【案例分析】基于大数据技术的配电网抢修驻点优化方法-第2页-北极星输配电网

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2、大数据分析技术及应用

2.1大数据的应用

20世纪90年代，随着计算机技术全面融入社会生活，数据信息大发展的时代到来了，互联网上的数据每年增长50%，每两年翻一番，“大数据”时代的来临，对各个行业及企业都有着重要意义。电力行业的大数据时代正处于关键时期，电力信息对电力企业的决策运营起到越来越大的作用。随着智能变电站系统、现场移动检修系统、测控一体化系统、GIS、智能表计等的建设，以往数据类型的单一及缓慢增长逐渐变为复杂及异构数据发展的时代。目前，大数据正在成为电力行业关注的课题方向。2013年3月中国电机工程学会信息化专委会发布了《中国电力大数据发展白皮书》，文中阐述了电力大数据的特征，将会给社会带来的价值和在电力行业中的发展前景以及在发展过程中面临的技术挑战。

电力大数据是指通过传感器、智能设备、视频监控设备、音频通信设备、移动终端等各种信息获取渠道收集到的，海量的，结构化、半结构化、非结构化的，且相互间存在关联关系的业务数据集合。电力大数据的特性可概括为3“V”、3“E”。其中，3“V”是体量大(volume)、类型多(variety)、速度快(velocity);3“E”即为数据即能量(energy)、数据即交互(exchange)、数据即共情(empathy)，归纳为数据量、多样化、速度、价值4个方面。

电力大数据的应用着重表现在以下方面：

1)在发电领域，电力大数据可协助电网调度预测用电负荷、合理安排发电计划、优化电网运行方式、更多地促进对间歇式可再生能源的消纳;

2)在输电领域，电力大数据可合理安排电力设备检修并对电网运行设备电能损耗进行分析，最大程度降低网损;

3)在配电领域，电力大数据能突破传统运维的工作模式，对配电网抢修和驻点设计进行优化配置，提高配电网运维的工作效率;

4)在用电领域，电力大数据能对电力用户的用电特性进行分析，设计电力营销策略、错峰用电、节能减排。

2.2大数据分析技术

本文参考云计算技术体系结构，结合配电网抢修驻点优化问题的实际情况，搭建以分析计算为主的配电网抢修大数据管理和决策平台，基本架构见图2，分为应用层、计算层和数据管理层。其中，应用层主要是为企业各部门对配电网抢修驻点配置决策起辅助决策;计算层主要是通过数学优化算法对配电网抢修驻点优化问题进行计算;数据管理层主要是通过数据采集接口实时采集有效数据并进行实时存储和管理。

图2基于大数据的配电网抢修驻点优化系统架构

3、算例分析

以城市供电区的两个区的配电网故障抢修驻点配置优化为例进行分析。A区域为城市中心区;B区域为城市郊区。A区域和B区域的抢修资源配置数量见表1。

优化过程可以分别对不同的区域进行，现在对该区驻点经行优化。该区现有12个驻点，为了便于展示，选取其中6个驻点，以2014年7月的400个故障点作为样本数据，进行驻点位置的优化。所选6个驻点的位置见图3。

原标题：【特别策划】基于大数据技术的配电网抢修驻点优化方法

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