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摘要：随着我国社会的进步和发展，越来越多先进技术涌现，在一定程度上促进了社会的进步和发展。在信息时代背景下，电力系统建设中应用了大量的先进技术，推动电网逐渐朝着智能化方向发展。作为电力系统中重要组成部分，配电网大数据应用技术带来了十分积极的作用，能够有效提升配电网运行稳定性，为用户供电提供更为优质的体验。由此，本文主要就智能配电网大数据应用问题进行分析，结合实际情况，客观阐述配电网大数据现状以及应用中所涉及到的关键性技术，提出合理的优化措施，并进一步明晰智能配电网大数据应用技术的发展前景。
关键词：智能配电网；大数据应用技术；应用前景
引言
新时代的发展背景下，智能配电网大数据应用技术已经随着智能化的普遍发展而逐步深入且完善。当前，我国的诸多行业都积极地致力于配电网大数据信息价值的研究和分析工作中，每一个所涉及到的行业都希望通过对相关的大数据信息价值的分析工作，来进一步增强行业内部的发展动力，增强市场竞争能力，而电力行业也在发展的实际环境中不断提升智能配电网大数据应用技术，希望可以促进本行业的系统化、科学化、专业化发展，实现智能化配电网大数据应用技术的科学应用，更好地为电力行业的智能型转变做出贡献。
一、智能配电网大数据的应用技术与方法
（一）大数据收集技术
对于能源、冶金、电力等行业，大数据应用系统多采用分布式架构针对不同的用户进行网络数据采集，不仅能够统计规律性较强的相关数据，亦使得非结构化数据能够得到有效处理。与传统数据单一式的数据采集方法相比，大数据信息收集技术有数据来源广、收集速度快、节省人力物力、可信度高等优势。传统信息采集往往通过人力的市场调研等方式进行，即使相关单位花费大量时间、金钱，其所收集的信息也只是代表局部，并不具普遍性。由于受人为因素的影响，其所收集的信息并非完全准确无误，存在一定偏差。
（二）大数据解析技术
智能配电网大数据的解析技术主要通过研究不同的数据类型，探索各个数据之间不同的直接或间接关系，从中筛选有用信息。当前，对智能配电网大数据解析主要分为过程挖掘、数据可视化两种形式。过程挖掘主要目的在于采用不同方式构建电力数据与不同模型之间的有效联系，能够在很大程度上完美结合智能配电网这一端的电力信息与大数据应用技术。数据可视化，主要针对将各个智能配电网数据定义为不同图像或表格，以形成一目了然的数据形象，从多种维度、以多种方式仔细观察、详细分析电力数据。所采用的的“多种维度”，在电力系统方面主要指时间、空间等，使得数据分析更为精确并且为人们提供更优质的服务。
（三）大数据存储技术
大数据时代下的智能配电网领域，数据的数量和增长速度大大超出以往，因而大数据的存储技术应用相当广泛。
期刊文章分类查询,尽在期刊图书馆大数据的存储有其自身的特征，传统的数据存储技术远远不能满足配电网这一领域庞大数据存储处理的要求，智能配电网充分利用网络云存储这一新兴技术节约电力企业的运营成本，提高整个电力系统的运作效率、并且通过大数据存储技术将整个电力系统的数据存储在整个互联网网络资源中，可以运用可视化等数据处理技术满足广大用户对数据处理的需求。但是，不容忽视的是，在实际操作过程中，不少电力方面的数据资源的备份和存档冗余度过高，因此，要求高效的重复删除技术得以发挥功用，使得数据的占用空间能够得到大大缩减以提高电力企业的运营成本。
二、智能配电网大数据应用技术的前景展望
（一）降低络损耗，实现智能用电
智能配电网在运行过程中，为了降低网络的损害要从两个方面入手。首先是利用关联分析法来对客户用电的数据进行分析和整理，以此来制定个性化的用电方案，进而让客户实时了解电价以及用电的情况。其次将分布式电源运营及接入方式等新型运行机制引入到智能配电网中，以此作为构建联合优化模型的基础。联合优化模型能够对个体的用户的用电数据进行分析，从而得到每个用户用电习惯的特征以及多数用户用电习惯中存在的共性行为，以此作为制定客户用电方案的依据，在帮助用户减少用电成本的同时，也能够减低配电网在高峰时段的用电压力，进行提高电力资源的使用效率。
大数据技术也可应用客户用车行为的方面，通过采用配电网与电动出租车联合运行的模式来来对充电站分布情况、配单运行情况以及电池用量等数据进行分析，从而对乘客的用车习惯和行为进行预测，并编制相关的运行方案来为出租车的出行提供意见，不仅确保了智能配电网调度的有效性，同时还在配电网与出租车之间实现了信息贡献，进行形成了联合运输的模式。
在配电网运行过程中损耗的产生是必然的，其是许多因素共同作用下的结果。比如说用电行为模式以及网架结构等因素。为了了解配电网中高损耗的区域和线路，可以使用数据可视化技术来智能配电网进行检查，在掌握了线路损耗时空分布的特征后来达到目的。
（二）优化网架规划，分析发展趋势
从时空监督来看，我国的智能配电网具有较强的关联性以及动态性，每个电网之间并不是孤立的，然而随着我国电网不断的发展，电网的关联系逐渐加强，动态性也逐渐增加，使得智能配电网配电预算工作更加困难。为了提高预算结果的准确性，首先要了解当前城市网架的态势，并结合相关数据进行分析，如城市用电形式、预测结果、网架结构等数据，全面的分析数据以得到更加实际的预算结果。
我国传统的城市网架规划通常以电网运行、建设的经济效益或者运行效率为基础进行的，并为充分考虑到用户的实际需求，而随着大数据技术的不断的应用，电力企业在制定网架规划时可以通过聚类分析法来对用户的需求进行分析，在得到用户实际需求结果后以此作为网架规划的目标，从而有效提高电网的供电的服务水平。
（三）有效预估用电量，完成协同调度
在对用电量进行预测时，首先要对用户用电数据加以了解，并对各个数据之间的关系进行分析，再对用电量的变化进行预测。比如说，对节假日中人口的移动情况和天气变化的情况等数据与用电量变化来进行分析和研究，首先对表征抽象的关系进行量化，并通过自适应用电预测模型来对用电量的变化趋势加以预测。
在预测局部用电量时，可以通过差异化建模的手段来打造用电预测模型库，该模型库主要针对部分逻辑分类、局部空间用户群体以及各用户个体的用电量进行分析，其不仅针对性较强，同时为了提高预测的精度还采用了多维度分解法来对用户用电的行为特征等进行分析。
协同调度负荷和电源。在对可调度资源的错峰潜力进行量化评估时，首先要以分布式电源发电以及用户用电预测结果作为基础，并对错峰资源的类型和要素的关联度进行分析。可调度资源错峰的量化评估能够为实现自动化分配和封层优化分配错峰资源提供数据依据，从而达到协同调度负荷和电源的目的。
结束语
将大数据技术应用于智能化配电网中，不仅能够大大提高电力的服务质量，同时让电力企业更加深入的了解用户的需求，是其在网架规划中以用户需求为目标来优化配电网的设计，从而针对用户的需求提供个性化的服务。对配电网中的数据进行分析，能够有效的优化智能配电网的运行，让其朝着数据驱动型智能配电网的方向发展，因此应用大数据技术对于我国智能配电网的发展有着重要的作用。
参考文献：
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[2]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）：76-77.
[3]郭勇.智能配电网大数据应用技术与前景分析[J].农电管理，2018，274（09）：45.
论文作者:王嘉铄
论文发表刊物:《建筑细部》2019年第14期
论文发表时间:2019/12/16
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