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大数据在配电系统的应用及发展面临的挑战

北极星输配电网  来源:供用电杂志    2017/7/6 17:14:22  我要投稿  

北极星输配电网讯:摘要:

随着智能电网的发展,配电系统部署了众多的监控和管理系统,每时每刻都在产生大量的数据;如何应用这些数据,提高配电系统的智能化水平,既是机遇也是挑战。文章首先分析配电系统大数据的特点;其次总结配电系统大数据的关键应用场景和应用价值;然后综述国内外在配用电大数据领域的重点研究成果;最后分析大数据发展面临的挑战,并提出应对措施。

引言

基于配用电数据融合基础上的大数据应用研究,既是电力大数据研究的重点也是起点。配电系统具有地域分布广、设备种类多、网络连接多样、运行方式多变等特点。随着分布式能源、电动汽车的发展,用户系统的接入,配电系统的日益开放,外部因素如天气、社会经济政策、用户行为等对配电网这一物理系统的规划和运行产生的影响已变得不可忽视,使之面临更大的不确定性。用传统的物理建模分析方法,难以完全满足要求。与此同时,为提高智能化水平,配电系统部署了众多的监测、控制和管理设备/系统,加之用户侧系统和用户采集系统的接入,这些系统每时每刻都在产生大量的数据,这些数据与外部数据结合,构成了配电系统大数据。借助大数据技术,通过对配电系统大数据进行分析挖掘,可在负荷预测、配电系统设备管理、供电可靠性评估、停电管理、配电网规划等方面形成新的技术解决方案,有效提升配电系统的智能化水平。

大数据技术已被看作是提高配电网规划运行水平的重要技术手段。2014年以来,国内外在配电系统大数据应用方面开展了较多研究,如美国电力研究院DMD(配电网现代化示范项目)2014年启动,执行期5年,旨在研究如何利用来自内部和外部的数据,提高配电网的运行、管理和规划水平,应用场景包括停电管理、设备损害评估、配电网规划、负荷预测和用户行为分析、电压/无功控制、配电效率评估、故障定位/隔离/原因识别、资产管理和设备诊断、GIS系统管理和精确性改善等;由国网上海市电力公司牵头,中国电科院等11家单位共同参与的国家863计划课题“智能配用电大数据应用关键技术”,2015年启动,执行期3年,研究内容包括用电预测、配电网规划和配电系统优化调度等。除重大科研项目外,研究机构、高等院校和电力公司也在配电网大数据方面做了很多尝试性研究,应用场景包括可靠性评估、电力地图开发、无功电压控制等。

总体来看,这些研究仍处于起步阶段,虽初步体现了配电大数据的应用价值,但也暴露出配电大数据应用研究仍面临诸多挑战。总结已有成果和经验,积极面对各方面的挑战,对于进一步推动配电大数据应用研究具有重要意义。本文总结配电系统大数据的关键应用场景和应用价值,综述国内外在配用电大数据领域的重点研究成果,并分析大数据发展面临的挑战和应对措施。

1配电系统大数据特点

1.1数据来源

配电网部署了众多的信息系统,包括配电管理系统、配电自动化系统、电能质量监测系统、电压和无功管理系统、各种智能电子和传感设备对资产的监测系统。为提高系统与用户的互动水平,提高电网灵活性,部署了大量的智能电表和用电信息采集系统以及用户侧系统如智能家居/楼宇/园区,这些系统与配电系统的集成,用户侧数据与配电系统数据融合,为新的配电系统技术解决方案的形成奠定了基础,所以用户侧数据也被看作是配电系统数据的组成部分。

综上,内部数据来自用户用电信息采集系统、安装于配电网和配电变压器的传感器和智能电力监测装置(IED)、资产监控系统、电压无功管理系统、地理信息系统(GIS)、配电管理系统;外部数据包括GIS位置数据、飞机巡检数据、卫星数据、天气数据、雷电数据、来自现场员工的信息、来自可再生能源(储能、电动汽车和用户系统)的数据、来自第三方的数据。与配电系统相关的内外部数据的总和,构成了配电系统大数据。

1.2数据特点

配电系统设备多、监控装置多,并与众多的用户相连,产生的数据量大,结构复杂,受外部影响显著。此外,还具有如下特点:

(1)数据异构。产生数据的各个系统是为了某个专门的应用研发的孤立的系统,并不是为了大一统的目标设计的。

(2)数据采集周期、密度和所在的时空存在差异。如配电系统的SCADA采集数据是以秒为单位,而用户用电信息系统是以分钟或小时为单位。

(3)数据存在着不完整性。电网是连续运行的,但由通信系统或监控设备出现问题导致的监控失败在运行过程中时有发生,会造成数据的不完整性。

1.3数据融合

数据作为整体才能体现价值,多维度、大样本数据是大数据研究的主要对象,为此往往需要实现多源异构数据的融合。由于长期形成的竖井状管理模式,以及以某专业、某业务需求确定系统的信息系统开发模式,造成了内部数据的难以融合;外部数据的接入和融合就更为困难,一方面是因为外部数据难以获得,另一方面因为在对象描述、身份标识、时空特性以及密度方面都难以进行匹配。

数据融合目前采用的3种方式是利用数据仓库、基于IECCIM(61968/61970)和基于企业总线。其中,基于IECCIM(61968/61970)实现数据的融合是现在最重要的方式。

CIM是描述电力系统元件和机构的语义模型,通过CIM可以实现不同应用之间的信息交换。IEC61970主要适用于输电系统,IEC61968适用于配电系统。采用UML作为描述语言,用XML和RDF(资源描述框架)概括性描述电网,而CIMProfiles可用于定义基于CIM的一个子集、并编制具体的标准。Profiles也可以被用于将CIM扩展到满足特定的需求。就配电系统而言,需要基于IEC61968实现GIS、DMS、OMS、ERP、MDM,以及其他系统的集成。由于一些系统并不符合CIM,所以需要应用适配器,实现系统的集成和数据的融合,见图1。

图1基于CIM的配电系统数据融合

Fig.1DataintegrationofdistributionsystembasedonCIM

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