以及網(wǎng)內(nèi)能量雙向流動(dòng)的特性都將導(dǎo)致優(yōu)化問題求解的難度加大。因此，機(jī)器學(xué)習(xí)等數(shù)據(jù)挖掘算法將為該優(yōu)化問題的求解提供可行的思路。

（二）主動(dòng)配電網(wǎng)保護(hù)控制方面的應(yīng)用

靈活多變的用電負(fù)荷與規(guī)模化接入的分布式電源之間產(chǎn)生了大量的量測信息，同時(shí)先進(jìn)的量測技術(shù)與通信技術(shù)也使得配網(wǎng)能夠?qū)崿F(xiàn)更為全面、實(shí)時(shí)的狀態(tài)監(jiān)測。因而，應(yīng)有效利用日益增長的海量配網(wǎng)信息以應(yīng)對(duì)主動(dòng)配電網(wǎng)運(yùn)行控制對(duì)保護(hù)所提出的新要求與新挑戰(zhàn)。分析配網(wǎng)保護(hù)多設(shè)備間信息共享策略，以多節(jié)點(diǎn)及其相關(guān)區(qū)域冗余信息為基礎(chǔ)的多信息保護(hù)與控制方法將是未來的重要研究方向。主動(dòng)配電網(wǎng)中保護(hù)測量信息具有多源、多時(shí)間尺度的特點(diǎn)，因此，配網(wǎng)保護(hù)量測數(shù)據(jù)的自動(dòng)關(guān)聯(lián)與統(tǒng)一描述方法將是一個(gè)重要的研究方向。

（三）應(yīng)用在主動(dòng)配電網(wǎng)的狀態(tài)分析評(píng)估方法

主動(dòng)配電網(wǎng)的運(yùn)行情況有幾類關(guān)鍵的信息采集，其中包括電動(dòng)汽車的特殊負(fù)荷時(shí)空分布特征、設(shè)備運(yùn)行狀況檢測、短期負(fù)荷情況預(yù)測、分布式電源出力情況預(yù)測。其中，關(guān)聯(lián)規(guī)則聚類系統(tǒng)繼承了關(guān)聯(lián)的分類、決策樹等挖掘方法，是可以應(yīng)對(duì)分布式電源出力的分析來關(guān)聯(lián)出各類的氣象數(shù)據(jù)和周圍地域相異氣象站的特征情況。挖掘分布式電源出力的情況不是穩(wěn)定的，它的概率情況隨著分布式電源出力的變化而改變。用戶的智能電表將大量的用電信息傳送到主動(dòng)配電網(wǎng)中，數(shù)據(jù)的流通可以達(dá)到雙向的效果。隨機(jī)變化模式、數(shù)據(jù)波動(dòng)模式和穩(wěn)定模式在當(dāng)前的主動(dòng)配電網(wǎng)中成為了分析用戶負(fù)荷情況的三大模式，可以將智能電表中海量的數(shù)據(jù)用聚類分析的方法收集并提取。負(fù)荷與日期和天氣構(gòu)建的關(guān)聯(lián)情況可以用關(guān)聯(lián)分析技術(shù)來分類；短期負(fù)荷的檢測精度可以用規(guī)則挖掘的智能預(yù)測系統(tǒng)來提高。

（四）主動(dòng)配電網(wǎng)需求側(cè)管理方面的應(yīng)用

需求側(cè)管理能夠維持配電網(wǎng)中供用電平衡，從而提高DG的滲透率，而DG滲透率的提高又能夠降低負(fù)荷的峰值，從而延緩配電網(wǎng)的升級(jí)。另外，主動(dòng)配電網(wǎng)中的電動(dòng)汽車以及擁有分布式發(fā)電單元的用戶都是調(diào)度中心可以調(diào)控的對(duì)象，是主動(dòng)配電網(wǎng)需求側(cè)管理的重要研究對(duì)象。在主動(dòng)配電網(wǎng)運(yùn)行的過程中，這些研究對(duì)象都積累了大量的運(yùn)行信息，例如用戶智能表計(jì)信息，電動(dòng)汽車充放電規(guī)律信息等。對(duì)這些信息的有效數(shù)據(jù)挖掘，將促進(jìn)需求側(cè)管理策略的制定更為合理有效。同時(shí)，電動(dòng)汽車放電電價(jià)補(bǔ)償，分布式能源用戶電價(jià)補(bǔ)償?shù)日叩闹贫ㄒ惨蕾囉趯?duì)用戶行為心理分析的結(jié)果，這些信息的利用也是大數(shù)據(jù)在需求側(cè)管理方面應(yīng)用的重要方向。

四、結(jié)束語

總而言之，主動(dòng)配電網(wǎng)的未來發(fā)展趨勢(shì)是朝著更加強(qiáng)大的數(shù)據(jù)分析、更加直觀實(shí)時(shí)的數(shù)據(jù)觀察的智能化道路發(fā)展。電力領(lǐng)域的大數(shù)據(jù)技術(shù)穩(wěn)定性得到了很大的提高，但是在數(shù)據(jù)的及時(shí)性和保護(hù)方面仍然有很大的提升空間。作為相關(guān)人員，應(yīng)該不斷的進(jìn)行摸索研究，并提升自己的專業(yè)技術(shù)水平，更好的促進(jìn)我國電力事業(yè)的發(fā)展。

【參考文獻(xiàn)】

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