智能电网领域中大数据的运用

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1引言

以物理电网为基础，基于传感测量技术等一系列新型技术的推动作用，从而得到了智能电网这一新型的现代化技术[1-4]。智能电网所覆盖的方面较多，诸如发电、电力调度以及配电等，它需要协调好各服务对象的用电需求，为电网系统创设稳定的运行环境，并进一步降低运营所需成本。关于大数据技术的发展，它最初被应用于金融领域中，此后逐步向交通以及能源等领域以延展，当前也成为智能电网的基本技术支持。

2特点分析

大数据已经被广泛应用智能电网中，采取了大规模部署智能电表的方式，引入了更为先进的传感与检测技术，以便为智能电网的运行提供数据指导。数据收集是其中极为重要的工作，其具有如下几大特点：（1）规模大。基于智能电网的大数据技术，其涉及的数据规模较大，伴随着电网的持续发展，负荷节点与电机节点正在持续增多，同时电网与负荷间也表现出明显的相互影响关系，这意味着电网数据体量明显增加，而对数据进行处理与存储时工作量也更大。（2）速度快。伴随着电网的持续运行，负荷波动普遍存在，且表现出很明显的随机性，在展开电网随机检测工作时，自然也会表现出随机性。如果电网的运行发生异常，则会进一步加快事故的演变，甚至会带来严重的损失，而基于大数据的快速性特点，则可以有效规避这一问题。（3）多样性。主要体现在三方面：①数据来源具有多样性，除了最为基本的电网内数据外，还涉及电网外的数据。②存储类型多样性，此处对结构化数据展开分析，它涉及用电信息采集系统、输电线路等各环节所具备的信息，除此之外还会收集到大量的非结构化数据，诸如高压线巡视的图像数据等。③采集周期多样性，伴随着数据类型的改变，其对应的采取周期也会随之发生变化。

3智能电网领域中大数据技术的应用

3.1预测负荷波动和新能源出力

在整个电网电量管理系统中，负荷所占据的比重极大，它对于整体运行安全性会带来直接影响。当前，电网数据采集范围正在持续扩大，它也充分涉及有关于气象信息、用户信息等多方面内容，基于大数据技术能够实现对抽象指标的量化操作，并明确其与负荷间所具备的关系，这样的方式可以更好地预测到负荷变化趋势，从而提升了预测精度。受分布式发电接入方式的影响，新能源也逐步被应用起来，对于传统的电网运行管理模式而言则面临着适应性问题，虽然可以享受到电能所创造的便捷条件，但也需要充分考虑到负荷侧波动所带来的影响。就大型常规电源而言，它要想达到最佳工作状态并非易事，因此会对发电效率带来影响，进一步引发了能源浪费现象。基于大数据技术，则可以显著提升对于新能源出力预测的精度。丹麦一家风力发电公司则引入了基于BIM的大数据技术，从而展开对风电出力的预测工作，加之结构化数据的支持（最为典型的有地理方位以及气象报告等），所带来的风力涡轮机布局将会变得更加合理，与风力发电有关的预测精度也随之提升。

3.2源网荷协同调度

将大数据引入到智能电网行业中，对于降低预测误差发挥出极为重要的作用，这也是当前备受行业人员青睐的特性。基于新能源出力的方式，其存在较为明显的波动性，对于传统电力调度方式而言，只能采取旋转备用电源的方式进行处理。而伴随着电力市场的持续发展，则可以达到跨越常规电源出力调节的效果，以用户需求为指导而展开针对性管理，确保系统处于平衡状态基于市场调节手段，能够自发性的改变部分负荷，最终实现发电侧出力平衡。要想达到源、网、荷协调调度的效果，则需要建立在大量辅助信息的基础支行你，诸如新能源出力波动幅度或者是电网输送能力等，但受碍于技术水平有限，上述因素在电力交易过程中将会变得尤为复杂，此时则需要得到大数据技术的支持，理清各数据间所存在的关联，以此为指导展开协调调度工作。相比于传统的电网而言，新型的智能电网可以加大源网荷信息双向流动的效果，在特定的框架之中，各类源网信息则可以达到顺畅交互，从而保障了电网运行的经济可靠性。

3.3网架发展规划

在电网的多年发展下，传统的电网形式已经发生改变，逐步演变为智能电网，它也成为能源互联网体系中的核心内容，能够显著增强电网与能源网的联系程度。相较于新能源电网而言，传统电网的局限性较强，它对数据来源渠道的规划以及处理等方面都极为有限。在新技术的支持下，加之对能源结构的调整，使得新型智能电网的优越性更充分的彰显出来。但与此同时也存在着新能源接入的问题，此时工程人员提出了电转气的方法，基于特定的手段可以将电能转化为天然气，以便更好地进行存储，但它的转化效率低，因此依然停留在理论阶段。基于冷热气三联结束，它所带来的处理效果更为良好，且满足环保发展的要求，因此也能够提升对能源的阶梯利用水平。当前，各类新兴技术正逐步发展起来，能源结构的变革成为重要的发展趋势，它会再次加大电网规划与实际需求的差异程度。为了进一步推动网架发展规划工作，有必要引入大数据技术，在此基础上加之分布式能源等方式，以便为电力用户提供良好的用电服务。大数据所涉及的数据类型极为丰富，因此能够消除电网规划中的不确定因素，提升电网规划的科学性。

3.4大数据电网存储技术

智能电网的数据主要涉及三个层面，即存储介质、映射地址、物理空间，采用虚拟化技术在智能电网中的硬件平台中，构建针对配用电数据的Master/Slave逻辑结构，对多有的多源异构数据进行自动筛选。以负载均衡的方式，对用电数据相关的存储资源进行动态分配，优化智能电网内部资源结构。在高峰时期对资源进行调度，优化系统配置，提升存储资源的运行效率。在这一过程中，预处理数据时，要先对数据进行筛选，以区分结构化数据与非结构化数据，对不同的数据类型进行转换，形成标准化元数据，并以XML格式将转换后的元数据存储至Master节点中。采用数据中间件技术，将各类元数据进行了整合、连接，并对XML数据资源库重新进行了配置，设置了检查、关联、删除等多个子模块，加强了管理效果，更有利于系统运行效率的提升。智能电网运行中数据具有高纬度、多源异构类特征，因此，在智能电网中可使用NoSQL技术进行分布式存储，从而解决海量数据的存储问题。

4结语

智能电网已经成为当前的主要发展方向，它充分融入了现代信息技术、计算机技术等。另外，传感测量技术的支持，打造出了高集成化的新型电网。它具有大数据的基本特性，最为典型的有规模化、快速性以及多样化。除此之外，在大数据技术的支持下能够推动电网基建事业的开展，提升智能电网的控制效率，为智能电网的稳定发展创设良好的条件。

参考文献

[1]张根周.大数据在智能电网领域的应用[J].电网与清洁能源,2016,32(06):114-117.

[2]陈敬德,盛戈皞,吴继健,徐友刚,王福菊.大数据技术在智能电网中的应用现状及展望[J].高压电器,2018,54(01):35-43.

[3]王晨阳.浅谈智能电网大数据技术的应用与发展[J].智能城市,2016,2(07):315.

[4]施康,朱超平.基于大数据技术下智能电网配用电数据存储技术研究[J].自动化与仪器仪表,2018(02):65-67.

作者:白云飞 单位:新疆库尔勒中泰石化有限责任公司