5. 国网山西省电力公司怀仁县供电公司 山西怀仁 038300）
摘要：近年来，大数据应用技术逐渐成熟并逐渐受到了人们的关注。大数据时代的到来使各个行业都在其发展道路上向前迈进了一大步。其中，智能配电网的相关技术与大数据的相互结合，优化了电力服务水平、推动了电力企业系统运作的不断完善。本文就针对智能配电网大数据几种应用技术、方法进行分析，然后探讨了智能配电网大数据的发展前景。
关键词：智能；配电网；大数据；前景
目前来看，在全球范围内，诸多数据密集型行业，着重挖掘数据的价值，以促进行业竞争力和整体水平的提升。就电力领域而言，加大低智能电网外部与内部获取大数据的管理，实施系统战略性管理，能够丰富电网运行反馈环节，纠正电网运行与运行存在的问题，实现电力企业的持续稳定发展。因此，研究智能配电网大数据应用技术，分析其应用前景，显得尤为重要。
1、智能配电网大数据的应用技术分析
随着智能化及社会的不断发展，电力行业也逐渐渗透大数据应用技术的分析是因为，原有的配电网的设计规划方案不能适应当下的电力负荷，为了提高电力运行系统的安全与稳定，必须对当前现有的设计方案进行改造，使得配电网逐步向智能化管理设计迈进；电力企业客户众多，系统所含有的业务也复杂多样，在日常经营过程中会产生大量的数据，行业要想有更深层次的发展推进，就要配电网的进一步智能化，去智能化分析这些数据，更好的了解客户；智能化技术的应用，会使电力行业的管理水平提高，工作方式更为快捷，工作内容更为简洁，因此智能配电网大数据具有光明、态势大好的发展前景，在智能配电网中大数据的分析应用过程中，主要涉及到大数据的收集技术、大数据的解析技术、大数据的处理技术、大数据的存储技术、大数据的驱动决策方法等，这些方法的实施使大数据得到了更深层次的应用，为企业带来更有力的价值。
1.1大数据收集技术
对于能源、冶金、电力等行业，大数据应用系统多采用分布式架构针对不同的用户进行网络数据采集，不仅能够统计规律性较强的相关数据，亦使得非结构化数据能够得到有效处理。与传统数据单一式的数据采集方法相比，大数据信息收集技术有数据来源广、收集速度快、节省人力物力、可信度高等优势。传统信息采集往往通过人力的市场调研等方式进行，即使相关单位花费大量时间、金钱，其所收集的信息也只是代表局部，并不具普遍性，更甚，由于受人为因素的影响，其所收集的信息并非完全准确无误，存在一定偏差。智能配电网与大数据信息采集技术相结合使得电力数据的采集更加优化，为智能配电提供更为实用的信息技术服务。
1.2大数据解析技术
智能配电网大数据的解析技术主要通过研究不同的数据类型，探索各个数据之间不同的直接或间接关系，从中筛选有用信息。当前，对智能配电网大数据解析主要分为过程挖掘、数据可视化两种形式。过程挖掘主要目的在于采用不同方式构建电力数据与不同模型之间的有效联系，能够在很大程度上完美结合智能配电网这一端的电力信息与大数据应用技术。数据可视化，主要针对将各个智能配电网数据定义为不同图像或表格，以形成一目了然的数据形象，从多种维度、以多种方式仔细观察、详细分析电力数据。所采用的的“多种维度”，在电力系统方面主要指时间、空间等，使得数据分析更为精确并且为人们提供更优质的服务。数据可视化技术不仅仅是一种数据解析形式，这一技术的应用也能够使得数据信息处理的结果更加鲜明、具体的展现在人们面前，更能充分反映智能配电网的价值。
1.3大数据存储技术
大数据时代下的智能配电网领域，数据的数量和增长速度大大超出以往，因而大数据的存储技术应用相当广泛。
期刊文章分类查询,尽在期刊图书馆大数据的存储有其自身的特征，传统的数据存储技术远远不能满足配电网这一领域庞大数据存储处理的要求，智能配电网充分利用网络云存储这一新兴技术节约电力企业的运营成本，提高整个电力系统的运作效率、并且通过大数据存储技术将整个电力系统的数据存储在整个互联网网络资源中，可以运用可视化等数据处理技术满足广大用户对数据处理的需求。但是，不容忽视的是，在实际操作过程中，不少电力方面的数据资源的备份和存档冗余度过高，因此，要求高效的重复删除技术得以发挥功用，使得数据的占用空间能够得到大大缩减以提高电力企业的运营成本。
1.4大数据处理技术
传统配电网数据的处理是以处理器为中心，存在管理和分析数据量小的局限。智能配电网大数据的处理技术与传统并无太大差异，主要区别在于，大数据智能配电网能够处理大量、非结构化的电力数据，并且具备扩展性和有用性，这能够特别适合电力数据结构化、非结构化的混合处理。且智能配电网大数据技术的应用能够用于互联网服务，便于科学计算，以架构形式对数据进行系统整合，并能够做到对用户透明。电力系统的数据处理的智能化能够提高整个行业的运营效率并且降低运营成本，其运用必将越来越广泛。
2、应用前景
2.1降低网络损耗，实现智能用电
制定个性化用电方案，采用客服至上的理念，为便于客户及时了解电价变更情况，及用电使用情况，通过关联分析法对相应的数据予以整理分析，使数据更加确切、准确，同时引入新型运行机制，例如分布式电源运营及接入方式，在此基础上构建构建联合优化模型。基于此模型，参照用户用电习惯总结每个用户的存在的特征，以及多数用户存在的共性用电行为，联合用户能效水平等因素和相关数据综合考虑，策划并制定人性化、智能化的客户用电方案，如此不断可有效降低用户的用电成本，也在一定程度上缓解配电网高峰时的压力，使电力资源更加优化。采用配电网及电动出租车联合运行模式调查分析，通过其电池电量、汽车GPS、充电站分布情况、配电运行等诸多数据，预估乘客用车行为，为出租车提供运行方案等相关服务，在智能配电网调度有效开展的情况下，能够实现配电网信息和出租车信息的共享，进而实现联合运输。降低网架结构网络损耗。配电网线路损耗与多种因素有关，如网架结构、用电行为模式等，利用数字可视化技术，展示线路损耗时空分布特征，能够确定高损耗区域及线路。同时，构建网络损耗数据模型，对电网运行方式进行调整，对用户用电进行指导，以减少配电网运营成本。
2.2优化网架规划方案，准确分析发展趋势
从时空思维的角度来着手分析，智能配电网并不是静止不变且孤立存在的。换言之，智能配电网的主要发展优势即为它具有着极强的关联性与动态性特点，但由于这两种性质比较复杂，因此需要相关人员慎重对待并慎重考虑。随着我国城市建设速度的不断加快，智能配电网的优势特征也逐渐被显现出来，通过准确感知现阶段的网架态势，对城市的用电趋势、用电行为以及用电特点来进行分析，那么将会得出更加贴合实际的预算结果。将用户的用电需求设为网架规划的制定目标将会取得更好的应用效果。在过去的网架规划方案中，主要是以电网运行、提高电网建设经济型与可靠性为工作重心，并没有全面且深入的考虑到用户的实际用电需求。在大数据技术的支持下，工作人员可以应用举例分析法来对不同用户的不同用电需求展开分析，在此基础之上来制定出可行性更高的电网规划方案，大幅度提高电力服务水平与用户的满意度。针对电动汽车接入与分布式电源等因素展开全方位的分析研究后，工作者要借助于大数据技术中的相关信息来优化数据驱动网架的规划方案。例如通过应用网架结构数据来开展关联与聚类分析，以此来保证分类分层数据模型的顺利构建，有效提高网架优化率。
3、结论
随着我国经济的快速发展，社会对电力的需求也越来越大，因此不断完善我国的电力供应系统，分析我国的智能配电网大数据应用技术，来帮助我国的电力事业发展。保障我国国民的正常用电使用，做到安全供电，可靠供电，科学供电。通过对配电网进行大数据分析能够帮助我国更好的建设我国的电力系统，为我国的经济发展保驾护航。运动大数据分析方法对我国电力系统的各个环节进行数据分析工作，为我国电力系统的建设添砖加瓦。
参考文献
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[2]刘科研，盛万兴，张东霞，等.智能配电网大数据应用需求和场景分析研究[J].中国电机工程学报，2015，35（2）:287-293.
论文作者:郝琳璐1,赵明哲2,崔耀3,谷建鹏4,张超5
论文发表刊物:《电力设备》2018年第17期
论文发表时间:2018/11/11
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