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2电力大数据的特征
一方面,电力系统大数据具有大数据的共性,包括目标领域向其他相关领域的扩展,以及数据类型向非结构性及非因果型数据扩展,时间维度向多尺度的流数据扩展。由此形成大量的异构异质数据,包括数字、文本、图形、图像、音频、视频等静态和不同时间尺度的动态数据,以及大量统计关系与博弈关系的数据,都需要快速处理。
另一方面,电力系统大数据必然继承了能源行业数据的特征,包括大量的因果关系数据、高维的时空数据,广域的监测控制,快速的时间响应及实时控制数据。除了电力系统的状态外,还要获取并分析相关领域的数据,并处理部分数据缺失时的不确定性。
运行工况或故障场景都会影响系统的稳定性和控制策略。中国的电网现在已普遍实现了在线的量化分析功能,按实测工况和典型故障来指导预防控制,并向自适应的紧急控制与系统保护发展。但若要有效地应对极端自然灾害环境,则还需要采集并处理大量非结构型的视频、语音、图片,并与电力系统分析功能有机结合。大规模间歇性可再生能源与电动汽车(EV)的入网对电力充裕性与备用调度提出挑战,要求大大提高对风电、太阳能发电及EV充放电的预测精度,这就需要处理大量非结构型的地理及交通动态数据。为了应对相继故障,基于常规因果关系型数据的分析算法也应该解决多米诺效应的演化路径及实时评估的经典难题。
3电力系统大数据的类型
除了按数据结构等大数据概念来划分电力(能源)系统大数据,还存在其他视角,列举如下。
1)按业务领域,电力大数据可分为:①规划运行类,包括电力规划、电能生产、运行监控、设备检修等数据;②企业运营类,包括企业发策、运营、电力市场、用户信息等数据;③企业管理类,包括人财物资、资本运作、ERP管理、协同办公等数据;④非电的能源类,包括各种一次能源、非电的二次能源、终端能源使用模式等数据;⑤非能源类,包括气象、环境、碳资产、宏观经济政策等数据。
2)按时间维度可分为:①背景及法规数据;②历史数据;③调查及预测数据;④在线实测数据;⑤仿真推演数据。
3)按数据采集来源可分为:①书本及文档;②专用网数据;③互联网数据;④问卷及调查;⑤交互博弈及仿真结果。
4电力系统的数据量
常规SCADA系统按采样间隔3~4s计算,10000个遥测点每年将产生1.03TB数据(12B/帧×0.3帧/s×86400s/d×365d×10000遥测点);广域相量测量系统的采样率为100次/s,10000个遥测点每年将产生495TB数据。美国PGE公司每个月从900万个智能电表中收集超过3TB的数据。国网的2.4亿块智能电表,年产生数据量约为200TB,而整个国网灾备中心的数据总量,接近15PB。以2004年山东系统(97台机、462条母线、702条支路)为例,设在线每5min对220kV以上线路的三相永久故障分析一次暂态稳定性,仿真时长10s,仿真步长0.01s,则一年内将产生1092TB的数据量。当大规模的间歇性分布式可再生能源入网后,发电侧计及气象数据的实时监控的数据量比传统发电成倍增加。智能配电、智能电表、电动汽车和用电技术的发展也大大增加了需求侧的数据量。电力企业的精细化管理,与一次能源、环境、交通、市政等外部系统的联系日益深化,对数据量的依存度也越来越高。
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