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2016-12-12 09:19来源:供用电杂志作者:田世明等关键词:智能配用电智能配用电大数据应用配用电网大数据收藏点赞
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3.智能配用电大数据关键技术
目前,国内外对智能配用电大数据的研究大部分处在研究和探索阶段,随着研究的深入和技术的发展,对智能配用电关键技术的研究将着重从以下方面进行。
3.1智能配用电大数据体系架构及数据集成技术
智能配用电大数据体系架构及数据集成技术研究包括3个方面:配用电大数据体系架构、多源异构配用电数据集成及存储处理技术、大数据可视化技术,智能配用电大数据体系架构及数据集成技术图见图2。
图2 智能配用电大数据体系架构及数据集成技术图
3.1.1 配用电大数据体系架构
配用电大数据体系架构包括硬件架构、评估方法、技术标准和安全体系。具体包括:①分布式大数据采集、存储和处理硬件体系架构的集群节点规模、硬件优化配置、网络拓扑结构及系统可靠性和可扩展性;②面向数据密集型配用电大数据应用的批处理、图计算和内存计算架构;③面向计算密集型配用电大数据应用的高性能计算架构;④配用电大数据体系结构评估方法;⑤配用电大数据元数据、数据交换等技术标准规范;⑥配用电大数据访问认证、数据存储和隐私加密等安全技术。
3.1.2 多源异构配用电数据集成及存储处理技术
多源异构配用电数据集成及存储处理技术包括多源数据特性、信息模型、融合方法和标准。具体包括:①对电网企业内部的配电自动化、用电信息采集系统、负荷控制系统等和外部的气象、社会经济等多源数据特性进行分析;②抽象和构建智能配用电大数据环境下包含结构化、非结构化数据的信息模型;③建立智能配用电多业务数据融合方法和信息交换标准,实现智能配用电跨平台数据的迁移与信息交换。
3.1.3 大数据可视化技术
大数据可视化技术包括可视化信息模型构建及信息压缩、动态高维数据的可视化。具体包括:①配用电数据可视化基础信息模型、数据映射方式和信息交换;②兼顾节点关系的清晰表达和大容量节点的展示需求的超大图布局方法;③历史数据、实时数据以及未来规划数据的动态展示及降维分析。
3.2用户用电负荷数据存储分析与修正技术
用户用电负荷数据存储分析与修正技术内容包括2个方面:用电负荷数据存储分析技术、用户用电负荷数据分析与修正技术。用电大数据存储分析图见图3。
图3 用电大数据存储分析图
3.2.1 用电负荷数据存储分析技术
用电负荷数据存储分析技术包括数据索引、高效存储。具体包括:①负荷均衡的高维时序数据分布式索引;②针对用户用电负荷数据不同维度剖面特征的多级索引;③面向配用电网多源数据的行列融合的索引机制;④基于列存储的用户用电负荷时间序列数据的存储模型;⑤基于分布式文件系统的多结构用电负荷数据的存储模型;⑥支持大规模时序数据的数据压缩存储及支持用户用电负荷数据分析的高效行列混合存储技术。
3.2.2 用户用电负荷数据分析与修正技术
用户用电负荷数据分析与修正技术包括大数据的清洗与修正、聚类分析、关联与演化分析。具体包括:①基于时间序列分析的卡尔曼滤波用电负荷数据修正方法;②基于用户用电数据关联性的分布式海量数据清洗、修正算法;③基于用电负荷数据时序性的并行聚类算法,结合异构数据源的协同聚类分析方法;④面向用电负荷数据的多源用户关联分析方法;⑤基于分布式计算框架的分布式关联规则挖掘算法;⑥基于社会公共信息分析的用电用户关联挖掘算法。
3.3 智能配用电典型业务大数据分析技术
智能配用电典型业务大数据分析技术研究内容包括4个方面内容:节电技术、用电预测技术、配用电网架优化技术、错峰调度技术。智能配用电大数据分析图见图4。
图4 智能配用电大数据分析图
延伸阅读:智能配电系统的发展机遇与挑战
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