基于大数据的电网综合评估系统研究与开发.docx

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基于大数据的电网综合评估系统研究与开发

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贺春光+安佳坤+周怡然+胡诗尧+韩文源+翟广心+石亚欣

摘要：随着电力建设的快速发展，电网基础数据迅速增长，从数据中分析有效的设备信息对于电网运行具有很大帮助。随着大数据技术的发展，越来越多的领域运用大数据技术进行分析，该文在大数据分析的基础上，对电网运行效率进行分析，进而评估整个电网的运行情况，通过不同的指标来反映设备的运行状况，实现对电网的多维度评估。该文为电网综合评估以及电网运行效率的分析提供了很好的途径。

关键词：大数据电网评估运行效率

：TM7：A：1672-3791（2016）06（c）-0023-03

由于国民经济的快速发展和人民生活水平的提高，电力建设亦处于快速发展时期，造成电网基础数据变化较快。近年来，河北电网负荷发展迅速，电网建设规模也随之扩大；同时，随着社会经济的快速发展，用户对用电质量的要求越来越高。合理、科学地对电网进行分析评估显得极为重要。目前配电网评估，主要依靠人工进行分析判断，主观性较大，而且单从设备规模、负载率等单方面指标出发对配电网进行定性分析评价，已不能满足未来配电网科学化管理的需要。因此，进行基于大数据的电网综合评估技术研究是非常有必要的。

1系统特点

该系统实现了与调度管理应用系统的集成。通过调度管理应用系统导出变电站CIM文件到共享区供规划基础数据积累标准化平台解析变电站结构数据、功率、电压、电流、电网运行方式，然后定时扫描数据共享区，调用数据管理服务对电网结构进行解析，将解析后的数据写入平台数据库。

系统完成了电网运行效率分析。通过运用大数据分析及图形展现技术，整合并利用公司各部门的多种类型、多种来源的数据，基于电网设备的负载、电压等运行信息，建立变压器、线路等主要电网设备运行效率评估模型，实现基于准实时运行信息的电网设备运行效率智能评估。

2系统架构

依据河北电力公司实际，将电网运行数据进行优化处理，建立电网综合评估指标体系，实现电网运行水平和供电能力评估。基于大数据的电网综合评估系统采用4层体系结构，业务逻辑和算法在应用层表达，以利于统一配置和管理，方便系统开发和维护升级。系统的体系结构如图1所示。

表现层：实现页面展现，负责与用户进行客户端交互，向应用层传达请求并返回应答信息。

应用层：实现具体的业务逻辑和算法配置，应答用户请求指令并将响应结果反馈到表现层。

服务层：实现应用层与数据层的通用数据交换功能，以及基础业务应用（包括数据建模、权限、文件等）。

数据层：负责平台层与数据库（外部系统）之间数据访问和交互。

系统采用浏览器/服务器方式实现4层体系架构，用户只要通过浏览器即可方便地使用该系统。在此框架下逐步实现各种应用功能，支持电网综合评估系统的分阶段建设，满足系统长期可持续发展的需要。

3基于大数据的电网综合评估系统功能

基于大数据的电网综合评估系统主要功能模块包括运行数据维护、设备运行分析、变电站负载率分析、负载分布、负荷特性分析和系统配置。下面对主要功能模块进行详细说明。

3.1运行数据维护

运行数据维护模块采用图表结合的方式展示设备运行情况，设备运行数据从调度系统导出后通过EXCEL的模板导入电网评估系统中。该模块可实现数据的修改、查询、数据解析等，点击设备运行数据表中的某条数据，下图将会展示该站内对应主变的运行数据，包括有功功率、无功功率、视在功率和电流值，同时表格中会展示该变压器的96点运行数据，可查看设备每个时刻的数据。该模块为设备运行数据的维护提供了有效途径，方便维护人员的操作并实时掌握设备的运行情况。详细界面如图2所示。

3.2负荷特性分析

负荷特性分析可通过不同的维度分析设备的负荷特性，该系统将负荷特性分析分为年负荷、月负荷、月份日负荷、季节日负荷、区域时刻负荷几个维度。下图展示的是较有代表性的月负荷特性分析表，通过设置时间区间可查询设备的负荷特性，负荷特性指标有月最大负荷、月平均日负荷率、月最小日负荷率、月最大日峰谷差、月最大日峰谷差率和月负荷率，通过不同指标的12个月的数据来分析设备的负荷情况，点击某月数据可展示设备当月的每天的负荷数据，便于工作人员更好地了解设备的负荷情况。详细界面如图3所示。

3.3设备运行

设备运行主要从设备运行情况、设备停电信息统计表、设备停电信息汇总表、变压器异动分析、变电站异动分析、变电站分析、变电站出线分析、电网运行监测几个方面来分析的。设备运行

情况主要是对主变和线路的轻载、重载以及负荷情况的统计；设备停电信息统计表和汇总表是对设备的停电时间、次数、损失电量等指标的分析；变压器异动和变电异动是对设备负载率差距较大的、中低压侧电流不平衡和负载率的统计分析；变电站分析主要是对变电站内机组的分析，根据设备的投运时间统计分析设备投运一年内的运