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而对于输电线路,由历史跳闸情况测算出的不同典型气象条件下的跳闸概率,将为系统预控和风险发布提供数据支撑。实时态和未来态的电网“体检报告”也将成为可能,哪里可能是薄弱区域,哪里需要提前预控,这些都将更加有据可依。
可以看出,大数据下的电力系统将是一个多时态的系统,既看到现在,又知晓过去,还能推测未来,这就构成了对电力系统的全生命周期感知。
3 画笔 采用攻关大数据高级分析方法
广州供电局正酝酿使用的“WAMS”系统是目前国内最先进的电力系统测量系统,也为观察临摹电网提供了一双“眼睛”。
电力大数据结构复杂、种类繁多,除传统的结构化数据外,还包含大量的半结构化、非结构化数据,如服务系统的语音数据、检测数据中的波形数据、直升机巡检中拍摄的图像数据等。
随着信息化工作的推进,一大批服务于各专业的管理信息系统陆续开始建设并投用,数据的规模和种类快速增长,电力大数据格局初步形成。这些数据被分散放置在不同地方,由不同单位、部门管理,但数据间存在相互关联、相互影响的关系。
对“绘画者”而言,想更准确描绘电网系统,分析处理好这些电力大数据是关键,眼下的大数据技术是一支“神笔”。
目前,由广州供电局牵头,汇集电网企业、生产企业、高等院校、研究机构等产学研结合的研究团队,着手攻关南方电网公司唯一一个有关大数据的国家863项目——“基于大数据分析的城市电网状态评估系统开发与应用”。
该项目旨在解决输变电大数据高级分析方法的问题,提出基于电力大数据的时空关联挖掘分析方法、电网事故模型和负荷调整模型,输变电设备运行状态时空特性双向推演技术及基于动态关联约束电力知识库的大数据在线分析和预测技术。
“我们不仅关注设备本身,还把设备放在一个时空里。2015年我们与广东省气象局合作进行数据共享,把气象数据融入系统,希望把危及到设备状态的环境、温度、湿度等信息进行搜集和处理,让设备的评价更为客观。”该项目攻关团队一名骨干成员告诉记者。随着气象数据接入系统,到2016年,3000台设备的全生命周期数据将接入到信息系统,基本实现广州供电局关键设备的全覆盖。
待大器成,一张形神兼备的电网系统肖像近在咫尺,提高供电可靠性和电网自愈能力,实现检修决策优化等不在话下。
>>声音
电网企业是一个数据型企业。我们拥有非常全面的数据,而且数据质量很高,这是电网企业一个比较鲜明的特点。
——南方电网公司信息部副主任王志英
上马一套信息系统,要问能为企业创造什么价值。如果无法回答,就没有必要上线。一定要树立数据资产的价值观和信息技术的价值观。
——广州供电局副局长林志波
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