大數據背景下電網規劃設計統籌理論與發展

楊德慈 臧寶志 季笑慶 井嶸

摘要 大數據技術是目前國內外各行各業都在研究的一個熱點項目。本文基于當前的大數據知識背景，探討其在電網設計與規劃中的結合與應用。隨著全球范圍內大數據概念的疾速擴展，我國也越來越重視大數據技術的實際運用。大數據實現了對數據的集成、分析和處理，支持著電網企業相關業務的海量數據檢索。本文主要研究大數據技術背景下的電網規劃設計統籌。

【關鍵詞】大數據技術 電網應用 設計統籌

本文基于大數據技術在電網中的應用，討論大數據技術在支撐電網設計規劃中的發展，為更好將大數據技術應用于電網中做鋪墊。由實際應用可知，配電網運行、檢修、規劃和管理等均需要參考大量的數據。大數據技術基于大量高速多變數據的視角，直接鮮明地展現出電網的統籌設計，將會更好地支撐電網的規劃和發展。

1 大數據在電網運用中的特征

1.1 數據量大

近年來物聯網技術在電力行業的應用越來越廣泛，企業的信息化逐漸擴大，在各種業務流程的運作過程中所產生的數據量規模巨大。

1.2 數據種類多

電力生產過程中出現各種不同類型的數據，按照產生方式來劃分，有設備監控數據、電網狀態信息數據、實時采樣數據等。按照產生環節來劃分，有發電側產生的數據、輸變電側產生的數據以及用電側產生的數據。

1.3 價值潛力大

電網大數據反映的是電力行業內部的規律特征，通過相關技術分析研究大數據，可以獲取這些數據的巨大潛在價值，如社會經濟評估。

1.4 處理迅速

數據處理技術不斷發展，信息化水平逐漸提升，使得電力企業在電力調度、設備運行等方面能夠快速處理數據。

2 大數據技術在電網規劃設計中的應用

2.1 電力負荷預測

電力負荷預測，主要研究電力負荷，很多外部因素都有可能影響負荷變化，比如自然情況或地區條件。因此在預測電力負荷時，應當充分考慮地區經濟、氣象條件等因素的影響規律，利用相匹配的模型和算法，估測電力規劃需求。

電力需求數據量巨大，電網規劃設計人員如果從海量數據中獲取有價值的數據，通常使用大數據技術來挖掘和分析，其中包括用電量和負荷的歷史數據，在充分研究外部因素的基礎上，推測其與電力需求的關系，根據負荷變化規律最終得出預測結果。負荷預測方法有多種選擇，例如電力彈性指數法、時間序列法、回歸分析法、灰色預測法等，根據該地區的實際情況，選取最優預測模型，由此得出可靠結果。

2.2 電網架構規劃

電網架構規劃是電網規劃的重要環節。隨著電網規模擴大，復雜程度逐年增加，自動化程度不斷提升，在電網架構方面有了更加嚴格的要求。大數據所啟發的新型數據理念，為電網架構的設計提供了嶄新思路。電網架構依賴電力市場的分析預測，以及終端用戶的負荷預測。電網結構、設備型號選擇以可靠的預測結果為依據，以保證電網架構的合理性。

未來，新型智能電網將成為電網架構發展的主要趨勢。雖然在變電站選址和容量確定、輸配網綜合優化、巨型電網智能控制等領域正在進行大量研究并己取得一定進展進展，但由于電網本身的特性在分散型低能量電源的安全性、電能質量、網損等方面影響較大，而新技術的發展將不斷改善優化電網結構，會在未來逐漸提高電網的安全性和可靠性。

2.3 動態安全評估

動態安全評估，即電網安全方面的實時評價和估量。在電網規劃階段對設計方案的可行性、合理性和優劣性進行評估，有利于電網運行水平的提升。評估內容包括供電可靠性、供電安全性、供電能力、線損等。

動態安全評估通常由相關系統來完成，該系統可以實時評估電網的穩定水平，及時發現安全隱患，加強電網控制決策的預測性和科學性。在系統運行過程中，數據挖掘環節會自動檢測到不正常的數據分布，暴露設備運行異常，以便工作人員及時預測機組運行狀態，采取相應措施。

2.4 狀態檢修支持

狀態檢修支持，其依據是機械設備的當前實際工作情況。通過高科技狀態監測，分析故障原因，識別故障前兆，及時采取措施，確保設備的安全可靠。電力大數據是狀態檢修的基礎，狀態檢修系統廣泛收集各項信息，從中篩選出有價值的數據，運用數據挖掘統計分析，評估設備的運行狀態，根據設備狀態做出檢修決策。

供電設備定期檢修是電力行業的必備環節。機械設備的狀態檢修系統會不斷升級，提高技術含量，甚至發展出基于神經網絡的處理模型，高效準確地對設備狀態進行評估，提供科學有效的管理決策，使得設備檢修和維護工作更加具有針對性和有效性，使得工作人員規范有序地開展狀態檢修工作。

3 大數據背景下電網統籌規劃的展望

大數據在電網中的應用蘊藏著巨大的商業價值和社會價值，挖掘電力大數據的價值面臨巨大的機遇。智能電網基于數據和能源的同步傳輸，促進能源與信息技術的深度融合，逐漸形成以能源、數據為運行體系支撐下的堅強可靠、清潔環保、友好互動的能源管理網絡。

大數據電網的挖掘很好地實現了智能用電管理，大幅度提升能源效率。用戶因此得以實時掌握用電性能、耗電數據、即時電價等，由此實現能源的二次循環和高效使用。

電網統籌量大面廣，資產管理難度較大，同時需要大量基礎數據，這正是大數據的優勢，利用大數據技術可實現配電網在資產管理體系、模型方法、信息交互等多方面的提升，以根本提高配電資產管理水平。

另外，在數據來源方面，大部分數據的開放程度比較低，其獲取存在一定難度。在數據質量方面，電力行業數據可獲取的顆粒程度，數據獲取的及時性、完整性和一致性等方面尚未達到理想水平，應繼續完善和提升。

4 結語

在當前時代各個領域都發生著變革，電網規劃設計在新能源和大數據技術帶來的產業調整中面臨著前所未有的轉型發展機遇。大數據技術的迅猛發展為需求和挑戰不斷增多的配電網提供了解決方案新的視角，通過大數據技術可實現電網設計規劃的高效綠色性、省時經濟性、科學完備可擴展性、透明依據性。大數據正在重構產業模式與價值功能，在智能電網、全球能源方面提供了發展的新思路、新方法，推動我國電網向著智能化、信息化和現代化不斷發展。

參考文獻

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