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1、数据分析的目的和场景描述
在AMI基础设施出现之前,AusNetServices公司的低压配电网内几乎没有部署任何智能量测仪器,只存在少数用于监测电能质量问题(通常以天/周为周期)的便携式监测装置。
AusNetServices公司很早就意识到AMI数据中存在着重要的电网价值。当公司可获取智能电表数据后,即设定了挖掘数据价值的发展目标和实施步骤。
因此在AMI部署计划实施的同时,也在建设相应的数据采集和处理环境,最初采用了战术性的基础设施解决方案,以便能够尽早主动利用该技术,这已经被证明是一个成功的商业决定。在智能电表实现部署、蜂窝通信设施开始运行、电表数据采集成功后,产生了多条平行价值链。
数据分析应用开发的目标领域包括电网规划、运行响应和资产管理,重点关注改善电网安全和用户安全。
随着近年来分布式能源的不断增加(在澳大利亚地区主要是太阳能发电),这些计划的重要性也在不断凸显。低压网络所面临的运行条件与电网规划时所考虑的条件有所不同,有效响应需要新的低压数据、智能量测以及近实时响应能力,以便充分控制管理配电网络。
AusNetServices公司于2010年启动部署AMI智能电表,并在2011年开始开发数据分析应用。第一个关键步骤是分析开发平台的概念验证(战术性),以便在未来通过结合企业信息管理战略和企业架构计划,开发一个更加可靠的平台。
由于电表管理系统部署在Oracle平台上,这是对分析开发环境的必然选择。开发平台被用于创建伪“数据池”,其中集成了从MMS系统中获取的AMI数据以及多种现有源系统数据,如地理信息系统(GIS)、用户信息系统(CIS)、资产管理系统(AMS)等,以便促进数据发现,分析应用“引擎”输出,以及报告数据准备。
传统的数据挖掘方法通过人工抽取数据到应用并进行分析。然而由于数据体量过大(每日新增高达3亿条新数据记录),传统方法被证实既不可行,也不能持久。该项目决定推进数据挖掘效率,将传统方法中抽取数据之后再计算的过程改为在数据库内进行计算与逻辑处理,这导致了需要在Oracle数据库中执行大量计算。此后他们意识到需要发展更加灵活的分布式网格计算平台,这也是目前转向更高可持续性技术解决方案环境的一部分。
自2011年起,在非常短的时间内,数据分析数据库增速令其他所有企业数据库相形见绌,而在这一快速增长阶段Oracle平台不得不被多次重新分解,以确保性能和存储的连续性。在写作本文的时候,数据库大小为29TB并在以每月1TB的速度增长。
随着时间的推移,解决方案中采用了多种适用工具(商业或开源)——如IBMCognos(报告)、EnterpriseArchitect(建模与设计)、TalendOpenStudio(ETL)、subversion/Git(版本控制)、Jira(任务和故障管理)、IBMiLOG/CPLEX(优化)。可以预料,随着这种高级分析环境的成熟,与之相关的工具集也在不断完善,因此需要制定一个选择和部署策略。
AMI智能电表数据通过2种方式传输:
1)正常的时间同步低压模拟量测数据是以时间标记并存储在每个智能电表通信模块中,并随后每3h或6h检索一次。
2)“报警”相关数据(通常为电表通信模块内的分布式处理应用“策略”输出)则被立即作为一个未经请求的消息/事件传回,在5~10s内到达前端数据库中。
这2种类型的反应时间延迟都为电网运行和资产管理提供了稳态和近实时的响应机会。
2、数据分析和当前应用
AusNetServices公司已逐步实施一系列基于SCADA系统的智能电网应用,例如22kV配电网的自动故障检测、隔离和恢复(FDIR)。结合SCADA历史数据和来自AMI的电能质量RTU数据,可以引入新的电网分析用例,本文会介绍部分用例。
一个典型例子:配电网传统保护方式是检测故障产生的大电流,因此较难检测高阻抗或断线类型故障。然而通过分析SCADA历史数据(在某些情况下,需要结合同一时间断面内的智能电表量测电能质量数据),可以检测到这些故障并激活操作响应。
AMI智能电表数据为掌握低压电网与负荷端用电信息提供了新方法,AusNetServices公司据此识别、制定和实施了一系列有利于用户和低压配电网的新功能。
应用分析开发方法通过一种快捷、快速检测失败与否的方法来检查、试验新思路、算法(收集想法,设置假设条件,“通过概念证明测试”。如果成功,开发/完善实施应用;如果失败,吸取经验并快速继续下一研究)。通常情况下,一个新的分析“用例”从设想到试验成功,孵化期仅需几周/几个月。公司面临的持续挑战之一是新应用如何转变为日常业务操作,新应用往往需要新的操作方式,而这就要求改变管理操作。
AusNetServices公司数据分析应用及其分类汇总说明见图2。
图2AusNetServices公司数据分析汇总
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