物联网和大数据技术在提高配网供电可靠性中的应用.pdf

物联网技术在配电网中的应用是当前电力行业技术革新的重要组成部分。物联网技术能够实现对电力资产的实时监控，配电网资产具有数量庞大、更新快速、线路复杂和变化频繁的特点，这些因素共同导致了配网事故频发和故障定位的困难。物联网技术的应用为低成本和广覆盖的电力监控系统提供了可能。通过物联网技术，可以实现配网数字化，从而为提高配网供电可靠性提供技术支撑。物联网技术可以应用于监测网络的分散性，实现对重要节点和关键线路的数据采集，形成配网结构的拓扑连接，便于网络变动时的更新。 大数据技术在电力行业的应用主要体现在数据的收集、存储、分析和挖掘。数据集中收集，每个节点独立运行并与区域数据通信，数据收集功能在单独节点实现，而数据分析和存储功能在区域数据中心实现。这样的分布式储存和处理方式，可以显著降低数据中心的带宽需求和数据吞吐压力。为了提高数据安全性，避免数据冗余，可以采用分层管理和分布式存储的方式，各数据中心可以相互备份，提高存储效率。 针对配网数据的特性，文章提出了配网数据边缘化的概念。由于配网数据量大但重要性相对较弱，采用边缘化方式，即通过边缘控制节点如计算机、路由器、专用网关等对设备进行数据分析和控制，从而降低数据中心的压力。数据结构统一化也是提高数据互联互通的关键，通过建立统一的数据模型和接口规范，实现数据一次采集处处可用，避免了对同一实体的多次重复采集。 数字化电网数据资产管理在电网规划、检修和改造中产生大量数据，这些数据以图纸、说明书和电子文档形式储存。由于数据难以融合，挖掘难度大，因此需要建立统一的物联网管理平台，采用自顶向下的设计模式，各级数据中心提供接入框架和数据接入规范。 大数据技术在预测模型数据中的应用，可以通过对实时数据的积累和设备运行状况的监测，结合外部数据进行相关耦合分析，推导出设备在某段时间后可能达到的状况，进行故障预测，为运行单位制定维护计划和采取应急措施提供支撑。 数据挖掘模型在物联网和大数据技术中，通过对收集到的数据进行分析挖掘，找寻内在联系和规律，可以挖掘电力用户潜在需求，推进设备状态预测和故障预测，为供电企业的市场开拓和提升企业品牌形象提供数据支持。 在能源互联网的背景下，物联网和大数据技术的应用，特别是泛在电力物联网的发展，是构建世界一流能源互联网企业的重要推动力。通过配网结构的拓扑化和监控节点的分布化，可以实现配网数字化，提高监控网络的鲁棒性。同时，采用数据结构统一化和分层管理，可以提高数据的互操作性和存储效率，这对于电力企业应对经济和市场压力，提升企业品牌形象和用户体验至关重要。 通过这些技术应用，电力企业不仅能够应对资产规模扩张带来的挑战，还能更好地维护资产信息，提高资产管理的效率和精确性。配网数字化的实施，将大大提升配网供电的可靠性，对于电力行业的可持续发展具有重要意义。