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大數據融合在智能配電網中的應用

2018-04-03 15:36:44 電氣圈  點擊量: 評論 (0)
在信息技術中,大數據是指無法在一定時間內,用常規(guī)的工具軟件(如現有數據庫管理工具或數據處理應用)對其內容進行抓取、管理、存儲、搜索、...

場景三有源配電網電能質量監(jiān)測和評估

隨著分布式電源不斷地接入配電網,逐步形成了小、中、大規(guī)模的有源配電網。伴隨著分布式電源的功率波動,配電網中的電能質量經受著較大的沖擊。通過收集配電網中的運行數據、負荷數據、分布式電源運行等數據,能夠開展配電網中的電能質量分析和評估研究,從而得出精細化的配電網網架和無功源的調節(jié)方案等。有源配電網電能質量監(jiān)測和評估示意圖如圖2所示。

基于大數據的有源配電網電能質量監(jiān)測和評估包括以下方面。

1)有源配電網電能質量分析與監(jiān)測。

電網規(guī)模的不斷擴大以及分布式電源的不斷接入,配電網中運行數據、負荷數據、分布式電源運行等數據逐漸增多,電能質量分析的大數據特征日益明顯,傳統(tǒng)電能質量分析方法在電能質量的消噪、特征提取、擾動分類和參數估計等方面難以完全解決問題。面對出現的電能質量問題,近年來產生了許多綜合分析法。但是,基于傳統(tǒng)電能質量分析方法的電能質量監(jiān)測裝置面臨性能差、精度低、智能化程度低等問題,需研究高性能的電能質量分析方法,開發(fā)實時在線的電能質量監(jiān)測系統(tǒng)。

電能質量監(jiān)測系統(tǒng)集通信、測量、分析和管理等諸多功能于一體,能為電力企業(yè)和用戶提供供電質量的基本信息,實現有源配電網電能質量全面、準確、有效地監(jiān)測。同時考慮到經濟性,有源配電網中監(jiān)測終端的最優(yōu)布點也是亟需解決的問題。

2)有源配電網電能質量評估。

有源配電網電能質量的評估是對有源配電網運行水平和電力供應能力的綜合評價,是約束、督促電力公司與電力用戶共同維護公共電網電能質量環(huán)境的基礎,同時也是實施質量治理與控制的依據、檢驗治理與控制效果的工具。隨著分布式電源越來越多的接入配電網,用戶對電能質量的要求越來越高,傳統(tǒng)的電能質量評估方法面臨計算性能降低、耗時長、精度低等問題,如何使電能質量的評估合理、客觀、準確是電力企業(yè)面臨的嚴峻考驗。而且,大規(guī)模的結構化數據和非結構化數據的加入,將為電能質量評估提供新的研究途徑,制定合理的有源配電網電能質量評估指標,提高電能質量評估的準確性,深度挖掘電能質量監(jiān)測系統(tǒng)采集到的數據信息,揭示由于之前分析成本太高而忽略的信息,為電力企業(yè)以及用戶提供諸如網架結構分析、無功源配置方案合理性分析、敏感負荷安裝位置分析、監(jiān)測點配置方案等高附加值服務,這些服務將有利于電網的安全、穩(wěn)定和經濟運行。

3)有源配電網電能質量診斷與治理。

為了滿足較高電能質量的要求,及時正確地對影響電能質量的各種異常運行狀態(tài)做出診斷,找出電能質量干擾源,并預防或消除,從而避免故障的擴大,是有源配電網面臨的又一個難題。鑒于分布式電源可以看作一種向配電饋線注入諧波的非線性負荷,而分布式電源的投切也會引起電壓波動,分布式電源的接入無疑會在一定程度上加重對電能質量的擾動。傳統(tǒng)的電能質量擾動定位方法都存在一定的適用環(huán)境與限制條件,且僅僅考慮一種定位方法得出的定位結果可信度往往不高。通過將體量更大、類型更多的電力大數據作為分析樣本,為電能質量擾動定位提供詳細的研究思路,提高電能質量擾動定位的準確性,尋找出網架結構中的薄弱環(huán)節(jié),制定精細化的配電網網架和無功源調節(jié)方案,改善電能質量,對電網的經濟運行具有重要意義。

場景四基于配電網數據融合的停電優(yōu)化

配電網停電優(yōu)化是建立在配電網調度自動化系統(tǒng)、配電自動化系統(tǒng)、用電信息采集系統(tǒng)、配網設備管理系統(tǒng)、配電設備檢修管理系統(tǒng)、電網圖形及地理圖形信息和營銷管理系統(tǒng)等的基礎上,綜合分析配電網運行的實時信息、設備檢修信息等,以找出最終的最優(yōu)停電方案。計劃停電管理根據計劃停電(包括檢修和限電等)的要求,進行系統(tǒng)模擬,以最小的停電范圍、最短的停電時間、最小的停電損失、最小的停電用戶來確定停電設備,通過屏幕顯示停電區(qū)域,列出停電的用戶名單,打印用戶停電通知書等等。采用傳統(tǒng)技術在處理時存在計算速度慢、計算周期長、擴展性差等缺點。為了更加準確地計算配網停電損失,降低停電影響需要利用多個業(yè)務系統(tǒng)的海量數據進行聯合分析和數據挖掘。基于大數據技術的配電網停電優(yōu)化包括:

停電信息分類,基于調度、營銷、配網貫通的海量數據對停電信息數據進行整理與分類;

停電預警,對設備故障可能導致停電進行預警;

配電網停電計劃制定,采用大數據技術制定合理的停電計劃,完善配網停電優(yōu)化分析系統(tǒng)。

隨著大數據時代的到來及大數據應用技術的發(fā)展,為充分挖掘現有配電網運行數據價值提供了可能。通過集成各分散系統(tǒng)的信息,規(guī)范數據類型,形成豐富的、同質的大數據樣本,可為電網運檢采取針對性的防護措施提供支撐,為電網安全運行、智能電網自愈提供保障。具有巨大的經濟價值和社會效益。

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責任編輯:電朵云

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