基于大数据的配电线路负荷预警可视化系统设计与实现

国网浙江省电力有限公司瑞安市供电公司 周述庆 周健华 徐永强 王德胜 胡云皓 张理淳

现阶段社会生产能力不断提升，对电力等基础能源的需求量明显增多，再加之城市化等因素影响，使供电设备在当前运行中承担着严重的过载压力，成为影响供电服务水平的重要因素，容易造成电网运行不稳定等情况。根据我国相关地区的经验可发现，在用电负荷高峰期，电力系统更容易发生配变电压器容量不足的情况，该问题的发生会造成限电等问题，严重情况下，较大的负荷影响变压器功能，产生不良影响。同时从经济效益角度来看，长期的过载状态会对系统内部相关重要部件的性能产生影响，是影响设备使用寿命、增加电力系统发生运行事件的重要危险因素[1]。

目前产业针对配变重过载情况治理的常规方法是事中监控和事后处理。面临的业务难题是这种治理方式相对被动，为了强化电网监控效果往往需要投入大量资源，这是预防电网运行事件发生的重要组成部分。需注意的是，配电网的运行受到诸多因素影响，包括线路与设备自身的性能之外，环境、外部气候、用户使用行为等也会影响电力系统功能，其中的数据变化呈现出大数据变化的特征。

通过数据分析技术能对不同时间段的电力系统运行数据进行检测，根据电力系统数据挖掘结果来判断可能出现的电力系统障碍问题。同时该技术可与电力企业的其他功能模块之间实现交互，如利用大数据分析结果监控电力系统部门的运行数据，并紧急处理系统运行中可能出现的故障缺陷等。因此可认为，现阶段电力信息系统可借助电力大数据的技术优势，不断整合不同工况下电力系统的运行参数，并不断挖掘电力系统的运行资料，最终有效预防风险，达到规避电力系统的故障缺陷的目标，这对于保证整个电力系统的运行性能具有重要意义[2]。

一方面，电力系统的运行过程会导致系统的负荷发生变化，其中的数据变化呈现出多样化变化态势，易受到其他风险因素的影响，如居民的电器的使用习惯、气候变化等，都会影响正常的电力系统负荷，且上述因素多产生的影响存在较大差异。为了能够进一步提升电力系统管理效果，则需要工作人员能够快速识别可能发生的电力系统运行故障问题，不仅要识别其他危险因素对电力系统的影响，也可借助权重分析的方法选择影响较大的权重，并形成预测模型，最终保证负荷监测结果科学、准确；另一方面，目前配电线路的负荷信息统计后不能直观的进行展示或存在一定的滞后性，业务人员得到数据后不能及时的进行分析，导致重大事故的发生。

为确保电网的稳定运行，缓解业务人员线路检测压力、解决线路负荷人工预测/预警准确性低和高延迟的问题，本文在综合考虑了业务人员的实际需求及配电线路的负载数据特性后，充分利用电网多年信息化建设成果，基于变压器的大量历史负荷数据，采用机器学习方法对配电线路负荷进行预测，使用当前的热门平台搭建技术，搭建了一个可视、实时的线路负荷预警平台系统。本系统基于变压器的历史负荷数据，采用Prophet 序列分析方法对配电线路未来的负荷进行预测，采用SpringBoot 后端开发框架结合Vue 前端开发框架，搭建了一个网页端的可视化实时的配电线路负荷预警信息化系统。

1 系统需求分析

配电线路负荷预警系统是对区域各变压器下配电线路负荷数据可视化的平台。各变压器下的配电线路会定期采集上传到服务器中，服务器收集到配电线路数据后进行处理，然后持久化到My SQL 数据库。对于需要经常访问的信息，即短期内的配电线路负荷数据，可存储到Redis 数据库，以应对频繁访问与数据处理。

用户通过在可视化网站点击相应区域的变压器信息发送请求，通过接口在数据库中查询到相关数据，再返回到网站绑定到相关元素节点上。对于部分数据设置自动刷新，时间间隔内自动向后台发送请求，刷新数据到网页上。页面展示变压器下各配电线路历史负荷数据和预测负荷数据，并展示该变压器的运行状态是否正常。

2 系统设计

2.1 系统架构设计

本系统设计可分为5层：硬件层、数据层、组件层、业务层和应用层。

硬件层提供系统运行时所需要的硬件资源和软件资源，包括变压器的智能计量终端、网关传输设备和搭建物联网云平台所需要的云服务器等。

数据层的性能与电网控制系统功能有直接影响，其中涉及数据库的设计和数据存储，良好的数据层设计不仅能保证存储空间的有效利用，还能提升数据库的反应与相应速度，提升系统功能。本系统需要处理和收集的信息包括：安装在各变压器下的智能测量终端传输到云平台的数据、预警模块预测的数据、各变压器和线路的基本信息、用户的信息以及报警信息，服务器收到变压器下各线路的数据后存储起来，为下一步业务分析提供数据基础。因此数据层能够对不同的电网数据做分层，并借助当前数据库来快速存储电网运行数据，该技术可提供完整的数据存储格式与支持方案，有良好的拓展功能。

组件层具有拓展系统功能的效果，可根据信息系统功能设定方案来拓展插件功能，将系统功能以插件的方式呈现，简化用户添加变压器或线路信息的操作等，支持复杂情况下的系统功能拓展要求。

业务层处理系统具有多样化的业务功能模块，该技术的优势是能够模块化处理系统业务，根据模块划分结果形成不同的业务架构，主要包括历史负荷数据展示模块、负荷数据预测模块和设备智能管理模块等。

应用层构建系统的软件平台和web 网页平台，本系统搭建了一个基于web 的可视化变压器下各线路历史负荷和未来预测平台，对变压器所在区域地图进行绘制，通过图像展示变压器的状态和线路状况，可给予使用者直观的体验，保证用户服务体验，提供友好的用户界面对设备进行管控、合理的操作逻辑，且该系统能够提供不同量级的系统支持平台，具有极强的兼容性。

2.2 可视化网站

主要包括了各变压器基本数据展示、变压器下配电线路负荷数据信息展示、变压器运行状态展示模块。

各变压器基本数据展示模块包括变压器名称、变压器的地理位置、变压器的基本运行状态、变压器的配电线路信息；变压器下配电线路负荷数据展示模块包括配电线路历史负荷数据、配电线路实时运行负荷数据、配电线路预测负荷信息；变压器运行状态展示模块包括：变压器运行状态图片展示。

2.3 后台管理网站

主要包括了用户管理模块、数据管理模块、设备管理模块和预测模型管理模块。用户管理模块包括用户的增加、删除、修改；配电线路负荷数据管理模块包括配电线路负荷数据的增加、配电线路负荷数据的删除、配电线路负荷数据的修改；设备管理模块包括变压器的增加、删除、修改以及变压器下的配电线路的增加、删除、修改。

2.4 负荷预测模型

现阶段在电力系统运行过程中，可借助多样化的预测模型来判断电力系统负荷，且相关技术手段在经过不断的改进后，其功能也得到进一步完善，目前较为常见的方法包括以回归分析法、时间序列法等为代表的传统算法，以及以神经网络法、专家系统法为代表的智能算法技术等。

本系统采用智能算法Prophet 基于配电线路历史负荷数据对未来的负荷数据进行预测，进而判断是否会导致变压器超负荷运行，智能算法的可简化传统算法人工提取特征的步骤，将特征工程转化为结构工程。Prophet 算法是2017年脸书发布的开源时间序列预测算法，能根据历史数据的长度捕捉不同时间维度的数据变化规律，具有拟合速度快效果好的优点，缺点是此方法没有考虑如气象、区域等其它因素对数据分布的影响[3]。对于本系统来说，输入数据只有时间点和该时间点的电流值，并无额外的信息可使用，因此Prophet 方法与本系统有着很高的契合度。

首先对输入的数据进行预处理，使得模型能够接收该数据；其次通过历史数据对模型进行拟合，将训练好的模型嵌入到系统中，设置定时任务对传入的负荷数据进行分析，将分析预测得到的数据传入到前端进行展示。

3 系统实现

前端项目部署。前端使用Vue.js 框架构建，由于后端分成多个模块，每个模块都有不同的接口，所以前端请求全部发送到同一个端口9001，然后通过Nginx 请求转发到对象模块。配置好生产环境相关信息就可使用相关命令打包项目。只需要把打包好的文件放到服务器上即可运行。

后台项目部署。后端项目全部使用Spring Boot 构建，只需要使用Maven 的package 命令就可生成每个模块对应的JAR 包，把JAR 包放到服务器上执行命令即可运行后端项目。数据集成是建立在Hibernate 和Spring 的基础上，Hibernate 是一个对JDBC 进行轻量级封装的全自动ORM 框架，可有效提高数据层开发的效率，方便维护；Spring是当前最流行的后端开放框架，大大简化开发流程，基于这两项技术搭建系统后端。

预测模型实现。首先需编写脚本对传入的负荷数据进行处理，需对数据中的异常值、缺失值进行处理，然后对数据进行平滑处理和归一化处理，在准备好数据后，还需对Prophet 算法中的一些参数进行调优。其中对实验结果影响较大的参数有变点数量，季节项和趋势项的平滑度，以正确预警率为指标并人工划分训练/测试集以保证时间序列的连续性，最终使用网格搜索法进行参数优化，即可得到最优的参数配置。

可视化平台主界面。将可视化技术应用到变压器下各线路负荷管控当中，可全面促进线路负荷管控工作质量和工作效率。界面展示了所有变压器的列表、变压器在地图上的分布情况、历史预警信息和变压器下各配电线路的运行情况，可选择某一具体的变压器查看具体的信息，也可在该界面选择上传数据（图1）。

图1 系统主界面图

可视化平台变压器负荷数据详细信息模块。点击主界面中的变压器可进入该变压器的详细信息页面，包括变压器的设备编号、设备生产厂商、投运时间、负责人和历史状态信息，也可查看变压器下对应线路的运行情况，线路运行情况展示了历史的负荷数据、预测的负荷数据，当预测的负荷数据达到阈值时会进行预警，变压器展示的颜色也会相应的发生改变（图2）。

图2 变压器配电线路详细信息界面图

综上，本文基于Java 语言结合Spring 和Vue等平台开发技术，开发了一个配电线路负荷数据可视化系统。传入平台的配电线路数据存储到My SQL 数据库中，再使用定时任务对数据进行相关预处理、预测分析和展示，处理完毕以后把数据再次保存新的存储库表中。系统运行稳定，实用性好，可帮助业务人员对处于不同地区的变压器进行统一监测，大大减轻业务人员的工作负担，根据预测信息及时采取应对措施，避免安全事故的发生。