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面向智能电网应用的电力大数据关键技术研究
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摘要：经济的发展，社会的进步推动了我国综合国力的逐步提升，我国电力行业的发展水平也越来越高，当前，电力系统的异常预测主要采用两种方式实现：一种是基于系统历史异常数据，采用数据分类、数据分析和数据挖掘等人工智能算法，建立系统历史异常、当前运行状态与未来潜在异常情况之间的关系，实现对电力系统异常的预测；另一种方式是基于对系统运行状态的实时监测。根据系统常规的电气参数及表征各电力设备当前运行状态的特征参量变化，对系统局部及整体的运行状态做出判断，实现当前系统异常的监测，同时预测未来系统故障的发生。在电力系统运行状态信息呈爆炸性增长的大环境下，这两种预测方式必须依赖大规模的数据处理平台才可以发挥其应有的效用。随着国家电网“泛在电力物联网”概念的广泛推行，大数据已逐渐渗透到电力系统的各个环节，传统的电力系统日志分析技术已无法满足海量的电力设备运行信息的分析要求。基于历史数据的异常分析技术本质上是通过系统运行状态的时间序列来发掘故障发生的规律，随着大数据处理技术的发展，出现了较多各有优势的时间序列预测算法。
关键词：智能电网应用；电力大数据；关键技术
引言
当前，自人类进入电气时代以来，电在人们生活中的作用日益明显，为实现电力资源的区域调配与保障用电安全，电力系统可靠性与安全性一直是电力行业关心的主要内容之一。在传统电力系统优化升级的过程中，将大数据应用电力系统促进传统电力系统的改革这一技术得到了的推广应用。电力大数据贯穿于电力产业的各个环节，依托电力大数据价值的深度挖掘，实现“数据转化资产”、“数据转化智慧”，以及“数据转化价值”，以大数据驱动企业创新化、智能化，助力电网迈进全景实时的电网时代已经到来。
1配电网中大数据技术的特点
配电网中大数据技术的特点主要涉及到以下方面具体内容：（1）配电网中的大数据。想要掌握充放电状态，配电网要采用频率为200kHz的高频采样信息，配电网当中安装了包括储备设备在内的一系列设备，可以加强采样频率，而且相关设备的广泛分布，也获取了更多的数据量。由于分布式电源越来越多，扩充了数据收集点的渠道，目前调度的系统化函数的收集点已经达到了十万多。经分析，配用电数据中心能够形成千万级别。监测设备可以把所获取的设备信息输送进数据中心，并与大电网互换，以此就可以让配电网达到自动运行的效果，同时还能够实时监管供电范围内的设备。配电网在分布式电源运行期间会获得非常多的信息，它们对控制和完善信息工作带来了参考依据。而风机、光伏的储能预测要使用以前的数据，同时还要发掘出有关的数据。而在确定分布式能源和储能设备的位置的时候，要对地理环境和天气条件进行综合性研究，所以这就导致配电网需要非常多的数据。配电网想要准确的收集到使用者和电网互动期间所形成的数据，那么就要采用具备双向通信能力的智能手表，其可以给电力企业创建出非常多的用电数据。通过调查发现，太平洋天然气电气企业只是了使用900万个智能手表，就在一个月内收集到3TB数据，并且由于配电网的完善，收集量还在进一步的增加。（2）分布式电源平稳性较差，外加具有明显的负荷波动性，会减少主动配合网配电网运行信息的获取量，所获取的数据很有可能会出现异动，而若想合理的使用这些有可能出现变化的数据，那么还要进行更加充分的研究。除了以上介绍的内容以外，高准确度也是大数据非常突出的特点，而所获取的高水准的数据会给分析工作带来很大的帮助作用。目前的配电网对数据提出了更多的要求，所以要把受到破坏的数据值进行清理，以确保电网数据的精准度。
2基于大数据技术的配电网运行可靠性管理策略
2.1基于大数据技术的人工智能电力系统
基于大数据技术的配电网运行可靠性管理策略之一是基于大数据技术的人工智能电力系统。这里的人工智能电力系统是基于大数据技术的计算机模型仿真技术，电力系统的智能化不仅是电力企业降低成本的关键，也是电力系统安全管理的必然要求。例如某地区220kV输配电系统故障，人工智能电力系统便可对这一故障中相关数据进行统计与分析。当检测电网中电压、电流数据的异常波动情况与相关电力系统故障相类似，人工智能电力系统便可进行声光告警，同时将故障电力系统模块剥离开，由此避免故障的进一步扩大。《电力大数据技术及其应用》中的第八章就对频繁停电的问题进行了介绍，从实际需求来看，基于大数据的人工智能电力系统能够将停电范围最小化，最大限度弱化对人民群众生活带来的影响。但是，这里需要注意的是，数据的获取与整理是一项较为复杂的工作，相关数据的真伪性应进行辨别，否则将导致人工智能电力系统无法正常工作。
2.2电力大数据的数据收集和预处理
基于大数据技术的配电网运行可靠性管理策略之二是电力大数据的数据
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