基于电力大数据与画像的配电网运行安全监测系统设计

杨晓燕，李绍坚

（广西电网有限责任公司南宁供电局，广西南宁 530029）

随着电力用户需求的快速发展，如何保证电力用户数据分析的有效性变得十分重要。由于电量数据的获取范围与传输频率并不能始终保持稳定，所以保证电力用户特征分析结果的准确性成为了维持配电网运行安全性的重要条件[1]。在已知电力大数据筛选标准的前提下，用户画像标签的发展可以为用户行为带来更加间接与直观的表达。故而在实际应用过程中，可以根据已存储的用户档案数据，判断用户与用户之间的信息互通关系，再通过构建电力画像标签的方式，确定电量数据的实时传输能力。

配电网是指能够从核心输电网或地区发电厂接受电能的电力应用网络，能够按照电压主机分配原则，将这些传输电量信号传输至各级应用主机中[2]。随着电信号传输量的增大，个别信息参量会呈现出明显的无功运行状态，此时配电网环境中的电量信号无功功率水平大幅提升，这也是导致配电网运行安全性与稳定性不断下降的主要原因。传统在线运行监测系统虽然能够对电量信号的传输能力进行准确度量，但由于用户节点之间的信息互通关系并不能长期保持稳定，所以该系统并不能完全满足实际应用需求[3]。为解决上述问题，设计了基于电力大数据与画像的配电网运行安全监测系统。

1 系统硬件设计

配电网运行安全监测系统的硬件运行环境由MVC 监测框架、电量运行电路、网关管理模块三部分共同组成，具体设计方法如下。

1.1 MVC监测框架

MVC 监测框架同时负载电量运行电路、网关管理模块等多个硬件应用结构，作为配电网运行安全监测系统的搭建基础，能够将配电网主机与电量控制器联结起来，并可以通过请求分发、信号反馈的处理方式，将处于传输状态的电力大数据转存至系统数据库主机中[4-5]。在实际应用过程中，配电网主机与电量控制器元件之间始终保持着稳定的数据信息共通传输状态，一般来说，由配电网主机指向电量控制器元件的执行指令被认定为监测请求发送，由电量控制器元件指向配电网主机的执行指令被认定为监测信息回传。具体连接结构如图1所示。

图1 MVC监测框架的结构示意图

电力大数据作为MVC 监测框架中的过渡信息，具备双向反馈的传输能力，向上可传输至电信号监测器元件，向下可作为存储信息，以供监测系统数据库主机的直接调取与利用。

1.2 电量运行电路

电量运行电路（如图2 所示）作为配电网运行安全监测系统中的电信号转换装置，可将外部电源输入的高压电量信号转化成低压、直流的输出形式，并可以借助导线与应用电阻设备，将这些传输电量反馈给下级硬件结构体[6]。AMOS 配电主机作为电量运行电路中的核心运行设备，能够记录电量信号的实际传输行为，且随着信号传输量的增大，主机元件自身所具备的数据承载能力也会不断增强，此时为使整个系统长期维持相对稳定的执行状态，相关电阻设备（如R1、R2、R3、R4、R5、R6）两端的负载电压数值也会不断增大。

图2 电量运行电路

电压表负责度量AMOS 配电主机两端的电压数值，一般来说，其物理示数越大，表示电量运行电路所具备的电信号输出能力越强。

1.3 网关管理模块

在配电网运行安全监测系统中，网关管理模块负责更改电力大数据的传输形式，且由于元件结构所处位置的特殊性，该设备结构具有承上启下的连接能力，向上能够对待传输的电力大数据进行整合与处理，向下可以建立模块结构与运行电路之间的实时连接关系[7-8]。DSP 主板能够同时调节LFS014设备与GMS19-44 设备，并可以借助电容聚合已存储的电量大数据，从而使得配电量信号能够顺利从网关管理模块传输给下级硬件应用设备[9]。

2 监测软件设计

在各级硬件设备结构的支持下，按照电力数据采集原理，构建完整的画像标签结构，再根据标签纯度的度量结果，完成监测系统的软件执行环境搭建，两相结合，实现基于电力大数据与画像的配电网运行安全监测系统的顺利应用。

2.1 电力数据采集

电力数据采集是配电网运行安全监测系统搭建的必要执行环节。在实际应用过程中，为构建稳定的电力大数据画像标签，在实施电力数据采集时，需要同时参考电力大数据筛查系数、配电信号传输向量等多项物理参数条件[10-11]。电力大数据筛查系数常表示为ϕ，一般来说，该项系数参量的取值始终属于[1,+∞)的物理区间。配电信号传输向量可表示为，在固定配电系数保持为β的前提下，该项物理量的实际取值越大，配电主机所采集到的电力大数据信息量也就越多。联立上述物理量，可将配电网运行环境中的电力数据采集结果表示为：

式中，w1、w2、…、wn分别表示n个不同的配电感应系数，n表示电量监测指标的最大取值结果。在构建电量画像标签时，必须根据电力大数据采集结果，对配电网主机进行规划与调试。

2.2 画像标签构建

画像标签描述了电力大数据参量之间的信息映射关系，假定配电网是一个绝对稳定的电信号传输环境，则可认为节点与节点之间的映射关系越明显，最终定义画像标签所包含的数据信息参量也就越多[12-13]。设i表示电力大数据映射参量的初始取值，αmax表示标签节点定义系数的最大值，αmin表示标签节点定义系数的最小值，λ表示一个稳定的配电网运行监测周期时长。在上述物理量的支持下，联立式（1），可将画像标签构建结果表示为：

式中，γ表示与电力大数据信息匹配的标签节点定标值，ΔR表示电力大数据在配电网运行监测周期内的传输总量。对于配电网运行环境而言，画像标签节点之间的物理间隔越小，配网主机对于电力大数据信息参量的捕捉能力也就越强[14]。

2.3 标签纯度的度量

在已知画像标签构建结果的情况下，配电网主机可以根据标签纯度指标的度量值结果，确定电力大数据信息所处的实时传输位置。对于配电网运行安全监测系统来说，标签纯度指标的度量数值既决定了标签节点的分布密度，也影响了配电网主机对于待传输电量大数据的采集与处理能力[15-16]。设x表示配电网主机对于待传输电量大数据的初始赋值，ρ表示电力画像标签节点的分布密度，表示配电网主机中的电力大数据传输特征值，ξ表示配电网运行环境中一个随机选取的电信号监测指标，μ表示与配电网运行环境匹配的配电信号定标值。在上述物理量的支持下，联立式（2），可将电力画像标签纯度指标的度量数值表达式定义为：

根据标签纯度指标的度量值结果，配电网主机能够对电力大数据参量进行实时统计，且随着电信号传输量的增大，大数据信息并不会在数据库主机中明显堆积，这也是系统主机始终能够对配电网运行安全性进行准确监测的主要原因。

3 实例分析

3.1 实验环境

利用QGIS 软件对配电网运行环境进行监测。将所选取电网运行设备与实验主机相连（如图3 所示），根据电量表设备中的示数结果，分析相关实验指标的数值变化情况。该实验过程中，首先利用基于电力大数据与画像的配电网运行安全监测系统对主机元件进行控制，将所得实验数据作为实验组变量；然后利用传统在线运行监测系统对主机元件进行控制，将所得实验数据作为对照组变量；最后对比实验组、对照组变量数据，并总结实验规律[17-19]。

图3 配电网运行环境规划

电量信号的无功功率水平，能够反映出配电网主机的运行稳定性与安全性，一般来说，电量信号的无功功率水平越低，表示配电网主机的运行稳定性与安全性越强；反之，若电量信号的无功功率水平相对较高，则表示当前情况下配电网主机的运行稳定性与安全性相对较低。

式（4）为电量信号无功功率p0的计算表达式：

式中，U0表示无功状态下的输入电压，Iˉ表示无功状态下的电流均值。

为保证实验结果的准确性，实验中配电主机的电阻数值始终保持稳定。

3.2 无功功率测试

图4 反映了实验组、对照组输入电压与电流均值的数值变化情况。

图4 实验曲线

分析图4 可知，在整个实验过程中，实验组、对照组曲线的变化趋势基本保持一致，但实验组输入电压、电流均值曲线均位于对照组下端。

对照图4 中的U0指标与Iˉ指标数值结果，对电量信号无功功率p0进行计算，具体计算结果如表1所示。

表1 电量信号无功功率数值

分析表1 可知，随着实验时间的延长，实验组、对照组无功功率计算结果均呈现出上升、下降交替出现的数值变化状态。整个实验过程中，对照组无功功率最大值达到了320.4 W，与实验组最大值183.4 W 相比，上升了137 W；对照组无功功率均值为119.8 W，与实验组均值93.9 W 相比，上升了25.9 W。

综上可知，在基于电力大数据与画像的配电网运行安全监测系统的作用下，电量信号的无功功率数值水平确实得到了较好控制，与传统在线运行监测系统相比，更符合促进配电主机稳定、安全运行的实际应用需求。

4 结束语

新型配电网运行安全监测系统以MVC 框架为基础，联合电量运行电路、网关管理模块两类硬件设备结构，对电力大数据参量进行实时采集，再根据已知的画像标签构建结果，计算标签纯度指标的具体度量系数。与传统在线运行监测系统相比，随着基于电力大数据与画像的配电网运行安全监测系统的应用，电量信号无功功率水平过高的问题得到了较好解决，对于保持配电网运行环境的稳定性与安全性确实具有较强的实用性价值。