基于大数据的配网运行监测研究

董思宇

摘要：作为贯彻实施国家电网公司“两个管理提升”工程的一项重要举措，按照国网河北省电力公司总体规划部署，供电公司在全市范围内全面建设农村配电网运行监测系统。

关键词：配网运行;大数据;全量监测

引言

随着智能电网建设和信息技术的快速发展，智能电表得到了大面积的广泛应用，积累并正在产生大量的生产、经营业务明细数据，为电力大数据应用奠定了基础。但受专业条块管理影响，智能电表采集的海量数据未能实现跨部门的有效应用。配网是供电企业进行电能供应的最末端，供电质量直接影响到用户的生产生活。利用先进的信息化技术保证配电网运行的安全性、经济性，提高供电服务质量、同时依据实际情况对配网进行长期合理的规划便显得尤为重要。目前配网电能质量监测采取的方式是抽样监测，存在样本失真问题;配网运行监测缺乏在线数据支撑，10kV线路和台区公变等配网设备存在的重过载卡口、轻空载低效、功率因数低、三相负载不平衡、重复停电等异动未及时监测;配网资产运行效率未得到重视，配网建设与改造决策缺乏在线明细数据支撑。

1配电网运行监测系统特点

一是有效提高生产效率，降低安全风险功能。配电变压器的负荷测试是供电所低压线路运行维护的一项非常重要的工作，由于配变安装分散，给负荷的实时测试带来了很大困难，特别在晚高峰负荷测试时，对现场测试的工作人员构成安全威胁，而且数据不及时，不准确，完成一个测试周期往往耗费大量的人力、财力、物力和时间。该系统的运用实现了对所有公变台区的实时监控，数据全面、真实、准确、及时，极大地提高了生产效率，降低了安全风险。二是提高供电可靠性、降低设备故障率的功能。通过系统对配电变压器的的实时、在线、连续监测，准确找出高峰负荷时段，针对性地采取相应的措施，对可能发生的事故提前做出防范措施，变被动为主动，有效地提高了供电可靠性，降低了设备故障率。减少了因过负荷引发的设备故障、二次保险熔断、开关过负荷跳闸。三是提高电压质量，降低线路损耗的功能。通过系统对配电变压器的三相电流监测，及时掌握三相负荷的不平衡度，管理人员用系统指导台区负片电工及时调整负荷，同时在系统中监控负荷调整情况，避免了以前人为操作可能造成的疏漏。四是提高管理部门的分析决策能力。通过对农村配电网设备运行工况综合分析，為农村配电网的技改工程提供可靠的依据，实现了企业的精益化管理。

2大数据全量监测基础

2.1从抽样到全量的数据思维

与传统大数据特点相比大数据有三大特点：相关关系比因果关系更重要，要全体不要抽样，要效率不要精确。大数据思维，首先要重视数据全面性，而非随机抽样性。传统的调查方式都是抽样的，抽取有限的样本进行统计，从而得出整体的趋势来，之所以选择抽样而不是统计全部数据，只有一个原因，那就是在技术条件有限情况下全部数据的数量太多，根本没法操作。抽样的核心原则就是随机性，不随机就不能反映整体趋势性。抽样随机性的道理虽浅显，但在实际操作中样本选取做到随机很难。数据储存技术、网络技术、流式计算处理等技术的迅猛发展，为大数据时代的到来准备了物质基础。技术瓶颈的突破，使基于明细、实时、全量的大数据应用成为可能。

2.2“量价费损”在线监测构建企业

大数据库互联网以及智能电表的广泛应用为电力大数据的采集带来的新手段，云计算、海量数据处理技术为处理大数据带来了新方法。对全部数据进行统计分析，其结果当然会更加准确。“量价费损”在线监测正是在这个大的时代背景下，针对大数据管理特点，开展了公共数据交换模型SG-CIM拓展、海量数据管理、动态建模、平台集成一体化等数据集成共享、数据分析挖掘的关键技术研究，实现营销、用采、调度TMR等不同部门不同系统数据的有序集成，构建了基于明细数据的企业级统一、开放、共享平台。“量价费损”在线监测应用管理平台依托公司数据中心建设成果，盘活智能电能表海量明细数据，完成对营销、生产、调度等专业多系统数据的融合和挖掘。实现对覆盖“发购供售”全过程的线损、电量、电价和电费等重要经营指标的在线监测和分析;为各级领导及相关业务部门的管理活动与决策提供有力的数据支撑。通过数据中心海量数据平台的利用，实现发策、交易、营销、运监等多部门对关口计量数据应用的共享。从发策线损管理、营销用电稽查、配网生产运行等不同专业视角进行数据资产价值挖掘。

3配网运行监测技术实现方法

3.1数据共享融合技术方案

基于“量价费损”在线监测的配网运行监测是基于电力营销、调度等领域的海量大数据进行挖掘分析的监测类应用，其核心是采用“大数据”处理技术，打造稳定、安全的长链条数据集成通道，收集用电信息采集系统、营销业务应用系统、TMR系统等业务系统的明细数据和档案数据，分别接入海量数据平台和结构化数据平台进行存储，利用海量数据平台的列存储特性、大数据压缩的能力，存储时标数据历史明细;在存储层上搭建并行处理架构，部署计算服务，建立流式计算机制，将所有基于时标数据的计算（包括96点及日频度数据计算）全部置于计算服务上执行，服务程序通过海量平台的JUAPI标准化接口批量读取明细数据，多线程并行计算后再将结果批量写入到结构化平台的数据库中，解决了海量大数据高速计算问题;通过二次计算、数据验证等技术手段，提升计算结果的准确性。此外，以SG-CIM共享数据模型为基础进行扩展，建立了统一的数据接入标准，保障了数据在传输、存储、计算、展现各环节的一致性。

3.2平台工具集成（SPSS，TABLEAU）

数据装配问题：代码与名称匹配问题，数据组合问题。原有系统生成的数据结果与工具所要求的数据结构不一定匹配，需要原系统进行数据转换、数据传输等步骤。需要数据库维护人员完成;如需自动化连接，需要视具体要求做接口开发。数据分组：同比、环比分析需要额外对数据进行组装。数据分拣：指定合适数据范围才能得到有效结果。

结语

电力企业提升核心竞争力，应主动拥抱电网大数据，形成一种数据思维。基于这种新的数据思维方式在对大数据全量监测理论深入剖析的基础上，以配网运行监测为典型应用场景进行了探索实践，提出配网运行全量、在线监测方法，研究了配网运行监测实现技术，构建了配网运行监测功能架构及综合关联分析模型，提供了配网运行监测以及配网改造评价的新思路。

参考文献

[1]王柏君.“配电线路故障智能监测技术研究与实施”[J].中国电业·技术，2013（12）.

[2]陆一鸣.智能配电网信息集成需求及模型分析[J].电力系统自动化，2010（01）.