智能配电网大数据应用技术与前景分析

摘 要：配电网系统，伴随科学技术的不断发展以及社会的不断进步，发展极为迅速，目前，我国配电网系统在一定程度上对网络化、自动化、智能化等技术进行了融合。通过应用此类信息技术，智能配电网内的数据大批量生成，所以，如何有效对这些数据进行储存、分析及处理就显得十分重要，大数据处理技术随即出现。本文对智能配电网大数据应用技术进行介绍，并对智能配电网大数据应用前景进行分析。

关键词：智能配电网；大数据；应用技术

前言： 电力系统目前由于社会经济的迅猛发展，俨然成为大数据应用的一个重要领域。由于电力系统具备复杂性、多样性。因此智能配电网在进行数据处理及应用时要针对电力系统特性来进行发展。大数据处理技术有极高的使用价值，可对电网管理水平及运营水平进行提高，发展前景极为广阔。目前智能电网大数据应用技术，主要包含数据收集、解析、存储及处理等，从大批量的电力数据中将有效信息进行提取，对智能配电系统提供更为优质的信息技术服务。

一、智能配电网大数据应用技术

1.大数据收集技术

以往对数据进行收集采取的方式通常为，数据调查结果邮寄、人为市场数据调研等，进行数据收集时，虽然人力、物力及时间的投入量极大，并在调查初期进行了大量的准备，但结果往往无法达到让人满意的效果。人们通常对于数据调查不愿配合，有些配合也只是敷衍了事，致使调查结果并未有实质意义，不具备代表性数据仅体现在表面层次。而智能配电网和大数据收集技术完美结合，不但对统计数据信息带来便利性，数据收集结果使用价值也更高，同时更具备代表性，电力企业可对用户用电情况进行详细了解，从而为其提供更好的服务。

2.大数据解析技术

对于各类数据类型进行研究，从而对数据彼此间的间接关系或直接关系进行分析，并将有效信息进行筛选就是智能配电网大数据解析技术。目前，大数据解析技术其具体形式分为两类：第一、数据可视化，第二、数据过程挖掘。数据可视化可把智能电网内的各类数据进行定义，将其形成表格或图像对于数据进行直观展示，利用多种方式从多方角度对电力数据进行分析及研究[1]。多方角度是指在空间、时间等角度进行电力数据分析，从而使数据更具精准性。数据可视化技术不单仅作为一种数据解析形式，更是将数据信息处理后的结果更好在人们面前进行展现，从而对智能配电网的应用价值进行显示。而数据挖掘过程则是采取多种方式来对电力数据和各类模型之间建立有效关系，将智能电网下的电力信息和大数据应用技术在一定程度上进行有效融合。

3.大数据存储技术

智能配电网如今随着时代的不断发展，所包含的数据数量极多并且增长速度极快，以往的数据存储技术，无法对如今智能配电网内的数据储存要求进行满足，因此大数据存儲技术应运而生[2]。大数据存储技术本身独具特点，可同过网络云存储这一新兴数据存储技术对数据进行储存，不但电力系统整体运作效率得以提升，同时还降低了电力企业的实际成本，将电力系统全部数据利用大数据存储技术将其储存于互联网网络资源内，再通过可视化数据处理技术来对用户实际需求进行处理。大数据存储技术还有一点需特别注意的是，在进行实际应用时，由于电力数据资源存档及备份过多。所以，需对重复删除技术进行充分利用，让重复数据得以减少，数据所占空间得以缩减，从而对电力企业运行成本进行提高。

4.大数据处理技术

过去的配电网数据选取的数据处理核心为处理器，其无法对数据进行大量的分析及管理。智能配电网大数据处理技术从本质讲，和以往的数据处理技术并无差别，但大数据处理技术可对非结构化、大批量的电力数据进行处理，同时大数据处理技术具备实用性及扩展性的特点，十分适用于对于电力数据进行处理。此外，智能配电网大数据处理技术还可对互联网进行服务，对电力数据采用构架的形式进行整理，利于科学计算并对用户进行透明化展示。智能配电网大数据技术可对电力企业整体运营效率进行提高，同时减少运营成本，发展前景极为广阔。

二、智能配电网大数据应用前景分析

1.优化网架规划

从使用角度来看，智能配电网不是独立或静止存在的一个实体系统，它和用户实际需求以及服务体验紧密相连。现阶段，传统的网架数据结构无法适应当前电力业务的发展形势，而网架结构在智能配电网中，是极为重要的组成部分之一，对于配电网智能化来讲具备极为重要的意义。将大数据处理技术应用于智能配电网中，可有效对以前网架结构实际使用时存在的不足进行弥补，比如：数据处理结果反馈不及时、数据处理时不具备明确性等。对现阶段网架态势进行分析，并对网架结构数据和结果进行分析，依据城市局部区域用电情况，从而对更符合局部区域用电情况的数据进行预测，对网架结构进行优化起促进作用，也可对用户服务需求进行满足，提升当前的业务服务水平[3]。通过网架结构数据，对各区域网架设计方案进行确定时，要依据各用户不同的业务水平需求，从而确保网架方案具备合理性、科学性，从而达到让所有用户均能满意的目的。

2.降低网络损耗

落实客服至上的服务宗旨，结合现有数据对个性化用电方案进行编制，尽可能贴合用户服务需要，让用户实时知晓电价的变化情况，把用户用电量情况按月或是半年左右反馈给用户，并应用数据处理办法对彼此相连的数据进行整理及合理分析，让数据更为精准。综合考虑用户家庭成员数、地理环境、用户生活水平等有关信息，对于用电方案进行研究并制定，使其更具智能化、和用户生活联系更为密切。这样不仅可对用户用电成本进行降低，还可在配电高峰期适当缓解配电网的压力，进而对电力资源进行优化，在实际电网运营时，对于电网运行方式进行适当调整，引导用户科学合理的用电，实现配电网运营成本降低的目的。

3.合理分配电力资源

对于用户用电数据进行分析，并对每个数据彼此间的因果关系及相应联系进行研究，对于用电量变化情况进行预测，并建立相应数据模型。采取用户用电量分区域数据分析的方式，对用电量进行深层次的了解，依据实际数据对于该区域用户实际用电量进行分析，并根据分析结果对于电力资源进行合理配置，让其和用户消费水平相适应，从而对用电最佳方案进行设计，采用错峰评估的方式对电力资源进行评估，按实际情况对错峰的电量度数、时间区域进行划分，从而对点亮设计方案进行优化设计，对错峰电力资源进行合理分配，在确保用户正常生活的基础上，对电力资源尽可能的进行合理调度及分配。

总结： 综上所述，在智能配电网中应用大数据技术，不但可为配电网发展提供便利条件。此外，利用大数据技术可对电力系统内的数据进行全面收集及分析，对于用电网架结构进行优化、降低网络损耗、合理分配电力资源。提高电力企业运营效率，为用户提供更为优质的用电服务，方便用户的日常生活提升用户幸福指数。因此，大数据技术应广泛在智能配电网内进行应用。

参考文献：

[1]李彬.智能配电网大数据应用技术与前景分析[J]. 科学技术创新， 2017（35）：71-72.

[2]吕守旭.基于大数据分析的智能电网降损效果估计模型仿真[J]. 中国电力， 2017， 50（4）：172-175.

[3] 陈敬德， 盛戈皞， 吴继健，等.大数据技术在智能电网中的应用现状及展望[J]. 高压电器， 2018（1）：35-43.

作者简介：

邓树新，本科，电气工程及其自动化.