电力大数据及其在电网公司的应用

刘钰然/国网重庆市电力公司信息通信分公司

电力大数据及其在电网公司的应用

刘钰然/国网重庆市电力公司信息通信分公司

2015年8月19日，国务院常务会议通过了《关于促进大数据发展的行动纲要》，特别强调通过大数据的发展，提升创业创新活力和社会治理水平。大数据正在改变着各行各业，在电力行业展现了巨大的发展潜力。本文介绍了电力大数据的概念，分析了电力大数据在电网公司的应用，并探讨了电网企业发展大数据的关键措施。

电力大数据；配网；负荷

一、电力大数据

电力大数据是大数据理念、技术和方法在电力行业的实践。电力大数据涉及到发电、输电、变电、配电、用电、调度各环节，是跨单位、跨专业、跨业务的数据分析与挖掘，以及数据可视化技术。电力大数据由结构化数据和非结构化数据构成，随着智能电网建设和物联网的应用，非结构化数据呈现出快速增长的势头，其数量将大大超过结构化数据。电力大数据的特性满足大数据的五个特性，一是数据量大、二是处理速度快、三是数据类型多、四是价值大、五是精确性高。电力大数据在电力行业具有良好的发展前景，坚强智能电网的迅速发展使信息通信技术正以前所未有的广度、深度与电网生产、企业管理快速融合，信息通信系统已经成为智能电网的“中枢神经”，支撑新一代电网生产和管理发展。当前，电网业务数据大致分为三类：一是电网公司生产数据，如发电量、电压稳定性等方面的数据；二是电网公司运营数据，如交易电价、售电量、用电客户等方面的数据；三是电网公司管理数据，如ERP、一体化平台、协同办公等方面的数据。如能充分利用这些基于电网实际的数据，对其进行深入分析，便可以提供大量的高附加值服务。这些增值服务将有利于电网安全检测与控制（包括大灾难预警与处理、供电与电力调度决策支持和更准确的用电量预测），客户用电行为分析与客户细分，电网公司精细化运营管理等等，实现更科学的需求侧管理。

二、电力大数据在电网公司的应用

（一）大数据在输电线路中的应用

随着电网规模的壮大,输电线路状态监测系统的数据库处理工作量与处理效率都必须提高，这主要是由于输电线路状态监测系统工作中接收和处理的数据量越来越大。并且输电线路状态监测系统还必须提供技术支持，以满足监视、控制、培训仿真、运行管理的需求。系统采集数据量越来越多，接入系统的输电线路数量不断增长,线路中监测的数据类别不断增长，针对海量、实时高频数据采集的云计算平台采用分布式数据存储方案,并提供高效的并行查询和计算的能力,适合输电线路状态监测系统的实时、历史数据的存储与应用。如Hadoop云计算平台可采用廉价服务器和PC机构建集群,由于不要求服务器类型相同,可充分利用目前各省或地区供电公司闲置的大量服务器资源,从而大幅降低建设成本,并借助虚拟机实现资源虚拟化,提高设备利用率。并且相对传统关系数据库,能够成倍提升数据读写速度。输电线路状态监测系统必须在智能监视、报警和数据展示等应用方面提供全面的支持,这些应用获得并分析输电线路中采集的数据后,以友好的人机界面形式展示供用户使用。

（二）配网状态全面掌控

电力配电网点多面广，由于缺乏有效的监控手段，一般处于“盲调”的局面。近年来，很多电力公司推广应用用电信息采集系统，实现了城市配网公用变压器、专用变压器运行数据的在线采集，结合来自SCADA的变电站实时数据、电力气象数据等，为实现配电网的监测分析提供了可能。例如某省级电力工作从全省11万余台城市配网变压器和3400余条10千伏线路采集用电信息数据，进行分析计算，筛选出重载和过载严重的变压器和线路，及时提醒运维人员加强关注，有效防止了配变过负荷烧损事件的发生。同时，该公司多年来坚持研究气象数据和10千伏馈线负载之间的关系，通过“大数据”分析总结不同馈线随季节和昼夜变化的规律，以及受气温等气象条件、节假日、重要事件等因素的影响特性，构建科学的馈线负荷预测系统，实现对未来三天馈线负荷的有效预测。通过对配变和馈线近三年运行数据和报装数据的挖掘分析，筛选出需要扩容改造和进行低电压治理的重点区域。

配网在线监测分析系统的应用，实现了城市配电网运行状态在线监测和供电可靠性数据的自动提取分析。通过基于“大数据”的配网运行监测分析，为配网扩容改造和低电压治理提供依据，在短期内为配变和线路重过载分析、预警提供有效手段，为配网调度人员运行管理特别是迎峰度夏期间合理安排负荷转供、科学安排检修计划、事先安排有序用电提供了有效手段，避免了故障跳闸造成大范围停电事件发生，最终达到了减少停电损失、提高供电可靠性的目的。

（三）负荷预测更精确

电网公司利用大数据分析平台，能够准确判断用电负荷需求，并做好充足准备。电网公司从往年用电信息系统采集的负荷数据以及今年实测的负荷数据中，选取配变样本，筛选相关数据，在用电信息采集大数据分析平台中建立模型，寻找相关性系数，研究各类配变负荷变化趋势，经过计算比较，就可以得出诸如今夏负荷的预测情况、部分配变可能出现重、超载现象等信息。

（四）建模降损有依据

电网公司利用大数据分析平台，计算分区、分压、分线、分配变的线损数据，建立配变低压线损分析模型，工作人员能够及时诊断异常线损，快速找到线损过高的症结，提出个性化降损方案。

三、电网企业发展大数据的关键措施

（一）顶层设计

电网企业发展大数据，需要具备清晰的战略目标和发展重点，依托全局化的研究思路，统筹谋划大数据关键技术的研发、典型应用的推广以及相关标准规范制定。顶层设计对企业数据管理进行整体统筹，对基础硬件设施和上层软件配置进行长远规划，提前设计数据治理与质量提升的有效方案，以集中有效资源应对未来企业内部和外部数据种类和数据体量的快速性增长，达到全面支持企业内部经营管理，服务电力用户和社会的目的。

（二）数据源

电力大数据的研究和应用已开展近两年的时间，各方对成果寄予期盼，现在的问题已不是技术，而是数据来源。也就是说，目前的数据源情况难以支撑全行业的大数据研究。因此，在电力行业层面建立统一数据模型与主数据管理模式，打破行业中存在的数据壁垒，同时培育产生多维数据，在全业务链条间充分实现数据融合共享，对电网企业发展大数据至关重要。

（三）推动电网公司间的数据开放共享

建设电力行业统一的元数据和主数据管理平台，建立统一的电力数据模型和行业级电力数据中心，开发电力数据分析挖掘的模型库和规则库，挖掘电力大数据价值，面向行业内外提供内容增值服务。作为覆盖城市和乡村、具备同步传输能源与信息的最大人造网络，智能电网和智能电力系统自然成为未来智慧城市建设的基础与核心，以电力光纤到户和电力通信网为依托，进一步拓展电力大数据范围，构建家庭用电自动化和能效管理、小区的一体化信息平台、智慧城市的能效管理平台和智慧城市一体化信息服务平台，将智慧从电网带到小区再带到城市，最终实现电力发展方式和城市发展方式的共同转变。

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[1]张沛,杨华飞,许元斌.电力大数据及其在电网公司的应用[J].中国电机工程学报,2014年z1期.

[2]彭小圣.面向智能电网应用的电力大数据关键技术[J].中国电机工程学报,2015年3期.