智能電網領域中大數據的運用

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1引言

以物理電網為基礎，基于傳感測量技術等一系列新型技術的推動作用，從而得到了智能電網這一新型的現代化技術[1-4]。智能電網所覆蓋的方面較多，諸如發電、電力調度以及配電等，它需要協調好各服務對象的用電需求，為電網系統創設穩定的運行環境，并進一步降低運營所需成本。關于大數據技術的發展，它最初被應用于金融領域中，此后逐步向交通以及能源等領域以延展，當前也成為智能電網的基本技術支持。

2特點分析

大數據已經被廣泛應用智能電網中，采取了大規模部署智能電表的方式，引入了更為先進的傳感與檢測技術，以便為智能電網的運行提供數據指導。數據收集是其中極為重要的工作，其具有如下幾大特點：（1）規模大?；谥悄茈娋W的大數據技術，其涉及的數據規模較大，伴隨著電網的持續發展，負荷節點與電機節點正在持續增多，同時電網與負荷間也表現出明顯的相互影響關系，這意味著電網數據體量明顯增加，而對數據進行處理與存儲時工作量也更大。（2）速度快。伴隨著電網的持續運行，負荷波動普遍存在，且表現出很明顯的隨機性，在展開電網隨機檢測工作時，自然也會表現出隨機性。如果電網的運行發生異常，則會進一步加快事故的演變，甚至會帶來嚴重的損失，而基于大數據的快速性特點，則可以有效規避這一問題。（3）多樣性。主要體現在三方面：①數據來源具有多樣性，除了最為基本的電網內數據外，還涉及電網外的數據。②存儲類型多樣性，此處對結構化數據展開分析，它涉及用電信息采集系統、輸電線路等各環節所具備的信息，除此之外還會收集到大量的非結構化數據，諸如高壓線巡視的圖像數據等。③采集周期多樣性，伴隨著數據類型的改變，其對應的采取周期也會隨之發生變化。

3智能電網領域中大數據技術的應用

3.1預測負荷波動和新能源出力

在整個電網電量管理系統中，負荷所占據的比重極大，它對于整體運行安全性會帶來直接影響。當前，電網數據采集范圍正在持續擴大，它也充分涉及有關于氣象信息、用戶信息等多方面內容，基于大數據技術能夠實現對抽象指標的量化操作，并明確其與負荷間所具備的關系，這樣的方式可以更好地預測到負荷變化趨勢，從而提升了預測精度。受分布式發電接入方式的影響，新能源也逐步被應用起來，對于傳統的電網運行管理模式而言則面臨著適應性問題，雖然可以享受到電能所創造的便捷條件，但也需要充分考慮到負荷側波動所帶來的影響。就大型常規電源而言，它要想達到最佳工作狀態并非易事，因此會對發電效率帶來影響，進一步引發了能源浪費現象?；诖髷祿夹g，則可以顯著提升對于新能源出力預測的精度。丹麥一家風力發電公司則引入了基于BIM的大數據技術，從而展開對風電出力的預測工作，加之結構化數據的支持（最為典型的有地理方位以及氣象報告等），所帶來的風力渦輪機布局將會變得更加合理，與風力發電有關的預測精度也隨之提升。

3.2源網荷協同調度

將大數據引入到智能電網行業中，對于降低預測誤差發揮出極為重要的作用，這也是當前備受行業人員青睞的特性?；谛履茉闯隽Φ姆绞剑浯嬖谳^為明顯的波動性，對于傳統電力調度方式而言，只能采取旋轉備用電源的方式進行處理。而伴隨著電力市場的持續發展，則可以達到跨越常規電源出力調節的效果，以用戶需求為指導而展開針對性管理，確保系統處于平衡狀態基于市場調節手段，能夠自發性的改變部分負荷，最終實現發電側出力平衡。要想達到源、網、荷協調調度的效果，則需要建立在大量輔助信息的基礎支行你，諸如新能源出力波動幅度或者是電網輸送能力等，但受礙于技術水平有限，上述因素在電力交易過程中將會變得尤為復雜，此時則需要得到大數據技術的支持，理清各數據間所存在的關聯，以此為指導展開協調調度工作。相比于傳統的電網而言，新型的智能電網可以加大源網荷信息雙向流動的效果，在特定的框架之中，各類源網信息則可以達到順暢交互，從而保障了電網運行的經濟可靠性。

3.3網架發展規劃

在電網的多年發展下，傳統的電網形式已經發生改變，逐步演變為智能電網，它也成為能源互聯網體系中的核心內容，能夠顯著增強電網與能源網的聯系程度。相較于新能源電網而言，傳統電網的局限性較強，它對數據來源渠道的規劃以及處理等方面都極為有限。在新技術的支持下，加之對能源結構的調整，使得新型智能電網的優越性更充分的彰顯出來。但與此同時也存在著新能源接入的問題，此時工程人員提出了電轉氣的方法，基于特定的手段可以將電能轉化為天然氣，以便更好地進行存儲，但它的轉化效率低，因此依然停留在理論階段?；诶錈釟馊摻Y束，它所帶來的處理效果更為良好，且滿足環保發展的要求，因此也能夠提升對能源的階梯利用水平。當前，各類新興技術正逐步發展起來，能源結構的變革成為重要的發展趨勢，它會再次加大電網規劃與實際需求的差異程度。為了進一步推動網架發展規劃工作，有必要引入大數據技術，在此基礎上加之分布式能源等方式，以便為電力用戶提供良好的用電服務。大數據所涉及的數據類型極為豐富，因此能夠消除電網規劃中的不確定因素，提升電網規劃的科學性。

3.4大數據電網存儲技術

智能電網的數據主要涉及三個層面，即存儲介質、映射地址、物理空間，采用虛擬化技術在智能電網中的硬件平臺中，構建針對配用電數據的Master/Slave邏輯結構，對多有的多源異構數據進行自動篩選。以負載均衡的方式，對用電數據相關的存儲資源進行動態分配，優化智能電網內部資源結構。在高峰時期對資源進行調度，優化系統配置，提升存儲資源的運行效率。在這一過程中，預處理數據時，要先對數據進行篩選，以區分結構化數據與非結構化數據，對不同的數據類型進行轉換，形成標準化元數據，并以XML格式將轉換后的元數據存儲至Master節點中。采用數據中間件技術，將各類元數據進行了整合、連接，并對XML數據資源庫重新進行了配置，設置了檢查、關聯、刪除等多個子模塊，加強了管理效果，更有利于系統運行效率的提升。智能電網運行中數據具有高緯度、多源異構類特征，因此，在智能電網中可使用NoSQL技術進行分布式存儲，從而解決海量數據的存儲問題。

4結語

智能電網已經成為當前的主要發展方向，它充分融入了現代信息技術、計算機技術等。另外，傳感測量技術的支持，打造出了高集成化的新型電網。它具有大數據的基本特性，最為典型的有規?；?、快速性以及多樣化。除此之外，在大數據技術的支持下能夠推動電網基建事業的開展，提升智能電網的控制效率，為智能電網的穩定發展創設良好的條件。

參考文獻

[1]張根周.大數據在智能電網領域的應用[J].電網與清潔能源,2016,32(06):114-117.

[2]陳敬德,盛戈皞,吳繼健,徐友剛,王福菊.大數據技術在智能電網中的應用現狀及展望[J].高壓電器,2018,54(01):35-43.

[3]王晨陽.淺談智能電網大數據技術的應用與發展[J].智能城市,2016,2(07):315.

[4]施康,朱超平.基于大數據技術下智能電網配用電數據存儲技術研究[J].自動化與儀器儀表,2018(02):65-67.

作者:白云飛 單位:新疆庫爾勒中泰石化有限責任公司