京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大数据应用如何来推动配电网发展
配电网建设是推进电网智能化的重要内容,也是大数据在电网企业应用的重要舞台,配电网处于电力系统的末端,具有地域分布广、电网规模大、设备种类多、网络连接多样的鲜明特点,配电网信息系统每天都在产生TB级以上数据,已达到大数据级别,通过加以应用,可更好地支撑配网业务快速发展。配网大数据有其自身特性相对于一般大数据来说,配电网大数据具有属于自身的特征。
从来源系统来讲,配网大数据来源覆盖了调度、检修、营销等多个业务领域,以及绝大部分110千伏及以下多电压等级的电网监控和采集信息,具有数据类型繁多、数据变化速度快、数据量巨大、价值密度低等特征。从数据源类型来讲,配网大数据覆盖了配变、配电变电站、配电开关站、电表、电能质量等配用电自动化和信息化数据,以及用户数据和社会经济等数据。就配网大数据而言,大数据的应用方向可归纳为以下三个方面。首先,采集终端数量剧增导致数据采集入库、存储的压力剧增,基于传统技术方案无法满足每秒数万甚至数十万的高吞吐量数据存取要求。基于大数据技术构建经济的分布式文件系统、分布式数据库,利用消息队列、流计算、分布式数据采集等技术可实现数据高效采集。其次,随着业务的发展,系统对外数据发布频度小于15分钟/次。而基于传统的数据分析技术,很难在规定的时间内完成海量数据的分析统计及发布,基于内存计算、高并发分布式计算、并行计算等大数据技术,可实现海量数据的快速处理。最后,现有配网数据应用局限于单一业务领域、小样本数据开展,缺乏业务全领域、全量数据分析,缺乏深层次分析,数据价值挖掘不充分,所以,可利用大数据分析挖掘技术,开展全方位的配网核心业务分析挖掘。应用实践初见成效为提升配网数据的处理和利用效率,在大数据应用的基础上,首先要支撑配网数据高效采集和存储,进而才能开展各类高级分析应用。在该方面,公司在配变重过载预警分析和配网项目全过程管控上的实践,取得了初步成效。
近年来,按照“做强主网、做优配网、做实农网”工作思路,公司持续加大配网投入,使得配网网架结构逐步优化,但是配网项目管理不到位、配网建设质量和运维管理水平参差不齐,造成配网供电能力与用电需求水平的矛盾还较为突出。局部地区特别是城乡结合部配变重过载现象依旧严重,供电“卡脖子”、频繁停电、低电压和抢修服务等仍是客户投诉的焦点问题,都制约着配网管理和供电服务质量的提升。配变重过载预警是在综合用电采集系统、生产管理系统以及营销业务应用等系统配变负荷信息、配变基本信息、用户用电等信息的基础上,结合外部气象信息,通过构建中期预警模型和短期预警模型,实现配网重过载总体分析应用,合理优化配网变压器重过载,进而提升配网供电能力。与业务部门单一的基于阈值方法进行监测预警分析或依据人工经验预判相比,基于大数据挖掘技术的配变重过载预测分析,能够更加准确、及时地预判末来一段时期内配变重过载情况。
目前,短期重过载预警模型准确度已可达到80%左右,中期重过载预警模型准确度也可达到70%左右,较以往人工经验预判准确度提升约5倍左右,最大程度降低了配变重过载水平,减轻了配变重过载带来的不良影响,提升了配网供电能力。在配网项目全过程管控方面,大数据应用的促进作用也十分明显。配网工程具有项目多、规模小、时间紧、工期长等特点,同时,配网工程项目管理协同点多、交叉面广,关键流程环节执行效率不高,不但带来管理效率上的问题,还会给企业依法经营带来风险。为提升公司配网工程项目的执行效率,掌握配网工程项目推进情况,快速定位项目执行过程存在的问题,推动项目关键流程环节执行效率提升,基于大数据技术的配网项目全过程管控起到了关键性作用。这一工作的主要做法是立足生产管理系统、配网协同设计平台、ERP等配网项目相关管理系统,采取“全面覆盖、重点突破”的原则,从效率、效益、数量、预告警等维度,以“项目前期”为开始,“项目关闭”为结束,分“现场施工”和“预算执行”两条主线,采用关联监测、比对监测、穿透分析等方法,开展配网项目全过程的实时进展情况分析,定位异动的流程环节。
大数据的应用,从效率、合规等多角度出发,形成多层次、多维度、精细化的指标综合预警模式,推动了配网项目数据的挖掘和使用,增加了配网工程项目管理的透明度。通过配网项目全过程的在线监测分析,发现了项目执行异动和问题,得到公司主要领导和专业部门的高度认可,有力提高了配网工程项目的执行效率。目前,配网项目业务预算完成率较模型上线前提升了24个百分点。数据价值仍待深入挖掘
在一流配电网建设运营方面,大数据应用前景广阔,但目前,现有配网方面大数据应用仍处于起步阶阶段,数据价值还有待进一步挖掘。
面向“十三五”,为充分发挥信息通信新技术在智能电网中的核心技术作用,统筹推动智能电网技术变革和创新发展,国家电网公司制订了智能电网行动计划,其中就包含了大数据技术在智能配用电领域的应用规划。随着配电网建设工作的不断推进,下阶段将会涌现更多的智能配用电领域大数据应用需求。通过大数据技术,我们可在配网运行监测数据实时采集处理效率的提升与综合分析、配网低电压治理、配网停电优化、配网故障诊断与辅助规划等方面开展数据应用,深入挖掘配网数据资产价值,逐步实现大数据对配电网建设运营的关键支撑作用。随着电网不断升级,大数据应用在配电网建设中前景广阔。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在神经网络模型搭建中,“最后一层是否添加激活函数”是新手常困惑的关键问题——有人照搬中间层的ReLU激活,导致回归任务输出异 ...
2025-12-05在机器学习落地过程中,“模型准确率高但不可解释”“面对数据噪声就失效”是两大核心痛点——金融风控模型若无法解释决策依据, ...
2025-12-05在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的能力模型中,“指标计算”是基础技能,而“指标体系搭建”则是区分新手与资深分析 ...
2025-12-05在回归分析的结果解读中,R方(决定系数)是衡量模型拟合效果的核心指标——它代表因变量的变异中能被自变量解释的比例,取值通 ...
2025-12-04在城市规划、物流配送、文旅分析等场景中,经纬度热力图是解读空间数据的核心工具——它能将零散的GPS坐标(如外卖订单地址、景 ...
2025-12-04在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的指标体系中,“通用指标”与“场景指标”并非相互割裂的两个部分,而是支撑业务分 ...
2025-12-04每到“双十一”,电商平台的销售额会迎来爆发式增长;每逢冬季,北方的天然气消耗量会显著上升;每月的10号左右,工资发放会带动 ...
2025-12-03随着数字化转型的深入,企业面临的数据量呈指数级增长——电商的用户行为日志、物联网的传感器数据、社交平台的图文视频等,这些 ...
2025-12-03在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作体系中,“指标”是贯穿始终的核心载体——从“销售额环比增长15%”的业务结论 ...
2025-12-03在神经网络训练中,损失函数的数值变化常被视为模型训练效果的“核心仪表盘”——初学者盯着屏幕上不断下降的损失值满心欢喜,却 ...
2025-12-02在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的日常工作中,“用部分数据推断整体情况”是高频需求——从10万条订单样本中判断全 ...
2025-12-02在数据预处理的纲量统一环节,标准化是消除量纲影响的核心手段——它将不同量级的特征(如“用户年龄”“消费金额”)转化为同一 ...
2025-12-02在数据驱动决策成为企业核心竞争力的今天,A/B测试已从“可选优化工具”升级为“必选验证体系”。它通过控制变量法构建“平行实 ...
2025-12-01在时间序列预测任务中,LSTM(长短期记忆网络)凭借对时序依赖关系的捕捉能力成为主流模型。但很多开发者在实操中会遇到困惑:用 ...
2025-12-01引言:数据时代的“透视镜”与“掘金者” 在数字经济浪潮下,数据已成为企业决策的核心资产,而CDA数据分析师正是挖掘数据价值的 ...
2025-12-01数据分析师的日常,常始于一堆“毫无章法”的数据点:电商后台导出的零散订单记录、APP埋点收集的无序用户行为日志、传感器实时 ...
2025-11-28在MySQL数据库运维中,“query end”是查询执行生命周期的收尾阶段,理论上耗时极短——主要完成结果集封装、资源释放、事务状态 ...
2025-11-28在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工具包中,透视分析方法是处理表结构数据的“瑞士军刀”——无需复杂代码,仅通过 ...
2025-11-28在统计分析中,数据的分布形态是决定“用什么方法分析、信什么结果”的底层逻辑——它如同数据的“性格”,直接影响着描述统计的 ...
2025-11-27在电商订单查询、用户信息导出等业务场景中,技术人员常面临一个选择:是一次性查询500条数据,还是分5次每次查询100条?这个问 ...
2025-11-27