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 实际应用中,“频繁写入同一表” 是常见场景 —— 如实时日志存储(用户操作日志、系统运行日志)、高频交易记录(支付 ...
2025-10-30为帮助教育工作者、研究者科学分析 “班级规模” 与 “平均成绩” 的关联关系,我将从相关系数的核心定义与类型切入,详解 “数 ...
2025-10-30对 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师而言,“相关系数” 不是简单的数字计算,而是 “从业务问题出发,量化变量间关联强 ...
2025-10-30在构建前向神经网络(Feedforward Neural Network,简称 FNN)时,“隐藏层数目设多少?每个隐藏层该放多少个神经元?” 是每个 ...
2025-10-29这个问题切中了 Excel 用户的常见困惑 —— 将 “数据可视化工具” 与 “数据挖掘算法” 的功能边界混淆。核心结论是:Excel 透 ...
2025-10-29在 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作中,“多组数据差异验证” 是高频需求 —— 例如 “3 家门店的销售额是否有显 ...
2025-10-29在数据分析中,“正态分布” 是许多统计方法(如 t 检验、方差分析、线性回归)的核心假设 —— 数据符合正态分布时,统计检验的 ...
2025-10-28箱线图(Box Plot)作为展示数据分布的核心统计图表,能直观呈现数据的中位数、四分位数、离散程度与异常值,是质量控制、实验分 ...
2025-10-28在 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作中,“分类变量关联分析” 是高频需求 —— 例如 “用户性别是否影响支付方式 ...
2025-10-28在数据可视化领域,单一图表往往难以承载多维度信息 —— 力导向图擅长展现节点间的关联结构与空间分布,却无法直观呈现 “流量 ...
2025-10-27这个问题问到了 Tableau 中两个核心行级函数的经典组合,理解它能帮你快速实现 “相对位置占比” 的分析需求。“index ()/size ( ...
2025-10-27对 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师而言,“假设检验” 绝非 “套用统计公式的机械操作”,而是 “将模糊的业务猜想转 ...
2025-10-27在数字化运营中,“凭感觉做决策” 早已成为过去式 —— 运营指标作为业务增长的 “晴雨表” 与 “导航仪”,直接决定了运营动作 ...
2025-10-24在卷积神经网络(CNN)的训练中,“卷积层(Conv)后是否添加归一化(如 BN、LN)和激活函数(如 ReLU、GELU)” 是每个开发者都 ...
2025-10-24在数据决策链条中,“统计分析” 是挖掘数据规律的核心,“可视化” 是呈现规律的桥梁 ——CDA(Certified Data Analyst)数据分 ...
2025-10-24在 “神经网络与卡尔曼滤波融合” 的理论基础上,Python 凭借其丰富的科学计算库(NumPy、FilterPy)、深度学习框架(PyTorch、T ...
2025-10-23在工业控制、自动驾驶、机器人导航、气象预测等领域,“状态估计” 是核心任务 —— 即从含噪声的观测数据中,精准推断系统的真 ...
2025-10-23在数据分析全流程中,“数据清洗” 恰似烹饪前的食材处理:若食材(数据)腐烂变质、混杂异物(脏数据),即便拥有精湛的烹饪技 ...
2025-10-23在人工智能领域,“大模型” 已成为近年来的热点标签:从参数超 1750 亿的 GPT-3,到万亿级参数的 PaLM,再到多模态大模型 GPT-4 ...
2025-10-22在 MySQL 数据库的日常运维与开发中,“更新数据是否会影响读数据” 是一个高频疑问。这个问题的答案并非简单的 “是” 或 “否 ...
2025-10-22