（国网安徽省电力有限公司金寨县供电公司 安徽六安 237300）
摘要：智能配电网覆盖了整个电力系统的全部环节，从发电到电力调度都在这一范围内，随着人们环保意识的增强，社会对环保也越来越重视，纵观发达国家的发展历程，电力体系会逐步向市场化发展，而且用户对电网可靠性及电力质量都有较高的要求，只有不断的更新电力系统的模式，才能为用户提供更加清洁、安全的电力供应。要发展智能电网首要目标是将大数据应用在配电网中，通过数据分析可以梳理电网中的关系网，大数据应用在智能电网中关系到数据储存以及数据解析等重要的技术，通过数据分析对智能电网进行用电预测以及协同调度，让电网的运行更加高效、安全。
关键词：智能配电网；数据规划；研究；应用
引言
电力资源作为一种相对环保的资源，在全球范围都有广泛的应用，智能配电网的全面数据规划随着信息时代的到来已经成为必然的趋势，本文将从不同的角度对智能电网中大数据的应用进行分析，希望能为电网系统的发展提供一定的理论支持和帮助。
1.大数据在智能配电网中应用的特征
要想在智能配电网中使用大数据首先需要具备丰富的数据资源，目前大部分地区都有多个配电管理系统，比如配电自动化系统、电网气象信息系统以及用电信息采集系统等，这些系统涵盖了电力系统的各个方面，可以实现对电力系统各项业务进行监控和信息采集。从第一个层面讲，在智能配电网中应用大数据，主要是由于大数据可以实现对结构多样、来源广泛的复杂关系快速生成分析信息；从第二个层面讲，大数据的应用由于需要处理丰富的信息，信息体量大处理过程也会有一定的困难。在不同的行业大数据的数据产生方式都不相同，信息测量以及通信技术的飞速发展大大的增加了信息传输的速度，数据也更加的精细化，能够最大限度的满足客户的需求。当前电力企业的服务质量已经有了很大的提升，对音频、视屏等不同类型的数据都能够进行处理，大数据更是契合了现代智能电网的发展需求。通过以上分析我们可以发现，第一，智能电网拥有庞大的数据量，是PB级别，而且常规遥测点就有一万个，如果进行常规的采样，每年就会产生五百TB的数据；第二，由于智能电网中数据的类型比较复杂，而且分布也比较广，数据类型比较多并不能全部都实现结构化，这就要求智能电网具有较高的数据处理和分析能力，由于电网数据价值密度低，大量的信息中可能只有少部分信息能够使用；第三，智能电网在进行实时数据检测的时候，不仅需要快速的处理，而且由于其变化快，所以短时间处理的数据量比较大。
2.智能配电网大数据的建模
2.1智能配电网的数据化特征
智能配电网的研究对象我们一般会用类进行表述，通过这种表述数据特征就会得到体现，数据会被特征化，而特征其实就是一个数字字段，可以对数据对象加以表示。而且不同的智能配电网其对象的属性也不尽相同，其属性会被其可能具有的值决定。
2.2智能配电网邻近数据性模型
所谓数据的邻近性就是数据的相似性和相异性，数据邻近性模型在智能配电网中的应用比较广泛，假如同一个负荷但是其所应用的系统不同所产生的记录也会不相同，而且对于提高数据的有效性也有较高的效率，在海量的信息中很多信息需要进行合并，所以对邻近性的分析和计算是十分必要的。邻近数据模型可以对数据的分类、及离散性进分析。
2.3智能配电网数据关联模型
关联规则是一种简单但是比较实用的规则，智能配电网中出现的故障都会与其运行状态有一定的关联关系，只有详细的了解故障之间的关联属性才能更有针对性的确定设备的故障并加以诊断。如果要对智能配电网的参数和稳定性进行分析，需要对发生故障时系统是否会失稳进行测试，通过判断故障发生时系统各节点电压的变化以及故障，找到其中敏感点。
期刊文章分类查询,尽在期刊图书馆在电力系统的负荷管理中引用关联分析可以制定出符合电力公司营销策略的营销方案，把电网规划中的GDP增长以及第二产业比重等进行分析。
2.4智能配电网数据密集型模式
密集型智能电网数据模型主要通过分布式计算技术来实现的，大数据和分布式的数量特点就是数据量大，大数据的存储架构和数据分析方法成为了主要的科研方向。Hadoop是一种应用比较广泛的分布式处理技术，它实现了对电力系统的优化，它的系统构想和思路都处于探索阶段，并且能够对复杂的配电进行模拟，为电力企业以及电力用户提供附加值更高的服务，从而能够全方位的对智能电网的安全性与故障预警进行控制和监测，让电力企业的运行和管理更趋于精细化和科学化。
3.智能配电网全面数据规划研究及应用的前景
3.1进行协同调度与用电情况的预测对规划智能电网的运行有着十分重要的意义，对用户用电的特征进行分析并且建立大数据自适应预测模式，得到的预测结果精度会更加准确，通过对用电量的宏观趋势进行预测，把握用户用电的形态及属性的变化规律，运用科学的数据方法，揭示随机矩阵理论对大数据建模的作用。分析用电数据以及其他数据之间的关联性，预测电量变化的趋势，例如对人口迁徙以及恶劣气候进行研究，进而将抽象的关系进行量化，并且利用自适应用电模型把握感知用电量的宏观趋势。
3.2智能配电网全面数据规划可以使用户的用电行为模式等信息进行关联分析，让用户对电价等激励机制的敏感度不断的提升，而且要将分布式电源的接入以及运行的策略列入考虑的范围，并充分的研究以上策略对用户的用电行为会有什么影响，建立一种能够对用户用电高峰及低谷期的电价进行联合优化的模型。而且通过该模型可以对用户的用电效能以及用电特征进行整合，并且以此数据为基础制定出符合客户需求的智能用电方案，全方位的发掘节约电力的潜能，让用户的用电成本逐步降低，不断的提高智能配电网在用电峰谷期的调度能力。
3.3.通过智能配电网全面数据规划可以优化网架的规划方案，精确地分析智能电网的发展趋势，智能电网从空间角度而言并不是孤立的，它的主要优势就是关联性和动态性，随着我国的城市化建设速度越来越快，智能电网的优势也更加明显。以往的网架运行方案主要以电网运行以及提高运行经济效益与可靠性为基础，没有从客户的角度出发，也没有充分的考虑用户的需求。如今通过大数据的分析，不仅能够及时发现用户的用电特点和需求，而且可以根据相应的数据制定更加合理高效的电网规划方案，不断地提升对用户的服务质量，也保证了用户的满意度。而且电力企业工作人员能够根据数据分析出高耗电节点以及耗电原因，根据分析可以协助用户制定合理的用电方案，减少不必要的电力资源消耗。也能及时发现由于电网规划不合理造成的电能消耗及成本增加，为用户节约用电成本，也能进一步减轻用电压力，减少环境的污染。
4.结语
通过以上各方面的阐述我们可以发现，智能配电网在未来的发展趋势将是集数据流、能量流以及业务流为一身的技术，而且电力企业也能实现在为用户提供服务的同时进行双向的交流。将大数据应用在智能电网中可以将电力企业的内部数据以及数据资源进行规划和应用，从而为我国全面建设面向广大用户的智能配电网发挥积极的作用，希望以上的分析能够促进智能电网的数据化，让电力企业的发展更趋于技术化。
参考文献：
[1]张文亮，刘壮志，王明俊，杨旭升．智能电网的研究进展及发展趋势[J]．电网技术，2018，33（13）
[2]周晓方，陆嘉恒，李翠平，等．从数据管理视角看大数据挑战[J]．中国计算机学会通讯，2018，8（9）
[3]李彦斌，韩颖，张嵘，等．气象因素对电力安全事故影响的模型[J]．电网技术，2017，37（6）：1683-1687
[4]李鹏，窦鹏冲，李雨薇，等.微电网技术在主动配电网中的应用[J].电力自动化设备，2018，04：8-16.
[5]范明天，谢宁，王承民，等.No.3消纳高占比可再生能源的智能配电网规划关键技术[J]供用电，2017，07：32-38
论文作者:余述良
论文发表刊物:《河南电力》2018年22期
论文发表时间:2019/6/21
标签：数据论文; 电网论文; 智能论文; 配电网论文; 用户论文; 电力论文; 信息论文; 《河南电力》2018年22期论文;