智能配電網大數據應用技術與前景初探

【摘 要】伴隨著現代科技的不斷發展，在配電網當中逐漸以智能化、互動化、自動化以及信息化逐漸獲得發展，進而促使電力系統當中的運行數據、設備檢測數據、GIS數據以及檢測數據等多種數據進行融合。科學而又合理的運用這些數據，對整個電力企業后期的發展與改革具有非常重要的推進作用。電力配網在企業當中融入智能化配電網這一數據的時候，就必須要借助于極為先進的一些技術才能夠更加順利的完成。因此，本文針對智能配電網大數據應用技術與前景進行分析，希望通過智能配電網大數據的應用技術研究，更有效的推動大數據在整個智能配電網當中的運用，進而提升智能配電網運行的安全性以及穩定性，后期更好的為廣大用戶進行服務。

【關鍵詞】智能配電網；大數據應用技術；發展前景

引言：現如今，大數據的運用已經逐漸成為了各個企業提升自身整體水平以及企業競爭力的強力手段。就電力系統而言，不斷增強智能電網外部以及其內部的大數據的管理，運用較為系統的而且極具戰略性的管理進行構建，能夠有效的促使整個電網運行的反饋環節更加的豐富。及時針對電網運行過程當中所出現的問題予以糾正，進而促使電力企業能夠更好的為用戶服務，實現電力企業后期的可持續發展。因此，探討智能配電網大數據運用技術以及大數據的驅動決策方法，對其后期的發展前景分析具有非常重要的影響。

一、智能配電網大數據的應用技術

1.1大數據當中的存儲技術表現

大數據當中的存儲技術具有自身所獨有的表現特征。在傳統的針對于數據進行存儲的相關技術很難能夠滿足于配電網這一領域發展當中巨大的數據存儲處理的要求。智能化的配電網需要充分運用這樣一種特殊的網絡云存儲這樣一種新興的技術，進而對電力企業當中的運營成本予以借閱。進而提升整個電力系統后期的運行效率。并且可以通過針對大數據存儲這一技術表現，將整個電力系統當中所存在的數據進行存儲，并且上傳到互聯網網絡資源數據庫當中。除此之外，在整個數據處理過程當中，還可以運用可視化這一處理技術來適應于廣大用戶針對不同數據的處理需求。在現實的實際操作的過程當中，不少電力方面的數據資源的備份和存檔冗余度過高，因此要求高效的重復刪除技術得以發揮功用，使得數據的占用空間能夠得到大大縮減以提高電力企業的運營成本。

1.2針對大數據進行解析的技術分析

針對大數據進行解析的表現技術，其中最主要的內容則是通過對復雜多樣的一種數據進行要就，進而從中找尋課終不同的類型數據之間具有的許多內在的聯系性，并且能夠從許多數據當中去分析出對企業有用的一些信息，和有價值的信息。由此，為了能夠更有效的對這些價值信息進行篩選，在針對整個數據進行分析的時候，就必須要對大數據進行更為詳細的分析。從現在的發展情況我們可以看出，智能化的配電網當中對于大數據解析技術主要可以分為以下兩個不同的方面：a）數據可視化表現；b）過程挖掘。針對整個數據表現的可視化則主要是通過針對數據庫當中數據構成的一種特殊的數據表現形象，在這樣一種條件之下，以多種維度對這一數據進行更為深入的觀察，并對其進行有效的分析和探索。過程挖掘主要目的在于采用不同方式構建電力數據與不同模型之間的有效聯系，并將二者聯系起來，就會在很大程度上將大數據應用技術應用于智能配電網這一端的電力信息上，提高數據的可利用價值。

1.3針對大數據當中的驅動決策方法

依據大數據的表現特征我們可以將整個數據驅動決策的方法進行分類，需要分為三個不同的決策：a）在驅動決策方案當中，以模型作為輔助，而數據驅動則為主體部分，這樣一種方案當中對各不相同的思想進行貫徹，而且并不完全采用其中的模型，僅僅只是選取一部分的內容予以運用和分析，通過數據與模型這二者的相互聯系及內在聯系地合理匹配，采取迂回的方式，一步步地向前推進，最終將決策方案制定完成；b）沒有模型的一種數據驅動，主要指的是依據數據模型，根據模型類對系統進行決策，這樣的一種方法運用主要是針對整個模型進行表現，規模比較宏大、蘊含較明顯的規律性并進行不斷重復的行為進行決策；d）通過數據觀察研究作為最主要的核心，進而實行的驅動方案決策，主要指的是構建已有的一種模型或者是方法，在這基礎之上，對存在的大量數據進行分析，進而得出相應的研究結果，并且在研究結果之上，進行更深層次的研究決策。大數據處理技術在現有技術進行優化，更符合客戶需求的電網規劃方案。

二、智能配電網大數據的運用技術發展前景

2.1降低整個電力系統的運行成本

在配電網當中針對大數據進行運用的時候，需要針對用電規律進行分析之后構建全新的用戶用電模型，針對各不相同的用戶用電模型發展出來的變化趨勢進行預測，依據各不相同的用戶的用電需求針對各不相同的電力進行調度，制定出更加具有智能化與市場化的特殊供電方案，不斷對電力生產及持續供電能力進行強化，降低整個電力系統后期的運行、維護以及故障搶修的成本，對電力配用電環節進行調節與自主強化，不斷降低整個電力系統的運行成本，科學而又有效、合理的吸收、消化各種新能源及地方發電廠出力，科學調度，保護環境的同時又確保了供電可靠性。

2.2針對局部電力需求進行有效的負荷預測

針對局部或各類型用戶對電力使用的數據以及不同的數據之間存在的相互關系、因果關系進行有效的分析，對整個電量后期的發展趨勢進行預測。從局部的電量進行預估，也就需要針對當中的部分用戶的需求與增長進行分類，并且融入局部空間的一些用戶群組。再將不同局部用戶及電力電量預測數據進行有效的整合，形成一個既有整體又有局部的用電的預測模型庫，這一模型庫的構建具有非常重要的針對性特點，而且還可以采用多維度的方式不斷提升對整個預測的準確度。

2.3利用大數據對實時調度運行決策的輔助

通過大數據采集與分析，建立基于調度運行模式下的大數據平臺，并通過實時與準實時區分、關鍵數據與次關鍵數據區分等手段，與配電網實時運行相關的遙測、遙信以及潮流邊界條件等進行有效的匹配，實現調度運行信息的量化與輔助研判決策，并將相關決策結果自動反饋至配電運維、自動化、通信等各相關專業，實現大數據對實時調度運行決策的輔助，確保調度運行的安全高效。

2.4利用大數據對配電網架規劃的優化與分析

傳統網架規劃中，以電網運行、建設經濟性或供電可靠性為中心，未充分考慮用戶的實際需求。隨著我國對智能配電網的不斷推進，對網架結構的優化與完善正得到更多的重視。通過對大數據的分析及感知，對當前的網架態勢進行預測，對整個城市用電的發展趨勢以及行為特點進行探究，將最后得到的預測結果以及網架結構數據進行有效的整合，以此獲取更符合實際的趨勢預算結果，并將此優化與分析的結果結合用戶增長與需求，采用聚類分析方法分析不同用戶的增長與需求，基于大數據背景下，制定配電網網架規劃，促進用戶滿意度及電力企業整體服務水平的提升。

結論：綜上所述，通過大數據的技術上融入智能化的配電網，不僅僅能夠進一步提升電力的整體服務質量，同時還能夠讓電力企業更有效的深入到對用戶的需求，進而針對不同的用戶需求提供更為個性化的服務。對配電網當中的一些數據進行有效的分析，能夠更有效的去油畫只能配電網后期的運用，促使其朝著數據驅動型只能配電網的方向不斷發展著。

參考文獻：

[1]智能配電網大數據應用技術與前景分析[J].徐建楓.電子元器件與信息技術.2018（04）

[2]智能配電網講座 第一講 智能配電網概述[J].徐丙垠，李天友，薛永端，金文龍.供用電.2009（03）

作者簡介：

張歡歡（1978.3～），男，江蘇省啟東市，廣東電網公司中山供電局，工程師，學歷（1997級學士）研究方向：電力系統及其自動化、配電網運行及調度。

（作者單位：廣東電網公司中山供電局）