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《电力大数据》引发技术变革的电力大数据

2018-05-16 17:11:11 大云网
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大数据技术在电网中的应用,突破了传统技术的瓶颈,带来了巨大的技术变革。大数据依靠集群的力量对数据进行分析处理,根据数据量的不同,可以适时调整集群的规模。

3 引发技术变革的电力大数据

3.1 数据规模大,数据处理时效性要求高——传统技术手段不能经济地满足业务性能需求

3.1.1配电网低电压实时监测


随着配电自动化、用电信息采集等应用系统的推广应用,对于有千条馈线的大规模配电网来说,配电网中会产生指数级增长的海量异构、多态的数据,数据集合的大小可达到当今信息学界所关注的大数据级别。此外,大规模配电网还具有其特有的特征.貝体如下:


1)数据采集多,每个采集点采集相对固定类别的数据。且分布在各个电压等级内。
2)不同采集点的采样尺度不同,数据断面也不同。
3)数据不健全,数据采集存在误差和漏传。
4)数据分布在不同的应用系统中:有效地利用用电信息采集数据、网架数据、设备状态和地理信息数据,能实现对配网电压的全面监测,将可靠地支撑配电网规划设计与运行。


1.现状和需求
根据居民主要家用电器设汁标准,供电电压低于198V时部分家电将不可用。在各个电网公司的供电区域中,一部分老旧小区和远郊区县都存在着电压过低的问题;一方面,电压过低威胁配电网运行安全和用电设备的使用寿命;另一方面电压过低会造成用户的投诉率增加,从而影响到电网公司的社会形象。为了改变这种状况,部分电网公司通过在低电压现象频繁的供电区域,部署电压监测终端设备来实现对低电压问题的实时监测。该方式存在以下的问题:
1)电压监测点布点少,没有做到全覆盖。仅在重过载出现频繁的台区安装了电压监測设备,没有对整个配网实现全覆盖 。
2)电压监测点监测区域太广,不能精确定位到低电压区域。电压监测设备安装在配电设备端,小区用户端没有布点,电压监测区域的准确度不高。


2.应用场景
目前电网公司信息化建设过程中,将逐步实现配电设备的全采集、全覆盖,用户用电数据15 分钟采集一次,甚至5分钟采集一次;可以使用营销系统用电信息采集数据计算用户端的电压 ,实现对用户端电压的监测,作为目前电压监测手段的补充。
基于营销系统的用电信息采集数据(实时全覆盖、全采集后,全网数据总量1800TB,年增量90 0TB),采用大数据的实时流技术计算实时监测用户端电压,结合生产系统的设备运行状态数 据 、调度系统的网架结构数据,计算出低电压配电网区域;参考GIS系统的设备位置数据,获得低电压所在物理区域,明确低电压台区的分布情况和低电压的影响程度,实现不同特性低电压台区的区别化管控。支撑电网公司运维检修部门优先对低电压在180V一下的台区进行重点分析和治理,满足居民基本用电需求;支撑调度部门,合理调度用电负荷;支撑规划部门发现电网存在的问题.合适分配电设施的下一步投资。


3.预期价值
电压监测全面准确,支撑调控中心有效应用无功补偿设备,提升实时控制能力;支撑营销部门,提升供电质量,提升客户满意度; 支撑运检部门,降低设备损耗,提升设备使用寿命;支撑发策部门,合理规划配电设施的分布。


4.国外应用案例
电力公司利用GIS记录配电网的资产以及其在系统里的拓扑连接关系,包括用户与台区或配电变压器的关系,配电变压器与馈线的关系。但是长久以来,由于种种原因,GIS中的拓扑连接信息含有许多错误。这些错误对有效地资产管理、维护、故障响应、系统运行及现场人员的人身安全都有不良的影响。为了解决这些问题,电力公司通常是通过制订严格的流程,以促使相关人员在进行操作后及时更新系统记录;也会定期组织专有的人力排查,以期减少这些错误信息。结果是花费很太,却难以达到预想的效果。主要是因为配电系统范围太大,新的操作每天都在不断地发生。2012年,加拿大的BC Hydro开发了智能电表数据分析元。用以识别和修正在GIS系统中的配网拓扑连接关系方面的错误,收效显著。


在配电网中,由于各处负荷的不确定性.电压常常在变动。电气距离相近的负荷,其电压波动曲线比较接近(相关度髙);而电气距离较远的负荷。其电压波动曲线相似度则较低(相关度低)、同时由于配电网是以辐射状拓扑运行,电压幅值高低代表着用户节点在线路上的上下游位罝关系。根据这两个特点,数据分析元针对GIS系统中同一台区变压器下的用户和相邻台区变压器下的所有用户。利用其连续一段时间(两周)内智能电表每小时的序列电压量测值进行电压曲线相关度分析,再结合GIS现有的拓扑信息,判断其是否正确。

 

书名:电力大数据:能源互联网时代的电力企业转型与价值创造

ISBN:978-7-111-51693-4

作者:赖征田

出版日期:2016-01

出版社:机械工业出版社


 

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