电力大数据应用设计方案

电力大数据应用设计思路探讨电力大数据背景简介电力大数据应用场景国内外案例分享基于Scada系统的电力大数据平台架构探讨2配网运行.监视并识别电压和功率因数不合格的位置，安排合理的运行方式.监视并识别电压问题区域，发现负荷不平衡，调整运行方式，保证电压水平和负荷平衡.自动故障诊断、分析、隔离配网运行.监视并识别电压和功率因数不合格的位置，安排合理的运行方式.监视并识别电压问题区域，发现负荷不平衡，调整运行方式，保证电压水平和负荷平衡.自动故障诊断、分析、隔离和处理。故障距离计算。.检测负荷容量，决定是否过负荷的状态，对闭环和并线是否有影响.利用监测数据更准确的计算线损，调整运行方式实现线损最小资产运维.对变压器和线路负荷峰谷值及持续时间进行记录，制定合理的维修和管理策略.根据实时运行数据，分析变压器和电缆的情况，改进设备检修计划；减少检修次数，以便于减少停电次数和停电时间，提高可靠性指标.识别接近额定容量并报警，减少负荷以增加设备的寿命.对设备老化情况进行分析，制定合理维修策略.部署智能电表，实现对用户侧电量、电压、电流、功率的完整数据采集.借助双向通信的电表，实现与用户的互动.通过电价策略调整，加强需求侧管理，优化负荷曲线，减少电力消耗.通过系统集成，建立完成的停电管理系统.开始试点家庭电力自动化管理方案客户服务分布式智能化电网设备智能传感器平表计网络 建设、运行、资产运维和客户服务，提升电力企业的运营水平.依据精确地监测数据和计算,指导线路和设备的布点.监视并分析过负荷，决定是否需要对变压器容量进行检查.根据负荷平衡状况，采取新的电网连接方式.电压和功率因数分析，调整电容器和电压调节器的位置.根据测量的故障电流，设置设备容量规划建设3数据集成总线数据集成总线电力大数据平台参考架构实时数据高速总线.Level4-高级优化,建模,规划,决策支持.Level3-数据分析,事件的实时或事后诊断处理,数据挖掘.Level2–指标计算,趋势分析1–实时事件,阈值,通知;屏幕显示,邮件,传呼4Scada系统简介口SCADA(SupervisoryControlAndDataAcquisition)是数据采集和监控，是一种实时采集和分析数据的计算机监控系统。口SCADA系统根据系统采集、控制点数的多少，系统规模的大小不同,小到只有一台计算机组成一个小型SCADA系统；大到由多台服务器和若干台工作站协同组成大型SCADA系统。口工业上，SCADA系统广泛应用于远程通讯、供水与污水处理、化工等领域。5 SCADA系统典型硬件配置图6电力大数据背景简介电力大数据应用场景国内外案例分享基于Scada系统的电力大数据平台架构探讨7第一、线路在线监测2008年初的罕见冰雪灾害发生后，国家电网公司、南方电网公司均加大了对输电线路覆冰、在线监测的研究投入国内高等院国内高等院校及厂家陆续开展了对输电线路在线监测方面的产品的研发产品制造厂家达到10余家，监测装置总体产品应用量达到1万台左右内相继研发成功了输电线路图像监测系统及输电线路覆监测装置在国内总体应用量在1500余套左右，图像监测装置在3000套以上8视频在线监测现状目前线路的视频在线监测还是以在线监视为主，使用人工进行视频或图片的巡检。直升机巡线应用也越来越多，巡线过程中拍摄的需要处理视频数据数量巨大9自动异常识别的意义随着视频监测系统投入的越来越多，人工监视易造成肉眼疲劳，造成漏报。监控中心的视频线路较多，人工监视也无法一一监看，易造成漏报采用视频处理技术对监控视频和图片进行实时处理与分析，通过提取线路特征，自动识别异常情况并进行报警，能极大减少工作量，提升线路视频在线监测常见的异常情况1）外物接近导线安全预警距离智能视频检测与报警2）线路飘挂物智能视频检测与报警3）导线弧垂点上下变化智能视频检测与报4）导线弧垂点舞动智能视频检测与报警；142355）导线间距变化智能视频检测与报警线路视频在线监测常见的异常情况（续）6）导线覆冰智能视频检测与报警7）输电线路保护区内大型机械闯入并停留智能视频检测与报警：8）人员、车辆入侵输电线路特定区域智能视频检测与报警；9)输电线路保护区内树木生长超高的智能视频检测与报警：6879技术方案62456245第二、智能用电：通过分析、决策和评估，形成最优绩效目标的智能用电分析.策略定义：针对用户特点寻找适应的策略，针对设备发现并解决问题.方案优化：针对给定的目标和用户适应的策略，综合考虑成本、供电可靠性和用户满意度等多重因素，形成最优方案.场景仿真：模拟不同场景，分析不同情况下的智能用电分析效果评估分析决策评估分析用户特征及设备状态综合行情况，根据相应的激励和惩罚规则分析其奖行情况，根据相应的激励和惩罚规则分析其奖术分析个体及群体的典型负荷特性.重过载监测与分析：感知电力设备的负载状况，有针对性地分析解决在运行中出现的重过载现象其他因素，评估用户对不同智能用电策略的适应.设备运行工况评估：根据重过载监测与分析，调整适应于用户的策略库定义规则各类应用基于数据挖掘和人工智能技术的用户用电行为分析主要有两方面的内容：用户用电行为分析用户的用电信息一个聚类代表一种用电模式用大数据技术进行聚类分析用电信息采集系统设计新型的用户用电特性分析模型，为新型智能用电解决方案奠定基础各类应用基于数据挖掘和人工智能技术的用户用电行为分析主要有两方面的内容：用户用电行为分析用户的用电信息一个聚类代表一种用电模式用大数据技术进行聚类分析用电信息采集系统.用电特性识别是新型智能用电解决方案的基础。既要识别个体用电特性的技术，同时也需要从个体特性中提取出群体共.个体识别技术中需要重点考虑数据降噪等避免伪特性的方法，而群体共性提取技术则需要考虑如何识别个体特性相似性>时间对单个用户的用电模式进行识别。用户的用电模式往往不止一种，存在多样性。通过对用户的用电规律和用电特性进行深入分析，识别出用户的所有用电模式。>对不同用户的用电模式进行聚类分析。得到用户用电模式的群体性，有助于针对同一群体用户开展进一步研究，识别出对应的用电模式。整年的日负荷整年的日负荷特性曲线工业用户商业用户工业用户商业用户制定错峰方案1高耗能，限2高排放，限3高排放，限41亮化工程，限23照明工程，限4错峰指令反馈信息调度室工各用户的错峰营销部门把安排好的工用3量和错峰时间发送给到错峰指令后确认分配开始实施错峰用电错峰指令营销部错峰指令反馈信息测,用电,,,荷负1荷发电054测量9负预,,错峰方案实施之后，用户的用电方式发生,,31荷,8001荷10预0系统的实际负荷曲线也随之发生错峰指令反馈信息调度室工各用户的错峰营销部门把安排好的工用3量和错峰时间发送给到错峰指令后确认分配开始实施错峰用电错峰指令营销部错峰指令反馈信息测,用电,,,荷负1荷发电054测量9负预,,错峰方案实施之后，用户的用电方式发生,,31荷,8001荷10预0系统的实际负荷曲线也随之发生改电用,用46变。从图中可以看出，错峰之后，电力缺400预用电负荷曲线与且系统实际的测的负荷电曲线图相比得到了优化0错峰方案执行工用1工用1工用2反馈信息用电负荷预用电负荷预用电负荷预用电负荷预测,22 用电负荷预测—发电负荷预测—错峰后实际用电量Min++设计新型智能用电优化模型，综合考虑用户特点、网络情况Min++和经济因素等，形成最优绩效目标的轮休和错峰计划输入用户数据:系统数据:其他基础数据:CostTI约束条件约束条件用户调用户调整能力约束CostTI系统运系统运行约束CostTII政策和政策和规则约束智能用电备选方案智能用电备选方案方案效果与影响方案效果与影响第三、故障预测：是状态检修的核心问题状态检修是指根据先进的状态监测和诊断技术提供的设备状态信息，判断设备的异常，预知设备的故障，在故障发生前进行检修的方式，即根据设备的健康状态来安排检修计划，实施设备检修。故障原因故障关联关系分析故障概率分析结果故障原因故障关联关系分析故障概率分析结果研究思路123456789关联分析绝缘电阻油中气体使用Apriori算法计算关联系数，量化评估故障因素和故Apriori算法使用逐层搜索的迭代方法，直到不能再找到频繁项集为止。油位故障概率外绝缘雷击外部气温绝缘介质引线件绝缘介质引线件故障概率预测变压器健康状态评估套套管储油储油柜冷冷却系统电力大数据背景简介电力大数据应用场景国内外案例分享基于Scada系统的电力大数据平台架构探讨>以毫秒级捕获传感器数据（如：主轴传感器、齿轮箱传感器和定子传感器等监控单台风力发电机运行状态>以秒级捕获传感器数据，监控风机位置、彼此协作情况，保证发电场以最优状态工作>以分钟级捕获传感器数据，监控输电状态、效率案例二：EnerNoc电力大数据中间商创新电力业务模式案例二：EnerNoc电力大数据中间商创新电力业务模式案例三：某网省公司用电信息采集系统技术验证性能验证性能验证采用xx省网公司用采业务真实数据，主要涉及29张数据表，共189.91亿条记录，选取了三个计算和四个查询任务场景，对比大数据平台和Oracle关系数据库处理性能情况。三个计算任务涉及表和记录数：1)公变数据完整率之今日电量计算（2.47亿）2）低压数据完整率计算（116.1亿）3)低压用户电量计算（143.7亿）性能验证四个查询任务涉及表和记录数：1.57亿条1)采集覆盖情况明细2）采集数据质量检查3)批量抄表数据查询4)台区线损分析明细低压用户电量计算Oracle平台191min191min大数据平台143.7亿低压用户电量计算：191min—→12min200500所算耗的消计时间200500所算耗的消计时间计算任务验证对比计算性能对比大数据数据完整率之公变今