大数据在配电系统的应用及发展面临的挑战-第3页-北极星输配电网

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3.2国外重点研究成果

此处围绕着ABB、C3-Energy、AutoGrid3家公司的大数据分析系统，介绍国外在配电大数据方面开展的应用研究。

（1）ABB。ABB开发的Ventyx和BI被众多公司使用，并开发了一系列应用，例如：

1）与欧洲电力公司的巨头—德国的VattenfallinGotland合作，实施一个针对2000个家庭和30个商业楼宇、平移10%负荷的项目。该项目使用了基于Ventyx的需求响应管理系统，需求响应参与者包括风机、光伏、储能、电动汽车充电，使用了阶梯电价。这一需求响应项目中，用户行为分析发挥了重要作用，基于AMI数据和其他数据，可预测用户可平移负荷、分析有效的激励措施，是实现有效需求响应的基础。

2）美国电力公司（AEP）正在部署ABB开发的Ventyx资产健康管理系统。AEP有一半以上的变压器运行了50多年，通过将数据与ABB开发的Ventyx、BI的OT/IT（运行技术和信息技术）模块和分析算法相结合，对配电资产进行健康评估和管理，这些配电设备覆盖11个州、500万用户电网。

（2）C3-Energy公司。美国C3-Energy公司以自行研发的数据集成器为基础，整合来自公用事业公司内部和其他第三方的超过22种数据，包括公用事业公司拥有的仪表数据、能耗数据，第三方或用户的建筑物特性、企业运营情况、地理信息数据等，形成自己的分析引擎，提供电网实时监测和即时数据分析。C3能源分析引擎平台将多个分散电力系统数据存储在云平台上，与工业标准、天气预报、楼宇信息、持久协议和其他外部的数据相结合；基于该平台开发了资产保护、预测性维护、需求响应分析、负荷预测等10种成熟的解决方案。所开发的系统已在美国的巴尔的摩燃气电力公司（BGE）、太平洋燃气电力公司（P&G）、东北电力公司（NortheastUtilities）等投入应用。

（3）AutoGrid公司。AutoGrid公司开发的需求响应优化和管理系统（DROMS）是先进的需求响应管理系统，既可针对用电行为分析、负荷预测等进行大数据分析，也可在实时电价、尖峰电价（criticalpeakprice，CPP）和尖峰补贴电价（criticalpeakrabates，CPR）等电价机制下实施需求响应和直接负荷控制。DROMS基于开放标准，与OpenADR、SEP2.0等兼容。

DROMS已在多家电力公司应用。佛罗里达电力公司应用该系统实施预测性设备检修计划安排，提高了配电系统的可靠性，用户平均停电持续时间减少了17min，项目涉及的数据包括460万块、每15min采集一次的智能电表数据，变电站数据，故障电力指示器数据，电容器组报表，配电自动化馈线设备数据。奥克拉荷马州采用该系统进行负荷精确预测，并实施有效的需求响应，削减负荷峰值2%，不仅可推迟350MW电站的投资建设，参与需求响应的用户每年平均减少300美元电费，95%需求响应参与者表示满意。意昂公司利用该系统在罗马尼亚实施了收入保护项目，基于多源数据、采用机器学习分析方法提高检测准确性，可识别窃电发生事件，减少了公司的经济损失，项目实施前未检测出的窃电成本占收入的15%。

3.3国内重点研究成果

我国电力大数据研究始于2014-2015年，其中配用电是电力大数据研究的重点领域。文献［7-10］对配用电大数据的应用场景进行了研究，对应用价值进行了展望；文献［11-13］介绍了配电网大数据技术分析与典型案例；文献［14-15］研究了面向智能配电网的大数据统一支撑平台体系与架构。

中国电力科学研究院在配电大数据典型应用方面已进行了探索性研究，包括研发电力地图、台区重过载预测和风险评估、配电设备运行效率和供电能力评估。

城市电力地图融合电网拓扑、电网运行、设备生产运维、用户用电信息以及区域自然环境条件、各项社会经济指标等外部数据，通过数据挖掘与可视化手段形成负荷典型发展模式分析、基于车辆行驶轨迹的充电需求分析和供电可靠性影响因素分析3个应用。通过密度聚类方法分析车辆主要运行路线与集散点，得到充电需求的空间分布，可指导充电设施规划。围绕目标区域内的负荷变化情况，通过大量样本区域，分析城市发展过程中与负荷相关的多方面特征，提炼典型的负荷发展模式，用于辅助空间负荷预测。从网络拓扑、设备类型、运维周期、用户构成、运行环境、管理水平等方面分析影响电网可靠性的主要因素，可为消除薄弱环节、提升可靠性水平提供依据。

台区重过载预警与风险评估是利用设备台账、改造记录、用户档案、历史负荷曲线、气象指标及节假日等数据，对台区重过载历史情况进行分析，挖掘重过载因素，并通过机器学习，实现重过载台区预测；同时基于设备类型、运行情况，运行环境以及台区下用户数量、重要程度、平均停电时间等因素，综合评估重过载台区停电风险。基于中国电力科学研究院大数据平台研发的台区重过载预警系统于2016年初在国网山东公司上线试运行，为春节等重要时期保供电提供了技术支撑。

配电设备运行效率和供电能力评估融合生产管理系统、调度系统、营销业务系统、用户用电信息采集系统、电能质量监控系统的数据，覆盖331个城市，数据规模达到2TB；分析配电设备的运行效率和供电能量裕度及其与设备选型、运行年限、负荷特性及资产特性等的关联关系，为未来电网投资提供参考。

4结语

（1）国内外在配电大数据研究和应用方面均取得了一定的研究成果，国外C3-Energy公司、AutoGrid公司的产品已在一些电力公司获得应用，较为成熟。与之相比，我国在配电大数据研究方面起步较晚，并未形成在电力公司广泛应用的市场化产品，应用研究尚处于探索阶段。

（2）配电大数据应用研究面临很多挑战，包括：数据难以获取，数据融合难度较大；传统数据分析方法在应对PB级、高维数据时难以满足需求，研究基础薄弱；缺乏系统方法论指导，在大数据分析系统的架构设计、如何建立配电网大数据应用案例、将数据转化为应用价值方面缺乏经验和示范；在保护数据的隐私和方面存在风险，缺乏相关标准和准则。

（3）多源数据融合是实现配电系统大数据应用的基础。电力公司和研究机构应基于配电系统大数据技术所要支撑的所有近期、远期应用目标，识别出数据融合方面的需求，通过制定标准，逐步推动数据融合。

（4）从配电系统大数据的典型应用入手，针对电表数据、GIS数据以及其他主要营配系统的数据，融合天气、用户、社会经济等数据，开展示范研究和应用，形成配电系统大数据应用研究系统方法论，开发具有市场竞争力的实用化分析系统。

投稿与新闻线索：陈女士微信/手机：13693626116 邮箱：chenchen#bjxmail.com（请将#改成@）

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