基于电力大数据的电网规划研究

基于电力大数据的电网规划研究

郑双静

(国网中卫供电公司宁夏中卫755000)

摘要：随着智能化电网的普及，电力数据呈现爆炸性的增长。在当前形势下，无论是国家政策要求，还是企业自身发展，电网规划设计业务信息化迫在眉睫。借助大数据分析技术，分析处理电力大数据，以提高电网企业的规范化管理和企业的市场竞争力成为电力行业发展的必然趋势。

关键词：电力；大数据；电网规划；分析

1导言

近年来随着智能电网的全面建设，以及物联网和云计算等新一代IT技术在电力行业中的广泛应用，促使电力数据资源开始急剧增长并形成了一定的规模。数据的爆炸式增长给电力行业各个部门带来了剧烈的冲击，不仅体现在数据处理和挖掘能力的不足，还体现在行业内固化数据的理念变革。

2电网大数据及特点

电网大数据是基于大数据内涵和电网企业业务需求而提出的。电网大数据是以业务趋势预测、数据价值挖掘为目标，利用数据集成管理、数据存储、数据计算、分析挖掘等方面核心关键技术，实现面向典型业务场景的模式创新及应用提升。从电网业务角度来讲，电网大数据包括电网运行时的设施检测数据、企业营销数据及企业管理数据。电网大数据可分为结构化数据以及非结构化数据。目前电网大数据在智能化电网中得到了广泛应用：实时监测系统运作时的设施信息；获取电网规划设计业务信息，并及时反馈各阶段任务需求等。这些电网大数据的应用都需要大数据技术的支撑，以便实现阶段性样本实时采集、分析、展示。结合大数据及电网业务特点，电网大数据也有四大显著特点：数据量大、种类繁多、数据处理迅速及价值密度偏低，统称为“4V”。

2.1数据量大

随着电网规划业务的覆盖面进一步扩大和智能电网的普及，电网在全国采集获得的计量数据总量就达近10PB。据统计，截至2013年底，国家电网建成世界最大电能计量自动化系统，累计安装智能电能表1.82亿只，实现采集1.91亿户，采集覆盖率56%，自动抄表核算率超过97%。如国网信通在北京五个小区，353各采集点，采集1.2万个参数，每15min采集一次，一天就能产生34GB。

2.2种类繁多

在电网规划设计建设和电网系统运行中，产生了海量的、多样的电网数据。从数据类型角度来说，电网大数据分为非结构化数据和结构化数据。电网非结构化数据包括电网规划设计业务中产生的各种方案、合同、施工图等数据；电网结构化数据包括历史性数据、文本数据及实效数据等数据。

2.3数据处理迅速

电网规划设计建设及运行所产生的海量数据要求及时处理，通过信息化手段，结合数据处理技术，及时将当前所产生的海量电网数据进行分析处理，形成分析报告，供领导层进行电网规划设计建设、电力调度、等工作作出科学的决策。

2.4价值密度偏低

就目前电网数据应用来说，大多数电网数据处于“沉睡”状态，尚未在电网规划设计业务中体现其应用的价值。以电网企业所采集的视频为例，在连续的监控过程中，最终能采用的有效数据可能只有一到两秒。大数据挖掘技术

3电力大数据在电网规划中的应用

3.1电力负荷预测

电力负荷预测针对的是电力负荷的研究，而负荷本身的变化与很多外部因素有关，包括自然情况及地区条件。因此在进行电力负荷预测时，需要充分考虑地区经济因素、气象等的影响规律，利用适当的模型与算法，对规划区的电力需求做出估计。电力需求侧的数据量是巨大的，电网规划人员从大量数据中获取有价值的数据时，通常利用电力大数据技术进行挖掘分析，包括对用电量和负荷的历史数据等，在充分研究外部因素的条件下，掌握其与电力需求的关系，依据负荷变化规律获得最终的预测结果。负荷预测过程的方法选择是多样的，包括电力弹性指数法、时间序列法、回归分析法、灰色预测法等，根据规划区实际情况，选择最优预测模型，从而获得更可靠结果。在电网规划中，进行电力负荷预测是必要的，这也是电网经济运行的基础。负荷预测的结果是否准确，对电网的规划结果有重大影响，比如设备的选择及网络的整体布局情况，设备的选择主要为变压器容量、导线截面积等的选择。准确可靠的负荷预测有利于提高电网规划水平，除了对电网现状分析、电力需求预测等规划过程有重要作用，其预测结果有利于电力电量平衡、主变容量选址、主网规划等。由于电力负荷预测是电网规划不可或缺的基础环节，其可靠性影响着后续一系列的其他建设过程，而电力负荷又具有不确定性，因此对预测的方法与流程提出了更高的要求。

3.2电网架构规划

电网架构规划是电网规划的重要环节。随着电网复杂程度不断加大，规模及自动化程度不断提高，社会对电网架构的规划提出了更严格的要求。大数据带来的新型数据理念，又为电网架构规划提供新的思路。电网架构的规划依赖于对电力市场的分析预测及对规划区终端用户的负荷预测，可靠的预测结果为电网结构、设备型号选择提供依据，保障电网架构规划的合理性。基于能源资源和负荷需求逆向分布的电力市场现状，我国国家电网公司提出了“以特高压电网为骨干网架、各级电网协调发展”的战略目标，根据规划，到2020年，我国将建成1000kV交流、+1100kV与800kV直流构成的特高压电网，实施远距离、大规模、高效率书店、促进大煤电、大水电、大核电、大型可再生能源基地的集约化开发，在全国范围内实现资源优化配置。而这一战略目标的实现受多种因素阻碍，除了要解决多级磁环网、短路电流超标、多馈入直流相互影响和可再生能源大规模送出等与输电网架结构密切相关的技术问题外，最基本的是与需求相适应。我国仍然存在生产和消费不平衡的问题，部分地区网架结构薄弱，电网优化配置资源的作用难以发挥，但国家大力发展分布式电源，在电力系统末端的分散符合出引入为电源，不仅有利于解决用户的供电问题或者提高用户端的电能质量和供电可靠性，而且可以降低配电网电力损耗，节约电能，缓解电力紧张局面。多级电网及分布式电源的发展模式在发达国家也是电力发展的关注重点，美国、英国等国家都在开展未来电网形态和关键技术的研究。

未来电网架构的发展主要倾向于新型智能电网，涉及输电网和配电网的规划、变电站选址和容量确定、输配网综合优化和巨型电网的同一调度和智能控制等领域，虽然已经进行大量的研究并且取得相当大的进展，但由于微电网本身的特性，使得分散型低能量的电源对电力系统的安全可靠性、电能质量、保护和网损等方面产生较大影响，但新技术的发展，将不断改善这个问题，优化电网结构，提高未来电网的安全性和可靠性。

4结论

电网规划是电力系统规划的重要组成部分，也是电网更新改造的依据，合理地进行规划可以获得巨大的社会效益和经济效益。电网规划是一个繁琐复杂的过程，需要大量的历年电网运行的数据资料，面对海量数据，只靠人工来收集，将花费大量的时间精力，且易出现数据丢失和出错问题，电力大数据技术的发展，很好地解决了这一问题。将电力大数据信息运用于电网的规划中，有助于我们增强电网规划工作的科学性、实用性以及合理性。身为电力行业工作人员的我们，必须在今后的工作中不断学习与电力大数据信息收集、处理、分析以及运用相关的专业知识，力求为我国供电企业的不断发展和完善提供充足的人力资源保障。

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