摘要：通过电力大数据对电力系统生产运行方式的优化、对间歇式可再生能源的消纳以及对全社会节能减排观念的引导，能够推动中国电力工业由高耗能、高排放、低效率的粗放发展方式向低耗能、低排放、高效率的绿色发展方式转变。文章紧密围绕配电网实际运行特点，利用电力大数据来研究和分析智能配电网规划方法，在满足用户负荷增长需求的同时，提高电能质量和电网可靠性，并获得较高的经济效益和社会效益。
关键词：电力系统；大数据；配网规划
引言
在客户用电需求日益增大、互联网技术持续发展以及科学技术不断革新等因素的共同推动下，电力大数据在我国电网规划中的运用范围和运用频率也在不断增大，为我国智能电网安全、稳定地运行，奠定了坚实的基础。但是，受部分数据处理技术尚未完善、运行机制不健全以及技术人员业务水平不高等因素影响，电力大数据在电网规划中的运用还存在着诸多的问题，有待我们在今后的工作中加以完善。
1.配电网大数据分析
在配电网数据需求研究方面，有些研究总结了配电网大数据的数据源，包括配电网自动化系统、调度自动化系统、电网气象管理系统、电能质量监测系统、地理信息系统、用电信息采集系统等，其数据类型分为结构化数据、半结构化数据和非结构化数据等，这些电力大数据作为分析样本可以实现对电力负荷的时间分布和空间分布的预测。澳大利亚研究人员利用智能电表抓捕过电压及低电压事件，通过数据分析技术对环境温度、事件发生时刻与持续时间、电压幅值和分布式发电装置状态量等数据之间的关系进行探究，揭示了住宅光伏发电装置和气温变化等诸多因素对配电网低压供电点的影响[7]。在构建配电网管理的全信息模型方面，国内外学者做了一些研究，大部分采用标准化的开放式数据库和数据交换接口。相关研究从 CIM 在配电网资源模型、拓扑结构上的应用研究入手，对空间数据库设计、CIM 数据交换模型、分布式配电网地理信息系统架构与地理信息聚合方法等关键技术进行了较深入的研究，建立了配电网地理信息系统数据模型。结合配电网拓扑结构特点，研究基于空间数据处理的配电网拓扑方法，针对空间数据处理的拓扑分析模型元素设计了基于空间数据处理的配电网拓扑模型和节点模型。随着智能配电网向大数据的方向上发展，研究智能配电网异构信息模型融合、制定配电网数据标准和统一信息全模型并开发相应工具软件，在打破通道壁垒的基础上，进一步打破数据语义壁垒，形成全局可用配电网数据模型。异构数据模型按照公共信息模型为标准进行异构模型融合，在不改变原有系统的情况下实现各软硬件系统信息模型的集成交互和数据共享[8]。在搭建配电网管理信息模型的大数据平台技术方面，其研究主要涉及大数据的存储研究。相关学者基于云计算平台并考虑状态监测数据的特点，将监测数据海量小文件组合成大的序列文件。对海量重复或相似度很高的监测数据，采用数据压缩技术，减少存储文件所需的空间。在提升配电网数据可靠性方面，配电网的数据检测、修正等预处理技术，是配电网精益化管理的最重要的一个环节，对于如何提升获取的数据的可靠性，国内外学者做出了很多研究。有研究针对各业务系统间的数据不一致、不完整、不规范等数据质量缺陷，提出了一种基于大数据的电网数据质量校验解决方案，研究设计了基于 hadoop 平台的分布式数据存储管理和并行化校验规则执行技术，选择批量和增量数据质量校验典型场景，进行了验证性研究。由于电网业务数据来源广泛、类型丰富、信息异构、规模庞大、属性复杂，因此电网数据完整性、有效性、一致性等指标难以保证，基于可识别、可控制的关联具体清洗规则的电网数据封装包，通过时间序列分析、聚类分析、关联分析等技术进行噪声检验、噪声分离、缺失值检测、缺失值填补等，确保数据的有效性、一致性与完整性。
2基于电网大数据的智能配网规划
2.1配电网线路拓扑计算
2.1.1 CIM 模型介绍
IEC61970 标准是由国际电工组织制定，描述能量管理系统应用程序的模型和接口的标准，包含导则、术语、公用信息模型（Common In for mation Model）CIM 和两种级别的组件接口规范（Component Interface Specification）CIS 共 5个部分。其中，CIM 定义了能量管理系统（EMS）的应用程序接口标准，即电力对象模型及其关系，并给出了电力对象的确切定义和域描述，是 IEC61970 的基本包集。采用 CIM 模型，可以顺利实现系统间的信息交换。目前，各调度软件开发厂商均在开发以IEC61970规约为基础的调度软件。调度软件中的网络拓扑，需要将配电网一次接线图处理成高级应用软件所需的计算节点模型，形成新的网络接线形式。基于多叉树的网络拓扑分析，根据CIM模型构建的配电网一次接线图。对一次接线图中单个用户装机、设备属性等对规划工作用处不大且较繁琐的信息进行删除，而负荷组、联络及分段等关键信息进行保留并加工，从而得到最终的简洁清晰的规划拓扑图。算法利用模型间的继承关系和关联关系，采用按树搜索策略，能够对任何接线方式下的网络结构进行分析。如果将变电站看作是根节点，则线路及其分支就可以看成是一棵多叉树，每一个末端设备，如杆塔、变压器、开关、站所、用户等都可以看作是树叶，分叉处的节点可能是杆塔、站所等，我们采用深度优先的搜索策略，从根节点（变电站）出发，沿指定的主干线或其支线搜索到路径的末端，再回溯该搜索路径的节点，继续寻找当前主干线的其它路径，直到搜索完所有支路和节点，边搜索边将上下级关系或称为父子关系登记以备查。
2.1.2 CIM 工作流程
算法流程根据 CIM 方法的原理和特点，结合配电网网架结构现状，本文论述的基于CIM 模型的拓扑分析算法流程如图所示：
3.结束语
总而言之，前随着配电自动化、用电信息采集等应用系统的推广应用以及分布式电源对配电网的不断渗透，对于大规模配电网，每时每刻都会产生数量巨大、结构复杂、类型众多的数据。基于大数据的计算方法能够集成分散系统的信息，规范数据的类型，形成丰富的、同质的大数据样本，对不同类型、不同型号、不同状态的设备进行故障发生可能性预测，能够更精确的评估规划配电网的可靠性与经济性。
论文作者:邹浩斌,陈伯韬,李维立
论文发表刊物:《河南电力》2018年13期
论文发表时间:2018/12/27
标签：数据论文; 配电网论文; 模型论文; 电网论文; 拓扑论文; 节点论文; 电力论文; 《河南电力》2018年13期论文;