面向大数据的数字电网建设研究

周兴东，赵志宇，杜韶辉

（1.云南电网有限责任公司 信息部，昆明 650011；

2.昆明能讯科技有限责任公司，昆明 650206）

1 引言

随着智能电网建设和电网规模的日益扩大，电力数据呈现出爆炸式增长的势头，电力行业进入了大数据时代。大数据在公共管理、零售、互联网、电信、金融等众多行业快速推广，市场规模迅速扩大，2012年国内大数据市场规模已达4．5亿元。IDC预测，2016年中国大数据市场规模将达6．17亿美元，而全球规模将达238亿美元。大数据已经渗透到当今的每个行业，成为重要的生产因素。人们对于海量数据的挖掘和运用，预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。电力大数据是大数据理念、技术和方法在电力行业的实践，是大数据应用的重点领域之一［1］。

电力大数据具有数据体量巨大、数据类型繁多、价值密度低、处理速度快的特点［2］，涉及到发电、输电、变电、配电、用电、调度各环节。电力大数据技术发展，满足电力数据的飞速增长，满足各专业工作的需要，满足提高电力工业发展和服务经济发展的需要，涉及高性能计算、数据挖掘、统计分析、数据可视化等。应用大数据分析、机器学习和预测技术，可整合运行数据、气象数据、电网数据、电力市场数据等，进行负荷预测、发电预测。充分挖掘客户行为特征，发现电力消费规律，借助于图形化手段，清晰有效地传达与沟通信息，便于相关人员对数据的理解和认识，打通并优化电力生产和电力消费端的运作效率，实现需求和供应的随时动态调整，提高能源需求预测准确性，提升企业运营效率效益。随着智能发电、用电、储电设备接入网络，借助信息流，形成自我优化的良性循环。有电网专家分析称，每当数据利用率调高10%，便可使电网提高20%～49%的利润，借助大数据技术，电力大数据价值的深度挖掘将给电力企业盈利与控制水平带来很好的价值。

电力大数据的价值和重要性已经毋庸置疑，其对于电力企业盈利与控制水平的提升有很高的价值，加之电力系统的日益复杂和用户用电质量要求的不断提高，究竟如何应用大数据、云计算技术高效、准确挖掘电力大数据中的“宝藏”，促进了企业管理优化与高效发展，为数字电网建设提供了机遇，但同时也是一种挑战。

2 云南电网数字电网建设基础

目前公司在用的信息系统横向覆盖基建、生产、调度、营销、物资等各领域，纵向贯穿省公司、地市供电局、县级供电企业，包含各领域业务管理系统和专业应用系统，有效规范了各业务领域管理工作，一定程度上促进了管理工作效率提升，但由于各系统定位为服务特定领域管理需求，对跨部门、跨专业、跨平台的应用考虑不足，虽积累了丰富的数据，但数据质量水平整体偏低，且不同时期分散建设的系统，由于在运行环境、数据库系统、数据格式、业务流程定义等方面执行不同标准，加之系统遵循标准、开发厂家等的差异，导致系统间信息网络传输能力、数据存储能力、数据处理能力、数据交换能力、数据展现能力以及数据互动能力都无法满足电力大数据的要求，同时各系统涉及的单位部门众多、业务复杂，系统间数据集成共享协同难度大。而大数据技术的本质是从关联复杂的数据中挖掘知识，提升数据价值，单一业务、类型的数据即使体量再大，缺乏共享集成，其价值就会大打折扣。当前多源、异构数据暂无法提供满足公司电网全景展现和跨业务、多角度、多层次综合分析的应用要求。

3 大数据时代的数字电网建设

数字电网是要在电网公司生产信息纵向、横向普适共享基础上建立科学分析决策和综合应用体系。数字电网基于电网网架聚合电网准实时运行数据、电网全过程生产管理业务数据，抓住专业工作本质，开展跨领域、多维度综合性业务分析，推动业务工作朝着专业化、精益化方向发展。本文主要摘取电网规划辅助、仓储可视化、故障快速定位、营销重要指标等几个方面，以表述面向大数据的数字电网建设。

3.1 电网规划辅助

依托电网网架及历史负荷特性，为电网规划提供电源点信息及参数、现有设备容量、中长期负荷需求等参考依据，辅助电网规划及优化改造。同时对规划方案实施效果进行评估，如电网

图1 云南电网规划图

3.2 仓储可视化

基于物资仓储及供应数据，应用可视化技术实现仓库分布及库存可视化展示，结合各类物资使用情况，为物资储备分析提供数据支撑，辅助库存优化及物资仓库选址规划；开展物资储备监控分析，结合物资在途监控，保障电力物资供应及安全配送。

3.3 故障快速定位

根据用户报障信息，结合电网拓扑和户表关系开展故障定位分析，辅助故障快速定位。根据故障定位分析结果，开展故障原因及抢修策略分析、开展抢修物资需求分析，辅助抢修方案制定及抢修物资高效调配，并通过抢修车辆定位和现场反馈实时监控抢修工作执行情况，达到快速复电的目标，见图2。

图2 电网故障定位示例

3.4 营销重要指标

加强需求侧管理，把握市场发展动态，数字电网开展年累计回收率、陈欠回收率、客户平均停电时间、售电量等指标分析，对电力市场的潜力以及未来市场趋势进行评估预测，为制定或调整发电、售电等生产经营目标提供依据，辅助电力营销策略调整，有效开拓市场。

4 建设意义

应用大数据、可视化等先进科技，整合电力行业生产、运营、销售、管理的数据，实现电力发电、输电、变电、配电、用电、调度全环节数据共享，实现电网的数字化和全景可视化。挖掘数据价值辅助电力生产和企业经营管理，横向打破业务数据壁垒，纵向满足决策层、管理层需求，保障电网安全、可靠、经济、绿色、高效运行，奠定智能电网发展基础。

［1］中国电力电子产业网．电力行业如何交集大数据［EB／OL］．（2014－08－05）．www.p-e-china.com/zhuanti/zhuannei.asp?newsid=47499.

［2］宋亚奇，周国亮，朱永利．智能电网大数据处理技术现状与挑战［J］．电网技术，2013，37（4）：927－935．