大数据技术在电力系统的应用探讨

莫显耀

（内蒙古电力经济技术研究院，呼和浩特 010000）

1 大数据的概念

数据作为最有价值的资产，是企业的重要命脉，其可用性具有重要的作用。电力行业的大数据不仅涉及电力企业的管理数据与用户用电量数据，也涵盖发电机组的数据和电网运行状态的数据，如变电站运行、继电保护、锅炉、汽机等。大数据有实时处理、价值密度低、数据海量异构等特点，在智能电网不断发展的趋势下，电网大数据将会呈现指数级的增长[1]。现阶段，电力系统中运用的管理运行数据多是存储于数据库中的结构化数据，其缺乏顶层设计，不能提供上层应用服务，难以共享互通；而大数据技术的应用可以分散储存数据，借助互联网将数据互联互通，提取出有价值的数据，达到数据信息共享的目的。

2 大数据技术在电力系统中的应用

2.1 具体应用

2.1.1 预测风电场功率

许多风电场并网严重危及到电网调度和电力系统的安全平稳运行，而预测风电场的功率可以很好地解决这一问题。对于风电而言，其特征主要是时间尺寸的强随机波动性与空间尺度的分散性，而预测风电场的功率是以大量数据为支撑，包括地貌地形、风电场和风电机组的运行情况、风电机组信息、数值天气预报数据、实时和历史测风塔数据、风电场实时和历史输出功率数据等。其中历史测风塔数据的时间分辨率超过10min且有效时长超过1年；风电场的历史输出功率数据至少要超过1年，时间分辨力超过5min。在大量数据的基础上，选择恰当的预测方式，构建科学的预测模型来预测风电场的功率，并结合实际应用需求与预测实际尺度的不同，选用多种模型及方法，以便顺利完成风电场的超短期和短期风电功率预算。

2.1.2 定位和治理配电网低电压

由于电网改造升级速度较慢与用电负荷的迅速增长，全国电网存在低电压问题，不利于用户日常生产生活的正常用电。而大数据技术的应用可以定位配电网低电压，借助SCADA系统和用电信息采集系统等收集相关电网数据，如线路和变压器的功率因素、电流电压、负荷类型、物理参数等。同时关联配电网元件故障情况、无功补偿、供电半径、配电变压器容量、线路线径、负载率、配电网结构、户均容量等信息，利用配电网低电压的影响因素数据挖掘模型进行关联性分析，了解低电压的原因，保证配电网的安全运行，促进配电网电压合格率的提升。

2.1.3 预警评估配电网重过载风险

随着电力需求的快速增长，传统“轻配重输”的工程建设模式不再满足发展需求，极易出现重过载问题，影响供电质量与配电网的正常运行。通过关联营销业务系统、用电信息采集系统、OMS、DMS、SCADA、AMI等系统，以便获取不同区域输电线路与配电变压器的实时及历史的功率因素、电流、三相电压等信息，然后利用综合分析的方式对输电线路基配电变压器的相关特性进行全面评估，如线路间负荷转移能力、配电网元件故障率、重过载累计持续时间、容载比、负载率等。

2.2 应用前景

①改变发电能源的供给方式。微网分布式能源、太阳能和风电的接入都与前端用户的用电行为具有紧密联系，但目前尚没有高效率、低成本的储能系统，要想优化配置这些能源，将其与现有配电网相结合，必须要以大数据技术为支撑，形成分布式和大的能源，以便改善环境、改变能源结构。②智能电网的发展。在配电网侧方面，国内构建了相对完善的智能电网小区，用电用户可利用智能插座有效收集数据，但由于用户量相对较大，这样往往会产生大数据，因而需要通过大数据技术进行分析处理，促进电网智能服务水平的提高。③大数据技术成为电网未来发展的基础。电力行业有着丰富的数据资源，存在数据价值的需求，因而大数据技术将会贯穿未来整个电力行业。发达国家已经开始研究电力领域的相关数据工作，如BIM给出其利用科学和智能的智慧电力解决方案，如优化及管理企业停电技术的智能停电管理系统等，这些都能帮助电力企业改造只能电网投资与评估优化的决策系统，辅助监管人员决策的电网状态智能报警与感知系统，对电网的实时运行状态进行智能感知，为今后电网的良性发展提供参考价值。

3 结束语

随着智能电网的建设与发展，电力数据资源的需求量不断增大，深入分析和研究大数据技术在电力系统中的应用，可以为电力企业转变发展方式、推动电网建设、提质增效等提供强有力的动力。当然大数据技术在电力系统中的应用仅仅只是开始，从未来的发展来看，智能电网的建设是以大数据为重要支撑，而这将会是漫长的发展过程。

[1] 蔡德福，曹侃，唐泽洋，刘曼佳，万磊，周鸿雁.大数据技术在电力系统的应用[J].湖北电力，2016，06：22-26.