大數據在配電網規劃中的應用研究

原野 王海燕 龐丁黎 王棟昌

（1.云南電網有限責任公司信息中心，云南 昆明 650000；2.云南電網有限責任公司德宏供電局，云南 德宏 678400；3.云南電網有限責任公司普洱供電局，云南 普洱 665000）

0 引言

大數據在生產生活中的應用越來越多，成為當前社會改革發展中的關鍵推動力，特別是在電力系統運行中會產生海量化的數據信息，如何實現集成化管理成了當前電力行業發展中面臨的主要問題。同時，數據的存儲方式也有所差異，呈現出異構化的特點，給管理工作帶來了較大的困難，在配電網規劃中面臨諸多挑戰。因此，應該順應時代發展的潮流，積極利用大數據優化配電網規劃工作，確保整體布局結構的科學性及合理性，為數據采集、存儲、處理和共享等提供便利，在保障信息數據安全的基礎上，提高配電網的運轉效率，滿足社會的用電需求。因此，應該明確大數據技術的適用性特點，從配電網規劃需求和目標出發實施融合應用，改善當前配電狀況。

1 大數據在配電網規劃中的應用意義

1.1 精準處理數據

大數據是海量化數據的集合，具有低價值密度的特點，在配電網規劃中合理采用大數據技術，可以在提供可靠數據的基礎上，增強整體規劃成效，解決傳統規劃建設工作中的弊端。相較于過往技術手段而言，大數據技術的應用可以真正保障數據處理的精準化，減少規劃工作中的誤差，為資源優化配置提供保障。特別是在當前綠色化發展背景下，配電網規劃要落實可持續發展的目標，解決當前能耗過大和環境污染的問題，就需要通過對各類數據的精準化處理，提高配電網的運行效率，減少其中的很多重復性工作，實現節能降耗[1]。

1.2 精確評估狀態

配電網的運行狀態會對人員的用電情況產生直接影響。用戶在查詢相關用電信息時可以借助于智能電表快速實現，而中心數據存儲管理平臺的建設，為數據傳輸和存儲提供了可靠保障，能夠在配電網電壓負荷預測中更加精確，使相關人員可以在了解配電網運行狀態的基礎上采取有效的優化措施，避免造成嚴重的故障問題。隨著數據量的逐漸增大，運算和處理工作的難度也越來越大，相關人員不得不依靠大數據技術才能滿足評估工作要求，發揮數據存儲和索引機制的作用[2]。且在評估工作中獲得的相關參數，能夠幫助決策人員及時制定切實可行的決策策略，改善整個配電網的運行狀態。

1.3 優化整體結構

配電網的運行情況是決定電力系統安全性和穩定性的主要因素，需要結合過往工作經驗和歷史數據，對配電網規劃中可能出現的問題實施預測，以便對配電網的整體結構加以優化，達到當前運行要求。大數據技術在數據存儲和整合、應用中能夠體現其價值，且配電網的運行數據能夠被管理人員實時獲取，及時發現其中的問題，在配電網結構優化中獲得更加多元的技術支持。

2 大數據在配電網規劃中的應用問題

2.1 規劃不合理

規劃不合理的問題在當前配電網規劃中十分常見。大數據的應用效率較低，對于傳統人工操作的依賴程度較高，比如在技術規范和標準的支持下實施實地調研和考察，配電網的規劃設計需要依靠設計人員的工作經驗，導致人為因素對配電網規劃成效產生影響，難以保障其良好的精準性；數據采集和處理、分析等也會遇到較大的難度，若工作人員不了解規劃工作的具體內容及要求，就難以保障配電網的運行效益[3]。對于電力系統運行數據的分析缺乏可靠性，難以及時預估配電網規劃中可能出現的問題，規劃工作呈現出盲目性的問題。

2.2 數據處理成效低

隨著配電網規模的擴增，數據量也在逐年增長，而且具有繁雜性的特點，因此只有在保障數據采集和處理高效化的前提下，才能滿足配電網的規劃要求。但是從目前實際情況來看，數據處理效率低的問題仍舊會對配電網的規劃工作產生影響，且沒有及時記錄相關數據，影響了后期處理效率，不了解配電網的現狀，在決策中容易出現失誤。

2.3 故障診斷不及時

配電網的運行會受諸多因素的影響，包括環境因素、人為因素和設備因素等，傳統工作方法往往是采取事后控制的方式，未能及時診斷和評估故障問題，導致人們的用電安全受到威脅[4]。整體工作效率較低，而且存在滯后性問題，不能滿足新時期電力行業的改革發展要求，無法編制切實有效的修復方案，造成故障的擴大化。

3 大數據在配電網規劃中的應用策略

3.1 規范系統設計

配電網規劃系統的構建，可以為實踐工作提供可靠支持，因此要以大數據技術為核心實施針對性設計，在了解電網設備運行原理和特點的基礎上，通過相關模型的構建數據接入來提供保障。地理信息系統、生產管理系統和數據監控采集系統，是配電網規劃系統的主要組成部分，能夠全面診斷原始數據，明確數據的內在聯系，借助于大數據挖掘技術獲取深層價值，以便更具可視化地分析配電網運行的影響因素及其特點，在規劃工作中獲得可靠指導。此外，大數據技術具有模擬性特點，可以結合相關規劃數據實施模擬，了解在投運后可能遇到的問題及原因，以便在規劃工作當中及時采取預防及控制措施，借助于問題庫實現動態化管控。數據接入也應該充分發揮大數據的作用，提高多元數據處理的效率，利用系統數據庫改善整體管理成效[5]。在明確電力設備ID的基礎上，運用大數據技術還能夠實現高效化的數據融合，實現對零散性信息的統一整合，降低配電網規劃管理的難度。此外，可視化建模也是系統設計中的關鍵內容，設計人員應該及時獲取切片地圖信息，明確線路、變電站和斷路器位置等，模擬配電網的各種運行狀態，增強規劃設計的科學性。

3.2 優化數據調度

數據調度是配電網運行中的主要工作內容，可以在了解電網負荷狀況的基礎上實施全面優化，以改善配電網的運行狀態，避免造成嚴重的電力事故。以大數據技術為核心，對數據調度過程實施有效優化，也是當前配電網規劃工作中的關鍵內容，這也是決定發電、變電和配電工作成效的主要環節。過往處理模塊具有復雜性的弊端，不利于信息的快速整合，因此在未來規劃中應該以簡潔性為基本原則實施設計，解決信息來源渠道單一化的問題，提高系統運行效率。在完成數據初始化的基礎上，信息接收端能夠驗收優先級并發送指令查詢，為數據處理和壓縮傳輸提供支持。配電網節點位置的選擇是影響其運行狀況的關鍵，需要針對管理模塊及存儲模塊實施優化，達到高效化處理的目的。除了依靠大數據技術外，還應該充分發揮電子信息技術的作用，提高數據配置可靠性，以數據分析庫為依據實施可視化管理[6]，以便各類電力設備的運行狀況能夠被規劃設計人員所獲取，達到實時化分析和管理的要求。

3.3 強化規劃管理

數據規劃管理也是當前實踐工作中的關鍵內容，特別是配電網規劃工作具有復雜性特點，只有在獲取各類數據的基礎上，才能保障規劃的科學性及合理性，而數據共享是提高運行管理成效的關鍵。在規劃設計當中，需要針對各類電力數據實施融合和分類，使整個配電網的結構得到全面優化和調整，降低運行過程中的數據偏差，改善電力系統的運行狀態。在配電網系統規劃數據庫的支持下，可以為規劃設計和電力運行提供可靠保障，在信息采集過程中保持高效化的優勢，運用可靠的信息采集系統提升管理水平。在配電網規劃工作中，應該融合地理信息系統，了解配電網的運行狀況，以便對電力負荷電壓實施評估和預測，設置合理的閾值，及時消除其中的安全隱患，防止造成大范圍的停電事故。特別是在過往系統運行中，停電率升高問題會對整個社會的用電造成影響，在嚴格控制負荷電壓的基礎上，使得電網設備的運行更加可靠。為了幫助管理人員獲取數據庫運行參數，還要加快電網狀態檢測數據庫的設計，在智能化電網建設中以相關配置信息為依據不斷優化設計方案，解決電力分布不均的問題。

3.4 關注電壓數據

電壓數據規劃管理也十分關鍵，需要明確電壓數據繼承關系關聯原理的基本特征，科學優化配電網的整體結構，使其接線方式更加合理和科學。在網絡結構中，其基本節點為變電站系統，多采用多叉樹結構設計線路分支，“樹枝”則主要是開關和變壓器，“樹杈”則為網絡結構的分叉。在明確配電網結構的前提下，應該選擇合適的起點，通常會選擇系統節點，并借助于搜索和檢測的方式來對設備起始點加以確定。在配電網的運行過程中，可以更加高效地完成數據采集工作，分叉路徑上數據傳遞的速度也更快。在樹干路徑上，管理人員通過搜索的方式可以完成數據的快速獲取，在采集和登記節點數據時也滿足了工作人員的多元化需求，為運維管理提供必要的支持。對于拓撲結構的優化，也能夠提升配電網規劃質量，同時在數據處理中創造更加可靠的條件，且在此過程中應該發揮CIM的作用，達到精準化獲取的要求。進而管理人員可以全面連接傳輸路徑和CIM拓撲結構子節點，改善系統的運行環境，提供更加優質的供配電服務，滿足社會各界的用電需求。

3.5 實施故障檢測

故障檢測模塊的設計應該以數據采集模塊為依據，在了解不同數據特點的基礎上實施評估和分析。其可采集全面的網絡性能數據和硬件底層數據，并且傳輸到指定位置當中，通過分揀、存儲和讀取操作實現高效化處理。在當前配電網規劃當中不僅應用了大數據技術，而且提高了互聯網和計算機通信的協同度，在自行測試中呈現出智能化的特征，可全面控制配電網運行的負荷和電量等，防止對系統穩定性造成威脅。在數據測量中采用了先進的傳感器設備，能夠及時根據異常數據來定位故障的位置，降低配電網運行的風險。而以大數據技術為核心實施主動式規劃，能夠根據不同故障的規律和特征設置相應的閾值，當運行參數超過閾值后及時發出警報信息并通過服務中心實施傳遞，管理人員就能夠結合故障信息及時采取有效的控制措施，避免給電力企業和用戶造成巨大損失。

3.6 空間負荷預測

空間負荷預測可以在了解空間負荷的基礎上采取有效的運行管理措施，降低配電網運行的風險，因此在規劃工作當中應該運用大數據技術提高預測的準確性。首先，需要對負荷實施聚類處理，對于元胞負荷密度的預測則依靠深度學習算法，能夠達到分類預測的目的。但該方法也有一定局限性，無法獲得預測值的影響因素屬性，因此應該運用元胞屬性大數據來實施科學預測，即做好元胞的分類處理，明確不同屬性條件對元胞負荷密度的影響特點，元胞類型包括了居住用地、公共設施用地、倉儲物流用地和工業用地、公園等，能夠對其負荷特性實施總結，以便得到更加精確的同時率，使元胞負荷值更加可靠。在規劃工作中應該了解規劃報告的數據信息，比如元胞屬性和負荷密度等，了解其中的異常數據，實現數據的結構化處理。棧式降噪自編碼器的應用，可以改善預測模型的實效性，在元胞負荷計算時需要了解規劃面積大小，以降低數據誤差，并要了解其他地區的負荷密度情況，在配電網規劃中借鑒相關經驗，確保負荷密度預測的精準性。

3.7 未來發展趨勢

在社會快速發展的背景下，對于電能資源的需求量在逐年上漲，應該不斷提高配電網的規劃水平，發掘大數據技術的深層應用價值，為人們提供更加可靠的用電保障，拉動社會經濟水平提升。這就需要對用戶的用電情況實施全面獲取與評估，在了解用電特點和規律的基礎上實施科學規劃，防止在用電高峰時段對供電質量造成影響，預防重大電力事故。在優化配電網分布結構時，也需要了解當地的用電需求和未來變化趨勢，在保障配電網運行狀態達到用電需求的基礎上，避免造成資源浪費的問題，實現對電力生產及消耗的全面平衡。在電力網絡智能化發展背景下，配電網規劃及運行的智能化控制也是未來發展的必然趨勢，需要在改善用戶用電便捷性的同時，降低成本投入，提高電力企業的經營效益。特別是在城鎮化速度逐漸加快的趨勢下，用電負荷密度不斷提高，負荷組成也呈現出復雜性特點，需要以大數據技術為核心全面評估配電網的運行數據并且做出科學預測，分析可能出現的安全性問題，以保障用電安全為目標構建更加可靠的用電環境。

4 結語

在配電網規劃中充分發揮大數據的作用，可以改善配電網的運行環境，促進我國電力行業的長遠發展。大數據的應用，可以更加精準地處理相關數據，全面評估配電網的運行狀態，而且使得整體結構得到全面優化，是現代化配電網建設的關鍵。但是，由于在實踐工作中也面臨諸多問題的限制，比如規劃不合理、數據處理成效低和故障診斷不及時等，會導致運行中的風險增大。為此，應該通過規范系統設計、優化數據調度、強化規劃管理、關注電壓數據、實施故障檢測和空間負荷預測等方式，逐步構建完善的配電網規劃方案，明確未來發展趨勢，不斷加強技術創新，為人們提供更好的供電服務。