國家電網(wǎng)河南省電力公司 高曉峰 李曉蕾 董書謙

早在2009年“大數(shù)據(jù)”一詞已成為互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)的熱點詞匯。2011年Science對海量數(shù)據(jù)分析、處理方式進行了探析，之后很多大型企業(yè)對大數(shù)據(jù)技術進行了深入分析及研究，從而推動大數(shù)據(jù)技術穩(wěn)定發(fā)展[1]。隨著我國電力行業(yè)及科技的發(fā)展，云計算、大數(shù)據(jù)等技術在電力行業(yè)得到廣泛應用。由于我國配電網(wǎng)建設規(guī)模逐漸增大，且建設用電信息采集系統(tǒng)，每天用電信息采集系統(tǒng)將產生大量數(shù)據(jù)信息。電力企業(yè)應重視的是如何迅速在海量信息中獲取有價值的信息，以提高企業(yè)服務質量。

1 用電信息采集及大數(shù)據(jù)云平臺分析

用戶信息采集。隨著科技的發(fā)展，原有集中式采集系統(tǒng)已不能滿足電力企業(yè)發(fā)展需求，因而電力企業(yè)可將其改為分布式采集系統(tǒng)，以提升用戶信息采集效率及質量，為電力企業(yè)保存、查詢用戶信息奠定堅實基礎[2]。智能電表、集中器等現(xiàn)場采集設備采集到的數(shù)據(jù)信息在傳輸至物聯(lián)網(wǎng)平臺后，經過計算將數(shù)據(jù)信息傳輸至生產庫、中間庫、大數(shù)據(jù)云平臺（圖1）。

大數(shù)據(jù)云平臺。電力企業(yè)依據(jù)信息采集系統(tǒng)，建設基于Hadoop集群的大數(shù)據(jù)平臺，可迅速完成處理、分析海量數(shù)據(jù)信息的目標。同時，此大數(shù)據(jù)平臺可實現(xiàn)大量數(shù)據(jù)迅速上傳、大量數(shù)據(jù)迅速下載、SQL運算、數(shù)據(jù)挖掘算法支持等功能。大數(shù)據(jù)平臺是由存儲結算層、邏輯層、接入層及數(shù)據(jù)應用層幾層構成的。存儲計算層的主要功能為：保存、計算海量數(shù)據(jù)；邏輯層的主要功能是為分布式Mela服務提供支持；接入層的主要功能是為用戶提供HTTP服務；數(shù)據(jù)應用層的主要功能為支持數(shù)據(jù)源、多維分析模型、挖掘算法、智能識別等功功能的實現(xiàn)，為深入挖掘有價值信息奠定基礎（圖2）。

圖1 用電信息采集流程圖

2 電力能源大數(shù)據(jù)的應用研究

基于自動化系統(tǒng)電力企業(yè)建設了省、市、縣三級采集監(jiān)控機制，采集、分析全省所有采集終端設備、用電情況，同時將信息與其他數(shù)據(jù)進行綜合探析，以實現(xiàn)充分發(fā)揮大數(shù)據(jù)作用的目標[3]。

2.1 電力能源大數(shù)據(jù)在線損管理中的應用

利用電力數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)探析用戶是否存在竊電行為，可有效提升防竊電工作質量。本次研究通過分析已采集的大量數(shù)據(jù)信息，對B1到B6的6個單位多個線損較高臺區(qū)進行研究，分析其線損較高的主要原因。表1總結了臺區(qū)線損的主要原因，其中最重要的原因為用戶存在竊電行為。

圖2 大數(shù)據(jù)云平臺架構圖

為明確臺區(qū)高損原因，各單位對竊電用戶表進行了分析，發(fā)現(xiàn)竊電這一違法事件主要出現(xiàn)在開蓋時間、電壓異常等事件當中。其中最為常見的是開蓋事件。電力企業(yè)利用采集系統(tǒng)采集、統(tǒng)計用戶用電信息及電表開蓋事件，可確定存在異常情況用戶地址、事件發(fā)生時間、發(fā)生次數(shù)等數(shù)據(jù)信息，這對電力企業(yè)明確竊電用戶、制定有針對性處理措施、降低線損十分重要。通過對海量數(shù)據(jù)的分析，可減少工作人員現(xiàn)場排查時間、提升工作效率。

表1 B1—B6高損工單統(tǒng)計分析表

表2 某單位竊電事件統(tǒng)計分析表

2.2 電力能源大數(shù)據(jù)在負荷預測方面的應用

電力企業(yè)可通過分析已采集的數(shù)據(jù)信息預估未來一段時間內電網(wǎng)負荷情況，以準確判斷配電變壓器是否可負擔，同時科學制定配變過載應對策略，這對保證配電網(wǎng)穩(wěn)定運行十分重要。

2.2.1 預估日負荷情況

不同地區(qū)的空氣質量指數(shù)、氣溫、降雨量、居民數(shù)量存在一定差異，因而電力企業(yè)需科學處理原始數(shù)據(jù)。研究發(fā)現(xiàn)，氣溫、降雨量、居民數(shù)量等因素將影響臺區(qū)負荷情況。為明確某臺區(qū)未來一段時間負荷情況，電力企業(yè)應使用線性回歸分析方式進行研究。由表3可發(fā)現(xiàn)，PM2.5、氣溫、降雨量將對公變臺區(qū)負荷產生較大影響。

表3 關聯(lián)因素線性回歸分析

本次研究中使用帶動量梯度下降BP神經網(wǎng)絡算法、灰色模型等方式預估春節(jié)公變臺區(qū)負荷情況。由于BP神經網(wǎng)絡算法收斂速度較慢，因而使用此種方式可提升仿真訓練中的收斂速度；灰色預估則是對各種不確定因素進行半智能化估測；趨勢外推法需利用歷史、現(xiàn)實數(shù)據(jù)進行研究。通過以上幾種方式預估系統(tǒng)未來一段時間運行情況，電力企業(yè)可通過下式預估配電網(wǎng)未來負荷情況：

式中φ1表示帶梯度下降的神經網(wǎng)絡算法預測結果；φ2表示的是灰色模型計算結果；φ3表示的是趨勢外推法計算結果。

2.2.2 臺區(qū)超載、過載預估

電力企業(yè)可利用采集閉環(huán)管理模塊準確標準、發(fā)送過載、超載臺區(qū)，并利用大數(shù)據(jù)信息預估過載臺區(qū)，這對提升整改速度、提高電力企業(yè)工作效率十分重要。通過準確、快速解決臺區(qū)過載、超載問題，可提升運檢人員工作效率、提高供電服務質量。

3 發(fā)展趨勢探析

目前，電力行業(yè)關于采集系統(tǒng)能源大數(shù)據(jù)的研究仍不夠深入，對新技術、新理念的研究仍需實踐的驗證[4]。為充分發(fā)揮電力大數(shù)據(jù)的作用，電力企業(yè)應加強對大數(shù)據(jù)存儲、應用方面的研究，增加電力大數(shù)據(jù)應用途徑。

3.1 電力能源大數(shù)據(jù)及能源互聯(lián)網(wǎng)

電力企業(yè)可依據(jù)新智能電能表建立用電監(jiān)控系統(tǒng)，加強對配電網(wǎng)荷儲的控制，為用戶提供智慧、穩(wěn)定供電服務。同時，電力能源大數(shù)據(jù)的應用可提升配網(wǎng)設備利用率，這對降低企業(yè)運營成本、推動企業(yè)穩(wěn)定發(fā)展十分重要。

智慧車聯(lián)網(wǎng)。電力企業(yè)可利用大數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)采集電動汽車充電、放電情況，若發(fā)現(xiàn)異常自動上報，這對保證電動汽車及用戶安全具有重要意義。為實現(xiàn)這一目標，電力企業(yè)應加強與電動汽車廠家相關服務工作的合作及溝通，實現(xiàn)各方數(shù)據(jù)共享。利用數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)可采集電動汽車余電量、目的地等數(shù)據(jù)信息，并對這些數(shù)據(jù)信息進行分析，提醒用戶及時到距離最近的充電樁充電，為用戶提供優(yōu)質使用方案。

光伏電網(wǎng)。隨著科技的發(fā)展，光伏發(fā)電設施建設規(guī)模、建設數(shù)量在持續(xù)增多，光伏發(fā)電、用電數(shù)據(jù)急劇增多，此時電力企業(yè)應建設智能用電終端用于采集這些數(shù)據(jù)。將海量數(shù)據(jù)與電力企業(yè)多個信息化系統(tǒng)結合在一起，可為用戶提供光伏智能選址、并網(wǎng)接電、線上結算支付等多項服務。

綜合多種數(shù)據(jù)。利用信息化技術可將水、電等數(shù)據(jù)信息綜合在一起，通過此系統(tǒng)可迅速完成多項數(shù)據(jù)采集、費用計算、用能管理等工作，用戶可通過系統(tǒng)快速查詢相關信息，為用戶生活提供了便利。通過采集能源用量信息，不僅可監(jiān)控能源損耗、了解用戶對能源的需求、防止不法用戶竊能，還可通過這些數(shù)據(jù)分析未來一段時間內用戶對于能源的需求，為企業(yè)提高服務質量奠定堅實基礎。

3.2 電力能源大數(shù)據(jù)及電能智慧應用、運維搶修

電力企業(yè)可通過電力能源大數(shù)據(jù)分析用戶對電能的需求量、用電特征等信息，依據(jù)客戶實際情況科學制定供電方案，以提高服務質量。電力企業(yè)可利用歷史數(shù)據(jù)，繪制用電設備監(jiān)測表格，若電力設備發(fā)生故障可及時明確故障原因，主動向維修人員推送故障信息，這對提升電網(wǎng)搶修速度、縮小故障范圍、縮短停電時間十分重要。