基于大数据云平台的电力能源大数据采集与应用研究.pdf
34 EPEM 2020. 2 电网运维 Grid Operation 早在2009年"大数据"一词已成为互联 网行业的热点词汇。2011年 Science 对海量数据分析、处理方式进行了探 析,之后很多大型企业对大数据技术 进行了深入分析及研究,从而推动大数据技术稳定 发展 [1]。随着我国电力行业及科技的发展,云计算、 大数据等技术在电力行业得到广泛应用。由于我国 配电网建设规模逐渐增大,且建设用电信息采集系 统,每天用电信息采集系统将产生大量数据信息。 电力企业应重视的是如何迅速在海量信息中获取有 价值的信息,以提高企业服务质量。 1 用电信息采集及大数据云平台分析 用户信息采集。随着科技的发展,原有集中式采 集系统已不能满足电力企业发展需求,因而电力企 业可将其改为分布式采集系统,以提升用户信息采 集效率及质量,为电力企业保存、查询用户信息奠定 坚实基础 [2]。智能电表、集中器等现场采集设备采集 到的数据信息在传输至物联网平台后,经过计算将数 据信息传输至生产库、中间库、大数据云平台 (图1) 。 大数据云平台。电力企业依据信息采集系统, 建设基于 Hadoop 集群的大数据平台,可迅速完成 处理、分析海量数据信息的目标。同时,此大数据 平台可实现大量数据迅速上传、大量数据迅速下载、 SQL 运算、数据挖掘算法支持等功能。大数据平 台是由存储结算层、逻辑层、接入层及数据应用层 几层构成的。存储计算层的主要功能为 : 保存、计 基于大数据云平台的电力能源 大数据采集与应用研究 国家电网河南省电力公司 高晓峰 李晓蕾 董书谦 摘要: 电力企业需利用大数据技术由海量数据中迅速挖掘有价值信息, 以提高企业供电质量、 推动企业稳 定发展, 本文分析了电力能源大数据的应用及发展趋势。 关键词: 大数据云平台; 电力能源; 大数据采集; 应用 算海量数据 ;逻辑层的主要功能是为分布式 Mela 服务提供支持 ;接入层的主要功能是为用户提供 HTTP 服务 ; 数据应用层的主要功能为支持数据源、 多维分析模型、挖掘算法、智能识别等功功能的实 现,为深入挖掘有价值信息奠定基础(图2) 。 2 电力能源大数据的应用研究 基于自动化系统电力企业建设了省、市、县三 级采集监控机制,采集、分析全省所有采集终端设 备、用电情况,同时将信息与其他数据进行综合探 析,以实现充分发挥大数据作用的目标 [3]。 2.1 电力能源大数据在线损管理中的应用 利用电力数据采集系统探析用户是否存在窃电 行为,可有效提升防窃电工作质量。本次研究通过 分析已采集的大量数据信息,对 B1到 B6的6个单位 多个线损较高台区进行研究,分析其线损较高的主 要原因。表1总结了台区线损的主要原因,其中最重 要的原因为用户存在窃电行为。 图1 用电信息采集流程图 2020. 2 EPEM 35 电网运维 Grid Operation 为明确台区高损原因,各单位对窃电用户表进 行了分析,发现窃电这一违法事件主要出现在开盖 时间、电压异常等事件当中。其中最为常见的是开 盖事件。电力企业利用采集系统采集、统计用户用 电信息及电表开盖事件,可确定存在异常情况用户 地址、事件发生时间、发生次数等数据信息,这对 电力企业明确窃电用户、制定有针对性处理措施、 降低线损十分重要。通过对海量数据的分析,可减 少工作人员现场排查时间、提升工作效率。 2.2 电力能源大数据在负荷预测方面的应用 电力企业可通过分析已采集的数据信息预估未 来一段时间内电网负荷情况,以准确判断配电变压 器是否可负担,同时科学制定配变过载应对策略, 这对保证配电网稳定运行十分重要。 2.2.1 预估日负荷情况 不同地区的空气质量指数、气温、降雨量、居 民数量存在一定差异,因而电力企业需科学处理原 表2 某单位窃电事件统计分析表 事件 发生数量 开盖事件 136 电压异常 116 电流异常 75 相序异常 40 三相不平衡 40 电能表示值异常 20 其他 75 合计 502 表1 B1—B6高损工单统计分析表 单位 户变 关系 用户 窃电 未实现 采集 表计 接线 基础 档案 B1 163 201 104 23 121 B2 103 132 31 15 88 B3 49 65 7 12 41 B4 8 11 3 3 9 B5 56 61 16 21 45 B6 28 32 15 12 23 合计 407 502 176 86 328 始数据。研究发现,气温、降雨量、居民数量等因 素将影响台区负荷情况。为明确某台区未来一段时 间负荷情况,电力企业应使用线性回归分析方式进 行研究。由表3可发现,PM2.5、气温、降雨量将对 公变台区负荷产生较大影响。 本次研究中使用带动量梯度下降 BP 神经网络 算法、灰色模型等方式预估春节
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