探究基于大数据技术的电网分配系统设计

探究基于大数据技术的电网分配系统设计

苏玉格1 ,董青2 ,查天林3

中国能源建设集团云南省电力设计院有限公司  云南昆明  650000

[摘要]电网分配是国家电网单位重点工作内容，基于大数据科学技术手段，实现电网的优化分配及利用，对电网整个系统可靠安全地运行而言有着积极作用。因此，本文基于电网系统内部大数据基本特点，结合大数据科学技术，考虑电网分配综合系统设计，相关研究成果仅供业内参考。

[关键词]分配系统；电网；大数据；科学技术；系统设计；

前言：

伴随着我国电网事业持续发展，电网分配过程中所涉及数据信息正呈指数级增长，传统的电网分配技术无法满足目前分配需求，大量且复杂的数据信息对电网分配各项工作提出更高要求。近年来随着大数据科学技术在数据建模、高效分析与处理、统计学推断等领域的不断深入，利用大数据分析技术构建各类数据处理系统以辅助电网分配综合系统设计开展综合分析，对高效落实电网分配工作有着重要的现实意义与理论价值。

1、电网系统内部大数据基本特点概述

1.1在数据信息规模层面

电力在其整个“发、输、变、调、配、用”的周期中，每个环节、每个瞬间都在产生海量的数据，如在电网运行过程中通过各类传感器实时或定期获取设备状态信息，仅涵盖主网设备的情况数量级可以达到TB级。配网设备数据量更大，种类繁多，随着配网设备逐步集成到设备生产管理系统，数据规模将达到PB级；在营销客服领域目前仅用电信息采集一项，每年新增数据约90TB，客户服务数据全年预增7TB。在电网领域当中，由于负荷和电网相互间有较多的交互性因素存在，这些数据均可极大促进电网智能感知、内部管控能力以及用户服务效率提升。

1.2在数据信息类型层面

电网系统内部数据来源层面上往往极具多样性，存储类型相对较多，不同地区有着不同的采集周期。相关数据信息类型包括实时数据、历史数据、文本数据、多媒体数据、时间序列数据等各类结构化、半结构化数据以及非结构化数据信息。

1.3在高速处理层面

电网数据信息处理极具高速性，是电网系统大数据最为突出的一个优势特点。因负荷波动往往极具随机性，且发电侧需开展实时跟踪操作，避免突发状况出现，威胁整个系统的运行安全。电网故障同样有着随机性，若想确保电网实现安全运行，就需依托于大数据科学技术手段，实现对数据信息的高速处理。

2、大数据背景下电网分配综合系统设计

2.1在数控库层面

因存在着地区及行业差异，以至于所传输的数据信息类型较为不同，如非结构化、半结构化及结构类型数据信息，但以非结构化类型数据居多。数据库，属于数据来源和处理的一个中间部分，需要对底层多传输数据信息分类存储，实时传输所获取数据，并实施有效处理。电网数据信息来源层面上，信息量较大、有着不同类型，且结合数据信息传输工作重要程度，做出不同处理操作。应对策略层面上，以构建如HDFS分布式的文件系统、NoSQL数据库及实时化数据库等存储方式为主，存储结构层面，促使存储数据和应用系统可初步实现能量、信息及业务流的有效融合，结合数据信息最终处理结果，开展预测分析及决策工作，确保数据处理及管理综合能力得到增强。NoSQL数据，是非关系型一种分布式的数据信息存储系统，每秒可达到数万次读写操作，可满足电网系统大数据实际需求；NoSQ数据信息存储系统内部，以P2P环形及Master-Slave这两种结构为主。Master-Slave系统结构总体设计简单，且便于有效控制，通常实行水平分区，有效分离Master、Slave这两个节点功能，借助Master节点，对Slave节点进行维护管理。P2P环形的结构系统当中，并无中心节点，具备优良的自调特性，支持扩展，但不支持范围查询。因所支撑技术较为不同，这两种结构潜在差异性相对较大。伴随大数据日益迅猛化的发展，非结构化及半结构化的数据所占比例持续提升，NoSQL数据库所含两种不同架构实现优势互补，借助分布式的系统、分区及集群各项技术手段，充分满足于非结构化及半结构化的数据实际应用发展需求。HDFS属于具备高容错性分布式的文件系统，能够部署于低廉硬件内部。HDFS对线程POSIX无较高要求，以流方式之下，访问系统文件当中相关数据信息，比较适宜应用到超大数据信息文件应用程序当中，如非结构化、半结构化及结构化的数据应用程序当中。分布式的文件系统当中，从一组系统服务器当中选定一台具备极高性能的服务器，将其作为主控NameNode，余下服务器则是从节点DataNode。针对主控节点、从节点两种类型服务器，结合不同功能需求，设定不同的目录结构。NameNode系统模块，则负责对文件系统具体命名空间及元数据等实施管理，而DataNode主要负责存储该文件系统当中数据块、命名、文件名相关映射表位置数据信息等。

2.2在关联分析及处理层面

数据库当中，若想确保数据信息分类合理、且存储完整，就需以关联分析为主要方法，并借助复杂性算法，科学合理地处理各类数据。以规则算法为基础，频繁项集数据信息表，对关联规则实施细致分析；考虑到站点扰动层面影响，对于频率站点、电压及电流等实施合理规划。处理完成数据信息，借助云计算科学技术予以有效整合，详细分类处理好海量数据信息，通过线性表、表格、图片多种形式，在屏幕当中显示出来。

2.3在电力分配层面

依托于云计算科学技术手段来处理数据信息，通过屏幕显示出来后，决策者需要通过将数据信息处理及算法参数改变，对于所获取到数据信息实施细致观察，并做好定性和定量处理，再将其反馈至电网数据信息来源位置，促使电网配置相关数据信息反馈得以实现，那么，关于电网配置详细如下：一是，在负荷波动层面。所谓负荷预测，其从属电网电量整个管理系统内部的核心构成，负荷波动情况之下，往往会极大地影响着电网的正常运行，预测分析最终结果将会对电网运行总体可靠性及其安全造成直接影响。把电网数据信息实际采集范围扩大，借助大数据的抽象量化各项指标表征和负荷之间的关系，确保其预知精度得到有效提升；二是，在新能源的出力预测层面。为确保环境压力得到缓解，需注重清洁资源的充分利用，借助新能源进行发电整个过程当中，需适当增加并入电网，电网原有运行及其管理模式紧固应当被逐渐打破。依托大数据科学技术手段，促使新能源的发电总量预测精度得到有效提升，提取到非结构化的海量数据信息，达到环境及经济均衡发展良好效果；三是，在网荷源的协同调度层面。对网荷源实施科学合理地协调优化处理，要以负荷削减整个电量范围、电能量总体运输损耗、新能源总发电量、电能价格等不同数据信息为基础，依托于大数据科学技术手段，促使所有数据信息有效联系，达到电网配置最佳方案设定的目的；四是，在网架整体的发展规划层面。大数据科学技术手段合理运用后，电网规划当中不确定性各项因素得以减少，促使传统能源类型发电和新能源类型发电能在电网系统内部实现更具协调化的配置应用。

3、结语

综上所述，为能够在大数据科学技术辅助下，高效落实电网分配综合系统设计，那么设计员就务必要以充分把握电网系统内部的大数据所具备如数据信息规模、数据信息类型、高速处理等优势特点为基础，更好地依托大数据科技手段，积极落实数控库、关联分析及处理等设计，最终做好电力分配细化设计，从而为电网分配整个系统更好地运行奠定基础。

参考文献：

[1]梁秋意.基于大数据技术的电网设备监测数据智能采集及处理系统:,CN111784542A[P].2020.

[2]夏盛海,金宇,杨攀,等.基于大数据分析技术的电网智能调控分析方法[J].电力大数据,2022(003):025.