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摘要：在我国经济水平飞速上涨的推动下，我国各行各业之中都有了不同程度的变革，其中对于电网建设领域的改革与发展也在逐步的扩大。特别是在最近几年以来，因为电力系统本身需求以及人们对此要求的提高，各个有关部门也加大了对于电力系统现代化的改革步伐，其中最为重要的一项就是建立电力调度中大数据的应用。
关键词：大数据；电力调度；应用研究
引言
大数据地广泛应用可以说是一个时代转型的重要动力，现代信息系统是实现大数据的重要支持。一个大规模生产、分享和应用数据的时代正在开启，大数据将最终标志着“信息社会”名副其实，庞大的人群和应用市场，复杂性高、充满变化，使中国成为世界上最复杂的大数据国家，解决这种由大规模数据引发的问题，探索以大数据为基础的解决方案，是中国产业升级、效率提高的重要手段。大数据的核心就是挖掘出庞大的数据库独有的价值。大数据的科学价值和社会价值正在体现在这里，一方面，对大数据的掌握程度可以转化为经济价值的来源；另一方面，大数据已经撼动了世界的方方面面，从商业科技到医疗、政府、教育、经济、人文以及社会的其他各个领域。数据分析可以帮助制定聪明的决策——它是把数据转化为信息的过程，分析信息以得到见解，并制定可以影响商业绩效的策略和行动计划。在大数据时代,需要充分挖掘数据的隐藏价值,对数据加强分析。
1 电力调度大数据介绍
电力调度大数据主要体现在多数据融合、数据可视化、大规模结构化存储３个方面 。多数据融合是电力调度大数据应用的核心。传统的调度系统如 Ｄ５０００ 系统、调度生产管理系统、电量采集系统、缺陷管理系统、调度工作评价系统等往往独立配置，各系统间数据不互通，保护、方式、自动化等专业数据彼此独立，形成信息孤岛。
期刊文章分类查询,尽在期刊图书馆电力调度大数据的多数据融合性有力地破除了信息孤岛的数据壁垒，增强了数据的耦合度；电力系统运行和电网检修的特征和规律一般较抽象，难以发现，电力调度大数据可视化的优势有效解决了该问题，图形化展示海量数据中隐藏的内在联系，便于各部门信息的传递与经验的分享；电力调度大数据大规模结构化存储为点多面杂的电力数据提供了一个全方位、多联系的媒介，可规模化存储历史数据，为统计分析提供数据基础。
3 电力调度大数据的应用
3.1应用分析
3.1.1异常数据统计分析
通过电力系统大量信息中自动挖掘错误或异常数据，达到错误异常提示的目的就是异常数据统计分析的作用途。电力系统中的错误、异常数据往往预示着电网中设备的故障或异常状态，指引调度管理者处理电网缺陷，提升电网的稳定性。例如，负荷突变推送，系统实时采集各县域总加负荷，并形成负荷曲线，当某县域负荷突增或骤减时，自动生成负荷异常记录，并通过短信的形式告知调度专责。又如厂站运行率，系统自动统计每座变电站当前通讯状态、当月通讯中断时长，并算出一定时间段内的厂站运行率，厂站运行率较低的说明厂站自动化设备故障或通讯通道欠佳，供调度自动化专责参考。再如遥控失败、遥信异常、遥测异常、监控信号频发统计，更是直指ＳＣＡＤＡ 基础数据缺陷，有助于提升调度自动化基础数据水平。
3.1.2电网运行数据可视化展示
在电网规模不断扩大以及数据量的持续增加的背景下，需要更先进、更直观的工具和手段来帮助调度员实现对电网及时有效的监控，可视化功能是目前从人机界面角度实现上述功能的最有效的技术手段。模型数据库中包含电网中所有设备的参数信息，在数据展示区可展示电网规模，显示在运所有变电站的数量、主变数量、线路数量等；统调发购，风电、光伏、火电出力，地区用电负荷可在“负荷电量”区集中展示，用日曲线、年曲线的形式比较直观，便于纵向比对，同时提供历史曲线查询功能；“设备运行”版块可展示主变油温、线路及主变负载率、母线电压越限情况，电网设备异常状态一目了然；“负荷控制”版块可展示可控用户负荷、有序用电、事故拉路、低频减载等。
3.1.3调度各专业精益化管理
收集数据是电力调度管理人员，做任何分析与决策工作前的至关重要的前期工作。而调度大数据系统天然具有数据优势，可为调度各专业精益化管理提供全方位的平台。调度控制专业可集成过载设备监视、预计设备过载、设备过载统计功能；调度计划专业可集成输变电设备检修浏览、清洁能源出力消纳、等效平均负荷等功能；设备监控专业可集成全网监控信息展示、监控信息分析、油温负载率越限、电压越限、无功电压潮流等功能；继电保护专业可集成远方操作统计、保护设备统计、保护缺陷分析等功能；自动化专业可集成状态估计、厂站运行率、缺陷分析、智能告警等功能，甚至是调度综合管理也会得益于它的强大数据处理能力，生成全网人员管理、调度工作评价、网站栏目发文统计、会议室管理等实用性功能。
3.1.4停电事件综合查询分析
停电事件会带来一系列的不良后果，如导致破坏电网的稳定性，加大了电网风险，而且会给用户造成损失，影响电力企业形象，因此，对停电事件的分析势在必行。调度大数据系统可将检修停电、故障停电、接地拉路停电、过负荷限电信息提取出来，自动生成停电时段分部、当前停电设备、年度停电分布、重复停电次数等报表或图像，供调度或营销管理者参考。另外可对故障停电做系统分析，统计故障跳闸率高、缺陷发生率高的设备，重新规划供电方案，更新换代老旧设备，逐步降低故障停电的概率。
3.2 应用效果
在电力调度中，大数据的应用效果可以从以下两个层面进行阐述。第一是极大提升了电力设备运行水平，通过异常数据统计分析、电力系统故障可视化展示和停电事件综合查询分析，电力调度管理者可轻易发现电网设备运行中的缺陷和隐患，提前做好大修技改储备计划和应急预案，保证不出现电网安全事故，同时可通过电网运行规律的深度挖掘，研究形成电网最优运行方案，减少线路损耗，增强电网运行可靠性。其次是促使调度专业管理提升到新的高度，利用调度大数据系统的全方位性，将管理抓手横向延伸至专业边沿，纵向延伸至各级调度体系，形成调度管理的全面管控，另外，增强了调度管理的科学性和客观性，一切结论和决策都拿数据“说话”，有利于抑制主观臆断对管理决策的影响。
结语
综上所述，电力调度工作中成功的应用大数据技术，可以对保障人们的用电安全起到重要作用。
参考文献：
［１］中国电机工程学会信息化专业委员会 ． 中国电力大数据发展白皮书［Ｍ］．北京：中国电力出版社，２０１３．
［２］赵云山，刘焕焕．大数据技术在电力行业的应用研究［Ｊ］．电信科学，２０１４，３０（１）：５７－６２．
论文作者:吴,波
论文发表刊物:《防护工程》2017年第27期
论文发表时间:2018/1/30
标签：数据论文; 电网论文; 电力论文; 设备论文; 负荷论文; 异常论文; 信息论文; 《防护工程》2017年第27期论文;