国网内蒙古东部电力有限公司扎赉特旗供电分公司
摘要：电力系统相对于其他行业的系统相比，其具备更加突出的独立性特征，在性能、安全性等多方面具备比较突出的要求。大数据集合了比较全面的信息，大数据技术能够快速分析普通配电方式存在的问题，而智能电网的运行则需要获取实时数据，即在电网运行过程中，需要对管理、调度以及维修整个运行流程中的数据进行监测和分析。近年来，配电网规模不断扩大，配电网也不断趋于智能化，同时各类配电管理系统传输和应用的数据也大量增长，其中不仅包含配电系统的内部运行、调度、检修等相关业务信息，还包含大量社会类数据，通过有效分析数据，人们可以完善配电网运行方式，提高分析精准度，提升用户用电的安全性和满意度。
关键词：大数据技术；配电网运行；可靠性
引言
配电网当中信息管理以及生产控制等内容存在相对复杂的特征系统所涉及到的组成因素相对比较复杂，配电网不仅需要承担整个电力企业的经营、管理任务，同时还需要做好对配电网安全以及稳定运行的监督控制，从而保障配电网的长期性运行。随着近些年大数据技术的不断成熟及其在电力系统当中的广泛应用，关于配电网自动化调度的建设逐渐成为研究的主要方向。对此，探讨基于大数据技术的配电网运行可靠性具备显著实际意义。
1大数据技术对配电网运行可靠性的影响
在当今竞争激烈的时代背景之下，人们对工作的要求已经不再仅仅满足于机械化地完成工作，更重要的是要讲究在相同的时间内工作的质量，追求工作效率。在这种工作需求之下，大数据技术应用而生。大数据技术主要是针对各行各业工作过程中的信息和报表做详细且有条理的分类整理，并进行全天候地监控和分析。人工设定程序之后，机械化设备的实时监控，可以保障企业运营的安全性，可以及时地发现问题，在提高了工作效率的同时为国家的经济发展贡献了力量。现代社会是一个能源社会，企业和工厂的运营生产和人们的日常生活都离不开各种能源。随着时代的发展，人们对能源的质量要求也越来越高。以前为了保证提供的能源的质量，评估人员往往会比较平均数、中位数等等数据，但这些数据只是一个模糊的界限，并不能详细地对整体数据的优劣性做出具体的分析。大数据技术作为数据分析的专业性技术，可以采集配电网管理中的关键数据，反应整体能源的质量。并且可以对配电网管理中的数据进行采集、收集、分析、预测，减少电能的生产过程中出现突发情况，进一步提高电能的质量。
2大数据技术在配电网中的应用
2.1完善配网设计，优化系统结构
要想保证配电网运行的安全与稳定性，让电力配电网结构的规划合理、科学，必须完善配电网设备方案，优化系统结构。具体表现为：（1）为了避免因电力配网设计不当而造成电力负荷转移，导致电力负荷转供，需依据当地用电的历史数据来判断电力负荷，结合城市发展的总体布局、产业发展情况以及将来发展趋势，完善电力配网运行的方案，提高配电供电的能力，从而确保电力配电网运行可靠。（2）加快配电网自动化改造的建设，使用科技含量较高的设备替换使用期限到期的设备，并改造旧的开关站，在终端配电站安装状态监测与数据采集系统，实现系统运行的自动监测，通过通信技术将故障信息发送到监控中心，并对故障进行判断、隔离，及时调整系统运行的状态，降低系统停电的时间。并运用状态检修、在线监测与红外测温的方法来寻找系统故障点，快速隔离非故障区域，保证系统供电稳定正常。
2.2合理配置无功补偿设施，减少电量损耗
配电网无功优化作为影响电力系统供电可靠性的关键指标，能够通过合理配置配电网无功补偿设施来降低电量损耗，确保系统运行的裕度，提高配电网运行可靠性。
但在实际配置配电网无功补偿设施方面，需要在满足配电网运行安全性与经济性，以配电变压器低压侧集中补偿位置，以配电变压器调节为辅，确保电容器正常使用。例如在10kV架空线路的运行过程中，考虑到该线路远程输送与负荷功率因素较低，可将高压电容器安装在架空线路上，并依据线路输送的功率与线路的长度，结合线路配电变压器容量的10%确定电容器的容量。此外，考虑到在负荷较小的情况下，系统出现倒送无功的问题，还需在电网改造中安装台变JP柜，对系统实施无功补偿，减小对变压器与输电线路的损耗，提升配电网的传输能力。
2.3训练人工神经预测模型
所谓的运行可靠性预测，具体指参考历史与配电实时大数据信息，对后续特定时间段内的可行性指标参数的推测过程。一般情况下，预测方法主要有人工智能方法和传统方法2种。其中，传统方法是依托回归分析方法，而人工智能方法则涵盖了深度学习与神经网络等多种方法。在配电系统运行可靠性指标数值方面，通常需参考运行期间记录的统计数据信息内容，对无法构建精确性解析模型的情况做出科学化预测。可将实时获得的数据信息主要影响因素数据当做输入人工神经网络中的主要内容，进而对特定时间段后的可靠性指标数值实施必要预测。选择各预测时间计算相应的指标，进而获取相对时限类的指标，并在不同场合中应用。
2.4以主成分分法为依据的主要指标提取
运行可靠性指标机制涵括了大量指标变量，且建模和计算均相对复杂，加之不同指标间有大量冗余信息，逐一分析会增加冗余工作量。其中，主成分分析属于多元统计分析法，主要作用是简化对象模型，提取主要信息，尽量降低变量维度。开展主成分分析，主要是利用方差或者是离差平方和等计算不同指标信息大小，删除重复指标等，提取相关性不明显同时涵盖大量原信息的指标。随后，系统化筛选影响系统运行可靠性的薄弱环节、关键性元件以及区域等，不断缩小评估范围。第一，标准化的评估指标。一般情况下，不同的运行可行性指标量纲存在差异且分布不同，要求针对指标参数实施标准处理。为此，应以配电大数据为基础获取不同指标分布函数，针对不同指标变量展开正态分布的标准处理，进而转变成正态分布变量。第二，相关矩阵构建与特征值计算。所谓的变量间存在的相关关系，具体指的是已知某变量亦或是一组变量，可对另一变量数值加以确定，亦或是明确变化规律。一般情况下，在统计学中会借助Pearson相关系数度量两随机变量间存在的相关性程度。第三，主成分的确定。根据以上计算数值，确定第n个指标变量方差贡献率与累计方差贡献率。第四，确定主要评估指标。
结语
总之，大数据是时代发展的产物，它在保证了工作正确率的同时，加快了工作速度，提高了工作的时效性。无论是企业的发展还是能源的生产运输都会产生大量的数据，大数据可对这些繁琐的数据进行及时地采集、整理，并按照人工设定的模式对采集的数据进行详细地分析，详细地反映了整体数据的真实情况。电能是保障我们生活的能源，配电网的数据也有很多，大数据的出现，无疑是给配电网的运行提供了强有力的帮手。运用大数据进行配电网数据的采集和分析，保障了配电网的安全性，提高了电能的质量，进一步加快了电能的发展，减少了电能的浪费。
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