王晶晶
安科瑞電氣股份有限公司 上海嘉定 201801
摘 要：電力行業在國家經濟發展中起著重要作用，是支撐現代化建設的重要公共事業。在信息技術持續發展的背景下，電力大數據關鍵技術的應用開始日新月異，為電力系統的經營管理上提供了重要的技術支持，其具體應用不但可使電網轉變為互動經濟、安全可靠、清潔高效的現代能源互聯網，還能提高電力系統的運營效率和管理水平。本文主要介紹了大數據的特點和大數據技術，并對大數據技術在電力系統的應用研究進行分析和探討。
關鍵詞：電力系統;大數據技術;應用研究
0引言
中國的電力工業在近幾十年間飛速發展，隨著智能化電力系統的不斷建設，大量的信息數據在電力生產、營銷、服務的流程中產生，每項業務都會積累大量的歷史數據[1]。管理人員每天都要花費大量的時間和精力去分析處理這些數據，而在龐大的數據面前，其運維和管理方法對電力生產、決策的支撐不免有些不足和乏力，造成這樣的問題主要為以下二種原因：一是因為采用傳統的方法對現產生的大數據進行處理，不僅效率低，而且結果并沒有代表性，若從龐大的數據中提取有效的數據進行處理，其結果是使得管理者不能做出更全面的決策；另一原因是現管理信息系統只重視業務流程的處理環節，使得企業生產和決策對大數據的依賴得不到滿足。就電力系統而言，未來電力工業生產和管理都與電力大數據緊緊相關，因此，電力系統中需要采用大數據技術來解決當前各個業務中增長的數據所帶來的問題。
1 電力系統中數據的特點和主要類型
1.1電力系統中數據特點
鑒于電力公司業務現狀，將大數據技術應用到電力系統中，其主要是通過數據挖掘技術，對電力行業中未來業務進行預測，同時對數據計算、集成和存儲等功能進行整合，從而總結出適應于現在和未來的新型管理模式，不僅促進了電力業務發展，還有效提高了電網內部的管理水平[3]。大數據的主要特點是：一，體量大，即各業務的數據增長遠比預期要快；二，類型多，數據主要包括半結構化數據和非結構化數據等；三，速度快，即對電力系統的數據采集、分析、處理技術速度要求越快越好；四，安全性，不管是數據收集、處理、調用、分析等多個環節，都需保證數據不受磨損，保證數據的質量，保護數據在各個環節的安全性，要集中管理數據，以免丟失數據造成重大后果。
1.2電力系統中數據類型
電力系統數據的主要類型分為以下四種：
（1）基礎類數據：這類數據主要是與變壓器、發電機等電力設備相關聯的數據，電網內部依照實際情況來規劃管理基礎類數據，與此同時在電力系統相應的更新數據，以此來保證調度中心所做決策是以新數據為基礎。
（2）實時數據：這類數據是在產生于電力系統的整個運行過程中，龐大的實時數據量需要配備較大的存儲空間，實時數據能顯示出電力系統的運行情況。
（3）日常管理數據：這類數據主要包括每個部門所整理的電力系統處理問題后的數據。日常管理數據是在范圍中所產生，在建立了共享平臺的基礎上，實時對電力設備的運行狀態進行反饋，便于電網中每個部門得到所需數據信息，有利于所以部門進行下一步工作。
（4）外部數據：這類數據主要產生于與電力系統相連接的其它網絡，這些網絡主要有物聯網、一次能源網絡、互聯網等網絡。這類數據與電力系統的運行和維護有著重要關系。比如：天氣溫度變化數據能對風力和太陽能發電站的產生影響，使得電力系統調度發生變化。從而電力系統的數據中把這些外部信息納入進行考慮，能有利于調度部門做出更全面的決策。
2 電力大數據的關鍵技術分析
2.1集成管理技術
智能電網下建立的大數據平臺，其擁有大量的信息存儲功能，尤其是在實際工程應用中，傳感器的作用使得大量的信息能直接傳輸到電力系統中，并能夠完善數據的采集工作。這些數據的技術主要包括電網運行、數據信息管理、大數據分析應用技術等，通過對這些數據分析和處理能使得集成管理技術得到完善。
2.2數據分析技術
采用數據分析技術能使得電力系統對大量的信息進行分析，通過分析能得到具有較強針對性的技術信息，并且能夠在信息處理的流程中符合科學決策[6]。以電力企業為例分析，為了提升網企業內的競爭實力和經濟效益，就要做出正確的對策來針對經濟效益的管理，則這個對策的有效性與電力發展有著重要聯系。據了解，當今德國在數據分析領域處于超前水平，德國盡可能多使用太陽能讓用戶將剩余的電力傳輸到電網中，有利于經濟效益達到新高度。
2.3數據處理技術
對于大量的數據分析，首先需要對數據進行分類處理，這樣才能有效處理大規模的數據。與傳統的數據處理方法相比較，人工處理數據方法不僅要耗費大量的物力和人力，與此同時在相同條件下數據分析的效率大大降低，所以要將分類好的數據輸入到與之相對應的文件中，此操作不但提升了原來數據的訪問途徑，提升了數據的使用效率，同時在并列式數據庫搭建中大大提升數據的加載效率，保證了數據能夠被實時查詢。
2.4數據存儲備份技術
在大數據時代下，擁有較好的數據存儲能力，才能保證電網中的龐大數據得到有效存儲。與此同時，其自身的修復功能會解決系統平臺中出現的問題，不僅完善了智能電網系統，還保障了數據和智能電網的*性，提高了電網運行的可靠性。
3 大數據技術在電力系統的應用
3.1大數據技術對電網建設意義
大數據技術對電網的意義主要表現在發電、輸電和用電這三個方面：在發電環節中，大數據技術能統計出很大范圍的電力需求，然后通過收集的數據預測出后一段時間的用電負荷，發電領域在考慮預測結果的基礎上進行有計劃發電，這樣有利于整個社會的生態文明建設；在輸電環節，輸電線路上的所有信息都可以使用大數據技術來進行收集和處理，此方法能使得低電壓損耗率大大降低，還能保證線路的正常運行；在用戶用電環節，所有用戶的用電量能采用大數據技術進行整理，通過采納電力市場中的先進營銷策略，引導用戶擁有節約用電的理念，以此來推動電力產業的“集約化"發展。
3.2預測風電功率
由于現如今大規模風電并網對電力系統和電網調度的安全運行產生了嚴重影響，而對風電功率進行預測能使這個問題得到有效緩解。風電的特性是隨機性和波動性，這個特性使得預測風電功率需以大量的歷史數據作為支撐，此類數據主要包括風電機組信息、地貌形勢、風電場實時和歷史輸出功率數據、實時和歷史測風塔等數據。其中采集的風塔歷史數據的時間分辨率短則超過10min，時長則超過1年；通過風電場采集的歷史輸出功率數據的時間分辨率要超過5min，數據的時長要超過1年。面對大量的歷史數據，此時就需要建立可靠的預測模型來對風電功率進行預測，通過選擇不同的時間尺度，結合實際工程應用需求，嘗試多種預測模型對風電功率進行預測，以便得到更精準的預測結果。
3.3定位和治理配電網低電壓
由于現在電網仍然存在低電壓的問題，主要原因是整個電網系統升級較慢，以及用電負荷的大大增加，這樣對用戶的正常用電造成了負面影響。利用大數據技術能定位配電網低電壓，電網的相關信息可通過用電信息采集系統和SCADA系統進行收集[7]，這些相關信息如變壓器和線路的電流電壓斷貨負荷類型、功率因數等參數。與此同時，與配電網相關聯的無功補償、負載率、供電半徑、配電網結構、故障情況等信息，為了深度了解電網低電壓的原因，采用數據挖掘模型對配電網低電壓的影響因素進行關聯分析，提升了配電網合格率，對電網的安全運行給予保障。
3.4預警評估配電網重過載風險
伴隨著用電量即電力需求的大幅度增長，傳統“輕配重輸"的工程建設模式已與現如今的發展需求不太符合，主要原因是常常會出現重過載的問題，因此不但對供電質量失去了保障，還影響了配電網的正常運行[8]。為了更方便的獲取配電變壓器和輸電線路的歷史和實時的三相電壓、電流和功率因素等相關信息，可通過這些系統來獲取，如用電信息采集系統、OMS、SCADA、AMI、OMS、關聯營銷業務等系統。然后采用綜合分析的方法來評估配電變壓器的相關特性，如容載比、配電網元件故障率、線路間負荷轉移能力等。
4 安科瑞變電所電力運維云平臺介紹及選型
4.1 云平臺概述：
按照國家電網公司的統計，10kV及以上供電電壓等級的工商業用戶有200萬戶以上，此類“用戶側變配電所"產權歸電力用戶所有（工商企業、住宅小區、學校、醫院等），雖然數量眾多，但是日常的運行維護工作比較傳統，普遍存在以下痛點：
人工成本高：人工巡視、紙質記錄、電話溝通，缺乏智能化的手段
工作效率低：巡視頻率低、巡檢任務無法定位、巡檢過程不標準規范、巡檢缺陷缺乏閉環跟蹤；
安全隱患：有些用電單位無專業維護電工、無法即時排查電氣隱患、隱蔽工程隱患檢查難等難題；
搶修時間長：變電所設備種類較多，在分布上也比較分散，無法即時識別和定位故障信息，需要用戶通知后到現場確認；
運行大數據缺少分析：有些用戶未有數據匯總分析平臺，甚至未安裝電力儀表導致運維人員對現場電力參數信息不了解，無法確定電力系統是否正常運行。
4.2 應用場所
4.3 云平臺架構
我司的運維平臺綜合運用綜合保護裝置、多功能電力儀表、母排及線纜測溫裝置、變壓器溫控儀、視頻攝像頭、水浸煙霧、溫濕度、門磁等多種傳感器統一接入變電所現場的邊緣計算網關，經邊緣計算網關將數據封裝、壓縮、加密后上傳至云平臺。實時集中監測所有變電所用電情況、統一調度運維巡檢安排，線上線下聯動；實現用戶側變配電所的24小時無人值守，全面監測各配電回路運行狀態，即時定位故障，降低安全風險。通過手機APP下發運維任務到人員手機上，并通過GPS跟蹤運維執行過程。將企業集團/高等院校內廣泛分布的變電所集中統一管理，提高運維效率、提高故障響應速度，即時發現運行缺陷并做消缺處理。為售電企業提供電能集抄服務，即時掌握用戶用電量情況，避免偏差考核；響應泛在電力物聯網的政策，增加客戶粘性，為后期的增值服務開展做準備。
4.4云平臺功能
4.5云平臺配置方案
4.6產品介紹
AM5SE系列微機綜合保護裝置
功能
保護功能：主變差動保護功能、主變后備保護、三段式過流帶方向帶電壓閉鎖、三段式過流、零序電流保護、過電壓；
低電壓保護、大功率電機保護、高壓電動機綜合保護、PT并列功能、非電量保護、并網逆功率保護、檢同期功能；
測量功能：保護電流、測量電流、零序電流、母線電壓、零序電壓4-20MA輸出、直流測量；
通訊功能：提供RS485通訊接口，RS232維護接口，IRIG-B對時接口、USB升級接口，RJ45網口接口；
故障錄波功能：保護動作時觸發錄波，可以記錄故障前8個周波后四個周波的數據；
控制回路：自帶操作回路，防跳功能；
GPS校時功能：提供時鐘同步接口，接收GPS校時信號。
應用
35kV及以下電壓等級的變配電站及設備的保護測控功能，至少包括35kV進線/主變壓器（一般容量2000kVA以上）/PT/母聯、10kV進線/饋線/配電變壓器（一般容量2000kVA以下）/高壓電動機/高壓電容器/母聯/PT等設備的保護和自動控制功能。
ASD300系列智能操控裝置
功能
一次動態模擬圖指示及自檢帶電顯示、閉鎖及自檢；
核相、強制加熱、強制照明；
語音防誤提示；
人體感應及柜內照明、已帶電語音播報；
分合閘、遠方就地、儲能轉換開關；
分合閘回路完好指示/電壓測量；
預分預合閃光指示；
斷路器分合次數統計；
RS485串行通訊接口；
開關柜節點無線測溫；
全電參量測量。
應用
35KV高壓及以下中置柜，手車柜，環網柜。
ARTM-Pn無線測溫裝置
功能
接收60個ATE100/200/300/400；
3U3I電參量測量；
實時測溫功能；
RS485通訊接口，通過標準的MODBUS RTU協議實現組網功能；
具備自檢功能；
超溫、高溫、相間溫差報警、溫度突變量告警功能。
應用
變電站、配電室、箱變等。
APM810系列多功能電力儀表
功能
準確度等級：有功電能0.5S級，無功電能2級；
測量功能：三相電壓、三相電流、分相及總有功功率、分相及總無功功率、分相及總視在功率、分相及總功率因數、頻率、需量；
電能計量：分相及總雙向電能、四象限無功電能；
電能質量監測：2-63次分次諧波、總（奇、偶）諧波測量、電壓波峰系數、電話波峰因子、電流K系數測量；
輸入輸出：2路開關量輸出（選配MD82模塊可擴至8路）；
及2路開關量輸入（選配MD82模塊可擴至26路），開關量輸出；
可配置為報警輸出或遠程遙控，DO用作報警輸出時可自由關聯報警內容；
SD卡存儲功能：用于電參量、電能、諧波等數據定時存儲，波形存儲等功能。
應用
適用于電力系統、工礦企業、公用設施、智能大廈等需要電力監控的場合。
DTSD1352導軌式電能表
功能
測量功能：三相電流、電壓、功率、頻率、總正反向有功電能統計、總正反向無功電能統計；
準確級精度：有功0.5S；
電流信號接入：直接接入10（80)A 經CT接入1（6）A；
電壓信號：100V 380V；
通信：RS485接口，支持MODBUS-RTU或者DL/T645通訊協議。
應用
適用于政府機關和大型公建中對電能的分項計量，也可用于企事業單位作電能管理考核。
ADW300無線智能儀表
功能
測量功能：三相電流、電壓、功率、頻率、總正反向有功電能統計、總正反向無功電能統計；
電能質量：電壓、電流不平衡度，電壓、電流總諧波及2-31分次諧波；
需量：電流、功率需量及實時電流，功率需量；
準確級精度：0.5s級 ADW300外置互感器型1級；
電流信號規格：100A輸入 ，經互感器輸入，二次互感接入；
通訊方式：RS485、 LORA無線通訊、NB-IOT無線通訊、4G無線通訊。
應用
ADW300方便用戶進行用電監測、集抄和管理，可靈活安裝在配電箱中，可用于電力運維、環保監管等在線監測類平臺中。
ARCM300系列電氣火災監控儀表
功能
測量：單回路剩余電流、4路溫度、電壓、電流、功率、頻率、功率因數、視在電能、四象限電能；
保護：剩余電流、溫度、過流等；
報警：聲光報警，支持消音、復位操作；
開關量：1路繼電器輸出、4路開關量輸入；
通訊方式：RS485、NB-IOT無線通訊、4G無線通訊。
應用
適用于智能樓宇、高層公寓、賓館、飯店、商廈、工礦企業、國家消防單位以及石油化工、文教衛生、金融、電信等領域。
ANET智能網關
功能
數據采集（支持串口、以太網，只需配置即可兼容支持標準電力規約的各類儀表）；
數據上傳（支持往上海分類分項能耗平臺、寧夏電力需求側平臺、江蘇電力運維平臺、浙江電力運維平臺上傳數據）；
邊緣計算（靈活的報警閾值設置、主動上傳報警信息、數據合并計算、斷點續傳、數據加密、4G路由）；
遠程管理（遠程配置、遠程升級、遠程監視）。
應用
泛在電力物聯網、能耗系統平臺、電力需求側管理平臺、第三方云平臺、預付費系統、運維系統平臺、電力監控平臺、能源綜合管理平臺。
4.7云平臺現場應用圖片
4.8平臺價值
為電力運維企業提供線上運維服務平臺，實時集中監測所有變電所用電情況、統一調度運維巡檢安排，線上線下聯動。
將企業集團/高等院校內廣泛分布的變電所集中統一管理，提高運維效率、提高故障響應速度；
響應泛在電力物聯網的政策，增加客戶粘性，為后期的增值服務開展做準備；
為售電企業提供電能集抄服務，即時掌握用戶用電量情況，避免偏差考核。
4.9訪問方式
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5 結語
隨著智能電網的不斷建設和發展，以及不斷增加的電力數據需求量，大數據技術得到各個領域的廣泛應用已成為了必然趨勢。通過分析電力數據的特點，并結合大數據技術的優勢，將大數據技術應用到電力系統中，對智能電網建設產生了積極影響。希望本文的闡述能引起越來越多的電力工作者對大數據技術的關注，電力系統能充分應用大數據技術，推動電網的發展和轉型，促進電網的長久穩定發展，才能更好適應社會發展需求。
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