《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

3.1.1配电网低电压实时监测

随着配电自动化、用电信息采集等应用系统的推广应用，对于有千条馈线的大规模配电网来说，配电网中会产生指数级增长的海量异构、多态的数据，数据集合的大小可达到当今信息学界所关注的大数据级别。此外，大规模配电网还具有其特有的特征.貝体如下：

1）数据采集多，每个采集点采集相对固定类别的数据。且分布在各个电压等级内。
2）不同采集点的采样尺度不同，数据断面也不同。
3）数据不健全，数据采集存在误差和漏传。
4）数据分布在不同的应用系统中：有效地利用用电信息采集数据、网架数据、设备状态和地理信息数据，能实现对配网电压的全面监测，将可靠地支撑配电网规划设计与运行。

1.现状和需求
根据居民主要家用电器设汁标准，供电电压低于198V时部分家电将不可用。在各个电网公司的供电区域中，一部分老旧小区和远郊区县都存在着电压过低的问题；一方面，电压过低威胁配电网运行安全和用电设备的使用寿命；另一方面电压过低会造成用户的投诉率增加，从而影响到电网公司的社会形象。为了改变这种状况，部分电网公司通过在低电压现象频繁的供电区域，部署电压监测终端设备来实现对低电压问题的实时监测。该方式存在以下的问题：
1）电压监测点布点少，没有做到全覆盖。仅在重过载出现频繁的台区安装了电压监測设备，没有对整个配网实现全覆盖 。
2）电压监测点监测区域太广，不能精确定位到低电压区域。电压监测设备安装在配电设备端，小区用户端没有布点，电压监测区域的准确度不高。

2.应用场景
目前电网公司信息化建设过程中，将逐步实现配电设备的全采集、全覆盖，用户用电数据15 分钟采集一次，甚至5分钟采集一次；可以使用营销系统用电信息采集数据计算用户端的电压 ，实现对用户端电压的监测，作为目前电压监测手段的补充。
基于营销系统的用电信息采集数据（实时全覆盖、全采集后，全网数据总量1800TB，年增量90 0TB），采用大数据的实时流技术计算实时监测用户端电压，结合生产系统的设备运行状态数 据 、调度系统的网架结构数据，计算出低电压配电网区域；参考GIS系统的设备位置数据，获得低电压所在物理区域，明确低电压台区的分布情况和低电压的影响程度，实现不同特性低电压台区的区别化管控。支撑电网公司运维检修部门优先对低电压在180V一下的台区进行重点分析和治理，满足居民基本用电需求；支撑调度部门，合理调度用电负荷；支撑规划部门发现电网存在的问题.合适分配电设施的下一步投资。

3.预期价值
电压监测全面准确，支撑调控中心有效应用无功补偿设备，提升实时控制能力；支撑营销部门,提升供电质量，提升客户满意度; 支撑运检部门，降低设备损耗，提升设备使用寿命；支撑发策部门，合理规划配电设施的分布。

4.国外应用案例
电力公司利用GIS记录配电网的资产以及其在系统里的拓扑连接关系，包括用户与台区或配电变压器的关系，配电变压器与馈线的关系。但是长久以来，由于种种原因，GIS中的拓扑连接信息含有许多错误。这些错误对有效地资产管理、维护、故障响应、系统运行及现场人员的人身安全都有不良的影响。为了解决这些问题，电力公司通常是通过制订严格的流程，以促使相关人员在进行操作后及时更新系统记录；也会定期组织专有的人力排查，以期减少这些错误信息。结果是花费很太，却难以达到预想的效果。主要是因为配电系统范围太大，新的操作每天都在不断地发生。2012年，加拿大的BC Hydro开发了智能电表数据分析元。用以识别和修正在GIS系统中的配网拓扑连接关系方面的错误，收效显著。

在配电网中，由于各处负荷的不确定性.电压常常在变动。电气距离相近的负荷，其电压波动曲线比较接近（相关度髙）；而电气距离较远的负荷。其电压波动曲线相似度则较低（相关度低）、同时由于配电网是以辐射状拓扑运行，电压幅值高低代表着用户节点在线路上的上下游位罝关系。根据这两个特点，数据分析元针对GIS系统中同一台区变压器下的用户和相邻台区变压器下的所有用户。利用其连续一段时间（两周）内智能电表每小时的序列电压量测值进行电压曲线相关度分析，再结合GIS现有的拓扑信息，判断其是否正确。

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