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摘要：大数据在2014年3月被写入我国政府工作报告中，标志着我国正式进入了大数据时代，目前大数据被在各大领域当中广泛应用，实例表明，将大数据在电力调度应用可以使实施智能化和自动化的调度控制实现，但我国还有待进一步深入对大数据在电力调度中的应用的研究。因此，本文基于大数据在电力调度中的应用价值，对其电力调度中的具体应用做了如下分析。
关键词：大数据；电力调度；应用；挑战
1大数据在电力调度中应用价值
1.1提升运营管理水平
近年来，我国的电力事业得到快速的发展，因此电力设备越来越复杂，电力调度的难度大大增加，进一步加剧电力调度的复杂性和不确定性。维持电力系统持续稳定运行关键就是电力调度，随着我国社会经济的发展，更高的要求着电力供电的经济性、安全性、稳定性等方面。在智能电网中对大数据和计算机系统应用，对大量的AMI系统、PMS系统、调度自动化系统等部署，能够为电网持续稳定的供电提供了依据。借助大数据技术，可以实现充分挖掘和分析电力调度的实时数据和历史数据，使对全电网的全过程控制实现，电力调度的准确性和可靠性得到很大程度上提高。
1.2用户服务水平提高
电力用户系统在新时期的智能电网中已经不仅仅在电力的生产和管理中限制，同时也可以在某一特定的区域中实现电力能源交易。结合用户特征数据和社会环境数据，根据AMI数据的具体情况，可以科学合理的分析用户用电量和消防特征，从而为电力调度的运行和规划提供参考依据，为用户提供更高质量的用电体验，提高用户满意度。
1.3提供政府决策支持
现如今，我国电力改革如火如荼，政府也有一系列文件规范出台，而各行各业所关注的主要课题就是这些政策和规范能否对建立智能化和自动化电力调度提供帮助。电力运行的质量极大的影响着当地社会经济的发展、人们生活的稳定性。通过大数据技术可以上对用户用电数据和新能源数据等信息实现综合分析，从而为电力调度提供数据支持。
2大数据在电力调度中应用存在的挑战
大数据在电力调度中的应用大体上可以分为三个阶段，第一阶段，理论知识的研究阶段，对电力调度大数据相关知识和体系进行深入研究，明确其可行性；第二阶段，关键技术研究阶段，通过数据挖掘技术等对大数据在电力调度中应用的相关数据进行收集和处理，为后期的应用奠定基础；第三阶段，应用研究阶段，重点对各技术领域的详细需求分析、场景设计、分析模型和专业方法研究。
2013年，我国电力科学研究院所开始对大数据在电力调查中的应用进行研究，同时也提出了大数据在电力调度中应用时存在的挑战。主要包括：基础数据获取难度大、多领域数据融合比较困难、专业数据解析准确度有待提高等。与电力调度内部数据获取相比，外部相关数据获取的难度更大。而作为全球工业大国，德国很早就实现了大数据在电力调度中的应用，但上述三类难题一直没有得到有效解决。主要原因是大数据是一项综合性非常强的技术，其在电力调度中应用时，无论系统构建还是应用开发，都需要多领域、多学科的合作才能完成，就我国目前电力系统的发展现状而言，对此方面的研究还停留在起步阶段。因此，我国大数据在电力调度中的应用仍然任重而道远。
3大数据电力调度中的应用思路
3.1智能电力调度大数据应用系统的构建
近年来，随着我国科学技术的发展，电子信息技术、云计算技术、大数据技术等高精尖的技术被广泛应用在电力系统中，很多区域都建立了智能电网，对电力调度系统提出了更高的要求，积累的历史数据越来越多，导致原有系统的关联性越来越强。亟需先进的大数据技术才能实现电网实时数据和业务实时数据的集成。因此，建立了如图1所示的智能电力调度大数据应用系统。
3.2多时间尺度的负荷特性参数在线辨识
相关专家预测表示，我国将在2020年建成历史规模最大高压电网骨架“五纵六横”，将会进一步加强各个区域中电网之间的影响和作用，同时也引发了一系列安全风险防控问题。任何一个小环节发生问题，就会引发严重的后果。需要非常先进的负荷模型才能满足具体需求。现场负荷模型具有在数据收集不准确且效率低的缺点，而SCADA技术则相对比较稳定，并集合WAMS采集技术就可以实现对电网运行的动态监控，也是未来我国智能化电网发展的主要趋势。在具体应用过程中，还需要大数据技术对SCADA和WAMS数据进行动态分析，才能满足“五纵六横”高压电网骨架持续稳定运行的具体需求。
3.3互动负荷大范围的广域优化调度
通过调节相应的电机组来将电力调度和调整实现是传统电力调度，但当风电间歇性能源的容量达到一定临界值时，仅仅凭借电机组电力的调度和调整是很难实现的。在未来“五纵六横”高压电网骨架中，相应的可控资源也要在电力调度系统中纳入，传统的调度方式则更对具体需求加难以满足。而对大数据技术的利用，就可以使对全网负荷信息的全方位、全过程监测实现，甚至可以根据资源优化配置的原则，将大范围的广域调度实现，可以有效提高电网全局姿态感知和统一控制决策的能力，满足电网安全、经济运行，而且也可以对可再生能源的需求最大限度上接纳。
3.4监控设备全生命周期管理
随着智能电网的发展和完善，电力调度中需要操作的电气元件数量和种类逐年增加，产生的数据也更加全面。就SCADA系统而言，如果按照每个3~4s计算一次，每年可以产生1.24TB的数据，而WAMS有1万测试点，1s可以采用100此，每年可以生产500TB的数据。而且有很多数据被漏掉，没有收集到。如此庞大的数据量，传统电力调度方式根本不可能从数以亿万计的数据中提取出有用的信息。通过大数据技术和云计算技术，可以实现对这些海量的数据间综合分析，从而及时掌控电力系统的运行状态，并进行及时调度和调整，避免发生故障，影响用户的用电质量。同时利用大数据技术也可以实现对电力设备的实时监控和运行趋势分析，从而最大限度上提高电网设备状态评价的及时性和准确性，降低电网运行维护和检修的成本，从而达到提高检修效率，提高电网资源利用率的目的。随着智能电网的发展，未来对智能调度大数据的需求将越来越多。
4结语
本文集合理论实践，深入分析了大数据在电力调度中的应用，得出以下几点结论。1）在电力调度中充分应用大数据技术，既可以提高满足提升运营管理的需求，而且也可以满足用户的需求。2）我国大数据在电力调度中应用的起步比较晚，很多技术还不够完善，在具体应用过程中还面临很多挑战，需要相关人士投入更大的精力和时间，才能满足智能化电力调度的具体需求。实现这些应用价值需要大数据在多源异构数据融合、数据深度分析方面有重大突破。3）就我国目前大数据在电力调度中的应用现状而言，需要通过从构建智能电力调度大数据应用系统、多时间尺度的负荷特性参数在线辨识、互动负荷大范围的广域优化调度、监控设备全生命周期管理四个方面入手，才能满足具体需求。
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论文作者:龚重阳
论文发表刊物:《电力设备》2018年第9期
论文发表时间:2018/7/5
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