大數據背景下智能電網的前景及應用綜述

趙琳　高巖

摘要：隨著智能電網的快速發展，大數據產生于整個系統的每一個環節，如電力供應端等。輸變電端的智能傳感技術的發展，可以對輸變電設備進行實時監控；智能終端的部署，可以實時獲取發電信息和負荷信息；智能電表的安裝，電力供應商可以每隔一段時間自動讀取一次用戶用電信息。海量的電力數據的收集，從而構成了智能電網中的大數據。通過對海量數據深度挖掘，不僅具有提高電網的穩定性，促進社會資源合理等優點，還能激勵用戶在低谷時段用電，從而達到削減峰值負荷，節能減排等目的。本文綜合大量智能電網相關的文獻，分析和總結了智能電網中大數據特點及其相關應用。

關鍵詞：智能電網；大數據；實時電價；負荷預測；故障識別

引言

近年來，隨著人類文明的不斷進步，工業文明的不斷發展，傳統能源以驚人的速度在消耗，為此也引發了諸多環境問題，比如：海平面逐漸上升，溫室效應日益嚴重等。為了可持續發展，提高能源利用率和減少二氧化碳及有害氣體的排放，現代電網制定了優質、可靠、自適應、經濟、綠色環保等目標，智能電網的概念由此而生。

智能電網是一種新型的電力網絡，它利用監測、控制、自我協調等功能來提高電網的有效性、靈活性、安全性、可靠性。相較于現在的電網，智能電網不僅具有雙向通信、分布式發電、自愈、實時監控、遠程調控等優點，而且能夠很大程度上調度部署分布式能源，如可再生能源、電力儲蓄系統等；允許用戶和電力供應商之間的實時交流互動來實現需求側和控制負載等功能；通過智能電表和監測系統實時監測用戶電價。

大數據分析技術廣泛地應用在當今社會和經濟中，世界上大多數國家都已將大數據作為戰略資源，2012年，美國政府率先宣布推出“大數據的研究和發展計劃”，日本、歐盟也緊隨其后，相應開展一系列與大數據有關的研究項目。我國也順應時代的潮流，2013年北京、上海等地率先建立了政府數據資源開放平臺，推動數據的開放和共享；中關村牽頭建立京津冀“大數據走廊”，啟動全國首個大數據交易平臺。

基于大數據背景下的智能電網中，智能電表是不可或缺的一部分。它不僅能實時提供用戶的電價計費以及稅收數據等信息，還具有雙向通信、遠程調控、功能擴展等能力。利用高速雙向交流、信息、控制技術來實現智能電網中多種電價計費、遠程斷供電、電能質量監測、與用戶互動等功能。

實時數據采集、傳輸、存儲、分析是發展優質、可靠、自適應智能電網的核心技術，其運用于整個電力系統，包括發電、輸變電、用電等環節。因此，本文將智能電網中大數據的研究及應用現狀進行綜述，并對未來挑戰提出展望。

1、智能電網大數據及特點

1.1智能電網中的大數據

與傳統電網相比，智能電網具有更高的智能化水平，而實現智能化的前提是能夠實時獲取海量數據并做出快速分析處理。智能電網中，大數據產生于電力系統的每一個環節中，如圖1：

①電力供應商端：隨著現代數據化建設發展，大量的生產數據被保存，這些數據不僅對電力供應商生產運行，優化電力生產策略、故障診斷等方面有著重要的意義，而且能及時準確掌握分布式能源的設備及運行狀態。

②輸變電側：目前，我國已有幾百座數字化變電站投入運行使用，一天能收集上億的數據點，數據量以GB為單位。在輸變電設備狀態監測中，海量的數據被收集、監測，通過對數據的深度挖掘，異常數據為故障檢測、狀態檢修的重要依據。

③用戶端：為了能夠準確地獲取用戶的用電數據，電力供應商在用戶端部署安裝了智能電表，電力供應商每隔5分鐘就能讀取一次實時用電信息。海量的電力數據的收集，從而構成了智能電網中的大數據，通過對這些海量數據的觀察以及定性和定量分析，電力供應商能及時地對用戶端的用電模式進行調整，從而做到削峰填谷，節能減排，優化人們生活，為廣大用戶提供更優質、安全、可靠的服務。

1.2智能電網大數據的特點

不僅互聯網中的大數據有“4V”特點，智能電網中的大數據也具有類似特點：

①大容量（Volume）：電力供應商每隔5分鐘就能讀取一次實時用電信息，每年產生上百TB的數據。我國某省電力公司已有178座數字化變電站，每天能產生約700TB的數量，隨著檢測系統規模的擴大以及數據采樣頻率的提高，數據量將會成倍增加。

②多樣性（Variety）：智能電網數據不僅分布較廣，而且種類繁多，其中主要包括歷史數據，實時數據，時間序列數據等原始數據、半結構化和非結構化數據。多樣化的數據是智能電網大數據威力所在，可以根據電網數據統計出傍晚辦公室集中關燈的時間，加上偏移量就可以估算晚高峰堵車時間段。

③價值密度低（Value）：在不間斷監控發電設備和輸變電設備中，所采集的數據大部分是正常數據，只有少量數據為異常數據，在快速檢測電網的異常故障過程中，可能只對異常數據（小時間段的數據）進行關注、處理、分析，而丟棄了“正常數據”，然而對這些正常數據進行深度挖掘也可能是故障分析重要線索。

④真實性（Veracity）：數據的規模并不是衡量其是否具有價值的最重要指標，數據的真實性和質量才是其最重要的因素。電力供應端與用戶端通過智能電表進行實時信息交互促，準確獲取用戶的用電行為，對用戶進行觀察分析，建立風險評估，針對不同用電模式下的用戶，提供不同的用電服務，削峰平谷，優化電力分配。

此外，智能電網大數據特征還包括“3E”：數據即交互（Exchange）、數據即能量（Energy）、數據即共情（Empathy）。從某種意義上講，對電力大數據深度挖掘不僅能夠做到節能減排，而且能夠與電力行業以外的進行數據交互共享，促進社會資源合理利用。智能電網大數據的相關應用

2.1實時電價

電力定價方式有許多種，其中包括：固定電價、分時電價、階梯電價、自適應電價和實時電價等。良好的電價機制需要用戶根據電網的運行狀態和自身的用電需求靈活地調整用電時間和用電數量，實現減少支出。從社會角度來看，良好的電價機制可以有效地緩解電力供需不平衡，將污染與溫室氣體排放降低到最小程度，從而增加社會綜合效益。在各種定價機制中，最理想電價機制應該是實時電價。

實時電價（real-timepricing）的概念最早由Schweppe于上世紀80年代提出，實時電價是指電力銷售過程中某一瞬間發生的費用，體現電價隨時間變化而變化的特點。在實時電價實施過程中，電力供應商根據智能電表所讀取的供需信息，實時制定電價來引導用戶減少高峰時間段用電，激勵用戶低谷時段用電，從而達到削峰填谷的目的。

早期的實時電價也被稱之為動態電價，包括分時定價，尖峰定價等（殷樹剛（2009），Bu（2011），Giuliano（2015）.這種實時電價實際上也包括在較長時段上的價格變化，例如按白天與夜晚，冬季與夏季等劃分時段，每個時段制定不同的電力價格。這種意義下的實時電價相關研究有較長的歷史，取得了一系列有意義的研究成果。文獻中，根據幾個小時前甚至一天前的用電數據，對下一階段電價進行預測，以用于實際電價的制定，在給定的時間段內向用戶提供實時電價。

2.2負荷預測

在智能電網中，電力負荷是一個隨機變量，通過智能電表進行采樣記錄下來的集合是一個時間序列，用這個序列對電力負荷變化的規律進行分析并對未來負荷做出預測。

電力負荷預測對于電力調度，可靠性分析和發電機維護計劃至關重要，是一個復雜的非線性問題，通常有天氣，城市地理位置，社會和經濟等因素。

近年來有關數據挖掘的相關技術被應用于電力負荷預測，并取得了許多的研究成果，其中文獻利用灰色模型分析法處理原始發電序列，用新序列來建立灰色模型預測未來值，再進行反變換得到原序列的發電需求；文獻使用神經網絡算法對長期高峰負荷和平均負荷進行預測，通過數據中應用預處理技術和調整控制參數可以提高精度；文獻使用回歸方法分析尋找發電量序列與其影響因素之間的因果關系，并建立回歸模型進行電力預測；文獻針對電力用戶側大數據展開了研究，分析了用戶側大數據的特點，提出了一個大數據分析平臺，并在此平臺上開發了基于Hadoop的電力用戶側大數據并行負荷預測原型系統；文獻基于湖北省發電量數據使用自回歸求和滑動平均模型預測其趨勢項和周期項，并提出了乘積模型。

2.3故障識別

隨著電力系統日益重要，輸電線路和變電站發生故障危害社會經濟增長，影響人們的日常生活。因此，電力系統的安全穩定運行不僅十分重要，其本身也是一個實時動態系統，所以實時監測其運行狀態是十分有必要的。

利用大數據技術，配合故障投訴系統，利用聚類劃分、異常點檢測、深度學習等技術，建立新型配電網故障管理系統，可以更好地對設備進行故障檢測與診斷，保證系統的安全穩定運行，提高電網的優質、可靠性。

目前國內已有許多學者利用大數據挖掘技術對電力系統故障診斷進行分類研究：文獻通過分析系統中異常數據的電流與波形，為供技術人員更準確、快速處理比對、分析，確定電網故障區提供依據；文獻使用支持向量機（SVM）和人工神經網絡（ANN）的方法來檢測和診斷智能電網故障；文獻使用生成空間一時間特征和隱馬爾可夫模型（HMM）來檢測識別智能電網故障，并引入Granger因果關系來研究智能電網中所有公交車故障影響因果分析。

2.4關聯應用

關聯規則分析是指挖掘出變量之間的關聯性和依存性，例如，用電量與電價之間的關聯性等。對關聯性規則的數據挖掘，對電力供應商具有重要價值。將關聯分析引入電力營銷和負荷管理，可以為電力供應商制定合理的售電策略提供數據分析；在城市輸配電規劃中，為城市用電量與GDP、中心性級別、其后類型等因素潛在關系提供依據；文獻介紹了關聯分析技術在智能電網監視告警系統中的重要性，并論述了關聯事件分析引擎的工作原理以及關聯分析引擎應實現的各項功能。

3、結束語

隨著智能電網的信息化，通過對海量數據深度挖掘，實現對輸變電設備的實時監控，實時獲取發電和負荷信息，以達到優化能源結構，實現多種能源供給互補的目的；其不僅能有效地提高能源利用率，增強電網的穩定性、可靠性、靈活性；還實現電力供應商與用戶的雙向互動，打破了傳統的電力服務模式，為用戶提高更加優質、便捷的服務。能源互聯網是智能電網的進一步深化和發展，以數據為核心的綜合能源管理模式，以大數據為支撐下的能源互聯，是一場智能體系的改革。