摘要：我国近些年经济的快速发展促使通信技术、自动化技术、智能化技术等先进的技术得到了飞快的发展，同时生产生活中对电力和新技术的需求也越来越高。智能电网正式在这种背景下应运而生。现如今我国电网逐渐趋于完善，互联网、大数据等技术也开始逐渐应用到电网中。建设智能电网可以有效提升电网运行的安全性和可靠性，能够更好地满足用户对用电的需求。为了进一步加强对智能电网中大数据的应用的研究，本文将就此论题展开探讨。
关键词：大数据；智能电网；应用
1.智能电网概述
所谓的智能电网，指的是将现代计算机、网络等先进的信息技术应用到现代电网中，其中包含有高级传感技术、测控技术、配电技术等。现代社会对电量有着庞大的需求量，而智能电网的发展可以有效地满足用电需求。智能电网的发展有助于提升电力部门的管理水平，有助于提升电网的可靠性，有利于降低电力工程成本，提升电力企业经济效益。
智能电网的主要目标是电网运行可靠、安全、经济、高效。可靠性主要体现在无论用户何时何地何种环境下都能拥有可靠的电力供应，不会影响正常生活。对于电网可能出现的故障问题，能及时反馈和警告，尽量减少断电的可能，在用户受到断电影响之前，进行及时修复和校正。安全性主要体现在智能电网在恶劣的物理和网络环境下不会因受到攻击而出现大而积停电，即使断电也不用付出太大代价进行供电恢复，可减少因自然灾害造成的损毁。所谓的经济性主要是指在电力供应中，能够根据供求平衡规律供电，用户能够节省电费，降低断电的可能性，同时也为电力部门节省了大量的精力和资金。智能电网的高效性主要指的是后期的运行和维修商，智能电网的自动调节能够降低设备的损耗，提高设备运行的可靠性，同时后期在维修中所投入的人力和物力也降低，为企业节省了大量的资金。
2.智能电网大数据的特点与关键技术
2.1来源多重性
智能电网系统有着多种多样、规模不同的系统。用电信息采集、营销系统、生产管理系统、设备检测系统、客服管理系统等都是智能电网中大数据的来源。在这些系统中，系统规模、数据量都有着一定的差异，比如用电信息采集系统是典型的大数据系统，有着巨大的数据规模，此外智能电网中还存在很多中小型的系统，这些系统的数据量比较小。在智能电网中，不同的设备和系统的规范和标准有着不同的要求和名称，所以，在智能化电网大数据中最为关键的技术就是分析这些数据的构成。
2.2 空间分布性
在整个电网中，每个家庭的智能电表、不同等级的变压器等各个不同的监控地点都会传输出运行数据，这种空间分布增加了电网控制的难度，所以在智能电网中应用大数据技术中最为关键的技术之一就是如何有效地收集并且处理不同空间分布的数据。
2.3时间多尺度性
智能电网数据的时间跨度非常大，数据采样频度从波形数据的微秒、PMU 数据的毫秒、SCADA 数据的秒、智能电表数据的分钟到设备检测的小时，相差非常大。如何分析这些多时间尺度数据间存在的内在联系，是智能电网大数据迫切需要解决的第三个关键技术。
2.4实时交互性
调度员可以对智能电网中的智能电表数据、SCADA 数据和 PMU 数据等来确定电网的运行状态，从而更好地实现电网的调度工作。所以调度员在工作中重要的工作内容就是如何做好大数据的实时监控和处理。
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3.大数据技术在智能电网中的应用
3.1负荷波动及新能源出力预测
作为电网电量管理系统中的重要内容，负荷预测工作至关重要，电网运行的安全性和可靠性直接受到负荷预测的影响，如果预测误差较大，那么会造成电网运行风险大大增加。当前主要通过负荷历史数据、利用相似日、或者其他算法对电力负荷的大小进行预测，目前负荷预测准确度较高的是短期预测，而中长期的预测精度稍微要差一些。现如今电网采集数据的范围在不断扩大，数据中包含了气象信息；、用户作息规律、宏观经济指标等诸多类型，负荷变化趋势可以通过抽象的量化指标表征和负荷之间的关系获取较为准确的结果。
现如今电网运行中逐渐引入了新技术，其中分布式发电就是其中重要的一项技术，该技术的应用增加了新能源的渗透率，在电网运行中，要同时考虑负荷侧的波动和新能源出力的间歇性。
目前我国在智能电网中应用新能源主要受到两方面因素的限制，其一，大多在电网末端远离负荷中心的区域有新能源分布，但是这种结构比较脆弱，降低电网的接纳能力。其二，较大的预测误差。以风力发电为例，在风电出力预测中误差有时能够高达20%，这就增加了电网调度的难度。利用大数据技术，可以有效提高新能源出力的预测精度，如丹麦的维斯塔斯风力技术集团，在风电出力预测时采用了 IBM 的大数据解决方案，在风电出力预测时加入了地理位置、气象报告、潮汐相位、卫星图像等结构化及非结构化的海量数据，从而优化了风力涡轮机布局，提高风电发电及预测效率，获得了较为可观的经济效益。
3.2 源网荷协同调度
大数据技术的应用对于新能源预测误差的降低有着非常重要的作用。传统的电力调度中通常会利用增加系统旋转备用解决新能源处理固有的波动问题，现如今电力市场和电力系统不断发展，可以用市场手段替换传统的手段实施波动性的调节，可以通过平衡需求侧的电量来实现电力的调节，削减用户或者增加部分负荷都是常用的电力平衡方法。若要达到网源荷协调优化调度需要大量的辅助信息，如新能源出力波动大小、线路输送能力、负荷削减电量的范围、实时电价等，其中每个因素又受很多条件的影响，因此是一个非常复杂的电力交易过程，此时必须利用大数据技术发掘数据内部之间的联系，从而制定出最佳调度方案。
3.3网架发展规划
我国的电网系统已经朝着智能化方向发展，并且已经有很多区域实现了智能化电网的建设。在智能电网中，电能转换技术得到了应用，同时也为新能源的引入创造了路径，比如风能、动能等都可以转换为电能，同时电能也可以转化为利于存储的天然气，不过电能转换技术仍然处于发展阶段，还有待进一步的研究和应用。冷热气三联技术是智能电网中又一新技术，该技术的应用能够实现能源阶梯利用，可以将能源的利用率提高，能够降低环境污染，提升企业的经济效益。
传统的电网规划中，存在数据来源不足、分析不准确等问题，所以很多不确定因素都会影响到电网的规划，而大数据技术的应用能够有效提升电网数据分析能力，有助于实现电网的合理规划，有助于推动相关行业的发展。
结束语：我国国民经济的发展促使各个行业和国民日常生活中对电力的需求逐渐增多，智能电网的建设已经成为了现如今电力系统发展的主要趋势，在智能电网中应用大数据技术可以有效地提升电网系统的运行效率，能够提高智能电网运行的可靠性。
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论文作者:尹雯
论文发表刊物:《电力设备》2017年第4期
论文发表时间:2017/5/16
标签：电网论文; 数据论文; 智能论文; 技术论文; 负荷论文; 电力论文; 新能源论文; 《电力设备》2017年第4期论文;