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大数据资讯之智能电网大数据在支持公司运营和发展类应用领域的侧重发展

上期我们简单介绍了大数据在智能电网方面的基础应用方向和思路,这期我们接着讲解智能电网大数据在支持公司运营和发展类应用领域的侧重发展方向,希望对你的大数据学习有所助

上期我们简单介绍了大数据在智能电网方面的基础应用方向和思路,这期我们接着讲解智能电网大数据在支持公司运营和发展类应用领域的侧重发展方向,希望对你的大数据学习有所助力。
1)电力系统暂态稳定性分析和控制。
在线暂态稳定分析与控制一直是电力运行人员追求的目标,随着互联电网规模越来越大,“离线决策,在线匹配”和“在线决策,实时匹配”的暂态稳定分析与控制模式已不能满足大电网安全稳定运行要求,因而逐渐向“实时决策,实时控制”的方向发展。基于WAMS数据的电力系统暂态稳定判据和控制策略决策已有很多研究成果,但目前主要停留在理论研究阶段,并没有付诸实施。在大数据理论和技术指导下,需要将现有的分析方法与数据的处理技术相结合,不仅需要考虑计算速度能否满足需求,还需要考虑数据的缺失和错误对分析结果的影响等问题。此外,如何将分析结果用直观的方法展示出来,有效指导运行人员做出科学的决策,也是需要解决的问题。

2)基于电网设备在线监测数据的故障诊断与状态检修。
在实现GIS、PMS、在线监测系统等各类历史数据和实时数据融合的基础上,应用大数据技术进行故障诊断,并为状态检修提供决策,可实现对电网设备关键性能的动态评估与基于复杂相关关系识别的故障诊断,为解决现有状态维修问题提供技术支撑。
大数据资讯之智能电网大数据在支持公司运营和发展类应用领域的侧重发展
3)短期/超短期负荷预测。
分布式能源和微网的并网增加了负荷预测和发电预测的复杂程度。负荷预测也必须考虑到天气的影响以及能源交易状况,包括市场引导下的需求响应等。传统的预测方法无法体现某些因素对负荷的影响,从根本上限制了其应用范围和预测精度。应用大数据技术,建立各类影响因素与负荷预测之间的量化关联关系,有针对性地构建负荷预测模型,可更加精确地预测短期/超短期负荷。

4)配电网故障定位。
利用大数据技术,配合故障投诉系统,融合SCADA、EMS、DMS、D-SCADA等系统中的数据作出最优判断,建立新型配电网故障管理系统,可以快速定位故障,应对故障停电问题,提高供电可靠性。此外,随着分布式电源在系统中比重的逐渐增加,其接入会影响到系统保护的定值及定位判据。对于带分布式电源的配电网故障定位也要根据不同的并网要求选择合适的定位策略。

5)防窃电管理。
电力公司通过电量差动越限、断相、线损率超标、异常告警信息、电表开盖事件等数据的综合分析,建立窃电行为分析模型,对用户窃电行为进行预警;通过营配系统数据融合,可比较用户负荷曲线、电表电流、电压和功率因数数据和变压器负载,结合电网运行数据,实现具体线路的线损日结算,10中国电机工程学报第35卷通过线损管理功能不仅可以知道实施窃电用户所在的具体线路,并且可以定位至某一具体用户,克服目前检查范围广,查处难度大的问题。

6)电网设备资产管理。
基于电网设备信息、运行信息、环境信息(气象、气候等)以及历史故障和缺陷信息,从设备或项目的长期利益出发,全面考虑不同种类、不同运行年限设备的规划、设计、制造、购置、安装、调试、运行、维护、改造、更新直至报废的全过程,寻求寿命周期成本最小的一种管理理念和方法。依据交通、路政、市政等可能具备的外部信息,如工程施工、季节特点、树木生长、工程车GPS等外部信息,关联电网设备及线路GPS坐标,对电网外力破坏故障进行预警分析。
大数据资讯之智能电网大数据在支持公司运营和发展类应用领域的侧重发展
7)储能技术应用。
由于储能系统大多是由数量庞大的电池单体组成(动辄以万计),每个电池单体又包含单体电压、电流、功率、电池荷电状态、平均温度、故障状态等相关信息,汇总起来整个电站监测信息可能达到数十万个点,储能相关数据量十分庞大。利用大数据分析技术,可对储能监控系统相关数据进行有效采集、处理与分析,为储能应用提供依据。

8)城市电网规划。
通过实现用户用电数据、用户停电数据、城市电力服务数据、基于GIS的城市配电网拓扑结构和设备运行数据、城市供电可靠性数据、气候数据和天气预报数据、电动汽车充电站建设及利用数据、人口数据、城市社会经济数据、城市节能和新能源政策及实施效果数据、分布式能源建设和运行数据等、社交网站数据的整合,识别城市电网薄弱环节,辅助城市电网规划。在上述数据融合的基础之上,利用人口调查信息、用户实时用电信息和地理、气象等信息绘制“电力地图”,可以街区为单位,反映不同时刻的用电量,并将用电量与人的平均收入、建筑类型等信息进行比照。通过“电力地图”,能以更优的可视化效果反映区域经济状况及各群体的行为习惯,为电网规划决策提供直观依据支撑。

可以看到大数据在电网行业的运营能力还是非常强的,称得上是公司发展一大帮手了。正在学习大数据的你如果对电力行业感兴趣,不妨去试一试哦。
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