基于大數據的配電線路負荷預警可視化系統設計與實現

國網浙江省電力有限公司瑞安市供電公司 周述慶 周健華 徐永強 王德勝 胡云皓 張理淳

現階段社會生產能力不斷提升，對電力等基礎能源的需求量明顯增多，再加之城市化等因素影響，使供電設備在當前運行中承擔著嚴重的過載壓力，成為影響供電服務水平的重要因素，容易造成電網運行不穩定等情況。根據我國相關地區的經驗可發現，在用電負荷高峰期，電力系統更容易發生配變電壓器容量不足的情況，該問題的發生會造成限電等問題，嚴重情況下，較大的負荷影響變壓器功能，產生不良影響。同時從經濟效益角度來看，長期的過載狀態會對系統內部相關重要部件的性能產生影響，是影響設備使用壽命、增加電力系統發生運行事件的重要危險因素[1]。

目前產業針對配變重過載情況治理的常規方法是事中監控和事后處理。面臨的業務難題是這種治理方式相對被動，為了強化電網監控效果往往需要投入大量資源，這是預防電網運行事件發生的重要組成部分。需注意的是，配電網的運行受到諸多因素影響，包括線路與設備自身的性能之外，環境、外部氣候、用戶使用行為等也會影響電力系統功能，其中的數據變化呈現出大數據變化的特征。

通過數據分析技術能對不同時間段的電力系統運行數據進行檢測，根據電力系統數據挖掘結果來判斷可能出現的電力系統障礙問題。同時該技術可與電力企業的其他功能模塊之間實現交互，如利用大數據分析結果監控電力系統部門的運行數據，并緊急處理系統運行中可能出現的故障缺陷等。因此可認為，現階段電力信息系統可借助電力大數據的技術優勢，不斷整合不同工況下電力系統的運行參數，并不斷挖掘電力系統的運行資料，最終有效預防風險，達到規避電力系統的故障缺陷的目標，這對于保證整個電力系統的運行性能具有重要意義[2]。

一方面，電力系統的運行過程會導致系統的負荷發生變化，其中的數據變化呈現出多樣化變化態勢，易受到其他風險因素的影響，如居民的電器的使用習慣、氣候變化等，都會影響正常的電力系統負荷，且上述因素多產生的影響存在較大差異。為了能夠進一步提升電力系統管理效果，則需要工作人員能夠快速識別可能發生的電力系統運行故障問題，不僅要識別其他危險因素對電力系統的影響，也可借助權重分析的方法選擇影響較大的權重，并形成預測模型，最終保證負荷監測結果科學、準確；另一方面，目前配電線路的負荷信息統計后不能直觀的進行展示或存在一定的滯后性，業務人員得到數據后不能及時的進行分析，導致重大事故的發生。

為確保電網的穩定運行，緩解業務人員線路檢測壓力、解決線路負荷人工預測/預警準確性低和高延遲的問題，本文在綜合考慮了業務人員的實際需求及配電線路的負載數據特性后，充分利用電網多年信息化建設成果，基于變壓器的大量歷史負荷數據，采用機器學習方法對配電線路負荷進行預測，使用當前的熱門平臺搭建技術，搭建了一個可視、實時的線路負荷預警平臺系統。本系統基于變壓器的歷史負荷數據，采用Prophet 序列分析方法對配電線路未來的負荷進行預測，采用SpringBoot 后端開發框架結合Vue 前端開發框架，搭建了一個網頁端的可視化實時的配電線路負荷預警信息化系統。

1 系統需求分析

配電線路負荷預警系統是對區域各變壓器下配電線路負荷數據可視化的平臺。各變壓器下的配電線路會定期采集上傳到服務器中，服務器收集到配電線路數據后進行處理，然后持久化到My SQL 數據庫。對于需要經常訪問的信息，即短期內的配電線路負荷數據，可存儲到Redis 數據庫，以應對頻繁訪問與數據處理。

用戶通過在可視化網站點擊相應區域的變壓器信息發送請求，通過接口在數據庫中查詢到相關數據，再返回到網站綁定到相關元素節點上。對于部分數據設置自動刷新，時間間隔內自動向后臺發送請求，刷新數據到網頁上。頁面展示變壓器下各配電線路歷史負荷數據和預測負荷數據，并展示該變壓器的運行狀態是否正常。

2 系統設計

2.1 系統架構設計

本系統設計可分為5層：硬件層、數據層、組件層、業務層和應用層。

硬件層提供系統運行時所需要的硬件資源和軟件資源，包括變壓器的智能計量終端、網關傳輸設備和搭建物聯網云平臺所需要的云服務器等。

數據層的性能與電網控制系統功能有直接影響，其中涉及數據庫的設計和數據存儲，良好的數據層設計不僅能保證存儲空間的有效利用，還能提升數據庫的反應與相應速度，提升系統功能。本系統需要處理和收集的信息包括：安裝在各變壓器下的智能測量終端傳輸到云平臺的數據、預警模塊預測的數據、各變壓器和線路的基本信息、用戶的信息以及報警信息，服務器收到變壓器下各線路的數據后存儲起來，為下一步業務分析提供數據基礎。因此數據層能夠對不同的電網數據做分層，并借助當前數據庫來快速存儲電網運行數據，該技術可提供完整的數據存儲格式與支持方案，有良好的拓展功能。

組件層具有拓展系統功能的效果，可根據信息系統功能設定方案來拓展插件功能，將系統功能以插件的方式呈現，簡化用戶添加變壓器或線路信息的操作等，支持復雜情況下的系統功能拓展要求。

業務層處理系統具有多樣化的業務功能模塊，該技術的優勢是能夠模塊化處理系統業務，根據模塊劃分結果形成不同的業務架構，主要包括歷史負荷數據展示模塊、負荷數據預測模塊和設備智能管理模塊等。

應用層構建系統的軟件平臺和web 網頁平臺，本系統搭建了一個基于web 的可視化變壓器下各線路歷史負荷和未來預測平臺，對變壓器所在區域地圖進行繪制，通過圖像展示變壓器的狀態和線路狀況，可給予使用者直觀的體驗，保證用戶服務體驗，提供友好的用戶界面對設備進行管控、合理的操作邏輯，且該系統能夠提供不同量級的系統支持平臺，具有極強的兼容性。

2.2 可視化網站

主要包括了各變壓器基本數據展示、變壓器下配電線路負荷數據信息展示、變壓器運行狀態展示模塊。

各變壓器基本數據展示模塊包括變壓器名稱、變壓器的地理位置、變壓器的基本運行狀態、變壓器的配電線路信息；變壓器下配電線路負荷數據展示模塊包括配電線路歷史負荷數據、配電線路實時運行負荷數據、配電線路預測負荷信息；變壓器運行狀態展示模塊包括：變壓器運行狀態圖片展示。

2.3 后臺管理網站

主要包括了用戶管理模塊、數據管理模塊、設備管理模塊和預測模型管理模塊。用戶管理模塊包括用戶的增加、刪除、修改；配電線路負荷數據管理模塊包括配電線路負荷數據的增加、配電線路負荷數據的刪除、配電線路負荷數據的修改；設備管理模塊包括變壓器的增加、刪除、修改以及變壓器下的配電線路的增加、刪除、修改。

2.4 負荷預測模型

現階段在電力系統運行過程中，可借助多樣化的預測模型來判斷電力系統負荷，且相關技術手段在經過不斷的改進后，其功能也得到進一步完善，目前較為常見的方法包括以回歸分析法、時間序列法等為代表的傳統算法，以及以神經網絡法、專家系統法為代表的智能算法技術等。

本系統采用智能算法Prophet 基于配電線路歷史負荷數據對未來的負荷數據進行預測，進而判斷是否會導致變壓器超負荷運行，智能算法的可簡化傳統算法人工提取特征的步驟，將特征工程轉化為結構工程。Prophet 算法是2017年臉書發布的開源時間序列預測算法，能根據歷史數據的長度捕捉不同時間維度的數據變化規律，具有擬合速度快效果好的優點，缺點是此方法沒有考慮如氣象、區域等其它因素對數據分布的影響[3]。對于本系統來說，輸入數據只有時間點和該時間點的電流值，并無額外的信息可使用，因此Prophet 方法與本系統有著很高的契合度。

首先對輸入的數據進行預處理，使得模型能夠接收該數據；其次通過歷史數據對模型進行擬合，將訓練好的模型嵌入到系統中，設置定時任務對傳入的負荷數據進行分析，將分析預測得到的數據傳入到前端進行展示。

3 系統實現

前端項目部署。前端使用Vue.js 框架構建，由于后端分成多個模塊，每個模塊都有不同的接口，所以前端請求全部發送到同一個端口9001，然后通過Nginx 請求轉發到對象模塊。配置好生產環境相關信息就可使用相關命令打包項目。只需要把打包好的文件放到服務器上即可運行。

后臺項目部署。后端項目全部使用Spring Boot 構建，只需要使用Maven 的package 命令就可生成每個模塊對應的JAR 包，把JAR 包放到服務器上執行命令即可運行后端項目。數據集成是建立在Hibernate 和Spring 的基礎上，Hibernate 是一個對JDBC 進行輕量級封裝的全自動ORM 框架，可有效提高數據層開發的效率，方便維護；Spring是當前最流行的后端開放框架，大大簡化開發流程，基于這兩項技術搭建系統后端。

預測模型實現。首先需編寫腳本對傳入的負荷數據進行處理，需對數據中的異常值、缺失值進行處理，然后對數據進行平滑處理和歸一化處理，在準備好數據后，還需對Prophet 算法中的一些參數進行調優。其中對實驗結果影響較大的參數有變點數量，季節項和趨勢項的平滑度，以正確預警率為指標并人工劃分訓練/測試集以保證時間序列的連續性，最終使用網格搜索法進行參數優化，即可得到最優的參數配置。

可視化平臺主界面。將可視化技術應用到變壓器下各線路負荷管控當中，可全面促進線路負荷管控工作質量和工作效率。界面展示了所有變壓器的列表、變壓器在地圖上的分布情況、歷史預警信息和變壓器下各配電線路的運行情況，可選擇某一具體的變壓器查看具體的信息，也可在該界面選擇上傳數據（圖1）。

圖1 系統主界面圖

可視化平臺變壓器負荷數據詳細信息模塊。點擊主界面中的變壓器可進入該變壓器的詳細信息頁面，包括變壓器的設備編號、設備生產廠商、投運時間、負責人和歷史狀態信息，也可查看變壓器下對應線路的運行情況，線路運行情況展示了歷史的負荷數據、預測的負荷數據，當預測的負荷數據達到閾值時會進行預警，變壓器展示的顏色也會相應的發生改變（圖2）。

圖2 變壓器配電線路詳細信息界面圖

綜上，本文基于Java 語言結合Spring 和Vue等平臺開發技術，開發了一個配電線路負荷數據可視化系統。傳入平臺的配電線路數據存儲到My SQL 數據庫中，再使用定時任務對數據進行相關預處理、預測分析和展示，處理完畢以后把數據再次保存新的存儲庫表中。系統運行穩定，實用性好，可幫助業務人員對處于不同地區的變壓器進行統一監測，大大減輕業務人員的工作負擔，根據預測信息及時采取應對措施，避免安全事故的發生。