大数据技术在主动配电网中的应用研究.docx
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1、大数据技术在主动配电网中的应用研究主动配电网实现主动运行和主动管理需要全景的配网状态数据。随着智能电网的建设,特别是用电采集系统、在线监控系统的实施和应用使电网公司的数据量达到PB级,进入大数据时代。如何高效利用这些数据实现与用户的互动,解决分布式能源消纳是当前的研究焦点。文章首先概述了当前主动配电网中的大数据类型及特点;然后分析了这些技术在主动配电网中可能的应用及挑战;最后结合主配电网在能量优化调度、状态分析评估、保护控制及需求侧管理方而的应用需求,对大数据技术可能的应用场景做了展望。O前言主动配电网中含有大量分布式电源与柔性负荷,网络规模大并且结构复杂,系统实际运行过程中通常表现出强互动、
2、多藕合、高随机的典型特征,运行过程中产生的数据结构多样、来源复杂,时间尺度不统一、空间尺度各异,具有典型的“4V”特征,即规模大、类型多、价值密度低和变化快。大数据技术在主动配电网中的应用,将为系统运行状态的实时检测与准确预测、系统运行状态的安全评估、系统运行优化控制提供有力的技术支持。大数据核心技术涉及数据的存储、整合、计算、应用4个层次。存储层涉及分布式文件存储、内存数据库、键值数据库、列数据库等技术。整合层涉及大数据连接器、流数据总线、PIG和HIVE等技术。计算层涉及并行数据处理、流式计算等技术。应用层涉及数据挖掘、自然语言处理和图像识别等技术。其中,大数据挖掘技术是用于海量异构主动配
3、电网数据处理分析的关键手段,包括聚类、估计、预测、相关性分组或关联规则、聚类、描述和可视化、复杂数据类型挖掘等方法。鉴于大数据在主动配电网中出现和应用的场景越来越多,有必要对目前的应用现状和面临挑战做出总结。为未来大数据技术在主动配电网中的应用提供有益的参考。本文从主动配电网中大数据的特征出发,依次综述了主动配电网中应用的大数据技术,并给出了主动配电网中大数据处理技术的应用方向。1主动配电网中的大数据及其特点1.1 主动配电网中的大数据主动配电网中的数据大致可以分为3类:主动配电网运行状态及相关监测信息,如网络运行拓扑、分布式电源及设备状态信息;影响分布式电源出力的配电网相关区域天气信息,如光
4、照、气温、风速等信息;网内用户的状态及营销信息,如电动汽车的运行信息、用户的用电量信息等。1.2 主动配电网中大数据的特点(1)数据规模巨大。国家电网信通公司在北京5个小区,部署了353个智能电表信息采集点,采集1.2万个参数,包括频率、电压、电流等,15min采集一次,一天就能产生34GB的信息。(2)数据类型繁多。数据从结构上来说,含有大量的结构化数据和非结构化数据;从数据应用种类上来说,涵盖电流、电压、电量等电气量信息,用于分布式电源出力预测的天气信息,用于分析电动汽车用户行为的用户行为记录信息等。(3)价值密度低。以状态监测量为例,对变压器、分布式电源等的连续不间断的监测信息中,只有极
5、少片段能反映设备不正常运行状态的信息为可用信息;电动汽车的用户数据中,一类用户若干年的充放电时间、电量、行驶区域等的大量数据中,仅能挖掘出一两条其使用行为特征。(4)变化速度快。主动配电网的运行状态并非恒定,由于分布式电源的出力不稳定以及负荷波动性较强,导致主动配电网的运行电气量信息、拓扑数据等都在时刻变化。有效存储并利用变化如此快的数据,需要研究相关的策略。2大数据处理技术及在主动配电网中的应用挑战2.1 数据管理技术目前最典型的大数据存储管理技术有2种:第1种是采用大规模并行处理关系型数据库,其采用MPP架构的新型数据库集群,重点面向行业大数据,再结合MPP架构高效的分布式计算模式,完成对
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- 关 键 词:
- 数据 技术 主动 配电网 中的 应用 研究
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