智能电网大数据技术在电网资产管理中的应用

    王健

    

    摘要：面对全球环境的变化和可再生能源的发展，传统电力系统正在向智能电网演变。智能电网每时每刻产生体量巨大、结构复杂、彼此间存在复杂关联关系的数据。存储、利用、挖掘这些数据的价值，将在智能电网的发展中发挥巨大的支撑作用。本文主要分析了在我国大数据技术迅速发展的时代背景下，大数据技术在电网资产管理中的应用，从而为智能电网的运行提供更加强有力的技术支持，不断提高我国智能电网技术水平，促进智能电网体系的优化升级。

    关键词：智能电网；大数据；电网资产管理

    0引言

    随着我国电力工业的发展，电网资产呈几何级数增长。电网资产管理是指对电网中巨大数量设备资产的高效运维和管理。良好的电网资产管理对电网企业经营绩效的提高、电网安全稳定运行水平的提升、智能电网建设基础的夯实，都具有重要的意义。

    本文叙述了智能电网大数据的定义和来源，描述了智能电网大数据技术体系，讨论了大数据技术在电网资产管理中的应用，以期为大数据技术在电网资产管理中的应用提供有益的参考。

    1 智能电网大数据

    1.1智能电网大数据的来源

    智能电网由传统电网蜕变而来，其特点主要表现在两个方面：

    （一）智能电网中的电力设备与信通系统的融合加深。智能电网的智能化表现在高度的可观测，可观测的实现需要依赖反映电网运行状态的数据。在智能电网的发展过程中，发电、输电、变电、配电、用电和调度等环节都安装了大量的数据采集与信息管理系统。随着智能电网的发展，可以预见还有大量的系统将投入运行。

    （二）智能电网与外界的交互加强。智能电网的发展伴随着新能源的大规模接人、电动汽车和储能技术的广泛应用等。用户用电行为、类似阶梯电价的用电激励政策、电力市场机制等对电网的运行产生巨大影响。智能电网已变成一个与用户、市场、交通、经济社会等交互的开放性电力系统。

    智能电网的特点使其具有丰富的数据源。这些数据主要来自三个方面：

    （一）发、输、配、售等环节户数的大量监测、计量和控制系统，这些数据直接反映电网运行的状态；

    （二）电力公司及科研机构进行的仿真计算、试验数据，对智能电网的规划、运行决策提供了重要依据；

    （三）智能电网的交互性使天气、用户、交通、社会经济、政策法规等外部数据具有重要的应用价值。

    狭义上，可以将上述数据集合称为智能电网大数据；广义上的智能电网大数据也包括对于上述数据的相关理论、技术等。

    1.2智能电网大数据技术

    智能电网大数据技术涉及数据的采集、存储、处理、分析挖掘、可视化等诸多环节，各环节采用的技术和方法也日新月异。基于大数据的信息链，并结合文献[1-4]和部分大数据研究成果，建立智能电网大数据的技术架构，如图一所示。

    2大数据技术在电网资产管理中的几个典型应用

    解决实际问题是智能电网大数据技术的重要任务。本节根据智能电网大数据的来源和特点，讨论了电网资产管理中适用于智能电网大数据的应用场景。

    电力设备的缺陷和故障会降低设备寿命、损坏设备性能、影响设备运行，是电网安全稳定运行的重大隐患。智能电网背景下，在电力设备监测数据、天气预报数据、调度数据等多源数据的基础上，利用大数据技术可以对电力设备的运行状态进行评估和预测，及时消除设备故障隐患，保证电网安全稳定运行。大数据技术在电网资产管理中的典型应用场景包括：输变电设备状态检修，电力设备可靠性评估。

    2.1输变电设备的状态检修

    恶劣的运行条件容易诱发输变电设备的缺陷和故障。目前的输变电设备上均安装有大量的传感器，利用传感器可以得到设备的运行状态数据。同时，结合设备的历史运行数据、氣象环境数据、负荷数据等数据，可以对设备进行评估和预警，为输变电设备的状态检修提供数据基础和技术支持。

    目前，电网设备的检修方式主要是计划检修和故障检修。计划检修是对设备进行定期的维护；故障检修是设备故障后对其进行检修。计划检修存在很大的盲目性，造成了人力、物力的浪费，过度检修对设备的绝缘也存在较大影响；故障检修不能及时发现设备的故障或缺陷，有时在发现故障时已造成巨大的经济损失。在大数据技术的帮助下，通过对输变电设备运行状态的监测和评估，可以及时发现设备运行隐患。根据设备运行状况进行的状态检修，既可以提高设备运行的可靠性，又可以减小设备的运行维护成本，提高设备运行的经济性。

    2.2电力设备可靠性评估

    电力设备的可靠性评估传统方法通常是定性分析。定性分析是根据规定或人工经验，将设备缺陷分为一般缺陷、严重缺陷、危急缺陷。根据缺陷的严重情况对电力设备运行的可靠性进行评估，其本质上是一种事后的评估方法。

    在智能电网背景下，通过融合体量巨大的电网设备静态参数、电网设备运行数据和电力设备的全寿命周期数据记录，可对设备在生产制造、运行维护、更换退役等各个阶段的可靠性指标及变化规律进行分析，更加客观地分析、归类电力设备的运行状态及风险等级；同时更加容易识别某些设备的家族性缺陷。智能电网大数据背景下的电力设备可靠性评估可以对运维策略、系统运行方式的评估提供有效的辅助决策。

    3结语

    随着大数据时代的到来及大数据技术的发展，充分利用智能电网产生的大量数据对电网资产进行高效合理的管理已经成为了可能。

    通过集合各系统的信息，规范数据类型，形成丰富的大数据样本，可以完成电力设备的可靠性评估及输变电设备的状态检修，为电网的安全稳定运行及智能电网的自愈提供保障。

    参考文献：

    [1]宋亚奇.云平台下电力设备监测大数据存储优化与并行处理技术研究[D].华北电力大学（北京），2016.

    [2]施超.智能电网大数据相关应用问题研究[D].华南理工大学.2015.

    [3]白洋.面向大数据的电力设备状态监测信息聚合研究[D].昆明理工大学.2014.

    [4]张东霞，苗新，刘丽平，张焰，刘科研.智能电网大数据技术发展研究[J].中国电机工程学报，2015，35（01）：2-12.