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。
CDA学员免费下载查看报告全文:2026全球数智化人才指数报告【CDA数据科学研究院】.pdf
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在大数据技术飞速迭代、数字营销竞争日趋激烈的今天,“精准触达、高效转化、成本可控”已成为企业营销的核心诉求。传统广告投放 ...
2026-04-24在游戏行业竞争白热化的当下,用户流失已成为制约游戏生命周期、影响营收增长的核心痛点。据行业报告显示,2024年移动游戏平均次 ...
2026-04-24 很多业务负责人开会常说“我们要数据驱动”,最后却变成“看哪张报表数据多就用哪个”,往往因为缺乏一套结构性的方法去搭建 ...
2026-04-24在Power BI数据可视化分析中,切片器是连接用户与数据的核心交互工具,其核心价值在于帮助使用者快速筛选目标数据、聚焦分析重点 ...
2026-04-23以数为据,以析促优——数据分析结果指导临床技术改进的实践路径 临床技术是医疗服务的核心载体,其水平直接决定患者诊疗效果、 ...
2026-04-23很多数据分析师每天盯着GMV、DAU、转化率,但当被问到“哪些指标是所有企业都需要的”“哪些指标是因行业而异的”“北极星指标和 ...
2026-04-23近日,由 CDA 数据科学研究院重磅发布的《2026 全球数智化人才指数报告》,被中国教育科学研究院官方账号正式收录, ...
2026-04-22在数字化时代,客户每一次点击、浏览、下单、咨询等行为,都在传递其潜在需求与决策倾向——这些按时间顺序串联的行为轨迹,构成 ...
2026-04-22数据是数据分析、建模与业务决策的核心基石,而“数据清洗”作为数据预处理的核心环节,是打通数据从“原始杂乱”到“干净可用” ...
2026-04-22 很多数据分析师每天盯着GMV、转化率、DAU等数字看,但当被问到“什么是指标”“指标和维度有什么区别”“如何搭建一套完整的 ...
2026-04-22在数据分析与业务决策中,数据并非静止不变的数值,而是始终处于动态波动之中——股市收盘价的每日涨跌、企业月度销售额的起伏、 ...
2026-04-21在数据分析领域,当研究涉及多个自变量与多个因变量之间的复杂关联时,多变量一般线性分析(Multivariate General Linear Analys ...
2026-04-21很多数据分析师精通描述性统计,能熟练计算均值、中位数、标准差,但当被问到“用500个样本如何推断10万用户的真实满意度”“这 ...
2026-04-21在数据处理与分析的全流程中,日期数据是贯穿业务场景的核心维度之一——无论是业务报表统计、用户行为追踪,还是风控规则落地、 ...
2026-04-20在机器学习建模全流程中,特征工程是连接原始数据与模型效果的关键环节,而特征重要性分析则是特征工程的“灵魂”——它不仅能帮 ...
2026-04-20很多数据分析师沉迷于复杂的机器学习算法,却忽略了数据分析最基础也最核心的能力——描述性统计。事实上,80%的商业分析问题, ...
2026-04-20在数字化时代,数据已成为企业决策的核心驱动力,数据分析与数据挖掘作为解锁数据价值的关键手段,广泛应用于互联网、金融、医疗 ...
2026-04-17在数据处理、后端开发、报表生成与自动化脚本中,将 SQL 查询结果转换为字符串是一项高频且实用的操作。无论是拼接多行数据为逗 ...
2026-04-17面对一份上万行的销售明细表,要快速回答“哪个地区卖得最好”“哪款产品增长最快”“不同客户类型的购买力如何”——这些看似复 ...
2026-04-17数据分析师一天的工作,80% 的时间围绕表格结构数据展开。从一张销售明细表到一份完整的分析报告,表格结构数据贯穿始终。但你真 ...
2026-04-16