【学术】智能配电网大数据应用需求和场景分析研究
中国电力科学研究院的研究人员刘科研、盛万兴等，在2015年第2期《中国电机工程学报》上撰文，智能配电网中存在大量异构多源的数据，其中的数据规模和特点符合大数据的各项特征。首先总结配电网大数据的来源和特征
2)有源配电网电能质量评估。
有源配电网电能质量的评估是对有源配电网运行水平和电力供应能力的综合评价，是约束、督促电力公司与电力用户共同维护公共电网电能质量环境的基础，同时也是实施质量治理与控制的依据、检验治理与控制效果的工具[5]。
随着分布式电源越来越多的接入配电网，用户对电能质量的要求越来越高，传统的电能质量评估方法面临计算性能降低、耗时长、精度低等问题，如何使电能质量的评估合理、客观、准确是电力企业面临的严峻考验。
而且，大规模的结构化数据和非结构化数据的加入，将为电能质量评估提供新的研究途径，制定合理的有源配电网电能质量评估指标，提高电能质量评估的准确性，深度挖掘电能质量监测系统采集到的数据信息，揭示由于之前分析成本太高而忽略的信息，为电力企业以及用户提供诸如网架结构分析、无功源配置方案合理性分析、敏感负荷安装位置分析、监测点配置方案等高附加值服务，这些服务将有利于电网的安全、稳定和经济运行。
3)有源配电网电能质量诊断与治理。
为了满足较高电能质量的要求，及时正确地对影响电能质量的各种异常运行状态做出诊断，找出电能质量干扰源，并预防或消除，从而避免故障的扩大，是有源配电网面临的又一个难题。
鉴于分布式电源可以看作一种向配电馈线注入谐波的非线性负荷，而分布式电源的投切也会引起电压波动，分布式电源的接入无疑会在一定程度上加重对电能质量的扰动。传统的电能质量扰动定位方法都存在一定的适用环境与限制条件，且仅仅考虑一种定位方法得出的定位结果可信度往往不高。
通过将体量更大、类型更多的电力大数据作为分析样本，为电能质量扰动定位提供详细的研究思路，提高电能质量扰动定位的准确性，寻找出网架结构中的薄弱环节，制定精细化的配电网网架和无功源调节方案，改善电能质量，对电网的经济运行具有重要意义。
2.4 基于配电网数据融合的停电优化
配电网停电优化是建立在配电网调度自动化系统、配电自动化系统、用电信息采集系统、配网设备管理系统、配电设备检修管理系统、电网图形及地理图形信息和营销管理系统等的基础上，综合分析配电网运行的实时信息、设备检修信息等，以找出最终的最优停电方案。
计划停电管理根据计划停电(包括检修和限电等)的要求，进行系统模拟，以最小的停电范围、最短的停电时间、最小的停电损失、最小的停电用户来确定停电设备，通过屏幕显示停电区域，列出停电的用户名单，打印用户停电通知书等等。采用传统技术在处理时存在计算速度慢、计算周期长、扩展性差等缺点。
为了更加准确地计算配网停电损失，降低停电影响需要利用多个业务系统的海量数据进行联合分析和数据挖掘。
基于大数据技术的配电网停电优化包括：1)停电信息分类，基于调度、营销、配网贯通的海量数据对停电信息数据进行整理与分类;2)停电预警，对设备故障可能导致停电进行预警;3)配电网停电计划制定，采用大数据技术制定合理的停电计划，完善配网停电优化分析系统。
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