智能电网分析「电力数据分析前景」

今天带来智能电网分析「电力数据分析前景」，关于智能电网分析「电力数据分析前景」很多人还不知道，现在让我们一起来看看吧！

“大数据”是一种较为灵活的方式与手段，在电力企业应用此种技术手段，可以在根本上提升公司业务决策的整体质量，继而在有效的增强企业自身的核心竞争能力。

1 大数据应用的重要价值

大数据技术在电力行业中应用可以有效的推动电力行业的长足发展，对此在实际中其可以深入地挖掘以及融合各种数据，提升数据的整体价值，同时也可以有效地提升电力企业的整体性能，增强其可靠性，其具体表现如下：

1.1 数据融合以及深度挖掘

电网生产、运行以及其正常经营管理中有着较为繁多的数据类型，其中涵盖了网络日志、音频、视频、图片以及相关地理位置等信息内容，这些不同种类的数据类型无疑给整个数据的处理能力提出了较为严格的要求。同时这些多种类的数据类型中其精准性、唯一性以及其相关信息的关联性也在不断的提升，只有这样才可以在根本上为业务系统提供高质量的决策依据。但是在实际中现有的数据中心的主要作用就是提供数据相对隔离，在一定程度上存在着数据“烟囱”的问题，数据缺乏共享性，在企业数据整体性的角度来说煤气数据的挖掘以及分析能力有待提升。对此在实际中必须要提升对这些因素的重视，避免因为数据服务形式相对单一产生的不良影响，通过对现有的数据服务模式的优化以及改变，提供更为丰富的数据服务形式，提升其数据服务的统一性，进而基于此基础之上对数据进行整体的挖掘以及分析。

1.2 提升电力企业的整体性能，增强其可靠性

在电力企业应用大数据技术可以提升其整体性能，在实际中大数据可以支持PB级以上的相关大数据环境的结构化以及一些非结构化的数据信息检索；同时可以有效地实现大数据流量计算的实时信息处理；在一些大规模的用户上线应用的时候，并不会对现有的用户体验产生消极的影响，其整体的开发环境不会影响用户主机的资源以及相关操作；在系统上线、终端迁移等相关工作开展过程中并不会对现有的业务产生影响，也就降低用户的实际切换工作量，进而保障相关数据业务的数据迁移的有效性以及完整性。

2 电力行业大数据的实际应用

在电力行业中加强对企业级别的大数据应用的研发，通过其在电网的生产作业、经营管理以及提供优质服务等相关领域的分析，基于互联网思维，构建科学的管理模式，进而增强电力企业内外的数据资源整合处理以及价值挖掘能力以及整体水平，可以在根本上推动电力行业的长足发展。在实际中建设大数据应用，可以逐步实现对用户用电行为的特征影响分析的研究。基于用户的实际电量、电费等相关用电数据信息的分析，综合其具体的用户信息、地理信息以及性格区域属性对其进行系统的分析，综合气象、温度、电价以及缴费等相关因素，通过聚类算法划分用户类型，构建区域、行业以及类型不同的典型负荷模型，基于地图、曲线图以及柱形图等相关方式对其具体的用电基础特征以及分布状况、自然环境等相关信息进行展示，进而了解用户用电行为之间的相关关系以及影响方式，基于数据信息为主要驱动模式，给城市发展。电网规划等相关内容提供必须的信息数据支持。

2.1 配网停电分析

2.1.1 停电范围探究

通过对不同的区域范围的实际停电状况的分析，统计其具体的区域停电次数，继而为客户提供较为直观的停电区域状况，这样可以在根本上提升停电管理的整体效率与质量。

2.1.2 探究停电原因

配网停电在实际中主要可以划分为两个类别，分别为预安排停电以及故障停电，预安排停电主要涵盖了计划停电、临时停电、限电等相关内容；故障停电则主要涵盖了内部以及外部两种故障停电。在实际中可以通过大数据对停电范围的停电原因进行系统的分析，进而有效的避免故障停电问题，在根本上减少经济损失问题。

2.1.3 停电损失分析

通过大数据对停电区域的相关用户的数量以及具体的规律进行分析，就可以获得其停电带来的经济损失以及电网负荷损失；通过对停电区域内的相关用户数量信息、负荷级等相关内容的分析，就可以了解停电给社会带来的不良影响。

2.2 停电管理优化

根据电网运行以及设备检修的具体状况对其进行系统的分析，基于停电的损失、工作量影响以及用户的实际数量作为主要的衡量指标，基于实际状况提出多个备选方案，在实际中通过对不同的电网综合停电方案的有效量化评估以、分析以及对比，就会确定电网停电的最优解决方案，进而有效的降低停电损失，有效的进行资源的优化胚子，在根本上提升电网的综合停电的精细化管理。

2.3 算法模型设计

在实际中，通过对停电管理的实际状况以及需求的分析，构建一个多元化的电网停电管理优化目标，基于其各种信息作为决策变量，通过对经济性、可靠性以及工作量的整体均衡性的分析选择最为合理的目标函数，进而为可视化场景提供支持。

基于电网的实际运行以及相关设备检修的具体状况实际情况，对线路的实际潮流、停电的时间窗口、相关资源配置、以及保供电、设备协调停、节点电压等相关内容作为基础的约束性条件。通过多目标差分进化的方式生成了Pareto前沿解集，进而为整个配网停电提供了多个备选方案，力求均衡相关指标，进而为电力企业提供更为精准的数据，给其分析以及决策提供必要的参考。

3 结束语

大数据时代的发展在一定程度上优化了人们的思维方式，可以说大数据不仅仅是技术的进步，其也直接影响了其企业的发展理念、管理制度以及技术线路等相关内容，这无疑是智能电力的有效发展，对此在实际中通过大数据对配网进行优化处理，综合其各种信息数据，对其进行充分的分析、挖掘，提升其整体价值，进而在实际中制定最优的配网停电方案，在根本上降低停电损失，提升其服务的整体质量，进而有效的推动电网的长足发展。

参考文献

[1]刘顺益. 大数据技术在电力行业的应用研究[J]. 黑龙江科技信息,2017(16):189.

[2]严明良. 电力行业大数据技术及应用研究[J]. 南京工业职业技术学院学报,2015,15(2):1-5，19.

[3]赵云山,刘焕焕. 大数据技术在电力行业的应用研究[J]. 电信科学,2014,30(1):57-62.

作者信息:

赵 颖，张远亮，谷海彤，孙 颖，李 慧

（广州供电局有限公司，广东 广州 510000）