基于大数据融合的电力安全智能监测与预警平台应用研究

1、    基于大数据融合的电力安全智能监测与预警平台应用研究    赵嘉承林仁王黎明摘要：电力安全是公共安全的重要内容，电网稳定安全运行是城市居民生活和国民经济发展的重要保证。电力安全与电压、电力设备运行状况、气象、地理位置等因素有关。在发电、输电、变电、配电、用电、调度等过程中，会衍生出海量数据。除此之外，电力大数据还与气象、gis、经济和互联网等外部数据相关。如何通过采集这些不同领域的数据，对各种实时数据以及历史数据等各种结构化、非结构化数据进行深度挖掘分析，进行数据跨界融合，保证电网安全高效运行。该文通过采集电力内外部数据，通过智能信息融合等技术，实

2、现数据跨界融合，挖掘电力大数据潜在价值。通过数据分析和跨界融合，并构建面向基于电力公共安全的跨界大数据一体化管理平台。关键词：电力安全；大数据；平台建设：tp311 ：a ：1009-3044（2017）33-0258-04abstract： electric safety is an important part of public safety， stable and safe operation of the power is an important guarantee for the development of urban residents and the development

3、 of national economy. electricity safety connected with voltage， power equipment operating conditions， weather， geographical and other factors. in the power generation， transmission， substation， power distribution， electricity scheduling and other processes， will generate the massive data. in additi

4、on， large data is also associated with external data such as weather， gis， economics and the internet. in this paper， through the collection of internal and external data， through intelligent information fusion technology to achieve cross-border data fusion， mining the potential value of large data.

5、 through data analysis and cross-border integration， based on the power of cross-border large data integration building the public security management platform.key words： electric safety； big data； platform construction在公共安全越重要的今天，跟其他類型的公共安全相比，起到基础性保障作用的电力公共安全往往容易被忽视。电网安全稳定运行是国民经济快速发展的重要保证，一旦城市电网瘫痪，

6、将造成无法估计的损失。例如美国加州8.14停电大事故、2008年中国雪灾和汶川大地震。因此，互联网+ 形式下的云大物移技术将会给电力行业内部带来新的变革，同时也需加强电力安全监测与预警。国家能源局在“十三五”规划中强调要积极推动能源、信息、大数据等领域新技术深度融合，推进电网智能监控建设，为智慧电网的建设奠定基础。因此，电力安全监测与预警平台的建设离不开大数据技术，需要进行大数据收集、融合与分析，建立基于数据信息驱动的面向电力安全的智能监测与预警平台。目前，电力大数据存在着以下几个问题：一是与电力相关的超海量多源数据采集能力不足，采集效率低，、数据完整性不够、处理效率不高等问题；二是多源异构数

7、据缺乏有效集成，数据融合程度不足，跨部门跨专业数据分析能力不足；三是缺乏一体化的综合大数据平台支撑，需要对来自多个数据源的结构化和非结构化数据进行分析处理，要求具备存储海量数据的能力，并提供快速的计算能力，进行高效的多数据融合。 融合发电、输电、变电、配电、用电、调度等多专业数据，做到数据的"纵向贯通、横向集成"，破除信息孤岛的数据壁垒1。因此，本文针对上述问题，提出构建基于大数据融合的电力安全智能监测与预警平台1 电力大数据概述电力系统作为经济发展和人类生活依赖的能量供给系统，也具有大数据的典型特征。在2013年3月，在由中国电机工程学会信息化专业委员会发布的中国电力大数

8、据发展白皮书中，将电力大数据特征概括为3v和3e。3v即为体量大（volume）、速度快（velocity）和类型多样（variety）；3e即为数据即能量、数据即交互（exchange） 和数据即共情（empathy），其中3e更能体现电力行业的特征，说明了大数据在电力系统应用中具有巨大的价值2。电力大数据是经济社会的“晴雨表”，与经济发展有着紧密而广泛的联系。电力数据跨界整合经济、天气、人口以及其他社会性信息，才能真正体现出价值。近年，电力系统中各种智能电表、智能终端被快速的推广与应用，因而在运行过程中产生了规模庞大、类型多样、时效性要求很高的数据，是典型的流数据。传统分散的业务系统与平台

9、己难以满足要求且当前存在的大数据平台并不能完全适用于电力行业。目前，用电大户特别是大型工业生产企业，学校、医院等大型公共机构，商场、机场等大型商业物业，电力需求迅猛增长，电力大数据增长迅速，跨界大数据不仅仅指的是电力领域的大数据，还指与电力有关领域的大数据。例如电力公共安全与气象数据有关，电压不稳定可能与用户用电量高低峰有关，以及电网规划与地理空间数据相关等等问题，跨界大数据采集问题日益突出。如何解决跨界大数据采集问题？如何通过跨界大数据保证电力安全运行，实现电力设备智能监测和安全预警，已成为难点之一？ 因此本文提出基于大数据跨界融合的电力安全监测与智能化预警平台，通过融合、集成多种系统中的异

10、构数据，从数据采集、预处理、存储到计算、分析、挖掘、可视化展示等多个方面，从而实现对电网的实时监控；进一步结合大数据分析与电力系统模型对电网运行进行诊断、优化和预测，为电网实现安全、可靠、经济、高效地运行提供保障。2 面向电力安全的大数据一体化管理平台（1） 跨界大数据采集海量的数据是电力运行的直接产物，这些数据的存储、管理和计算的高效性，都对上层的分析服务有着举足轻重的影响。电网数据广域分布、种类众多，包括实时数据、历史数据、文本数据、多媒体数据、时间序列数据等各类结构化、半结构化数据以及非结构化数据，各类数据查询与处理的频度和性能要求也不尽相同。電力大数据来源广泛化，分为内部数据和外部数据

11、。电网内部数据主要来源于发电、输电、变电、配电、用电、调度六大环节相关业务系统；外部数据包括可反映经济、社会、政策、气象、用户特征、地理环境等影响电网规划和运行的数据4。图1 面向跨界大数据分析的数据图本文研究支持在文件、hdfs以及各种主流关系型数据库，mysql、sqlserver和人oracle之间的数据交互，基于插件式设计，它将每一个数据源做成一个插件，以便可以灵活组装，应对各种类型的数据交互。（2） 面向电力安全的大数据一体化管理平台研制面向电力公共安全的大数据一体化管理平台，构建面向电力安全大数据中心，对pb级的服务数据的收集，过滤，存储，管理，和计算进行全方位的一体化的调度和管理

12、，为上层运行的数据分析服务提供可靠、高效的底层数据读写支持。研究面向电力安全大数据中心的技术架构，采用多层分层架构，利用当前大数据主流技术，保证数据中心技术先进性。技术架构如图4所示。第一层为数据源，主要包括：1）与电力有关内部数据，例如实时监测数据和历史数据；2）与电力安全相关的外部数据，气象、地理信息等相关数据。第二层建立针对电力安全的数据采集网络。电力安全监测与智能化预警的研究是以相关数据采集为基础的。通过利用flume进行日志采集，sqoop数据库抽取，kettle进行文件处理，同时利用物联网、互联网构建数据实时传输渠道。第三层主要是利用云计算、云存储等技术对采集的数据进行预处理，在预

13、处理阶段，通过对各种渠道采集来的数据进行数据清洗、去噪等预处理过程，保证数据质量。第四层是主要是对数据源进行计算和功能分析，通过运用storm等技术进行实时数据运算；同时利用关联分析、数据挖掘、数据融合以及可视化分析等大数据分析方法，解决电力大数据中存在的数据融合、数据价值挖掘等难点问题。第五层，通过各种数据采集、预处理、计算和功能分析，最终形成面向电力安全的大数据智能监测与预警应用，主要是应用于用电负荷监测、变电设备监测以及低电压监测等电力安全领域，保证电网安全高效运行。3 关键技术1） 跨界大数据的多源数据采集与交换接口技术在互联网和大数据背景下，面向跨界大数据分析的数据源主要包括电力内部

14、数据以及经济发展数据、能源数据、天气数据、地理空间、企业变电站运行数据等外部数据。数据源类型多样，既有结构化数据，也有非结构化数据。为了有效对多源异构数据进行采集、集成与存储，需要运用细节数据暂存区ssa、细节数据存储sor、元数据存储mdr以及面向分析的多维数据存储集市等相关数据采集与交换接口技术。2） 基于多源异构信息智能融合技术目前跨界大数据结构多样，关系复杂，电力运行的数据既包括日常的电力内部数据，还包括外部数据，例如，天气、互联网数据、gis等多源异构数据，电力安全运行的数据融合严重程度不足，加之数据容量的急速上涨，导致现有的数据分析模式运行起来相对较慢，无法及时有效得出结果，不能全

15、面真实反映当地低电压真实分布情况，不能准确确定低电压台区发生位置，无法进行未来24小时预警；同时，大量实时数据被沉淀下来成为历史数据，潜在应用价值亟需深入挖掘，更多的分析工作目前拘泥于数据之间的因果关系的探究，没有在数据的相关关系中发掘数据本身的潜在价值。因此本项目创新性的提出构建面向跨界大数据智能融合技术研究，融合不少于5个领域的跨界大数据，包括企业用电数据，设备状态监测数据，地理空间、气象数据等，挖掘数据中的潜在价值，实现企业用电共安全的智能监测与预警服务。3） 基于数据驱动的智能化预警和诊断技术本项目通过对各种电力设备状态监测数据、历史数据、发生故障次数以及检修数据报表分析产生故障的原因

16、，提出了一提出了多层前向 （bp） 网络和模糊联想记忆神经 （fam） 网络相结合的故障诊断方法，通过训练与检测，有利于采取相应的解决措施。首先用 bp 网络对输入故障征兆样本进行预分类；然后应用 fam 网络在相应类中进行综合诊断，实现对电力设备安全运行的提前预警和针对，以保障电力的安全运行。4 电力大数据的应用1） 基于用户用电行为特征的用电负荷监测随着电力生产和消费日益市场化，对负荷预测的准确性、实时性、可靠性和智能性提出了更高的要求，负荷预测精度的高低对电网的安全、稳定运行及供电质量都有着直接的影响。由于用户负荷数据之间存在关联性和相似性，数据中隐藏着用户的用电行为习惯，对这些用电数据

17、进行挖掘并研究用户类型，有助于了解用户的个性化，有效提高短期负荷预测的精度。通过基于对用户负荷、用户档案、电网网络架构等内部数据和气候、气温变化等外部数据进行数据融合，构建电力负荷监测模型，运用数据挖掘与数据分析、聚类分析、专家系统法等前沿技术，搭建基于用户的电力负荷监测系统，提高电网运行的稳定性，确保电力运行公共安全。针对高压用户开展负荷预测及特性分析，提前了解重点客户的未来用电需求量，提高大客户服务水平，减轻电网运行压力。同时针对居民用户开展用电风险预测，防范用户违约用电、窃电行为，降低配电线损率，保障电网安全，提高公司经营效益。 2） 变电设备状态监测与智能预警变电设备状态监测的关键在于

18、对设备运行状态进行准备评估，判断变电设备可能会出现的故障点，不但实现预警，而且还可以实现对警情的处理和控制。变电设备状态评估需要采集设备的基础信息。历史运行数据和设备故障缺陷数据等。通过从数以万计的发电机、变压器、开关设备、架空线路、高压电缆等设备中获取的高速增长的监测数据，光伏和风电功率预测所需的大量的历史运行数据、气象观测数据等。通过对历史数据进行深度挖掘分析，结合气象数据、发生故障次数和检修数据报表，进行数据深度融合，形成状态评估的基本数据知识库，对变电设备健康状况进行分析，实现对设备健康状况分析以及智能化预警，避免因设备故障导致的电网瘫痪，给用电企业造成不可避免的损失3-4。通过开展电

19、力设备状态监测及故障预测，辅助业务部门及时掌握设备状态，合理安排检修计划，提高检修效率，同时开展抢修效率分析，提高故障抢修管理水平、缩短故障停电时间。3） 低电压监测分析由于电力大数据来源多样性，除了日常的电力内部数据，还包括外部数据，例如，天气、互联网数据、gis等多源异构数据，加之数据容量的急速上涨，导致现有的数据分析模式运行起来相对较慢，无法及时有效得出结果，不能全面真实反映当地低电压真实分布情况；不能准确确定低电压台区发生位置；无法进行未来24小时预警。因此本项目基于多源化的低电压分析方法，利用大数据技术进行低电压监测与分析，是基于电网资源对象，利用调度自动化、用电信息采集、客户报修等

20、数据，采用数据挖掘、并行计算、决策树、可视化展现等技术，实现电网资源展现、低电压台区分布与特征分析、制定治理措施和改进建议等功能，服务于中低压电网运行抢修和配电网规划。4） 在线多维分析和可视化分析为了能够有效准确地监测与分析电力系统的整体运行状况，构建跨界电力大数据运营指标体系，研制运营管理分析模型，实现对总体运营分析，减少电力故障造成的大面积停电，影响用电企业的正常经营，提高电网的安全性和可靠性，保证企业用电的公共安全。针对跨界大数据智能监测与预警服务平台的数据分析需求繁多，电力数据信息量大，处理过程复杂等问题，通过在线多维分析和可视化可以及时有效地为用电企业和供电企业运营进行深度分析，用户可以根据自身需求對数据进行各种自定义的多维分析和多维查询筛选，全盘可视化掌握公司的电力运行状况，为企业提供简洁直观的监测信息和有效的管理工具。5 结论与展望通过电力大数据一体化管理平台，实现用户用电行为监测、变电设备状态监测与智能化预警、低电压监测分析和在线多维分析和可视化，对电网运行进行诊断、优化和预测，为电网实现安全、可靠、经济、高效地运行提供保障。作为一种新的技术和理念，电力大数据蕴含着巨大的价值，智能电网、智慧城市的建设离不开电力大数据的支持。电力大数据的出现，将会促进电力行业的改革，促进电力行业转型