摘要：伴随着国内电力配网工程的深入建设，电力网络的运转以及设施的检测生成的数据信息量呈现高速增长的趋势，这种形势下渐渐形成了当前信息学术领域广为重视的大数据，这需要以对应的高效率处理方法和存储技术作为发展基础。基于此种发展现状，本文参照电力配网系统中的大数据理念和特点展开研究，将电力大数据结构作为分析基础，并对电力配网中的电力大数据使用方法展开了论述。
关键词：大数据；电力配网；建设应用
数据能够为企业带来更加高水准的运营管理效果，能够促使企业实现更加先进的升级转型。伴随着信息技术、计算机技术、物联网技术、云计算技术的高速发展，电力产业使用的信息系统中存储的信息数据数量越来越庞大，其隐含价值的挖掘潜力也越来越高。数据挖掘技术能够为数据的高效利用提供支撑，能够有效实现从数据到信息、从信息到知识、知识到智能的转换。在电力配网中使用大数据技术，能够有效地掌控线路损坏状况，能够更好的对配网工程的建设进行规划布局，能够提高配网系统的需求、运行以及维护方面的管理效率，为电力企业创造更多的经济效益。
1.电力大数据的相关理念及特点
目前，国内对于大数据的相关理念以及形成广泛的共识，但却没能对其统一的定义作出规范。麦肯锡教授主张：“大数据的内容是不能在短时间内使用旧式的数据库系统软件来获取、存储、分析的。”Gartner主张：“大数据是一项数量庞大，且具有高速度的生长率和种类繁多的新型信息资源，需要凭借高新的处理技术才能使其在优化决策、分析、管理方面的能力得到充分的展现。”5年前，国内的电力工程学会已经对当前电力公司以及电力产业的经营信息展开了详细的分析研究，并以此制定和颁布了《中国电力大数据发展白皮书》这一文件。当前正是国内电力产业的信息化发展的重要转折点，伴随着智能表计和地理信息系统的构建，变电站智能化系统和测试管理一体化系统的不断完善，以前电力行业的相关信息数据种类单一、数据更新速度缓慢的状况即将发生改变，电力企业将开始朝着数据结构复杂化、异构化的方向发展，电力产业的新时代即将到来。电力大数据的收集主要是凭借移动终端、音频通讯仪器、视频监察设备、智能设备以及数据传导器等多种渠道完成的，电力大数据具有数量庞大、非结构化以及半截话的特点，是各种电力运营数据的集合体。电力大数据的信息量通常在TBPB以上，而且能够对每时每刻产生的海量数据进行准确、高效率的处理分析，以此实现电力公司对于电力使用量的预测分析以及经营模式转变的决策判断。
2.电网运作监督管理决策系统
电网运作监督管理决策系统依托于大数据技术而构建形成，其系统结构主要分为五层，即：业务层、应用监控层、支撑层、数据抽取层以及源数据层。
应用监控层主要涵盖分布式监控和分布式存储管理两大部分。分布式监控这一部分的功能是监控 HBase数据库以及Hadoop 集群等系统的性能是否正常；分布式存储管理这一部分的功能是达成对系统的存储结构的可视化处理。业务层涵盖了预测电网运转负荷、预测供电量以及电力使用量预测这三个方面的功能。售电量和用电量的预测能力是按照以往的售电数据，结合一些电量使用量的相关影响因素，使用合适的预测模型来完成对电量的精准估计。应用大数据技术，电网运作监督管理决策系统的预估电力使用量的功能可以完成对复杂层次空间的跨度、复合时间段的跨度以及不同行业的电力使用量的估算。
期刊文章分类查询,尽在期刊图书馆在空间层次的跨度上，电网运作监督管理决策系统可以实现对各个省市、县城的综合电力使用量的估计预测；在时间维度的跨度上，可以将不同年份、月份、周、日的综合用电量进程估算；在不同行业的角度上，电网运作监督管理决策系统能开展对不同产业甚至是全社会范围的用电量的需求预测。电网的预测运转负荷功能，主要是利用对预测当天的节假日信息、工作日种类以及气象信息等数据的估算整合，分析得出与预测当天的最为符合的历史日期，然后将这一相似日期的数据用作基础数据，使用灰色模型法来展开负荷估算，从而算出预测当天的负荷数值。
3.大数据在配电网管理中的应用
3.1大数据在智能用电及配网线损管理中的应用
电力配网的线损管理是一项判断电力输送公司的经营收益能力以及运营管理能力水平的核心测定标准。公司要想优化对线损的使用状态管理，可以使用地理信息系统、SCADA系统、电力信息数据收集系统以及运营业务系统等信息系统来实现这一目的。综合应用上述系统能够完成对电力数据的提取、转换、加载，按照信息技术软件的算法功能，构建相关的信息模型就能够准确地得出线损的管理方案。具体分析步骤如下所示：先对用户的用电量和电力的价格等相关信息进行综合分析，得出用户当电价变动时用电行为的变动幅度，并将分布式电源的运转和接入的方案在用户的电力使用行为这一影响因素的作用下，创建含有电力用户用电力使用高峰期和低谷期的不同时间段的电力价格以及分布式发电系统的综合模型。使用这一模型，能够把电力用户的用电行为特点和能效水平等信息利用起来，从而量身制定一项科学合理的电力使用规划，深挖电力能源的节约潜力，减少用户的电力购买成本，提升配电网对于不同时间段电力供应需求的平衡能力。此外，还可以分析电力用户的电力使用行为方式以及网架结构等各种核心元素同电力配网系统线路损耗之间的关联程度，通过准确识别线路损耗高的用电区域，从而实现对电力系统的分步管理优化。创建电力线路损耗信息的相关模型，以此管理电力用户的用电行为，改进电力输送系统的运营方式，对发电侧的电力能源发电计划进行优化，从而实现减少电力配网系统的运营支出，降低电力输送中的资源损耗量。
3.2大数据在配网需求侧管理中的应用
配网需求侧的管理对于国内的电力能源分配管理方案而言具有十分重要的地位，实现对用电高峰期电力供应不稳定的难题，达成缓解电力输送紧张区域的负担，实现国内经济、资源、自然环境三位一体和谐发展的伟大理想，是当前电力供应企业的发展目标。使用大数据技术来实现对电力用户的信息数据的全面收集，方便公司可以更加有效的控制好用户的电力使用规律和负荷状况，从而增强对电力负荷估算的精准度。
结束语：
由上述论述可知，当前国内的大数据技术发展越来越成熟，全球的一些高水准的互联网企业已经能够利用对数据的挖掘分析来创造巨大的经济收益，渐渐使传统的企业经营模式获得改变，同时也使人们的日常生活方式发生了巨大的变化，数据信息现在已经变成任何企业都十分重要的竞争资源。电力企业通过将相关电力数据在配网系统上进行使用，能够有效提升企业自身的电力生产效率以及电力配送的质量，使企业的服务更加多样化，促进了电力设备的优化升级，保障了电力输送的稳定性。
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论文作者:白龙,宋立
论文发表刊物:《电力设备》2018年第11期
论文发表时间:2018/8/1
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