京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大数据应用如何来推动配电网发展
配电网建设是推进电网智能化的重要内容,也是大数据在电网企业应用的重要舞台,配电网处于电力系统的末端,具有地域分布广、电网规模大、设备种类多、网络连接多样的鲜明特点,配电网信息系统每天都在产生TB级以上数据,已达到大数据级别,通过加以应用,可更好地支撑配网业务快速发展。配网大数据有其自身特性相对于一般大数据来说,配电网大数据具有属于自身的特征。
从来源系统来讲,配网大数据来源覆盖了调度、检修、营销等多个业务领域,以及绝大部分110千伏及以下多电压等级的电网监控和采集信息,具有数据类型繁多、数据变化速度快、数据量巨大、价值密度低等特征。从数据源类型来讲,配网大数据覆盖了配变、配电变电站、配电开关站、电表、电能质量等配用电自动化和信息化数据,以及用户数据和社会经济等数据。就配网大数据而言,大数据的应用方向可归纳为以下三个方面。首先,采集终端数量剧增导致数据采集入库、存储的压力剧增,基于传统技术方案无法满足每秒数万甚至数十万的高吞吐量数据存取要求。基于大数据技术构建经济的分布式文件系统、分布式数据库,利用消息队列、流计算、分布式数据采集等技术可实现数据高效采集。其次,随着业务的发展,系统对外数据发布频度小于15分钟/次。而基于传统的数据分析技术,很难在规定的时间内完成海量数据的分析统计及发布,基于内存计算、高并发分布式计算、并行计算等大数据技术,可实现海量数据的快速处理。最后,现有配网数据应用局限于单一业务领域、小样本数据开展,缺乏业务全领域、全量数据分析,缺乏深层次分析,数据价值挖掘不充分,所以,可利用大数据分析挖掘技术,开展全方位的配网核心业务分析挖掘。应用实践初见成效为提升配网数据的处理和利用效率,在大数据应用的基础上,首先要支撑配网数据高效采集和存储,进而才能开展各类高级分析应用。在该方面,公司在配变重过载预警分析和配网项目全过程管控上的实践,取得了初步成效。
近年来,按照“做强主网、做优配网、做实农网”工作思路,公司持续加大配网投入,使得配网网架结构逐步优化,但是配网项目管理不到位、配网建设质量和运维管理水平参差不齐,造成配网供电能力与用电需求水平的矛盾还较为突出。局部地区特别是城乡结合部配变重过载现象依旧严重,供电“卡脖子”、频繁停电、低电压和抢修服务等仍是客户投诉的焦点问题,都制约着配网管理和供电服务质量的提升。配变重过载预警是在综合用电采集系统、生产管理系统以及营销业务应用等系统配变负荷信息、配变基本信息、用户用电等信息的基础上,结合外部气象信息,通过构建中期预警模型和短期预警模型,实现配网重过载总体分析应用,合理优化配网变压器重过载,进而提升配网供电能力。与业务部门单一的基于阈值方法进行监测预警分析或依据人工经验预判相比,基于大数据挖掘技术的配变重过载预测分析,能够更加准确、及时地预判末来一段时期内配变重过载情况。
目前,短期重过载预警模型准确度已可达到80%左右,中期重过载预警模型准确度也可达到70%左右,较以往人工经验预判准确度提升约5倍左右,最大程度降低了配变重过载水平,减轻了配变重过载带来的不良影响,提升了配网供电能力。在配网项目全过程管控方面,大数据应用的促进作用也十分明显。配网工程具有项目多、规模小、时间紧、工期长等特点,同时,配网工程项目管理协同点多、交叉面广,关键流程环节执行效率不高,不但带来管理效率上的问题,还会给企业依法经营带来风险。为提升公司配网工程项目的执行效率,掌握配网工程项目推进情况,快速定位项目执行过程存在的问题,推动项目关键流程环节执行效率提升,基于大数据技术的配网项目全过程管控起到了关键性作用。这一工作的主要做法是立足生产管理系统、配网协同设计平台、ERP等配网项目相关管理系统,采取“全面覆盖、重点突破”的原则,从效率、效益、数量、预告警等维度,以“项目前期”为开始,“项目关闭”为结束,分“现场施工”和“预算执行”两条主线,采用关联监测、比对监测、穿透分析等方法,开展配网项目全过程的实时进展情况分析,定位异动的流程环节。
大数据的应用,从效率、合规等多角度出发,形成多层次、多维度、精细化的指标综合预警模式,推动了配网项目数据的挖掘和使用,增加了配网工程项目管理的透明度。通过配网项目全过程的在线监测分析,发现了项目执行异动和问题,得到公司主要领导和专业部门的高度认可,有力提高了配网工程项目的执行效率。目前,配网项目业务预算完成率较模型上线前提升了24个百分点。数据价值仍待深入挖掘
在一流配电网建设运营方面,大数据应用前景广阔,但目前,现有配网方面大数据应用仍处于起步阶阶段,数据价值还有待进一步挖掘。
面向“十三五”,为充分发挥信息通信新技术在智能电网中的核心技术作用,统筹推动智能电网技术变革和创新发展,国家电网公司制订了智能电网行动计划,其中就包含了大数据技术在智能配用电领域的应用规划。随着配电网建设工作的不断推进,下阶段将会涌现更多的智能配用电领域大数据应用需求。通过大数据技术,我们可在配网运行监测数据实时采集处理效率的提升与综合分析、配网低电压治理、配网停电优化、配网故障诊断与辅助规划等方面开展数据应用,深入挖掘配网数据资产价值,逐步实现大数据对配电网建设运营的关键支撑作用。随着电网不断升级,大数据应用在配电网建设中前景广阔。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在MySQL数据库优化中,分区表是处理海量数据的核心手段——通过将大表按分区键(如时间、地域、ID范围)分割为多个独立的小分区 ...
2026-03-19在商业智能与数据可视化领域,同比、环比增长率是分析数据变化趋势的核心指标——同比(YoY)聚焦“长期趋势”,通过当前周期与 ...
2026-03-19在数据分析与建模领域,流传着一句行业共识:“数据决定上限,特征决定下限”。对CDA(Certified Data Analyst)数据分析师而言 ...
2026-03-19机器学习算法工程的核心价值,在于将理论算法转化为可落地、可复用、高可靠的工程化解决方案,解决实际业务中的痛点问题。不同于 ...
2026-03-18在动态系统状态估计与目标跟踪领域,高精度、高鲁棒性的状态感知是机器人导航、自动驾驶、工业控制、目标检测等场景的核心需求。 ...
2026-03-18“垃圾数据进,垃圾结果出”,这是数据分析领域的黄金法则,更是CDA(Certified Data Analyst)数据分析师日常工作中时刻恪守的 ...
2026-03-18在机器学习建模中,决策树模型因其结构直观、易于理解、无需复杂数据预处理等优势,成为分类与回归任务的首选工具之一。而变量重 ...
2026-03-17在数据分析中,卡方检验是一类基于卡方分布的假设检验方法,核心用于分析分类变量之间的关联关系或实际观测分布与理论期望分布的 ...
2026-03-17在数字化转型的浪潮中,企业积累的数据日益庞大且分散——用户数据散落在注册系统、APP日志、客服记录中,订单数据分散在交易平 ...
2026-03-17在数字化时代,数据分析已成为企业决策、业务优化、增长突破的核心支撑,从数据仓库搭建(如维度表与事实表的设计)、数据采集清 ...
2026-03-16在数据仓库建设、数据分析(尤其是用户行为分析、业务指标分析)的实践中,维度表与事实表是两大核心组件,二者相互依存、缺一不 ...
2026-03-16数据是CDA(Certified Data Analyst)数据分析师开展一切工作的核心载体,而数据读取作为数据生命周期的关键环节,是连接原始数 ...
2026-03-16在用户行为分析实践中,很多从业者会陷入一个核心误区:过度关注“当前数据的分析结果”,却忽视了结果的“泛化能力”——即分析 ...
2026-03-13在数字经济时代,用户的每一次点击、浏览、停留、转化,都在传递着真实的需求信号。用户行为分析,本质上是通过收集、整理、挖掘 ...
2026-03-13在金融、零售、互联网等数据密集型行业,量化策略已成为企业挖掘商业价值、提升决策效率、控制经营风险的核心工具。而CDA(Certi ...
2026-03-13在机器学习建模体系中,随机森林作为集成学习的经典算法,凭借高精度、抗过拟合、适配多场景、可解释性强的核心优势,成为分类、 ...
2026-03-12在机器学习建模过程中,“哪些特征对预测结果影响最大?”“如何筛选核心特征、剔除冗余信息?”是从业者最常面临的核心问题。随 ...
2026-03-12在数字化转型深度渗透的今天,企业管理已从“经验驱动”全面转向“数据驱动”,数据思维成为企业高质量发展的核心竞争力,而CDA ...
2026-03-12在数字经济飞速发展的今天,数据分析已从“辅助工具”升级为“核心竞争力”,渗透到商业、科技、民生、金融等各个领域。无论是全 ...
2026-03-11上市公司财务报表是反映企业经营状况、盈利能力、偿债能力的核心数据载体,是投资者决策、研究者分析、从业者复盘的重要依据。16 ...
2026-03-11