智能電網(wǎng)發(fā)展分析

何琰 鄭詠誠(chéng)

內(nèi)容摘要 近幾年來(lái)，我國(guó)通信網(wǎng)絡(luò)技術(shù)及智能電網(wǎng)迅速發(fā)展，電力用戶側(cè)數(shù)據(jù)也以較快的速度不斷增長(zhǎng)。隨著電力用戶側(cè)的數(shù)據(jù)變得越來(lái)越繁多與復(fù)雜，傳統(tǒng)數(shù)據(jù)分析與統(tǒng)計(jì)方法已不能滿足智能電網(wǎng)發(fā)展的需求，如何實(shí)現(xiàn)電力用戶側(cè)大數(shù)據(jù)分析與并行負(fù)荷預(yù)測(cè)成為當(dāng)前電網(wǎng)發(fā)展的一大難題?；诖?，文章結(jié)合實(shí)際情況，對(duì)電力用戶側(cè)大數(shù)據(jù)分析特點(diǎn)和困難進(jìn)行了分析，并探討了電力用戶側(cè)大數(shù)據(jù)分析與并行負(fù)荷做出合理的預(yù)測(cè)。

關(guān)鍵詞 電力用戶側(cè) 大數(shù)據(jù)分析 并行負(fù)荷預(yù)測(cè)

1 引言

在計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)與通信技術(shù)迅速發(fā)展的大背景下，我國(guó)電力用戶側(cè)大數(shù)據(jù)始終保持著較快的增漲，并且逐漸呈現(xiàn)多樣化特點(diǎn)。對(duì)此，智能電網(wǎng)發(fā)展下電力用戶側(cè)大數(shù)據(jù)分析與并行負(fù)荷預(yù)測(cè)如何實(shí)現(xiàn)準(zhǔn)確的判斷，是當(dāng)前電力事業(yè)發(fā)展的一大難題。由于傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)分析方式效率太低，已經(jīng)不能很好地滿足用戶的需求，因此亟須采取措施改進(jìn)數(shù)據(jù)分析方法，對(duì)用戶側(cè)大數(shù)據(jù)進(jìn)行準(zhǔn)確而高效的分析。

2 電力用戶側(cè)大數(shù)據(jù)特點(diǎn)和困難

2.1 電力用戶側(cè)大數(shù)據(jù)的特點(diǎn)

2.1.1 數(shù)據(jù)量大

資料顯示，隨著物聯(lián)網(wǎng)時(shí)代的到來(lái)，大數(shù)據(jù)在居民生活中的應(yīng)用變得越來(lái)越廣泛，此外由于傳感器的普及和各種智能家電的使用，電力用戶側(cè)大數(shù)據(jù)分析的數(shù)據(jù)量變得非常大。另外，電網(wǎng)智能化程度逐漸提高，數(shù)據(jù)的計(jì)算變得越來(lái)越精準(zhǔn)化，極大地增加了數(shù)據(jù)量。例如，在一個(gè)有著5000個(gè)傳感器終端的地區(qū)，如果這些傳感器采集數(shù)據(jù)的時(shí)間間隔為5 min，那么在這個(gè)地區(qū)，每個(gè)月都會(huì)收集到4.6 TB的數(shù)據(jù)，而一年就將產(chǎn)生0.5 PB的數(shù)據(jù)[1]。由此可見，我國(guó)目前數(shù)據(jù)量的增長(zhǎng)十分迅速，傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)分析模式已經(jīng)不能滿足如此大量的數(shù)據(jù)分析需求，需要一種新的數(shù)據(jù)分析方式處理如此龐大的數(shù)據(jù)庫(kù)。

2.1.2 數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)類型多

近幾年來(lái)，伴隨著各種各樣的數(shù)據(jù)傳感器的普及，數(shù)據(jù)收集的方式也變得多樣化，出現(xiàn)了很多新的數(shù)據(jù)類型，也逐漸由傳統(tǒng)的一種類型轉(zhuǎn)變?yōu)槟壳暗亩喾N類型。在多種數(shù)據(jù)收集方式中，各種結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)收集、半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)收集、非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)收集作為傳感器的典型組成部分，可以說(shuō)是目前數(shù)據(jù)收集過(guò)程中最為主要的三種方式，經(jīng)過(guò)進(jìn)一步的儲(chǔ)存分析之后，這些不同類型的數(shù)據(jù)就形成了現(xiàn)在多元化的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。

2.1.3 數(shù)據(jù)的交互性

交互性是智能電網(wǎng)的一個(gè)重要特征，在和用戶的交互過(guò)程中實(shí)現(xiàn)智能用電的需求。如果要進(jìn)行更深層次的數(shù)據(jù)分析，就必須做到和各行各業(yè)的大數(shù)據(jù)相互融合，也提高了數(shù)據(jù)的交互性。然而，這些數(shù)據(jù)的交互性使電力用戶側(cè)大數(shù)據(jù)庫(kù)變得更加龐大和復(fù)雜，給數(shù)據(jù)的分析和電力負(fù)荷預(yù)測(cè)帶來(lái)了很大的困難。

2.2 電力用戶側(cè)大數(shù)據(jù)分析的困難

2.2.1 大數(shù)據(jù)的整合

隨著物聯(lián)網(wǎng)時(shí)代的到來(lái)，傳感器的應(yīng)用越來(lái)越廣泛，智能家電也更多地出現(xiàn)在人們的日常生活當(dāng)中，這就使電力用戶側(cè)大數(shù)據(jù)的模式變得非常繁多復(fù)雜。但是，由于很多信息化系統(tǒng)在建設(shè)初期沒(méi)有得到規(guī)范統(tǒng)一的管理，各個(gè)廠商都是根據(jù)自己的需求進(jìn)行獨(dú)立開發(fā)，導(dǎo)致許多終端的口徑不能做到很好地統(tǒng)一，給大數(shù)據(jù)的整合過(guò)程帶來(lái)了各種各樣的問(wèn)題。另外，同一種數(shù)據(jù)的重復(fù)存儲(chǔ)和計(jì)算模型的多樣性也使大數(shù)據(jù)的整合存在障礙。因此，針對(duì)目前大數(shù)據(jù)這種迅速發(fā)展的實(shí)際情況，必須對(duì)其表達(dá)的方式進(jìn)行規(guī)范化，加強(qiáng)對(duì)用戶側(cè)大數(shù)據(jù)的管理，從而減少大數(shù)據(jù)加工和整合過(guò)程中遇到的困難。

2.2.2 大數(shù)據(jù)的可用性

現(xiàn)在，進(jìn)行數(shù)據(jù)采集有著多種多樣的途徑，由于系統(tǒng)建設(shè)之前沒(méi)有對(duì)質(zhì)量提出統(tǒng)一的要求，每個(gè)終端輸出的數(shù)據(jù)質(zhì)量也大不相同，一些數(shù)據(jù)的質(zhì)量過(guò)差，大大影響了用戶側(cè)大數(shù)據(jù)的可用性。在實(shí)際操作過(guò)程中，對(duì)大數(shù)據(jù)的規(guī)范管理不到位，也使收集到的大數(shù)據(jù)質(zhì)量差別很大，需要進(jìn)行人工修正，極大地降低了數(shù)據(jù)分析效率;更有甚者，一些數(shù)據(jù)的真實(shí)性受到了嚴(yán)重的破壞，影響到分析結(jié)果的科學(xué)性，給我國(guó)信息工程的進(jìn)一步發(fā)展帶來(lái)不利影響。

2.2.3 大數(shù)據(jù)的儲(chǔ)存

在電力用戶側(cè)大數(shù)據(jù)呈現(xiàn)指數(shù)級(jí)增長(zhǎng)模式的今天，大數(shù)據(jù)的采集方式不斷更新，與之相比，以往的大數(shù)據(jù)儲(chǔ)存模式顯得過(guò)于簡(jiǎn)單，硬件設(shè)備的承載力不足的問(wèn)題越發(fā)顯著，已經(jīng)不能再很好地對(duì)這些大數(shù)據(jù)進(jìn)行儲(chǔ)存。我國(guó)現(xiàn)在已經(jīng)擁有了大規(guī)模的用戶側(cè)大數(shù)據(jù)信息采集系統(tǒng)，這些設(shè)備采集到的信息量增加十分迅速，因此需要對(duì)大數(shù)據(jù)的儲(chǔ)存方式做出進(jìn)一步的改善[2]。

2.2.4 用戶隱私和信息安全問(wèn)題

電力用戶側(cè)大數(shù)據(jù)的收集和分析往往會(huì)涉及用戶的隱私，而目前相關(guān)方面還缺乏相應(yīng)的管理監(jiān)督，因此暴露出大數(shù)據(jù)分析過(guò)程中的信息安全問(wèn)題。電力企業(yè)覆蓋范圍較為廣泛，信息安全水平相差很大，因此必須加強(qiáng)管理，采取新的信息技術(shù)手段保護(hù)用戶隱私，減少信息安全問(wèn)題的發(fā)生。

3 電力用戶側(cè)大數(shù)據(jù)分析平臺(tái)

3.1 數(shù)據(jù)管理層

數(shù)據(jù)管理層主要負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)收集的任務(wù)，作用是對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行收集和整合，可以依靠智能電表等設(shè)備獲得電力用戶側(cè)大數(shù)據(jù)。在收集到的這些數(shù)據(jù)之中，除了設(shè)備內(nèi)部的信息之外，還包含著大量與設(shè)備本身有關(guān)系的信息。一般來(lái)說(shuō)，這些數(shù)據(jù)都是由不同廠商的數(shù)據(jù)終端來(lái)提供的，收集和傳送方式的多種多樣使數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)存在很大的差異，大大提高了進(jìn)行數(shù)據(jù)分析的難度，即使使用應(yīng)用程序編程接口，也存在著端口的自動(dòng)化程度不夠高的問(wèn)題。目前而言，最好的處理方式是基于云計(jì)算的新型數(shù)據(jù)處理方式。這種方式在傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)處理方式的基礎(chǔ)上，把原來(lái)的數(shù)據(jù)遷移到云平臺(tái)中，方便對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行科學(xué)的管理，從而大大簡(jiǎn)化了數(shù)據(jù)分析[3]。

3.2 私有云計(jì)算層和應(yīng)用層

在電力用戶側(cè)的大數(shù)據(jù)體系里，私有云計(jì)算層主要作用是進(jìn)行大數(shù)據(jù)的儲(chǔ)存和分析，采用開源的分布式集群系統(tǒng)，彌補(bǔ)了傳統(tǒng)分析方式的不足，使這種方式加快了進(jìn)行信息處理的速度。應(yīng)用層的作用則主要是為電力電工企業(yè)的決策制定提供相應(yīng)的參考，在一定程度上可以發(fā)揮大數(shù)據(jù)的科學(xué)應(yīng)用意義。

4 電力負(fù)荷預(yù)測(cè)和并行處理

電力負(fù)荷預(yù)測(cè)在電網(wǎng)規(guī)劃中起著十分重要的意義，它的主要作用是為變電站和電網(wǎng)的規(guī)劃提供意義重大的數(shù)據(jù)依據(jù)。如果在電力電工產(chǎn)業(yè)中能夠選擇準(zhǔn)確高效的電力負(fù)荷預(yù)測(cè)模式，就可以大大降低企業(yè)的規(guī)劃成本，提高效益。從前進(jìn)行電力負(fù)荷預(yù)測(cè)常用的方法主要有決策樹、極限學(xué)習(xí)和遺傳算法等，這幾種方法都存在著一定的問(wèn)題，不能很好地滿足大數(shù)據(jù)分析的要求。目前，隨機(jī)森林算法將多種短期負(fù)荷預(yù)測(cè)方法的特點(diǎn)集中到一起，把決策樹作為基本的學(xué)習(xí)單元，增強(qiáng)了并行性和擴(kuò)展性，對(duì)大數(shù)據(jù)下的電力并行負(fù)荷預(yù)測(cè)具有重要意義。而對(duì)各種數(shù)據(jù)進(jìn)行并行化分析，可以大大縮短電力負(fù)荷預(yù)測(cè)所需的時(shí)間，也能提高隨機(jī)森林算法對(duì)大數(shù)據(jù)的處理能力[4]。新型數(shù)學(xué)方法的應(yīng)用和互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的應(yīng)用使數(shù)據(jù)處理變得更加準(zhǔn)確和便捷，大大提高了計(jì)算速度，也增強(qiáng)了大數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)的科學(xué)性。

5 結(jié)語(yǔ)

綜上可知，近年來(lái)，我國(guó)電力產(chǎn)業(yè)發(fā)展迅速，信息化社會(huì)的高速發(fā)展推動(dòng)了電力用戶側(cè)大數(shù)據(jù)分析模式的不斷升級(jí)。然而，我國(guó)目前的電力用戶大數(shù)據(jù)分析和并行負(fù)荷預(yù)測(cè)的發(fā)展才剛剛起步，在實(shí)際操作過(guò)程中還存在著很多亟待解決的問(wèn)題，還需要進(jìn)一步地分析和發(fā)展，提高大數(shù)據(jù)分析的科學(xué)性、準(zhǔn)確性和分析效率，支撐智能電網(wǎng)的安全可靠運(yùn)行。

【參考文獻(xiàn)】

[1]王德文，孫志偉.電力用戶側(cè)大數(shù)據(jù)分析與并行負(fù)荷預(yù)測(cè)[J].中國(guó)電機(jī)工程學(xué)報(bào)，2017，35（3）：527-537.

[2]黃慶仕，陳冬灃，肖建華.電力用戶側(cè)大數(shù)據(jù)分析與并行負(fù)荷預(yù)測(cè)研究[J].自動(dòng)化應(yīng)用，2016（11）：113-114.

[3]邵冬冬.基于大數(shù)據(jù)分析的電力短期負(fù)荷預(yù)測(cè)研究與開發(fā)[D].北京：華北電力大學(xué)（北京），2017.

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