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摘 要：随着智能电网建设的不断深入，大数据时代给电力行业带来了深刻变革以及挑战和机会。本文从大数据的基本概念出发，讨论电力大数据的特点及在电网调控运行方面应用，通过对大数据应用与管理中心的海量监测数据挖掘及多源数据关联分析，有效提升调控运行的科学性和前瞻性，对提高电网的安全、稳定、可靠、经济运行具有重要的现实意义。
关键词：大数据；电力大数据；调控运行；应用
0 引言
“十二五”期间，国家电网公司初步建成具有信息化、自动化、互动化特征的坚强智能电网。智能电网的实时运营要求快速处理海量数据、实时采集电表数据、在线实时分析决策，传统的数据仓库平台无法支持这些新形势下的需求。“大数据”（Big Data）已迅速成为近期热门的科技概念[1]。大数据时代的来临，给电力行业带来了深刻变革以及挑战和机会[2]。
1 大数据的基本理念
2011 年5 月，麦肯锡公司发布了关于大数据的调研报告《大数据：下一个前沿，竞争力、创新力和生产力》[3]，报告认为“大数据”是指无法在一定时间内用传统数据库软件工具对其内容进行抓取、管理和处理的数据集合，并且表示大数据的一般范围是从几个TB到数个PB（数千TB）。尽管业界多从数据集大小上区别大数据时代与传统数据时代，然而从大数据最初的成功和起源来看，“大数据时代”不仅仅是数据量与数据处理方法的变革，更是一种思维和理念的变革[4]。
2 电力大数据的特点
《中国电力大数据发展白皮书（2013）》[5]认为电力大数据的特征可以概括为3“V”3“E”其中3“V”分别是体量大（Volume）、类型多（Variety）和速度快（Velocity），3“E”分别是数据即能量（Energy）、数据即交互（Exchange）、数据即共情（Empathy）。从数据的来源来看，大致可以分为以下三种：1）运行和设备检测或监测数据，主要包括电力系统运行实时采样测量以及历史数据，如发电侧的压力、流量，输变电侧设备元件的电压、电流、有功、无功、温度等动态数据等。2）电力企业营销数据。主要包括购电量、售电量，新装、增容及变更用电数据，以及客户关系管理数据，稽查及工作质量数据等电力营销各业务系统数据。3）电力企业管理数据。如ERP、一体化平台及协同办公等方面的数据。此外，从大数据的“全数据”理念考虑，电力大数据还应该包括与之相关的其他数据，例如地区生产力水平、经济发展水平、产业分布、能源分布、政策导向、地形地貌、气候特征等数据信息。
3 大数据在电力企业中的应用
3.1 运行方式
为了及时发现电网运行中的薄弱环节并提出相应的解决措施，需要从传统电网运行、新能源运行，以及调度自动化系统运行三个方面评估当前的运行方式。大数据应用与管理中心的海量监测数据使得上述评估分析成为可能，具体应用如下：
（2）电网运行方式优化
基于大数据管理中心平台，利用各种算法模型结合数据挖掘领域的关联规则技术进行智能分析，整合电网故障信息和运行状态信息，从海量数据中发现不同运行方式与电网稳定性的频繁模式、相关性或因果关系，提炼出与电网静态、暂态稳定性强相关的发电量及负荷参数，挖掘出隐含的知识和信息，同时利用电能质量监测信息研究不同类型电气设备在不同系统电压、频率下的电气特性，建立较准确的数学模型并辨识其模型参数，最终综合各影响因素制定优化的电网运行方式，兼顾运行稳定性与经济性的要求。
（3）新能源优化运行决策
挖掘新能源地理位置，气象信息，负荷特性等相關数据的关联性，确定多种不同新能源之间的出力组合方式，实现配网能量优化调度，经济运行。结合故障信息数据和新能源运行数据，实现新能源低电压穿越有效性分析。
（1）调度自动化系统运行影响因素分析
挖掘自动化系统设备运行工况、告警信息、软件进程工况、远动通道状态和质量、GPS 运行工况、关键应用指标偏差、UPS 和机房环境监测信息、气象环境、电网设备检修情况、季节因素等与调度自动化系统运行状态关键性能指标的关联关系。
3.2 运行控制
大数据融合与挖掘技术的发展为实现大电网运行控制奠定了良好的基础，监控与数据采集系统/能量管理系统（SCADA/EMS）和广域测量系统（WAMS）则为电网控制提供了多时间尺度的信息，可应用于无功电压控制、电网运行预警、电网故障辅助分析等方面，具体应用分析如下：
（1）电网无功电压优化控制分析
交直流互联电网的运行对电压控制提出了越来越高的要求，在致力于提高电压合格率、保证电网安全稳定运行的同时，也需要降低电网损耗、减少电网运行维护费用，获取更多的经济效益。大数据管理中心的理念与发展则使上述优化控制成为可能。在现有的电压在线监测数据采集系统的基础上，结合调度SCADA系统、WAMS系统数据，以及设备台账信息和故障风险评估信息等多方面、多维度数据，从全网的角度制定无功电压优化控制方案，将具有显著的经济效益和广阔的市场前景。
（2）变电站集中监控信息关联分析
从海量监控信息中对误发信息、频发信息、无效信息进行过滤筛选，利用历史数据分析积累和自学习机制进行监控信息的多维度关联分析，基于大数据技术挖掘电网设备缺陷、异常或故障与监控信息的内在关联规律。
（3）基于电能质量监测数据的电网运行预警
电网中存在的系统设备故障以及供电质量超标等问题，有相当一部分存在缓慢恶化的过程，而对应监测点或相邻监测点的电能质量监测数据可反映这一过程，对电能质量监测数据进行挖掘，及时给出相关线路的超标和异常数据，给出预警提示，做到问题早发现，早解决，可以发现电网运行已经存在或潜在的电能质量问题，对提高电网的安全、稳定、可靠、经济运行具有重要的现实意义。
（4）基于多源信息的电网故障辅助分析
通过大数据技术挖掘电网故障情况下继电保护故障信息、雷电定位、污秽监测、气象预警等多源信息间逻辑关联和故障特征量内在联系，基于继电保护故障信息，结合输电线路雷电定位、输变电设备污秽监测、气象预警等信息自动进行综合分析，快速、准确定位故障设备并对故障原因以及发生发展过程进行推理分析，辅助调控员进行故障汇报以及故障应急处置。
4 结束语
本文从大数据的基本理念出发，讨论电力大数据的特点及在电网调控运行中的应用。可以看出，通过深入挖掘电力数据的应用，能够兼顾运行稳定性与经济性的要求，优化电网运行方式，实现新能源低电压穿越有效性分析，并且通过数据挖掘及多源数据关联分析，有效提升调控运行的科学性和前瞻性，对提高电网的安全、稳定、可靠、经济运行具有重要的现实意义。
参考文献
[1] 李国杰.大数据研究的科学价值[J].中国计算机学会通讯，2012，8（9）：8-15.
[2] （英）维克托·迈尔-舍恩伯格，肯尼思·库克耶， 大数据时代， 浙江人民出版社[M]. 盛杨燕， 周涛. 2012.
[3] 中国电机工程学会信息化专委会， 中国电力大数据发展白皮书（2013年）[R]. 2013.
作者简介：
张彬彬（1973-），女，江苏徐州，本科，工学学士，高级工程师，从事计算机及信息通讯专业工作。
王浩（1975-），男，江苏徐州，本科，工学学士，高级工程师、高级技师。从事于电力调控运行工作。
白玉东（1985-），男，江苏徐州，研究生，硕士学士，工程师，从事电力调度与运行控制工作。
关键词：大数据；电力大数据；调控运行；应用
0 引言
“十二五”期间，国家电网公司初步建成具有信息化、自动化、互动化特征的坚强智能电网。智能电网的实时运营要求快速处理海量数据、实时采集电表数据、在线实时分析决策，传统的数据仓库平台无法支持这些新形势下的需求。“大数据”（Big Data）已迅速成为近期热门的科技概念[1]。大数据时代的来临，给电力行业带来了深刻变革以及挑战和机会[2]。
1 大数据的基本理念
2011 年5 月，麦肯锡公司发布了关于大数据的调研报告《大数据：下一个前沿，竞争力、创新力和生产力》[3]，报告认为“大数据”是指无法在一定时间内用传统数据库软件工具对其内容进行抓取、管理和处理的数据集合，并且表示大数据的一般范围是从几个TB到数个PB（数千TB）。尽管业界多从数据集大小上区别大数据时代与传统数据时代，然而从大数据最初的成功和起源来看，“大数据时代”不仅仅是数据量与数据处理方法的变革，更是一种思维和理念的变革[4]。
2 电力大数据的特点
《中国电力大数据发展白皮书（2013）》[5]认为电力大数据的特征可以概括为3“V”3“E”其中3“V”分别是体量大（Volume）、类型多（Variety）和速度快（Velocity），3“E”分别是数据即能量（Energy）、数据即交互（Exchange）、数据即共情（Empathy）。从数据的来源来看，大致可以分为以下三种：1）运行和设备检测或监测数据，主要包括电力系统运行实时采样测量以及历史数据，如发电侧的压力、流量，输变电侧设备元件的电压、电流、有功、无功、温度等动态数据等。2）电力企业营销数据。主要包括购电量、售电量，新装、增容及变更用电数据，以及客户关系管理数据，稽查及工作质量数据等电力营销各业务系统数据。3）电力企业管理数据。如ERP、一体化平台及协同办公等方面的数据。此外，从大数据的“全数据”理念考虑，电力大数据还应该包括与之相关的其他数据，例如地区生产力水平、经济发展水平、产业分布、能源分布、政策导向、地形地貌、气候特征等数据信息。
3 大数据在电力企业中的应用
3.1 运行方式
为了及时发现电网运行中的薄弱环节并提出相应的解决措施，需要从传统电网运行、新能源运行，以及调度自动化系统运行三个方面评估当前的运行方式。大数据应用与管理中心的海量监测数据使得上述评估分析成为可能，具体应用如下：
（2）电网运行方式优化
基于大数据管理中心平台，利用各种算法模型结合数据挖掘领域的关联规则技术进行智能分析，整合电网故障信息和运行状态信息，从海量数据中发现不同运行方式与电网稳定性的频繁模式、相关性或因果关系，提炼出与电网静态、暂态稳定性强相关的发电量及负荷参数，挖掘出隐含的知识和信息，同时利用电能质量监测信息研究不同类型电气设备在不同系统电压、频率下的电气特性，建立较准确的数学模型并辨识其模型参数，最终综合各影响因素制定优化的电网运行方式，兼顾运行稳定性与经济性的要求。
（3）新能源优化运行决策
挖掘新能源地理位置，气象信息，负荷特性等相關数据的关联性，确定多种不同新能源之间的出力组合方式，实现配网能量优化调度，经济运行。结合故障信息数据和新能源运行数据，实现新能源低电压穿越有效性分析。
（1）调度自动化系统运行影响因素分析
挖掘自动化系统设备运行工况、告警信息、软件进程工况、远动通道状态和质量、GPS 运行工况、关键应用指标偏差、UPS 和机房环境监测信息、气象环境、电网设备检修情况、季节因素等与调度自动化系统运行状态关键性能指标的关联关系。
3.2 运行控制
大数据融合与挖掘技术的发展为实现大电网运行控制奠定了良好的基础，监控与数据采集系统/能量管理系统（SCADA/EMS）和广域测量系统（WAMS）则为电网控制提供了多时间尺度的信息，可应用于无功电压控制、电网运行预警、电网故障辅助分析等方面，具体应用分析如下：
（1）电网无功电压优化控制分析
交直流互联电网的运行对电压控制提出了越来越高的要求，在致力于提高电压合格率、保证电网安全稳定运行的同时，也需要降低电网损耗、减少电网运行维护费用，获取更多的经济效益。大数据管理中心的理念与发展则使上述优化控制成为可能。在现有的电压在线监测数据采集系统的基础上，结合调度SCADA系统、WAMS系统数据，以及设备台账信息和故障风险评估信息等多方面、多维度数据，从全网的角度制定无功电压优化控制方案，将具有显著的经济效益和广阔的市场前景。
（2）变电站集中监控信息关联分析
从海量监控信息中对误发信息、频发信息、无效信息进行过滤筛选，利用历史数据分析积累和自学习机制进行监控信息的多维度关联分析，基于大数据技术挖掘电网设备缺陷、异常或故障与监控信息的内在关联规律。
（3）基于电能质量监测数据的电网运行预警
电网中存在的系统设备故障以及供电质量超标等问题，有相当一部分存在缓慢恶化的过程，而对应监测点或相邻监测点的电能质量监测数据可反映这一过程，对电能质量监测数据进行挖掘，及时给出相关线路的超标和异常数据，给出预警提示，做到问题早发现，早解决，可以发现电网运行已经存在或潜在的电能质量问题，对提高电网的安全、稳定、可靠、经济运行具有重要的现实意义。
（4）基于多源信息的电网故障辅助分析
通过大数据技术挖掘电网故障情况下继电保护故障信息、雷电定位、污秽监测、气象预警等多源信息间逻辑关联和故障特征量内在联系，基于继电保护故障信息，结合输电线路雷电定位、输变电设备污秽监测、气象预警等信息自动进行综合分析，快速、准确定位故障设备并对故障原因以及发生发展过程进行推理分析，辅助调控员进行故障汇报以及故障应急处置。
4 结束语
本文从大数据的基本理念出发，讨论电力大数据的特点及在电网调控运行中的应用。可以看出，通过深入挖掘电力数据的应用，能够兼顾运行稳定性与经济性的要求，优化电网运行方式，实现新能源低电压穿越有效性分析，并且通过数据挖掘及多源数据关联分析，有效提升调控运行的科学性和前瞻性，对提高电网的安全、稳定、可靠、经济运行具有重要的现实意义。
参考文献
[1] 李国杰.大数据研究的科学价值[J].中国计算机学会通讯，2012，8（9）：8-15.
[2] （英）维克托·迈尔-舍恩伯格，肯尼思·库克耶， 大数据时代， 浙江人民出版社[M]. 盛杨燕， 周涛. 2012.
[3] 中国电机工程学会信息化专委会， 中国电力大数据发展白皮书（2013年）[R]. 2013.
作者简介：
张彬彬（1973-），女，江苏徐州，本科，工学学士，高级工程师，从事计算机及信息通讯专业工作。
王浩（1975-），男，江苏徐州，本科，工学学士，高级工程师、高级技师。从事于电力调控运行工作。
白玉东（1985-），男，江苏徐州，研究生，硕士学士，工程师，从事电力调度与运行控制工作。