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融合多源数据的智能配用电多时间尺度数据分析技术

北极星智能电网在线  来源:供用电杂志  作者:刘广一 周建其  2018/4/12 9:37:58  我要投稿  

北极星智能电网在线讯:摘要随着分布式发电、储能和需求侧响应负荷的不断发展,传统的被动型用电网正在逐步演变为具有主动调节能力的主动配电网。为了充分发挥主动配电网的主动调节能力,需要在配用电网中安装智能电表、远程测控终端和配电网同步测量等数据采集装置,建设配电、用电、客服、营销等信息管理系统。这些数据采集装置和系统的建设,在配用电领域产生了大量的数据。文章在讨论智能配用电大数据来源、生命周期及数据特征的基础上,从数据集成平台、智能电网统一数据模型、多源数据在线、数据分析算法库、用户画像、机器学习算法等角度分析了智能配用电大数据分析的关键技术,然后提出了智能配用电大数据分析在电网运行、社会服务和用户服务方面的典型应用。

0引言

随着分布式发电、储能和需求侧响应负荷在配用电网中接入比例的不断提高,传统的被动型用电网正在逐步演变为具有主动调节能力的主动配电网。为了充分发挥主动配电网的主动调节能力,需要在配用电网中安装智能电表、远程测控终端和配电网同步测量等数据采集装置,建设配电、用电、客服、营销等信息管理系统。这些数据采集装置和系统的大规模建设,使得电网公司首次获得了数以亿计电力用户多时间尺度的在线用电信息,以及数以万计的电网运行状态监控信息。这些信息使我们获得了前所未有的可以从时间和空间多个角度,对用户实际用电过程和与电网密切互动过程进行全方位分析的大数据。

近年来快速发展起来的大数据分析技术具有全数据分析、规律性分析、跨领域分析以及快速性分析的特点,为充分利用智能配用电系统中的多源数据,进行多时间尺度分析提供了强大的技术手段。

区别于单一功能的电网公司业务部门的信息化系统,智能配用电大数据分析系统的研究目标是将多个信息化信息系统中的数据进行融合,解决依赖单一信息化系统解决不了或者解决不好的问题。本文首先讨论智能配用电大数据分析系统的数据源和生命周期;然后分析智能配用电系统中的数据在时间和空间中的相互关系、以及基本特征,据此分析出融合智能配用电多源数据所必须解决的关键技术;从数据集成平台、智能电网统一数据模型、多源数据在线、数据分析算法库、用户画像、机器学习算法等角度分析了智能配用电大数据分析的关键技术,最后提出了智能配用电大数据分析在电网运行、社会服务和用户服务方面的典型应用。

1智能配用电大数据分析的数据源与生命周期

1.1智能配用电大数据的来源

根据来源的不同,可以将智能配用电大数据分为电力企业内部数据和外部数据。电力企业内部数据产生于配电管理/配电SCADA系统、生产管理系统、用电信息采集系统、电力营销系统、客户服务信息系统等。这些数据包括静态数据、实时数据和历史数据,其中静态数据包括电网设备模型参数、线路拓扑结构、电力用户资料数据等,实时数据包括遥信、遥测数据,如设备运行状态、电量计量等。外部数据来源于地理信息系统、气象预报系统、互联网数据、公共服务部门数据、社会经济数据等。这些数据也为电网运行、管理、服务等提供支持。

1.2智能配用电大数据的生命周期

数据的采样频率与生命周期也各不同,从微秒级、分钟级、小时级,一直到年度级。不同数据的数据源与生命周期见图1。配电PMU数据的数据采样频率为每10~20ms一次,可用于毫秒级的快速实时分析,主要应用于配电自动化系统的故障隔离、保护和控制;SCADA数据的采样频率为4~6s一次,可以首先存储在实时数据库中,进行秒级的实时分析,主要应用于配电管理系统的故障诊断、隔离和恢复、配电网状态估计及分布式电源优化和需求侧管理等;智能电表数据的采样频率为15min一次,可用于分钟级的在线分析,主要应用于在线大数据分析系统的数据质量、电能质量、网损的在线分析,以及多源数据融合状态估计,用电行为和负荷特性微增在线分析等,通过数据抽取、转换与载入为后续分析提供基础数据;智能电表数据与气象数据和其他数据融合可为从每日到多年的交互式大数据分析系统服务,提供用户、配变、变电站、系统多时间尺度数据分析等功能,以及系统用电行为分析,设备负载率分析,非常规用电行为分析和精准营销等功能。

图1智能配用电分析数据源与生命周期

2智能配用电大数据分析的关键技术

智能配用电大数据分析的关键技术共有4类,详见图2。第一类关键技术为数据集成平台与数据模型技术研究,主要用于集成不同数据源的数据,通过SPARK分布式内存架构并行完成数据清洗和数据转换等,并建立基于数据仓库的统一数据模型;第二类关键技术为智能配用电在线分析技术,基于SPARK的内存并行流处理技术处理新进入数据分析系统的数据,并且提供智能电表数据的数据质量和供电质量分析,以及用户的用电行为和静态负荷特性分析等功能,融合智能电表数据与配电SCADA和PUM数据来建立配电网状态估计算法;第三类关键技术为智能配用电交互式分析技术,主要基于K系列数据挖掘算法将时间序列的数据分类,并提供基于智能电表数据的日负荷形状和用电行为分析、配变负载率分析、大型电器用电行为分析、低压电网拓扑等分析,融合智能电表和SCADA数据的变电站网损分析,以及基于PMU数据的动态和静态负荷特性辨识;第四类关键技术为时空融合的配用电大数据分析应用,主要基于多时空、多时间尺度数据分析,进行变电站、配变数据等数据分析、负荷模型参数辨识等应用,基于用户智能电表的用户画像功能,和基于地理信息的用电行为分析、大型用电器行为分析、以及精准营销的应用。

图2智能配用电大数据分析的关键技术

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