摘要：随着现代科技的迅猛发展，智能化技术也随之发展起来，在社会各领域得到了广泛运用。尤其是智能配电网大数据技术的应用，完善了电力系统运行方式，推动了电力企业持续健康发展。其中配电网也在随着社会进程的推进，逐步向着智能化在发展，并因此使得电力系统形成了大量的原始数据数据。科学合理地应用这些数据，对电力企业未来的发展意义深远。电力企业要想合理恰当地利用智能配电网的大数据，就必须通过借助一些先进的技术得以实现。笔者探讨了大数据的应用技术，并结合智能配电网大数据应用的发展前景进行研究。
关键词：智能配电网；大数据应用技术；前景分析
前言：随着现代科技的迅猛发展，智能化技术也随之发展起来，在社会各领域得到了广泛运用。目前，由于大数据技术分析的普及，各大行业都非常重视大数据的价值分析，并通过使用大数据分析，来提升企业的核心竞争力，电力行业也不例外，运用系统战略性的管理加强智能配电网大数据运作的管理，可以使电网运行过程中涉及到的相关反馈环节更加丰富，实现对电网运行过程中出现的问题及时纠正，促进电力行业的智能化发展,使电力企业可以更好地为用户提供电力服务。尤其是智能配电网大数据技术的应用，完善了电力系统运行方式，推动了电力企业持续健康发展。基于此，本文对智能配电网大数据应用技术进行了深入分析，并探讨了其未来发展趋势。
一、智能配电网大数据特征来源分析
智能电网的运行取得了丰富的数据源，采用大数据系统有广泛的应用。目前，大多数地市拥有各种各样基于计算机数据库的管理系统，数据源来自电网系统的输电调度自动化系统、变电配电自动化系统、电能质量监测系统、电网环境系统、负荷控制系统、配变负荷的监测系统、地理信息GIS系统、用电信息的采集系统，还有企业资源ERP系统、营销业务管理系统，客服系统95598，以及来自经济社会类的数据等。
二、智能电网大数据的应用技术
2.1大数据解析技术
大数据解析技术的主要内容就是通过研究复杂多样的数据类型，找到各种类型数据之间所存在的各种显隐性联系，并从中筛选出对企业而言具有使用价值的信息。因此为了价值信息的筛选，在数据分析过程中，必须要对大数据进行解析。就目前实际情况来看，智能配电网当中应用的大数据解析技术分为以下两大类：过程挖掘和数据的可视化。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，并将二者联系起来，就会在很大程度上将大数据应用技术应用于智能配电网这一端的电力信息上，提高数据的可利用价值；数据的可视化是将数据库中数据形成一种数据形象，基于多种维度对数据进行深入地观察，并对数据进行深入的分析。不同维度在电力系统方面主要指的是像时间、空间以及逻辑等，通过数据的详尽展现以及集中管理，能够构建多维数据的立方体可视图像，使得数据分析更加详细，并因此能为客户提供更优质的服务。总而言之，数据可视化技术可将与客户相关的数据展现，而撇去部分无价值的信息，使数据分析的结果具体地展现出来，能够充分反映智能配电网大数据的应用方式以及其应用价值。
2.2大数据处理及存储技术
通过对大数据处理和存储技术间关系的分析，可以将该种技术分为批、流处理两种技术。在进行流处理的过程中，一般使用的是流计算技术，在实时性高的配电网中运用的比较多，包含在线监测、评估等内容。批处理则主要是将各种问题分类，在采取相应措施解决问题。它改变了传统数据推理过程中存在的不足，这种技术一般应用于实时性比较低的配电网中。
期刊文章分类查询,尽在期刊图书馆智能配电网特这非常多，如一些数据具有很强的关联性、时效性等，所以，有必须要对数据关联技术、多维索引技术等进行分析和研究。智能电网属于动态工程，对大数据进行集中管控，难以保证数据的可靠性、可行性。而将云计算等技术运用到智能配电系统中，可以为其提供技术支持，将大数据的作用全面发挥出来。
2.3大数据的驱动决策技术
按照大数据作用程度，将数据驱动决策方法分类，可以大致分为三类决策：首先，模型为辅且数据驱动为主的驱动决策方案，这种方案贯彻的思想就是对现有模型并不是完全采用，而是选取一部分进行利用研究分析，通过数据与模型这二者的相互联系及内在联系地合理匹配，采取迂回的方式，一步步地向前推进，最终将决策方案制定完成。其次，无模型的数据驱动，它指的是数据模型的一种，模型当中蕴含着决策系统，这种方法的使用是针对规模比较宏大、蕴含较明显的规律性、并进行不断重复的行为进行决策。最后，以大数据的观察研究为主要核心所进行的驱动方案决策，指的是建立在已有模型或方法的基础之上，对大量的数据进行研究分析，产生一定的数据研究分析结果，在结果之上，进行更深层次的研究决策。大数据处理技术在现有技术进行优化，更符合客户需求的电网规划方案。
三、智能配电网大数据应用技术的应用前景
3.1降低网络损耗。根据已有数据制定个性化用电方案，将客服至上作为服务理念，不断贴切客户的服务需求，将电价变动情况实时地使客户知晓，每个月或半年将客户的用电量情况提供给客户，通过相互有联系的数据处理方法对相应的数据予以整理，进行科学地分析，使数据更加确切，联合地理、用户家庭成员数、用户的生活水平等因素和相关数据综合考虑，策划并制定智能化的、与客户生活更加紧密联系的用电方案，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，在日常运营过程中，不断调整电网运行的方式，并鼓励用户进行科学用电行为，从而使配电网运营成本进一步降低。
3.2优化网架规划。智能配电网而言，它不是静止或孤立存在的一个实物形态的个体，而是与客户的相关服务体验需求紧密联系在一起。现如今，过去的网架数据结构已远远不及当下的电力业务发展水平，在智能配电网的组成部分中，网架结构使不可或缺的，对于配电网的智能化具有极其深远的意义。在智能配电网的发展过程中利用大数据的应用技术，可以规避传统网架结构在使用上的诸多弊端，例如数据处理时的不清晰性，处理结果反馈的延缓性等。通过感知目前的网架态势，结合分析城市局域用电趋势，以及预测结果和网架结构数据，进而可以预测更符合实际的区域用电趋势，有利于优化网架的规划设计，更符合当下的业务相关水平，更加符合客户的服务需求。利用网架结构数据，根据客户不同的业务水平需求确定不同区域的网架规划设计方案，力求网架方案的科学性和合理性，提高客户的使用满意度。
小结：智能配电网大数据技术的有效应用，必须要用用户的实际需求入手，为用户提供优质服务。在智能电网规划运行过程中，必须要有效运用电力企业内外部各数据资料，构建智能化配电驱动模型，提高网架优化质量和效率。
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论文作者:刘剑
论文发表刊物:《电力设备》2019年第7期
论文发表时间:2019/9/18
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