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2)大数据技术在风电机组安全状态评估中的应用。
风电机组运行环境非常恶劣,受雷雨、盐雾、冰雪等因素的影响[35]。采用基于大数据挖掘技术的风电机组安全经济运行状态综合评估系统,监测零部件磨损、疲劳等原因引起的状态变化信息,并由此识别和预测风电机组设备或者零部件的故障,提高机组的运行安全性,避免早发故障导致的更为严重的故障,并降低运维费用。
基于大数据分析的风电机组潜在故障早期预警流程图如图7所示[35]。该预测系统以设备历史数据和在线实时监测数据为基础,通过设备属性配置定义创建设备超球模型,并用该模型在在线超球模型中评估设备状况。在线评估模型的输出是相似度曲线,用于关联点排序、状态预警和测点值的预测。
3)大数据技术在电网灾难预警中的应用。
随着电网日益增加的复杂性和不断变化的自然环境,电力系统中的灾难性连锁事故频繁发生,这些灾难性连锁事故大多数始于系统某个元件故障[36]。大规模停电事故初期往往是少量元件相继故障,在事故扩大阶段则与电力系统中的脆弱环节有紧密的联系,因此从整体预防的角度出发,通过大数据技术辨识电力网络中的脆弱环节对提高电力系统的可靠性,降低大规模停电事故的发生概率有重要意义[37-38]。一个典型的基于大数据的电网灾难预警系统框架如图8所示[38]。
该框架以电网拓扑数据、地理信息数据、电网运行数据为数据基础,在算法模型层通过判据指标计算获得判据指标库,通过原因寻找引擎获得原因分析树,通过评价指标计算获得评价指标库。以此为基础,在业务层通过薄弱区域识别、薄弱区域原因分析,并联合判据层的评价指标库,给出综合预警结果[38]。
5 结论与展望
本文探讨了大数据、云计算、智能电网三者之间的相互关系,并给出电力大数据的总体可执行框架,对电力企业大数据平台的搭建具有参考价值。
本文阐述了电力大数据平台中4个核心的关键技术,即集成管理技术、分析技术、处理技术、展现技术。大数据的集成管理技术应该考虑关系型和非关系型数据库技术的综合应用,并重点考虑NoSQL数据库技术;大数据的分析技术应从大数据的治理与抽样、大数据特征选择、大数据小数据化、大数据的分类算法、大数据挖掘并行化等方面开展研究;大数据的处理技术应根据具体的应用需求考虑分布式计算、内存计算、流处理等技术;电力大数据的数据展现技术可考虑可视化技术、空间信息流展示技术、历史流展示技术等。
文章最后的典型应用案例,对电力企业开展相关研究具有参考价值。大数据技术可以在5个方面创造价值,分别是:创建透明度,让利益相关方更加容易的获取信息;通过试验来发现需求,暴露可变因素并提高业绩;根据客户需求细分人群;通过自动化算法替换或者支持人为决策;创新商业模式、产品和服务。
大数据技术在商业领域已经获得较为广泛的应用并创造出巨大的商业价值,但是在电力系统中的应用才刚刚起步,因此结合大数据的技术优势和电力系统的应用需求,发挥电力大数据的价值,将为智能电网的建设带来新的发展契机。
电力企业应该牢牢抓住这个契机,从数据政策、人才培养、关键技术研发等层面,全面促成电力大数据技术的发展。
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