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摘要：随着智能配电网大数据应用的不断发展，配电网中的数据处理与计算工作具有更大的挑战性，目前大数据在我国电力系统中的智能配电网应用越来越多，本文就对智能配电网大数据的应用需求和配电网典型大数据场景进行了分析，同时探讨了大数据在智能配电网的应用前景。
关键词：智能配电网；大数据；应用需求；场景分析
1、智能配电网大数据应用需求分析
在我国智能配电网大数据的整体应用需求分析中，电力系统的正常运行工作、用电策略的营销工作，以及社会互联网信息的数据管理，都可以产生许多的应用需求，从而促进新技术手段的产生，还可以优化电力系统的运行方式，进而降低了电力系统管理的成本，对提升电力企业的经济效益具有重要意义，同时还能够有效地提高电力系统的综合服务性水平。智能配电网大数据应用中主要包括了配电网的运营以及整体规划服务，并且对客户的用电进行了相应的服务和管理，这些对大数据的应用需求必须要涵盖各电力系统运营环节中的信息数据，还有客户的用电数据以及电力营销数据的信息等，综合管理智能配电网中供电环节的所有数据，可以在最大程度上发挥大数据的价值。电力系统和用电用户都是重要的组成部分，电力系统内部要不断地提高综合管理水平，加强对用电客户的服务性水平，通过对用电数据的总结可以让政府了解到当地的经济发展情况，从而为电力系统发展提供更多的政策扶持，对电力系统进行合理的规划发展，加强分布式电源的接入，对充电设备进行合理的布局规划等。
2、配电网典型大数据场景分析
2.1面向有源配电网规划的负荷预测
随着配电网信息化的快速发展和电力需求影响因素的逐渐增多，用电预测的大数据特征日益凸显，传统的用电预测方法已经不再适用。由于智能预测方法具备良好的非线性拟合能力，因此近年来用电预测领域出现了大量的研究成果，遗传算法、粒子群算法、支持向量机和人工神经网络等智能预测算法开始广泛地应用于用电预测中。传统的用负荷预测，受限于较窄的数据采集渠道或较低的数据集成、存储和处理能力，使得研究人员难以从其中挖掘出更有价值的信息。通过将体量更大、类型更多的电力大数据作为分析样本可以实现对电力负荷的时间分布和空间分布预测，为规划设计、电网运行调度提供依据，提升决策的准确性和有效性。
2.2配电网运行状态评估与预警
基于大数据技术的配电网运行状态评估与预警研究内容主要包括以下方面：
对配电网进行安全性评价，如电力系统的频率、节点电压水平、主变和线路负载率等；对配电网的供电能力进行评价，如容载比、线路间负荷转移能力等。当供电能力不能满足负荷需求时，根据负荷重要程度、产生的经济社会效益以及历史电压负荷情况，进行甩负荷；对配电网可靠性和供电质量进行评价，如负荷点故障率、系统平均停电频率、系统平均停电时间、电压合格率、电压波动与闪变、三相不平衡度、波形畸变率、电压偏移、频率偏差等；对配电网经济性进行评价，如线损率和设备利用效率等。首先通过分析配电系统的各个方面，进而计算出配电运行的风险系数，预测在未来的某个时间段内可能出现的危险情况。然后根据风险造成的后果进行有效分类，由相关专家学者进行分析总结，对风险的类型以及程度进行定位和评估，最终形成一套行之有效的解决方案，尽可能地把配电系统运行中可能出现的风险降到最低。
2.3有源配电网电能质量监测和评估
随着分布式电源的不断发展和更新，我国的配电系统逐渐形成了不同规模的配电网。由于配电系统中的电压以及电功率的波动，使我国的配电网遭受不同程度的冲击。因此，我们可以尽量利用配电系统中拥有的电荷数据、运行数据等，从而制定一个科学化、系统化的配电构架和方案体系。
2.4基于配电网数据融合的停电优化
配电网停电优化是建立在配电网调度自动化系统、配电自动化系统、用电信息采集系统、配网设备管理系统、配电设备检修管理系统、电网图形及地理图形信息和营销管理系统等的基础上，综合分析配电网运行的实时信息、设备检修信息等，以找出最终的最优停电方案。计划停电管理根据计划停电（包括检修和限电等）的要求，进行系统模拟，以最小的停电范围、最短的停电时间、最小的停電损失、最小的停电用户来确定停电设备，通过屏幕显示停电区域，列出停电的用户名单，打印用户停电通知书等等。采用传统技术在处理时存在计算速度慢、计算周期长、扩展性差等缺点。为了更加准确地计算配网停电损失，降低停电影响需要利用多个业务系统的海量数据进行联合分析和数据挖掘。基于大数据技术的配电网停电优化包括：停电信息分类，基于调度、营销、配网贯通的海量数据对停电信息数据进行整理与分类；停电预警，对设备故障可能导致停电进行预警；配电网停电计划制定，采用大数据技术制定合理的停电计划，完善配网停电优化分析系统。
3、大数据在智能配电网的应用前景
大数据在智能配电网的应用中具有非常广阔的发展前景，用电预测以及协同调度方面都可以影响智能配电网的发展前景，精确的用电负荷预测对智能配电网的发展规划具有重要意义。要在未来的发展规划里，进一步完善并规划智能配电网的数据管理体系，完善数据一体化应用系统，并且要加快提高智能配电网大数据的数据质量以及各数据之间的融合程度，从而扩大各数据之间的融合范围，在智能配电网的在其他方面共同开展大数据应用。综合智能配电网各方面大数据的应用需求，构建适合智能配电网的大数据应用框架，结合电力系统内部和外部的所有信息数据，建立智能配电网数据系统，在大数据处理中，整合数据的储存、整体和分析工作，使得大数据系统中的数据保存具有一定的安全性，使大数据支持智能配电网中的各项应用。
4、结束语
智能配电网是大数据应用的重要场景，随着智能配电网的不断发展，有大量数据需要监测管理，尤其是客户的用电行为分析和理解以及负荷预测的数据监控，如何处理这些监测到的数据已经成为了智能配电网大数据应用管理的主要内容，科学采用大数据应用技术，可以提高电力系统的发展水平，进而提升整个电力系统的经营效益，针对大数据在智能配电网中的应用需求，设计合理的应用场景，使智能配电网的发展前景变得更加广阔。
参考文献：
[1]王继业，季知祥，史梦洁，等.智能配用电大数据需求分析与应用研究[J].中国电机工程学报，2015，35（8）.
[2]苗新，张东霞，孙德栋.在配电网中应用大数据的机遇与挑战[J].电网技术，2015（11）.
[3]詹胜，邵建设.配电网智能化过程中分布式电源接入系统研究[J].电气应用，2015（18）.
（作者单位：国网葫芦岛供电公司）
作者简介：姓名：刘守秋（1974.06.20），性别：男。籍贯：辽宁兴城。民族：满。学历：本科。职称：技师。职务：电力调控员；研究方向：配电网自动化及运行、电力调度控制。
关键词：智能配电网；大数据；应用需求；场景分析
1、智能配电网大数据应用需求分析
在我国智能配电网大数据的整体应用需求分析中，电力系统的正常运行工作、用电策略的营销工作，以及社会互联网信息的数据管理，都可以产生许多的应用需求，从而促进新技术手段的产生，还可以优化电力系统的运行方式，进而降低了电力系统管理的成本，对提升电力企业的经济效益具有重要意义，同时还能够有效地提高电力系统的综合服务性水平。智能配电网大数据应用中主要包括了配电网的运营以及整体规划服务，并且对客户的用电进行了相应的服务和管理，这些对大数据的应用需求必须要涵盖各电力系统运营环节中的信息数据，还有客户的用电数据以及电力营销数据的信息等，综合管理智能配电网中供电环节的所有数据，可以在最大程度上发挥大数据的价值。电力系统和用电用户都是重要的组成部分，电力系统内部要不断地提高综合管理水平，加强对用电客户的服务性水平，通过对用电数据的总结可以让政府了解到当地的经济发展情况，从而为电力系统发展提供更多的政策扶持，对电力系统进行合理的规划发展，加强分布式电源的接入，对充电设备进行合理的布局规划等。
2、配电网典型大数据场景分析
2.1面向有源配电网规划的负荷预测
随着配电网信息化的快速发展和电力需求影响因素的逐渐增多，用电预测的大数据特征日益凸显，传统的用电预测方法已经不再适用。由于智能预测方法具备良好的非线性拟合能力，因此近年来用电预测领域出现了大量的研究成果，遗传算法、粒子群算法、支持向量机和人工神经网络等智能预测算法开始广泛地应用于用电预测中。传统的用负荷预测，受限于较窄的数据采集渠道或较低的数据集成、存储和处理能力，使得研究人员难以从其中挖掘出更有价值的信息。通过将体量更大、类型更多的电力大数据作为分析样本可以实现对电力负荷的时间分布和空间分布预测，为规划设计、电网运行调度提供依据，提升决策的准确性和有效性。
2.2配电网运行状态评估与预警
基于大数据技术的配电网运行状态评估与预警研究内容主要包括以下方面：
对配电网进行安全性评价，如电力系统的频率、节点电压水平、主变和线路负载率等；对配电网的供电能力进行评价，如容载比、线路间负荷转移能力等。当供电能力不能满足负荷需求时，根据负荷重要程度、产生的经济社会效益以及历史电压负荷情况，进行甩负荷；对配电网可靠性和供电质量进行评价，如负荷点故障率、系统平均停电频率、系统平均停电时间、电压合格率、电压波动与闪变、三相不平衡度、波形畸变率、电压偏移、频率偏差等；对配电网经济性进行评价，如线损率和设备利用效率等。首先通过分析配电系统的各个方面，进而计算出配电运行的风险系数，预测在未来的某个时间段内可能出现的危险情况。然后根据风险造成的后果进行有效分类，由相关专家学者进行分析总结，对风险的类型以及程度进行定位和评估，最终形成一套行之有效的解决方案，尽可能地把配电系统运行中可能出现的风险降到最低。
2.3有源配电网电能质量监测和评估
随着分布式电源的不断发展和更新，我国的配电系统逐渐形成了不同规模的配电网。由于配电系统中的电压以及电功率的波动，使我国的配电网遭受不同程度的冲击。因此，我们可以尽量利用配电系统中拥有的电荷数据、运行数据等，从而制定一个科学化、系统化的配电构架和方案体系。
2.4基于配电网数据融合的停电优化
配电网停电优化是建立在配电网调度自动化系统、配电自动化系统、用电信息采集系统、配网设备管理系统、配电设备检修管理系统、电网图形及地理图形信息和营销管理系统等的基础上，综合分析配电网运行的实时信息、设备检修信息等，以找出最终的最优停电方案。计划停电管理根据计划停电（包括检修和限电等）的要求，进行系统模拟，以最小的停电范围、最短的停电时间、最小的停電损失、最小的停电用户来确定停电设备，通过屏幕显示停电区域，列出停电的用户名单，打印用户停电通知书等等。采用传统技术在处理时存在计算速度慢、计算周期长、扩展性差等缺点。为了更加准确地计算配网停电损失，降低停电影响需要利用多个业务系统的海量数据进行联合分析和数据挖掘。基于大数据技术的配电网停电优化包括：停电信息分类，基于调度、营销、配网贯通的海量数据对停电信息数据进行整理与分类；停电预警，对设备故障可能导致停电进行预警；配电网停电计划制定，采用大数据技术制定合理的停电计划，完善配网停电优化分析系统。
3、大数据在智能配电网的应用前景
大数据在智能配电网的应用中具有非常广阔的发展前景，用电预测以及协同调度方面都可以影响智能配电网的发展前景，精确的用电负荷预测对智能配电网的发展规划具有重要意义。要在未来的发展规划里，进一步完善并规划智能配电网的数据管理体系，完善数据一体化应用系统，并且要加快提高智能配电网大数据的数据质量以及各数据之间的融合程度，从而扩大各数据之间的融合范围，在智能配电网的在其他方面共同开展大数据应用。综合智能配电网各方面大数据的应用需求，构建适合智能配电网的大数据应用框架，结合电力系统内部和外部的所有信息数据，建立智能配电网数据系统，在大数据处理中，整合数据的储存、整体和分析工作，使得大数据系统中的数据保存具有一定的安全性，使大数据支持智能配电网中的各项应用。
4、结束语
智能配电网是大数据应用的重要场景，随着智能配电网的不断发展，有大量数据需要监测管理，尤其是客户的用电行为分析和理解以及负荷预测的数据监控，如何处理这些监测到的数据已经成为了智能配电网大数据应用管理的主要内容，科学采用大数据应用技术，可以提高电力系统的发展水平，进而提升整个电力系统的经营效益，针对大数据在智能配电网中的应用需求，设计合理的应用场景，使智能配电网的发展前景变得更加广阔。
参考文献：
[1]王继业，季知祥，史梦洁，等.智能配用电大数据需求分析与应用研究[J].中国电机工程学报，2015，35（8）.
[2]苗新，张东霞，孙德栋.在配电网中应用大数据的机遇与挑战[J].电网技术，2015（11）.
[3]詹胜，邵建设.配电网智能化过程中分布式电源接入系统研究[J].电气应用，2015（18）.
（作者单位：国网葫芦岛供电公司）
作者简介：姓名：刘守秋（1974.06.20），性别：男。籍贯：辽宁兴城。民族：满。学历：本科。职称：技师。职务：电力调控员；研究方向：配电网自动化及运行、电力调度控制。