大数据背景下用户侧用电数据在电力系统的应用

大数据背景下用户侧用电数据在电力系统的应用摘要：在社会经济水平和科学技术水平显著提升的背景下，电力企业发展迅 速。作为电能供应商，要想在市场经济体制下生存发展，就要从自身做起，为用 户提供更加优质的服务体验。具体来说，就是为用户提供定制化服务，注重其使 用体验，根据用户反馈需求，提升反应速度，提高交易互动性等等。因此，加强 对大数据背景下用户侧用电数据在电力系统的应用具有重要的现实意义。关键词：大数据；电力系统；用电数据引言电网作为大数据技术应用和发展的重要领域之一，大数据在电网中的应用众 多，涉及电网安全稳定运行、节能经济调度、供电可靠性、经济社会发展分析等 诸多方面。但是目前对电力领域的数据价值挖掘都仅仅限于电网内部和电源端， 用户侧的用电数据没有得到很好利用，而用户侧的电力数据庞大、所含信息量丰 富，蕴含丰富的商业价值。因此用户侧电力数据价值的挖掘已迫在眉睫。1电力大数据技术分析数据采集。这是形成电力大数据的数据体系的基本前提，也是数据大数据技 术应用的基础。具体来讲，就是通过各类监测设备、数据收集设备及人工记录上 传等方式，对电力生产、使用和管理过程中产生的各类数据进行收集的过程。这 些数据在收集过程中，需要用到数据感应、数据监测、数据识别等技术，同时数 据压缩和加密技术的应用价值也极高。数据预处理分类。通过各种渠道收集的电 力数据是杂乱的，而接下来就需要将这些数据按照所需要的方式进行过滤，摒弃 没有利用价值的数据，对有价值的数据按照一定规则进行预处理和分类。预处理 就是将杂乱的数据处理成类型和结构都比较简单的数据，是对数据的初步处理过 程。数据储存管理。2基于电力大数据技术对用户用电行为进行分析的应用现状2.1 国内现状目前，我国对大数据技术的研究和应用起步较晚，但随着能源互联网和智能 电网技术建设的初步规模，电力大数据技术的研究和应用也逐渐取得了一些成果 近年来，中国国家电网公司逐步完成了公共信息资源共享模式的建设，主要是收 集和整合各电网公司和网络的数据信息，建立了可靠的大数据技术应用技术体系2.2 国外现状大数据技术在国外的应用比较早，特别是电力行业已经形成了比较成熟的机 制。基于国外大数据技术，对用户用电行为的分析结果对我国具有很好的参考价 值。以美国为例，目前已经建立了举世闻名的“洛杉矶电力地图”，这是一个基 于大型电力数据库的综合信息系统，包括大洛杉矶地区各区块电力系统资源分布 电力用户信息，地理、气象等信息通过对这些信息的自动分析，可以很好地掌握 其管辖范围内用户的用电行为规律。通过这些数据分析结果，可以为该地区做好 电网负荷预测和管理工作，特别是结合相关经济数据，也为能源行业的投资决策 提供重要依据。基于美国政府主导的“大数据研发计划”，近年来美国传输网和 配电网系统逐步建立了一套成熟的大数据采集、分析和应用系统。结合云平台和 能源互联网的建设，为美国电力工业的科学发展奠定了基础。3用户侧大数据在电力系统中的应用3.1 节能降耗智能用电工业企业用电量占全社会用电量的近 80%，高耗能行业在工业企业中所占比 重仍然较高。工业企业在追求效率的同时，忽略了电气设备的损耗，节能装置和 设备投资少，而且由于少有可靠性差等维护问题，导致工业企业大量不必要的用 电。本研究运用大数据技术对工业企业的用电行为进行分析，试图引导企业在考 虑经济性和安全性的前提下，选择科学的用电标准，制定最优的用电策略。是实 现工业企业节能降耗，提高电力利用率，实现节能减排的重要途径。电力需求预 测是工业企业实现优化调度和经济运行的前提，但工业企业的电力需求预测不同 于传统的电网负荷预测。过去，电力系统负荷预测只从电网的角度出发，预测区 域内未来的用电量，以便安排电厂的生产计划，导致用户用电行为的随机性、无 序性等负面影响。从企业用户的角度出发，基于大数据分析下的工业企业电力需 求预测技术，进一步建立需求侧响应系统，实现用户与电力系统的双向互动，最 终达到降低高峰负荷的效果，引导企业经济智能用电，缓解电力供需矛盾。此外 它还可以实现我国智能用电，加快数字中国建设，更好地服务于我国经济社会发 展。3.2 防患未然安全用电工业企业用电设备种类繁多，额定功率高，持续时间长，对用电量缺乏监控 不能及时了解配电设备和线路的过载、过流和过热情况。只有当设备损坏或发生 安全事故时，我们才能知道。电网电压、频率的不稳定和波形的畸变将对负荷侧 电气设备的运行产生不良影响：据不完全统计，46%的终端在数据丢失领域和 85% 的服务器在数据宕机领域与电压降直接相关。它可以利用大数据和现代智能通信 技术，离线安装多回路采集模块，实现对企业整体用电量和关键配电的监控。在 不影响工业企业正常运行的情况下，采集用电设备的有功、无功等相关电能参数 局域网用于将各区域的监测点数据传送到智能网关。智能网关集成数据并上传到 平台。平台接收实时数据，实现工业企业用电量实时在线分类和分项，方便管理 部门的有效监控和管理。当监测参数超过系统设定的阈值时，发出报警信息，实 现对现有故障的实时分级报警。对报警信息的监测分析，可以有效消除事故隐患 降低事故发生率，减少企业损失；对变压器过载、电压超限、电流超限等非故障 存在潜在的危险情况，提前对三相电压、电流不平衡超限等进行预警，指出故障 位置和故障类型，使企业及时采取有效措施，保证正常生产活动，延长设备使用 寿命。3.3 双向互动缓解矛盾在智能电网时代，鼓励工业企业与电网实现数据共享、智能互动，积极参与 电网运行建设。以智能电表为代表的仪表监测虽然能在一定程度上监测和反映当 前用电量，但仍不足以实现企业用电量数据的大规模存储、分类、集成和分析， 这使得企业很难深入到精细化用电管理的层面。利用大数据分析，以四个时段的 日、月峰谷用电率为基础，评价峰、高峰用电率是否过高，并提出节能技术改造 方案，使企业能够科学地控制日常生产中大功率负荷的启动时间和顺序，降低企 业的用电成本；根据月度统计的功率因数阈值，分析其是否合格，并对不合格的 功率因数进行改进，降低用电；分析和计算用户用电结构，制定企业用电改造方 案。通过对电力需求侧的有效管理，可以在不增加发电端出力的情况下，降低城 市高峰负荷，由负荷侧调节高峰负荷供需矛盾，提高电网的稳定性。因此，数据 挖掘算法可以用来描述工业企业的用电行为，建立企业的用电需求预测模型，建 立需求侧响应系统，实现用户与电力系统的双向交互，引导用户削峰填谷，根据 企业负荷曲线错峰运行，提高电力系统的稳定性。结束语在未来的发展中，大数据技术的发展深度将会不断的增加，并且在电力系统 的各个模块中也将有更好的应用，对于电力企业的发展也会产生显著的推动作用 鉴于目前大数据技术在多数电力企业中应用效果不好的现状，我国各个电力企业 的技术人员应该明确大数据技术跟电力系统的具体融合途径，并加强电力系统中 大数据信息流的管理，并能够对各个数据流和信息流进行全面的加工处理，这样 以后，大数据技术就能够在电力系统中得到更好的应用，并提高我国电力系统的 技术层次，促进我国电力行业的快速稳定发展。参考文献1 黄彦浩，于之虹，谢昶.电力大数据技术与电力系统仿真计算结合问题研究J.中国电机工程学报，2015, 35 (01)： 1322.2 苗新，张东霞，孙德栋在配电网中应用大数据的机遇与挑战J.电网技 术，2015，39(11)：31223127.3 李振元，李宝聚，王泽一.大数据技术对我国电网未来发展的影响研究J.吉林电力，2014, 42 (01)： 1013.4 曹皖诚，汤少卿，尤鋆大数据平台在电力系统中的应用研究J.江苏科 技信息，2016(29)：5356+71.