《电力大数据》引发技术变革的电力大数据

3 引发技术变革的电力大数据

3.1 数据规模大，数据处理时效性要求高——传统技术手段不能经济地满足业务性能需求

3.1.2配电设备负载估算及重过载预警

1.现状和需求
在国内电网.城乡结合部配电变压器重过载现象依旧严重，导致供电“卡脖子”，频繁停电、低电压等问题，成为客户投诉的焦点，这些都制约了配电网管理和供电服务质量的提升，为了改变这种状况，电网公司通过在配电变压器重过载现象频繁的台区，安装配电设备信息采集终端.采集、监测配电设备的用电负荷信息,计算配电设备的重过载请况:采采用这种方式主要存在以下问题:
1）采集点少，对纪电网没有做到全後盖。在重过我出现频繁的台区安装了采集设备，没有对整个配电网实现全覆盖。
2）采集数据不全，没有叶带载数据进行采集监测。无法对整个配电网的负载情况进行监控，当未部署监测设备的地区出现过载时，容易导致停电、低电压等问題，需要对全网的设备负载情况进行监測。

2, 应用场景
电网公司实现全 采集、全覆盖后 ，用户用电数据15分钟采集一次 ，甚至5 分钟采集 一次 ；使用营销系统用电 信息采 集数据 ，计算用户端 的负荷，实现对配网设备负载进行监测。
基于营销系统用电信息采集数据（实时全覆盖 、全采集后，全网数据总量1800TB ,年增量900T B）中的用户负荷位息 ，采用大数据流处理技术，实时计算用户端的用电负荷 ；结合调度系统 的网架数据 ，实时计算配电网中的变压器负荷量；参考生产系统 的设备运行状态 信息 ，估算配电设备的负载状况 ，并及时进行重过载 的预警；结合GIS系统 ，定位重过载设备地理位置采用大数据批处理技术，分析配电变压器的历史负荷数据，构建预警模型，对重过载现象进行预警。

3. 预期价值
支撑运检部门实时了解设备负载状况 ，测算设备使用寿命；支撑调度部门，根据用户负荷和 设备负载情况，对配电网的用电负荷进行舍理调度。

4.国外应用案例
美国的佛罗里达电力电灯公司（Florida Power & Light, FPL） 拥存470万电力用户，是美国较大的电力公司之一。2009年得到美国能源部的资助，开始实施AMI（先进的量测基础设施）的安装。在之后的运营和数据分析中，发现了一个有趣的现象：在配电变压器故障报废停运前的一段持续时间里，处于相应变压器二次侧用户的智能电表都显示出异常高的电压水平。对变正器的故障机理深入剖析后发现 ，变压器的最终停运主要是其高压绕组损坏所致。由于高压绕组损坏而导致变压器电压比发生变 化，使得二次侧电压高于正值。这属于渐进式的故障 ，从高压绕组最初的损坏到变压器完全故障停运通常可持续2〜3 个月。得到这一规律后，FPL 于2012 年启动了试点项目，开发了专门的智能电表数据分析元，通过持续监察和分析智能电表的电压量测值 ，结合公司GIS系统，识别已有损坏但仍然带电运行的配电变压器，対其最终停运时间进行预测。并结合公司的运行维护计划，制定方案，有计划地对这些变压器在其停运前进行了更新。项目开始的第1个月（2012 年11 月 ），就发现了372台符合此条件的变 压器（公司变压器总数在879000台左右 ），2013年1 月以来也已更换452台配电变压器（以电压高于252V判据,240V 为额定电压）, 它们大都是服务年限高15年的老变压器。通过 这一项目 ，FPL在系统运营方面得到了显著的收益，包括变被动故障为主动地计划停运维护,变压器更新开支平均节省25 % ,缩短了用户停电时间（比故障停运情形减少了 93min） , 减少了用户投诉并提升了用户满意度。

书名：电力大数据：能源互联网时代的电力企业转型与价值创造

ISBN：978-7-111-51693-4

作者：赖征田

出版日期：2016-01

出版社：机械工业出版社