智能配用电大数据需求分析与应用研究_王继业
智能配用电大数据需求分析与应用研究
智能配用电大数据需求分析与应用研究摘要：随着智能电网的建设，积累了大量的配用电数据，通过对数据的分析可以比较准确的实现用电负荷预测、错峰调度等高级应用。
本文介绍了国内外智能配用电网大数据关键技术研究现状，重点分析了国内外智能配用电业务、大数据应用方面的技术发展；分析了智能配用电大数据关键技术，进而有效的推动智能配用电业务的综合智能化和精益化发展。
关键词：智能；配用电；大数据；需求配用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。
随着配电自动化(DA),生产管理系统(PMS、停电管理系统(OMS、高级量测体系(AMI、电能质量监控系统、用户能效管理系统的推广应用，配用电系统产生了多源异构、规模巨大的数据，表现出大数据的基本特征。
以AM工为例，如果1h采集一个电量数，与过去每个月采集一个数相比，每个用户将由过去一年的12个数增加到8760个数，是以730倍的数据量增长:若每隔1Smin采集一次，其产生的数据量将更大。
在智能电网发展环境下，欧美国家已在实现配电系统和用电系统的集成，正在为数据的融合扫清障碍，国内电力公司也正在开展“营配一体化”建设，力图实现配用电数据的融合。
借助大数据技术，对配用电系统产生的大数据进行分析，有着巨大的应用价值。
1、技术现状1.1智能配用电业务分析的国内外研究现状近年来，智能配用电得到了重点关注和快速发展，其资源优化配置能力强，运行稳定高效，适应新能源的发展。
1）节电方面，国内外学术界对配用电的节电分析主要从配电和用电两个方面开展了研究。
在配电侧，主要研究通过无功优化、最优潮流、网络重构、分布式电源接人等方法降低配电网络损耗达到节电目的。
2)用电预测方面，国内外研究主要集中在预测数据预处理、影响因素属性约简、构建用电预测模型等方面。
如采用基于粗糙集理论的属性约简算法，能够挖掘出与待预测用户相关性大的属性作为预测模型的输人量。
3)配用电网架优化方面，国内外对配电网网架优化或规划问题已有较多研究，也开始在配电网优化中考虑分布式供电的影响，模型求解多采用数学规划法、启发式算法、智能优化算法等。
智能配用电大数据需求分析与应用研究
智能配用电大数据需求分析与应用研究一、本文概述随着科技的飞速发展，智能化和大数据技术的应用日益广泛。
在配用电领域，智能配用电系统和大数据技术的应用已经取得了显著的成果。
本文旨在深入分析智能配用电大数据的需求，探讨其在实际应用中的价值和潜力，以期为推动配用电行业的智能化和数字化转型提供理论支持和实践指导。
本文首先将对智能配用电大数据的概念进行界定，明确其内涵和外延。
接着，通过对国内外相关文献的梳理和评价，分析当前智能配用电大数据的研究现状和发展趋势。
在此基础上，结合我国配用电行业的实际情况，深入剖析智能配用电大数据的需求，包括数据采集、存储、处理、分析和应用等方面的需求。
本文还将探讨智能配用电大数据在配用电行业中的应用场景和实例，分析其在提高配用电效率、优化资源配置、保障能源安全等方面的作用。
通过案例分析和实证研究，验证智能配用电大数据应用的有效性和可行性，为相关企业和机构提供决策参考和实践借鉴。
本文将对智能配用电大数据的未来发展趋势进行展望，提出相应的政策建议和研究展望，以期为推动智能配用电大数据的深入研究和广泛应用提供有益的思路和方向。
二、智能配用电大数据概述随着信息化和工业化深度融合，以及物联网、云计算、大数据等新技术的广泛应用，配用电系统正迎来一场以数字化、网络化、智能化为特征的深刻变革。
智能配用电大数据作为这场变革的产物，正逐渐成为支撑配用电系统高效运行和优质服务的关键要素。
智能配用电大数据是指在配用电领域产生的海量、高增长率和多样化的数据集合。
这些数据来源于配电网运行监控、用户用电行为、设备状态监测、能源管理等多个方面，具有体量大、类型多、价值密度高、处理速度快等特征。
通过对这些数据的收集、存储、分析和挖掘，可以实现对配用电系统的运行状态、用户用电行为、设备健康状况等的全面感知和深度洞察，为配用电系统的规划、设计、运行、维护和管理提供有力支撑。
智能配用电大数据的应用价值主要体现在以下几个方面：一是提高配用电系统的安全性和可靠性。
“智能配用电大数据应用关键技术”实施方案通过国家科技部论证
“智能配用电大数据应用关键技术”实施方案通过国家科技部
论证
佚名
【期刊名称】《电力信息与通信技术》
【年(卷),期】2014(012)012
【摘要】近日，由国网上海市电力公司牵头申请的国家高技术研究发展计划（863计划）课题“智能配用电大数据应用关键技术”完成了国家科技部实施方案论证答辩，由公司总工程师、课题负责人陈海波率领的答辩团队表现优异，通过论证获得项目内第一名。
【总页数】1页(P53-53)
【正文语种】中文
【中图分类】F204
【相关文献】
1.智能配用电大数据关键技术研究 [J], 田世明;杨增辉;时志雄;卜凡鹏;苏运
2.“智能配用电大数据应用关键技术”通过论证 [J],
3.国网上海电力智能配用电大数据应用研究取得重大进展 [J],
4.国网上海电力牵头国家863计划课题“智能配用电大数据应用关键技术”启动[J], 本刊讯
5.“智能配用电大数据应用关键技术”通过论证 [J],
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王继业：激发“数字电流”
王继业：激发“数字电流”
佚名
【期刊名称】《互联网周刊》
【年(卷),期】2001(000)038
【摘要】从90年代开始,电力行业信息化开始进入第三阶段,信息技术从单一应用
发展到了综合应用,由操作层向管理层延伸,实现管理信息化,建立企业的管理信息系统。
【总页数】2页(P53-54)
【正文语种】中文
【中图分类】F407.61
【相关文献】
1.直面电力企业信息化——访国电信息中心副主任王继业 [J], 韩伟
2.王祖继：坚持保险业市场化改革,营造良好的制度环境 [J], 姚存祥
3.模具工业一日千里——访盘起工业（大连）有限公司市场部部长王继业先生 [J],
4."十四五"规划与中国物流业发展——对话中国仓储与配送协会副会长王继祥 [J], 任芳
5.王陈继组合作研究揭示前列腺癌SPOP基因突变导致DNA复制过度激发的分子机制 [J],
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智能用电大数据的应用探讨
智能用电大数据的应用探讨摘要随着信息技术的不断发展，及其应用的范围越来越广泛，给人们的生活、工作带来了便利。
电力企业经营管理的过程中引进智能用电大数据分析能够更有针对性的为用户提供用电服务，从而满足用户用电需求。
本文对智能用电大数据的分析应用进行介绍。
关键词智能；用电；大数据；应用1 加强智能用电大数据应用的必要性1.1 开展企业营销的需求提高客户服务能力是当前电力企业发展的过程中应该重视的内容。
要想能够不断提高客户服务能力就应该对客户的需求有一个全面的了解，并能够满足客户的需求。
这也就要求电力企业在经营发展的过程中不断搜集客户的市场信息和数据，并对数据进行智能分析，通过数据能够探究到客户的动态需求，并根据客户的需求制定合理的营销策略和产品服务，为顾客提供满意的体验。
电力企业还应该重视引导客户需求能力的培养，也就是在用电数据的基础上，通过对其进行合理分析，从而能够深入了解客户的需求，通过为客户制定个性化的用电方案，在满足用户用電需求的基础上达到节约用电的目的，从而能够实现全社会的资源节约，促进社会的产业结构调整与发展[1]。
1.2 营配信息集成平台提升的需求在电力企业发展的过程中已经越来越认识到智能用电大数据分析的重要性，但是受技术、资金等问题的影响，智能用电大数据的建设还停留在雏形阶段，与成熟的用电大数据相比还存在一系列的问题，主要表现在：首先，数据质量不能满足需求。
当前搜集的数据信息的质量和完整性都与规范要求有所差异，因此增加了使用的难度，不利于大数据作用的发挥。
与此同时，对数据的搜集具有滞后性，不能够及时将用户数据搜集起来用于智能分析，影响了智能分析的准确性。
其次，数据在应用的过程中也存在一定的问题，主要表现在功能比较单一，实用性不大，业务协同问题。
由于数据的质量问题和各个单位的系统有所差异，因此难以实现资源共享，不利于智能用电大数据的进一步发展与应用。
1.3 市场营销业务的发展需要为了能够促进电力企业更好的发展，借助大数据开展市场营销活动，从而获得更多的市场份额具有重要的意义。
水风光多能互补发电调度问题研究现状及展望
水风光多能互补发电调度问题研究现状及展望发布时间：2023-04-19T08:25:45.947Z 来源：《新型城镇化》2023年6期作者：王棋[导读] 以水风光为主的可再生能源在过去二十年实现了前所未有的发展，未来也将是中国构建清洁低碳能源体系的核心组成部分，是兑现碳减排承诺的现实选择。
重庆大唐国际武隆水电开发有限公司重庆市 400000摘要：以水风光为主的可再生能源在过去二十年实现了前所未有的发展，未来也将是中国构建清洁低碳能源体系的核心组成部分，是兑现碳减排承诺的现实选择。
该文简要分析了我国清洁能源发电的发展概况及典型水风光互补实际工程，提炼总结了互补系统发电调度面临的关键问题。
关键词：多能互补；水风光系统；出力不确定性；充分利用和大力开发风、光、水等可再生能源资源是我国在2060 年前实现碳中和目标的重要途径。
受限于风电、光伏电固有的间歇、不可控发电特性，以及其他综合因素，新能源消纳问题一直非常突出，还需要进一步加以研究。
1 新型电力系统的特征及面临的主要技术挑战1.1 新型电力系统的主要特征1.1.1 新型电力系统是产业互联互通的智慧系统新型电力系统将开创数字经济体制机制，打造充满活力的数字能源新业态，改变传统能源电力的配置方式，实现数字与物理系统、现代信息通信技术与电力技术的深度融合。
1.1.2 新型电力系统是源网荷储融合互动的平衡系统新型电力系统以电力为中心，以电网为基础平台，打通源网荷储各环节信息，实现从“源随荷动”到“源荷互动”的转变，保障运行安全、提升运行效率。
大电网的柔性互联形态和数字化调控技术将使电网更加灵活可控，配电网将促进交直流混联和柔性电网与微电网等多种形式协同发展，从而有效解决高比例新能源及高比例电气化接入产生的随机性、波动性、间歇性问题，实现全面可观、精确可测、高度可控。
1.1.3 新型电力系统是多层级电力防护的安全系统电网规模越大、形态越丰富、与经济社会发展融合越深入，对人为攻击、自然灾害等极端情况所带来破坏的应变能力要求越高。
大数据技术在继电保护领域的研究与应用_王继业
电 数据和数值。
从 变 电 站 到 调 度 端 在 线 传 输 的 信 息，包 括 保 护 设 备
力 大
另外，制造厂家对家族性缺陷的定性分析、反措 内部的告警、动作、模拟量、开关量、内部逻辑节点信
数 建议等也作为重要数据信息进行收集，数据格式包 息，以及保护设备和故障录波装置实时记录的录波
据 括文本、图形等。
文件。主要数据类型包括文本、数值、录波文件等。
1.1.2 检测试验数据
以一座智能变电站为例，在线实时保护告警信息、
电 力 行 业 及 国 家 级 继 电 保 护 检 测 机 构 对 各 类 在线监测信息、状态变位信息、中间节点信息、动作信
保护设备开展了动模试验、型式试验、专业检测等， 息等，数据量约为 50 GB/ 天 · 站，截止 2016 年，国家
smart substation
序号
类别
数据量 /Mbps
1
SV 报文采集数据流
300
2
GOOSE 报文采集数据流
15
3
MMS 报文采集数据流
1
目 前，调 控 系 统 形 成 的 继 电 保 护 数 据 有 各 单 1.1.4 生产运维数据
位 的 保 护 设 备 信 息、运 行 信 息、在 线 监 视 信 息 等，
模 性、多 样 性、高 速 性 和 真 实 性 等 特 征，注 重 数 据 的
融 合、处 理、分 析、展 示，挖 掘 利 用 数 据 的 价 值 。 [11-25] 的收集与解析、聚类分析、计算分析、结果展示等，涉
及到对变电站内保护装置实时信息的规范建模和采
继 电 保 护 是 电 力 行 业 传 统 专 业 之 一，随 着 设 备 软 硬
智能电网系统中的数据分析与应用研究
智能电网系统中的数据分析与应用研究随着经济的快速发展和社会的不断进步，能源供应与需求之间的不平衡逐渐加剧。
智能电网随之应运而生，其通过数字化、信息化和智能化技术，将传统电力系统升级为高效、可靠、灵活的系统。
其中，数据分析与应用成为智能电网系统中至关重要的一环。
数据分析是指对原始数据的处理和研究，从中挖掘出有价值的信息，再将其应用于业务决策和优化管理。
而智能电网系统是一个充分利用先进的控制、通信和计算技术，以实现电能供应、调配、控制和消耗的整合性工程。
如何将数据分析与智能电网相结合，使其成为推动电力行业转型升级的有力武器，是当前研究的热点之一。
一、数据分析在智能电网中的应用1. 实时监控智能电网系统采用感知、通信、控制、优化等技术手段，可以实时获取电力系统中的各类数据信息。
通过对这些数据的采集、传输和分析，系统能够及时了解电力网络的工作状态和负载状况，从而发现并预防各类电网故障和事故的发生。
2. 历史数据分析历史数据分析可以对智能电网系统中的各类信息进行归纳与总结。
通过建立历史数据库，可以对电力系统的运行状况、负荷变化、电压稳定性、保电能力等进行长时间的跟踪和分析，进而推进电力系统的优化和改进。
3. 预测分析智能电网系统可以依靠对历史数据的分析和挖掘，进行未来电力消耗趋势的预测，从而更好地优化电力网络管理，增强应对突发事件能力和可靠性。
二、数据分析在智能电网系统中的作用1. 优化电力资源配置通过智能分析数据，智能电网系统可以及时监控电力供应和需求，针对各类情况进行调整和优化。
通过电力资源的合理配置，使电力传输效率更高，节能降耗，提高配电效率等，从而实现更加可持续的发展路径。
2. 提高电网运行效率智能电网系统中的数据分析技术，可以对电网状态和负载状况进行实时监控和分析，及时发现存在的问题，并采取对应的措施，使电网的运行效率得到优化和提高。
3. 实现能源合理配置和绿色发展智能电网系统中的数据分析技术，可以利用智能化技术进行能源的优化调配和合理利用，从而实现国内能源的绿色、可持续发展。
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基金项目：国家电网公司科技项目资助(XX71-14-036)。 Project Supported by State Grid Corporation of China Research Program (XX71-14-036).
0 引言
当前我们生活在一个数据爆炸的时代，IDC 的 一份报告预测，从 2005 年到 2020 年，全球数据量 会增加 300 倍，从 130 EB 增至 40 000 EB[1]。从早 期的商业、金融等领域，到后来的交通、医疗、能 源等领域，2011 年 5 月，麦肯锡公司发布《大数据： 下一个前沿，竞争力、创新力和生产力》[2]，介绍 了大数据的研究价值。大数据研究已引起了国内外 专家学者的关注，成为当前的研究热点。
WANG Jiye, JI Zhixiang, SHI Mengjie, HUANG Fupeng, ZHU Chaoyang, ZHANG Dongxia
(China Electric Power Research Institute, Haidian District, Beijing 100192, China)
智能配用电大数据需求分析与应用研究
王继业，季知祥，史梦洁，黄复鹏，朱朝阳，张东霞
(中国电力科学研究院，北京市 海淀区 100192)
Scenario Analysis and Application Research on Big Data in Smart Power Distribution and Consumption Systems
1831
不同，需要采用新的技术和方法对其进行存储、查 找、调用和管理。3）复杂性。数据之间存在着复 杂的关系，有些关系是不断变化的，而且由于数据 的多源异构、实时性强等特点无法用传统方法充分 发现其内在隐藏关系，需要引入新的分析处理手 段。4）高价值。数据中蕴含着巨大的价值，可为 电网公司自身以及社会经济发展提供有力的支撑， 并有可能推动电网运营、管理和服务模式的变革。
在能源行业中，智能电网被看作是大数据应用 的重要技术领域之一。随着电力信息化的推进，智 能变电站、智能电表、在线监测系统、现场移动检 修系统、测控一体化系统以及一大批服务于各个专 业的信息管理系统的逐步建成与应用，电力工业产 生了大量结构多样、来源复杂、规模巨大的数据， 这些数据广泛应用于电力系统规划和运行、资产管 理、电力市场管理以及终端用户服务等各个领域[3]， 智能电网大数据产生于电力系统中发电、输电、变 电、配电、用电及调度等各个生产过程[4]。目前在 电力系统仿真[5]、输变电设备状态数据异常检测[6]、 高级量测体系(advanced metering infrastructure， AMI)数据分析[7]、电力负荷短期预测[8]等方面已经 开展了大数据研究。
据量大。
管理数据、安检管理数据等。
计量点、运行表、终端、采集关 数据量大 约 3 000 万，数据每
息采集
数据
数据，电量数据、功率、电流、月增长量为 1 TB 以
系统
电压等负荷数据。
上。
客户档案数据、业扩报装数据、
电力营
数据价值大、数据量
抄表数据、电费数据、营销财务
销系统
大。
数据、计量设备数据。
客户服 电话服务数据、多媒体服务记录 含有多媒体数据，数
务信息 数据、客服受理数据、客户档案 据量大，增长速度
系统 信息等数据。
快。
地理信 地理信息数据
息系统
数据量大，与电网空 间结构紧密联系。
气象预 温度、湿度、风速、雷电
报系统
数据量大，同时需要 天气预测数据。
外部 经济发 总体经济发展状况、各行业发展 数据量一般，数据较
ABSTRACT: Smart grid is one of the most important technical fields for big data technology application. With the development of smart grid, the deployments of advanced metering infrastructure (AMI), equipment condition monitoring systems result in the production and accumulation of a lot of data. Thus, it is of great significance to fully mine the value of these data. Firstly, aiming at smart power distribution and consumption systems, the paper described the big data and its characteristics. Secondly, the overall business requirements and application scenarios based on big data were analyzed. Among them two typical application scenario analyses were carried out, which were customer electricity usage behavior analysis and load forecasting. Then the research methods of the business application in big data environment were put forward. Finally, necessary big data key technologies were proposed and the technological framework on big data in power distribution and consumption systems was presented.
构、电力用户资料数据等，实时数据包括遥信、遥 测数据，如设备运行状态、电量计量等。外部数据 来源于地理信息系统、气象预报系统、互联网数据、 公共服务部门数据、社会经济数据等，这些数据也 为电网运行、管理、服务等提供支持。智能配用 电大数据具体数据源、数据内容、数据特点如表 1 所示。
表 1 配用电大数据数据源与数据特点 Tab. 1 Sources and characteristics of big data in smart
目前，我国各省电力公司正在开展“营配贯通” 工作，对生产系统和营销系统的基础数据进行融合 和共享，来支撑配电用电业务，以全面实现配电和 用电智能化管理，智能配用电大数据技术将发挥日 益重要的作用。本文首先总结了配用电大数据的研 究现状，然后深入分析了智能配用电大数据及其特 征，重点研究智能配用电大数据的应用场景和需 求，并就用户用电行为分析、负荷预测两个场景进 行深入分析，接着分析配用电大数据应用中的关键 技术，并给出了应用技术框架。
KEY WORDS: smart power distribution and consumption systems; big data technology; scenario analysis; application research
摘要：智能电网是大数据的重要技术应用领域之一。随着智 能电网的发展，高级量测体系、各种监控系统的大规模部署 产生和积累了大量数据，充分挖掘这些数据的价值具有重要 意义。针对智能配用电业务，首先分析智能配用电大数据的 特征；然后分析数据融合后的智能配用电大数据整体业务需 求和应用场景，其中重点研究大数据环境下的用户用电行为 和负荷预测两个典型应用场景，提出大数据环境下的研究思 路和方法；接着分析业务应用中的大数据关键技术；最后给 出了智能配用电大数据应用技术架构。
第 35 卷 第 8 期 2015 年 4 月 20 日
中国电机工程学报 Proceedings of the CSEE
Vol.35 No.8 Apr. 20, 2015 ©2015 Chin.Soc.for Elec.Eng. 1829
DOI：10.13334/j.0258-8013.pcsee.2015.08.001 文章编号：0258-8013 (2015) 08-1829-08 中图分类号：TM 76
随着用电信息采集、配电自动化等系统不断完 善，配用电环节产生的数据逐渐呈现出海量、数据 项复杂、处理逻辑复杂、存储周期长、计算频度高 等大数据特征。近年来，国内外逐步开展配用电大 数据的科学研究和工程应用。在配电方面，2013 年， 美国 EPRI 启用了 2 项大数据项目，其中之一是配 电网现代化示范项目(distribution modernization
在线监测系统中的视频数据与图像数据等。
智能配用电数据的特征具有以下几点：1）分
散性。数据来自分散放置、分布管理的数据源，需
要打破原有的竖井式管理模式，对其进行融合，实
现智能配用电多系统的贯通和数据共享。2）多样
性。数据种类多、维度多、体量不同、实时性要求
第8期
王继业等：智能配用电大数据需求分析与应用研究
1 智能配用电大数据概述
1.1 大数据来源 由于传统竖井式的运行管理模式，电力公司建
立了多个服务于配用电业务的信息化系统，包括配 电、用电、营销、客服等相关系统，这些系统积累 了大量的数据资源，配用电业务数据从总量和种类 上都已颇具规模，具备了良好的数据基础。
根据来源的不同，可以将智能配用电大数据分 为电力企业内部数据和外部数据。电力企业内部数 据产生于配电管理系统、生产管理系统、用电信息 采集系统、电力营销系统、客户服务信息系统等。 这些数据包括静态数据、实时数据和历史数据，其 中静态数据包括电网设备模型参数、线路拓扑结