基于一体化平台的电网运行大数据应用

马晨骁　王启龙　牛文惠　李福建

摘 要：随着智能电网的不断发展，电力系统的数字化、信息化、智能化不断发展，带来了更多的数据源，例如，智能电表从数以百万计的用电客户侧带来需求侧数据，电力设备在线监测系统从数以万计的发电机、变压器、开关设备、高压电缆、架空线路等设备中连续性获取不断变化的监测数据，光伏和风力发电预测所需的大量历史运行数据、气象观测数据等。

关键词：大数据 智能电网 技术体系

中图分类号：TM734 文献标识码：A 文章编号：1674-098X（2015）11（c）-0030-02

面对爆炸式增长的电力系统数据，传统的数据处理方式不能满足从海量数据中获取准确、关键及定制化信息的需求，电网运行大数据系统的应用是电力行业信息化、智能化发展的必然要求。

1 电网运行数据采集及分析现状

（1）多应用系统数据共享存在瓶颈。

电网运行数据贯穿电能发、输、变、配、用等各个环节，为优化电能的生产、分配及消耗，建设了多个信息化系统完成电网的运维及管理。由于建设规划没有考虑各个系统间数据交互问题，导致系统间不能实现数据直接共享。随着电网规模不断增大，电力服务要求的不断提高，要求通过获取更多的信息以进行综合全面分析，实时掌握电网运行状态。

（2）自动化功能缺乏诊断及预测能力。

目前，电力系统自动化功能主要为实时监控及历史数据记录，并无智能分析决策功能及未来预测能力。电网的故障诊断、故障處理、负荷预测、方式管理及设备检修安排主要依靠既定规程规定及人员主观判断等，较大依赖于工作人员的技术水平，不能快速适应电网发展带来的改变。

（3）不能满足定制化数据处理要求。

2 电网运行大数据采集及分析体系建设方案

2.1 系统总体构架

将已有的各个应用系统作为数据存储及数据处理节点，通过网络实现节点之间的互联。应用系统中文件管理采用分布式文件系统，系统设计基于C/S模式，网络中包含多个供多用户访问的服务器，用户可以根据角色权限设置像访问本地文件一样访问其他系统上的文件。

建立一体化平台独立数据处理中心，实现定制化数据处理及数据可视化发布功能。该系统创新性提出了拖拽式电网运行数据自助分析功能，允许使用者在Web页面上选择任意的分析主题表以及任选分析维度、分析指标，进行自助式的多维分析与数据挖掘，满足了个性化研究的需要。

2.2 数据的存储与访问

系统数据存储采用分布式文件方式，将电网运行产生的海量数据存放于互相连接的服务器中，用户可以根据角色权限设置像访问本地文件一样访问这些服务器上的文件。由于现有系统已建设有完备的数据存储设备，利用现有资源可以方便的实现数据的分类存储及管理。为保证文件安全，提高系统容灾备用能力，系统采用镜像及异地备份技术将重要文件备份至不同系统中，实现重要数据的安全备份功能。

系统网络构架采用1000BASE-T以太网技术，数据传输速度可达千兆，满足大数据访问及传输的需要。

2.3 数据的挖掘与分析

2.3.1 故障诊断功能实现原理

电力系统状态估计与故障诊断紧密相关，鉴于此，利用基于WAMS/SCADA/综合智能告警混合量测的电力系统状态估计方法；将非线性估计结果作为伪量测量加入线性估计中，根据平均距离动态调整其权值，通过插值对非线性可观测区域进行实时的估计。

2.3.2 故障预测功能实现原理

（1）利用大数据技术，从获取到的大数据中选取所需的数据并整合成用于数据挖掘的数据集；将数据集所含的规律找出来，建立基于大数据分析的非结构化数学模型。

（2）通过神经网络和专家系统不断学习强化，不断提升系统对电网负荷关联数据的辨识能力，利用大数据关联处理方式可以准确预测电网负荷走向，有效减少负荷预测对主观经验的依赖程度。

2.3.3 定制化数据分析功能实现原理

固定的分析与展现形式总会存在无法满足一些用户个性化分析需要的情况。为了解决这个问题，该系统创新性提出了拖拽式电网运行数据自助分析功能，允许使用者在Web页面上选择任意的分析主题表以及任选分析维度、分析指标，进行自助式的多维分析与数据挖掘，满足了个性化研究的需要。该系统Web服务数据来源为平台数据处理中心SCADA服务器。SCADA服务器完成数据采集及处理功能，即负责与其他电力应用系统（EMS，DMS等系统）的实时数据通信，访问其数据库文件及报表文件等，根据用户个性化命令对文件中的数据进行“二次计算”，并将结果反馈至平台数据处理中心Web服务器进行数据发布，或通过可视化接口将及计算结果进行面向用户的可视化展示。

3 结语

系统的大数据分析及处理预期目标如下：（1）实现实时在线信号识别、故障诊断；（2）实现运行设备的预测性故障分析；（3）实现故障过程回放，为故障性质的确定、故障后的系统恢复、设备维修提供可信的依据；（4）实现故障信息分类、确定故障范围、诊断故障设备、故障负荷统计等功能，（5）实现负荷预测等电网运行数据的准确预测；（6）实现定制化数据处理功能。

参考文献

[1] 陈宁，徐春雷，庄卫金，等.地县一体化调度自动化系统分布式数据采集方法[J].电力系统自动化，2011（24）：89-92.

[2] 孔英会.数据流技术及其在电力信息处理中的应用研究[D].保定：华北电力大学，2009.

[3] 李贵兵，罗洪.大数据下的智能数据分析技术研究[J].科技资讯，2013（30）：11-12.