（博尔塔拉供电公司 新疆博尔塔拉蒙古自治州 833400）
摘要：在全球智能电网建设持续深入的今天，电网内部所接入内容逐渐丰富，无形中增加了电网调控运行过程中的不确定性与复杂性。受电力调控变化影响，无论是对电网安全性、经济性，还是服务性和服务性，均提出了较高要求。而大数据技术作为信息时代的特殊产物，在电网数据整合环节起着十分重要的作用，在某种程度上未电力调控未来发展提供了更加广阔的空间。文章从实际应用角度出发，将大数据技术分别接入符合预测、电网状态诊断检测、智能告警以及需求侧管理、电网计划检修两方面，在确保电网安全、经济、可靠运行的同时，提高电网整体用电服务质量和服务水平，为电力调控更进一步的接入大数据技术奠定坚实的基础。
关键词：大数据技术；电力调控中心；应用分析
1.大数据的定义
所谓大数据，其实质上是一种通过对最新处理模式的有效应用，通过其强大的决策力和东欧你观察力，对海量信息资产进行优化和完善。目前，国内外对大数据的涵义主要以3V进行定义，即，多样性、规模性以及高速性。其中，多样性主要指的是所包含数据类型及种类较为丰富，如，结构化数据、非结构化数据以及半结构化数据等等；规模性则强调数据的庞大，基本上已经达到PB级别；高速性是指数据增长模式以数据流形态为主，数据处理速度与高速实时处理水平基本一致。
2.电力大数据的来源及特点
早在2013年，中国电机工程学会信息化专委会通过相关会议的召开，发布了《中国电力大数据发展白皮书》，以3V和3E对电力大数据的特征系统概括。3V所指的是大体量、类型多、速度快；3E则主要是强调数据的三种转化，数据即共情、数据即能量、数据即交互。其中最能够代表电力系统特征的描述是3E，形成了对电力系统中大数据实际应用价值的有效体现。所谓数据即交互，是电力大数据与其它相关领域内相关数据信息相互性的交流与融合，以此确保大数据技术更大价值的有效发挥；数据即共情值得是电力系统通过对大数据棘手的有效应用，实现了与各行各业的紧密联系，清晰用电客户，进而从根本上达到广大用电用户各种各样的电力需求，充分发挥数据优势；；数据即能量则是通过对大数据的分析，实现了系统运行过程中的节能性，而电力大数据应用的过程也正是电力数据能量释放的过程。
从运行过程来看，包括发电、输电、变电、用电、配电以及调控等各个环节均属于电力系统所涵盖范围，实际运行基数整体较为庞大，且有着较快的增长速度，是一种典型性的大数据，而从数据来源来看，主要涵盖以下几个方面：电力营销数据、电网运行和设备检测数据以及电力企业管理数据等等。电力调控中心的数据主要有：电网一次设备参数数据、电网二次设备参数数据、智能告警以及SCADA基本两侧数据等各类高级应用所需的离线分析数据，上述数据信息分散于变电站中断、调控中心各专业部门，且由于数据基数的庞大特点以及供采集的周期相对较短，因此，数据的实时性有着相对较高的要求。
3.电力调控对大数据技术的需求
在电网实际运行过程中电网调度中心始终扮演者“指挥者”的角色，监视电网运行情况、倒闸操作以及事故处理等均属于其所负责范围，所有电网运行数据均汇聚于此。通过有效管理和分析电网运行数据，可为调控人员决策的最终制定提供帮助，有助于调控运行人员实际驾驭电网能力的全面提升，为系统运行的安全性提供可靠保障，促使调控工作智能化水平的全面提升。
在信息技术以及人工智能技术应用不断深入的现代社会，电力调控实现了由传统经验型运行方式向智能型运行模式的积极转变，通引入大量智能应用功能，如，智能告警等，无形中增加了对大量基础数据的深度挖掘和掌握要求。且随着电网系统内新能源和电动汽车的先后接入，对电网形成了巨大冲击，彻底改变了电网负荷特性，电网从规模上逐步扩大化，电网运行的安全性、经济型要求升高，加深了电网运行的不确定性和复杂性，电力调控变得日趋复杂。
期刊文章分类查询,尽在期刊图书馆而大数据技术通过对分散于不同区域的海量数据进行有效整合，并通过对相关有价值信息数据的深度分析，为电力系统调控运行的安全性和经济性等特点的实现提供了充足的保证。
在电力调控中心，各部门在数据需求等方面存在较多的重叠，如，电力调控、电力运检以及电力营销等等，没有实现共享集成，重复统计数据等问题始终存在，单个数据价值密度相对较低，不利于数据以高效率进行有效整个。而大数据的整个集成能力能够有效的将不同部门以及不同专业之间所产生的一系列数据进行相互关联，为电力调控提供全景视角和综合分析方法，并为其精益化发展提供有效支撑。
4.大数据技术在电力调控中的应用方向
4.1提高电网运行安全性、经济性、可靠性
在负荷预测方面：对于电力系统而言，负荷预测在提高系统运行安全性、可靠性以及经济性方面有着积极的推动作用，电网安全裕度校核以及计划检修安排均容易受到负荷预测精度的影响。电网系统在接入电动汽车和分布式电源之后，直接影响了负荷的规律性，进而难以从根本上提高负荷预测的精准度；在同一区域内，负荷所含特性却存在差异，本身的负荷特性区别于负荷变化规律，且缺乏其它方面数据信息的支持，如，地理、气象以及经济等等，无法大大预期负荷精度标准。而通过对大数据技术的有效引入，实现了对上述其它负荷信息的有效整合，为负荷预测精度的提升创造了有利条件。
在智能告警方面：随着电网系统的规模化发展，调控中心监控所得信息量持续增加，相关调控人员被海量告警信号所吞没；各种告警信号、设备缺陷、历史修试记录以及视频监控信息等没有集成。重复性的安排处理现象时有发生，对其分析和判断，单纯依靠历史经验以人工完成，使得数据处理效率整体偏低。而通过对大数据技术的有效应用，有效整个了传统分散于输变电运维检修以及调控等不同部门或者不同专业的相关信息，为高效智能告警的实现提供了可能。
在电网状态监测与诊断方面：当前阶段，电网系统对单个设备的检测十分重视，各设备之间的检测数据尚未实现全面共享，无法全面分析电网整体设备，需通过对传统人工方式的应用进行有效干预和初步判断；同时，从设备的基本试验参数、修试记录以及运行缺陷等信息集成后，整个数据体系变得更加庞大，在实际分布过程中较为分散，传统数据分析的缺点持续暴露。而以大数据分析海量数据时，可对设备状态的相关运行信息进行实时的监督和控制，在某种程度上有利于电网设备整体检测水平的全面提升。
4.2提升客户用电服务水平
在用户需求侧管理方面：通过对用户历史用能数据的有效分析，对其消费特征进行有效归纳，促使用户需求侧管理，对实际用电以错峰形式进行合理化的引导，削峰填谷，促使地区负荷率水平的全面提升，防止负荷发生较大的落差，增加局部电压变化的可能性，对大工业客户安全生产造成严重影响。而大数据技术的引入，将影响客户用能方式和水平的经济、政策、气候等影响因素及历史用能数据整合集成，为用电客户打造专属的负荷计划，提升用户需求侧管理水平。
在电网计划检修方面：重复停电、延期送电等情况时有发生，因电网设备临时缺陷引起的非计划检修消缺工作，对客户供电可靠性及生产用电安排有较大影响，间接影响客户用电体验，降低了客户满意度。引入大数据技术，将客户设备检修计划、客户用电需求、电网设备检修计划、电网设备缺陷数据集成整合，统筹安排，减少重复停电次数，降低非计划检修概率，为电网安全可靠供电及用户合理生产用电创造良好的基础，最终提升用户服务水平。
结语
综上所述，文章以大数据技术基本理念为切入点，度策电网调控运行中大数据特点进行了讨论。通过对大数据技术的深度挖掘，能够达到电网运行经济性和稳定性的双重标准，实现对电网当前运行方式的持续优化，并且通过对数据的挖掘，可促使电网调控运行科学性和前瞻性的有效提升，对提高电网的安全、稳定、可靠、经济运行具有十分重要的现实意义。
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论文作者:夏正伟,石元成,卢文科
论文发表刊物:《河南电力》2019年1期
论文发表时间:2019/9/3
标签：数据论文; 电网论文; 电力论文; 负荷论文; 技术论文; 设备论文; 客户论文; 《河南电力》2019年1期论文;