陳淘　劉利兵

摘 要：智能電網(wǎng)技術在我國已經(jīng)發(fā)展成熟，基本實現(xiàn)了對電網(wǎng)全景信息的采集。但隨著“互聯(lián)網(wǎng)+”、“能源互聯(lián)網(wǎng)”、“物聯(lián)網(wǎng)”等概念的提出，智能電網(wǎng)來自網(wǎng)外的數(shù)據(jù)也急劇增加，大量數(shù)據(jù)的涌入，一方面為智能電網(wǎng)的決策提供了更多的參考信息，另一方面，大量數(shù)據(jù)的存儲、甄別、處理又為智能電網(wǎng)帶來了巨大的挑戰(zhàn)。而“大數(shù)據(jù)+智能電網(wǎng)”可以有效解決當前智能電網(wǎng)發(fā)展的瓶頸，文中分別從智能電網(wǎng)大數(shù)據(jù)的特點、智能電網(wǎng)中大數(shù)據(jù)的應用前景和具體解決方案三方面論述了大數(shù)據(jù)在智能電網(wǎng)中的具體應用。

關鍵詞：智能電網(wǎng)；大數(shù)據(jù)；Hadoop；互聯(lián)網(wǎng)+

中圖分類號：TM76；TP311.13 文獻標識碼：A 文章編號：2095-1302（2016）04-00-02

0 引 言

隨著環(huán)境問題的日益突出，全社會節(jié)能減排的壓力逐漸增大，電力行業(yè)的能耗在能源領域占比較高，多數(shù)發(fā)達國家電力消費占終端能源消費比例約為20%，且呈現(xiàn)出逐年上升的趨勢[1]。智能電網(wǎng)技術在我國已經(jīng)發(fā)展成熟，基本實現(xiàn)了對全網(wǎng)多維信息的采集，同時“互聯(lián)網(wǎng)+”、“能源互聯(lián)網(wǎng)”、“物聯(lián)網(wǎng)”等概念的提出，使得電力系統(tǒng)和外界的交互越來越頻繁，海量數(shù)據(jù)為智能電網(wǎng)建設帶來了前所未有的機遇和挑戰(zhàn)。智能電網(wǎng)中如何利用海量數(shù)據(jù)，使得不同能源之間協(xié)調(diào)配合實現(xiàn)節(jié)能減排，改善我們的環(huán)境生活，已成為國內(nèi)外專家學者研究的熱點[1-5]。

2011年，大數(shù)據(jù)的概念首次被提出，之后大數(shù)據(jù)技術得到了飛速發(fā)展。我國電力行業(yè)緊跟時代潮流，2013年，中國電機工程學會信息化專委會發(fā)布了《中國電力大數(shù)據(jù)發(fā)展白皮書》，將大數(shù)據(jù)引入到智能電網(wǎng)領域，2014年科技部批準了三項有關智能電網(wǎng)大數(shù)據(jù)研究的“863項目”。文獻[2，3]描述了大數(shù)據(jù)技術在智能電網(wǎng)中應用的關鍵技術，文獻[3-5]重點從電力系統(tǒng)的單個環(huán)節(jié)中論述了大數(shù)據(jù)技術的應用。本文從三個方面闡述了大數(shù)據(jù)在智能電網(wǎng)中的應用：首先，分析智能電網(wǎng)大數(shù)據(jù)的特點；其次，分析大數(shù)據(jù)技術在智能電網(wǎng)最具前景的應用領域；最后，勾畫在Hadoop框架下，大數(shù)據(jù)的解決方案。

1 智能電網(wǎng)大數(shù)據(jù)的特點

在大數(shù)據(jù)的定義中，最具代表性的為3V定義，即：規(guī)模性、高速性和多樣性。

（1）電網(wǎng)數(shù)據(jù)規(guī)模大。智能電網(wǎng)不斷發(fā)展，電網(wǎng)發(fā)電機節(jié)點及負荷節(jié)點數(shù)量不斷增加，負荷與電網(wǎng)雙向交互等因素，使得電網(wǎng)數(shù)據(jù)量迅速增加，數(shù)據(jù)存儲大小已達到了PB量級[3]。

（2）電網(wǎng)數(shù)據(jù)高速性。該性能決定于電網(wǎng)最重要的屬性，即實時保持電力電量平衡，但由于負荷波動的隨機性，因此發(fā)電側(cè)出力必須實時跟蹤負荷變化。同時電網(wǎng)故障也具有隨機性，為了保障電網(wǎng)可靠的運行必須立即處理，這要求電網(wǎng)必須快速傳輸，及時處理電網(wǎng)數(shù)據(jù)。

（3）電網(wǎng)數(shù)據(jù)的多樣性。電網(wǎng)數(shù)據(jù)的多樣性主要表現(xiàn)為來源多樣性、存儲類型多樣性、采集周期多樣性。數(shù)據(jù)來源多樣性如圖1所示，其數(shù)據(jù)來源渠道眾多，不只是網(wǎng)內(nèi)的數(shù)據(jù)，還有大量的網(wǎng)外數(shù)據(jù)；數(shù)據(jù)存儲類型多樣，除了傳統(tǒng)的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，如用電信息采集系統(tǒng)、廣域測量系統(tǒng)采集的大量有關負荷、發(fā)電機及線路的數(shù)據(jù)，同時營銷系統(tǒng)、調(diào)度系統(tǒng)會產(chǎn)生大量的語音數(shù)據(jù)，變電站值班機器人及用于高壓線路巡線直升機也會產(chǎn)生大量的圖像等非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。采集周期多樣性，不同的數(shù)據(jù)采樣周期有較大的差別如保護系統(tǒng)監(jiān)測周期為毫秒級，廣域測量系統(tǒng)及大型負荷數(shù)據(jù)采集一般為分鐘級，普通居民用戶數(shù)據(jù)每天傳輸一次。

總之，智能電網(wǎng)中數(shù)據(jù)具有數(shù)據(jù)來源多，數(shù)據(jù)量大，數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)復雜，數(shù)據(jù)增長速度快等特點。當前大數(shù)據(jù)技術在國內(nèi)剛剛起步，利用相關技術對電網(wǎng)數(shù)據(jù)研究較少，智能電網(wǎng)采集到的數(shù)據(jù)涵蓋信息廣，不但可以反應電網(wǎng)內(nèi)部的規(guī)律，而且在一定程度上可以折射出當前社會發(fā)展的狀況。

2 大數(shù)據(jù)技術在智能電網(wǎng)中的應用領域

大數(shù)據(jù)技術在智能電網(wǎng)中具有廣闊的應用前景，本文從負荷預測、源網(wǎng)荷協(xié)同、網(wǎng)架規(guī)劃三個方面進行論述。

2.1 負荷波動及新能源出力預測

負荷預測作為電網(wǎng)電量管理系統(tǒng)的重要組成部分，其預測誤差的大小直接影響電網(wǎng)運行的安全性及可靠性，較大的預測誤差會給電網(wǎng)運行帶來較高的風險?，F(xiàn)階段負荷預測主要是通過負荷歷史數(shù)據(jù)，利用相似日或者其他算法預測負荷的大小，短期預測精度較高，中長期精度較差。隨著電網(wǎng)采集數(shù)據(jù)范圍增加，利用大數(shù)據(jù)技術可以將氣象信息、用戶作息規(guī)律、宏觀經(jīng)濟指標等不同種類的數(shù)據(jù)，通過抽象的量化指標表征與負荷之間的關系，實現(xiàn)對負荷變化趨勢更為精確的感知，提高預測精度。

分布式發(fā)電的不斷接入，特別是新能源滲透率的不斷增加，打破了原來電網(wǎng)運行管理的模式，不但需要考慮負荷側(cè)的波動，還要計及新能源出力的間歇性。在我國，新能源接入主要受制于兩個因素：（1）新能源大多分布在電網(wǎng)末端遠離負荷中心，網(wǎng)架結(jié)構(gòu)較為脆弱，從而造成電網(wǎng)接納能力較弱；（2）新能源預測誤差較大，目前風電出力預測日前和實時的誤差分別為20%、5%左右，這樣就會給電網(wǎng)調(diào)度帶來較大的挑戰(zhàn)。由于新能源較大的預測誤差，往往需要在大型新能源基地周邊建立配套的大型常規(guī)能源作為旋轉(zhuǎn)備用，以彌補新能源預測精度方面的不足。作為備用的常規(guī)電源，由于擔負著較重的旋轉(zhuǎn)備用，長期不能工作在最佳運行點，將造成其發(fā)電效率低以及能源的浪費。利用大數(shù)據(jù)技術，可以有效提高新能源出力的預測精度，如丹麥的維斯塔斯風力技術集團，在風電出力預測時采用了IBM的大數(shù)據(jù)解決方案，在風電出力預測時加入了地理位置、氣象報告、潮汐相位、衛(wèi)星圖像等結(jié)構(gòu)化及非結(jié)構(gòu)化的海量數(shù)據(jù)，從而優(yōu)化了風力渦輪機布局，提高風電發(fā)電及預測效率，獲得了較為可觀的經(jīng)濟效益[3]。

2.2 源網(wǎng)荷協(xié)同調(diào)度

利用大數(shù)據(jù)技術可以有效降低新能源預測誤差，但這對于新能源出力固有的波動性，傳統(tǒng)的調(diào)度方法通過增加系統(tǒng)的旋轉(zhuǎn)備用來解決。在電力市場不斷完善的背景下，可以不通過調(diào)節(jié)常規(guī)電源的出力，而是利用市場手段，使得一部分用戶主動削減或者增加一部分負荷去平衡發(fā)電側(cè)出力的變化，即通過需求側(cè)管理實現(xiàn)系統(tǒng)電量平衡。若要達到網(wǎng)源荷協(xié)調(diào)優(yōu)化調(diào)度需要大量的輔助信息，如新能源出力波動大小、電網(wǎng)線路輸送能力、負荷削減電量的范圍、實時電價等，其中每個因素又受很多條件的影響，因此是一個非常復雜的電力交易過程，此時必須利用大數(shù)據(jù)技術發(fā)掘數(shù)據(jù)內(nèi)部之間的聯(lián)系，從而制定出最佳調(diào)度方案。智能電網(wǎng)和傳統(tǒng)電網(wǎng)最大的區(qū)別在于源網(wǎng)荷三者之間信息流動的雙向性，三者之間信息在一個框架內(nèi)可以順暢的進行交互，極大地提升電網(wǎng)運行的經(jīng)濟性、可靠性。

2.3 網(wǎng)架發(fā)展規(guī)劃

電網(wǎng)已經(jīng)從傳統(tǒng)電網(wǎng)發(fā)展到智能電網(wǎng)，隨之將會成為能源互聯(lián)網(wǎng)的一部分，從而使得電網(wǎng)與整個能源網(wǎng)聯(lián)系的更為緊密。電轉(zhuǎn)氣技術的提出，為新能源接入提供了新的思路，試圖將不宜存儲的電能轉(zhuǎn)化為便于存儲的天然氣，但由于轉(zhuǎn)化效率較低，尚屬于技術論證階段。冷熱氣三聯(lián)技術實現(xiàn)了能源的階梯利用，能源利用效率高、環(huán)境污染小、經(jīng)濟效益好。電動汽車的興起將會顯著提高能源末端電力消費的占比，充換電站將會像加油站一樣分布在城市的每個角落。傳統(tǒng)的電網(wǎng)規(guī)劃數(shù)據(jù)來源渠道不足，數(shù)據(jù)分析挖掘能力欠缺，因此造成規(guī)劃過程中面臨著眾多不確定性因素的現(xiàn)象，特別是現(xiàn)在新技術不斷涌現(xiàn)，能源結(jié)構(gòu)不斷發(fā)生變革，使得傳統(tǒng)的電網(wǎng)規(guī)劃方法往往與實際需求差別較大。電網(wǎng)規(guī)劃的過程中，需要利用大數(shù)據(jù)技術綜合考慮多種因素如分布式能源的接入、電動汽車的增長趨勢、電力市場環(huán)境下為用戶提供個性化用電服務等，多類型、海量數(shù)據(jù)的引入，可以有效減少電網(wǎng)規(guī)劃過程中的不確定性，使得整個規(guī)劃的過程更加合理、有序。

3 智能電網(wǎng)中大數(shù)據(jù)的解決方案

大數(shù)據(jù)技術處理最為核心的要素為海量數(shù)據(jù)的存儲及數(shù)據(jù)的并行計算，此問題最先是由Google公司給出了相應的解決方案，即采用分布式文件系統(tǒng)（DFS）和MapReduce并行計算技術。隨后Apache基金會開發(fā)了Hadoop分布式系統(tǒng)架構(gòu)，提供了DFS的一種開源實現(xiàn)HDFS，同時還包括MapReduce的開源實現(xiàn)，在當前的大數(shù)據(jù)處理中得到了廣泛的應用。

國網(wǎng)公司在2013年就建立“一庫三中心”，即：統(tǒng)一數(shù)據(jù)資源庫、數(shù)理分析中心、統(tǒng)計發(fā)布中心、輔助決策中心。并利用大數(shù)據(jù)進行業(yè)務創(chuàng)新。智能電網(wǎng)大數(shù)據(jù)處理方案如圖2所示，層次1收集圖1所示的各種數(shù)據(jù)，以Hadoop分布式文件HDFS系統(tǒng)存儲；層次2對信息進行甄別和存儲，數(shù)據(jù)甄別主要是刪除錯誤數(shù)據(jù)，或者補充丟失數(shù)據(jù)（通過狀態(tài)估計實現(xiàn)），然后按照不同的數(shù)據(jù)類型分類存儲；層次3實現(xiàn)數(shù)據(jù)挖掘，MapReduce定期進行計算；最后通過WebService技術輸出計算結(jié)果。通過大數(shù)據(jù)技術將海量數(shù)據(jù)變?yōu)橹腔?，使得電力系統(tǒng)控制決策更加科學。

4 結(jié) 語

本文首先分析了在當前智能電網(wǎng)環(huán)境下，電網(wǎng)數(shù)據(jù)的來源多樣、數(shù)據(jù)規(guī)模巨大，部分數(shù)據(jù)采樣速度快等特點，得出必須利用大數(shù)據(jù)技術才能處理智能電網(wǎng)海量數(shù)據(jù)的結(jié)論。其次描述了大數(shù)據(jù)技術與智能電網(wǎng)結(jié)合的幾個重點領域，得出通過與大數(shù)據(jù)的結(jié)合可以顯著提高電網(wǎng)運行的經(jīng)濟性和可靠性的結(jié)論。最后闡述了大數(shù)據(jù)在智能電網(wǎng)應用的具體解決方案，通過Hadoop中分布式文件系統(tǒng)和MapReduce的并行算法，為大數(shù)據(jù)的處理提供了有效的解決方案，并為電力系統(tǒng)提供更加科學、合理的控制決策。

參考文獻

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