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1)节电方面,国内外学术界对配用电的节电分析主要从配电和用电两个方面开展了研究。在配电侧,主要研究通过无功优化、最优潮流、网络重构、分布式电源接入等方法降低配电网络损耗达到节电目的。
2)用电预测方面,国内外研究主要集中在预测数据预处理、影响因素属性约简、构建用电预测模型等方面。如采用基于粗糙集理论的属性约简算法,能够挖掘出与待预测用户相关性大的属性作为预测模型的输入量。
3)配用电网架优化方面,国内外对配电网网架优化或规划问题已有较多研究,也开始在配电网优化中考虑分布式供电的影响,模型求解多采用数学规划法、启发式算法、智能优化算法等。
4)错峰调度方面,文献分析了“错峰用电”的地位和作用,阐述了“错峰用电”对提高供电质量、减少线路损耗、增加设备的输送能力和延长设备的使用寿命等都具有重要的现实意义和应用价值。
1.2智能配用电大数据应用的国内外研究现状
智能电网的目标是建设覆盖电力系统生产全过程的实时系统,而对这个系统提供安全性、可靠性、坚强性支撑的则是电网的全景、实时数据,以及对这些数据的快速分析和对分析结果的应用。因此在本质上,智能电网是大数据在电力上的应用。
2012年IBM公司提出,电力能源由单向的电力流动扩展到电力与数据信息的多向流动,这将为传统的电力行业价值链带来突破性的变化。世界各地的电力公司也陆续开展了电力数据应用实践。例如美国SGD&E为客户提供一个可选的“空调负荷循环项目”,通过这个项目顾客可以让电力公司在用电高峰期替他们管理空调。美国加州大学洛杉矶分校的研究者根据大数据理论,将人口调查信息、电力企业提供的用户实时用电信息和地理、气象等信息全部整合,设计了一款“电力地图”。国内各界也已积极投入电力大数据的应用研究。
2.智能配用电大数据总体框架
配用电大数据应用系统总体架构分数据资源、数据处理、公共服务、业务应用4个层次,见图1。数据资源层为数据处理提供数据源输入,数据处理层为公共服务层提供数据及计算服务功能,公共服务层为业务应用层提供业务应用的交互操作。
图1 智能配用电大数据应用总体架构图
数据资源层主要实现从历史、实时数据中心或相关业务系统获取电网内外部数据,如配电自动化系统、用电信息采集系统等内部数据,气象信息等外部数据。
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