時間:2022-08-22 09:15:40
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1引言
以物理電網為基礎,基于傳感測量技術等一系列新型技術的推動作用,從而得到了智能電網這一新型的現代化技術[1-4]。智能電網所覆蓋的方面較多,諸如發電、電力調度以及配電等,它需要協調好各服務對象的用電需求,為電網系統創設穩定的運行環境,并進一步降低運營所需成本。關于大數據技術的發展,它最初被應用于金融領域中,此后逐步向交通以及能源等領域以延展,當前也成為智能電網的基本技術支持。
2特點分析
大數據已經被廣泛應用智能電網中,采取了大規模部署智能電表的方式,引入了更為先進的傳感與檢測技術,以便為智能電網的運行提供數據指導。數據收集是其中極為重要的工作,其具有如下幾大特點:(1)規模大。基于智能電網的大數據技術,其涉及的數據規模較大,伴隨著電網的持續發展,負荷節點與電機節點正在持續增多,同時電網與負荷間也表現出明顯的相互影響關系,這意味著電網數據體量明顯增加,而對數據進行處理與存儲時工作量也更大。(2)速度快。伴隨著電網的持續運行,負荷波動普遍存在,且表現出很明顯的隨機性,在展開電網隨機檢測工作時,自然也會表現出隨機性。如果電網的運行發生異常,則會進一步加快事故的演變,甚至會帶來嚴重的損失,而基于大數據的快速性特點,則可以有效規避這一問題。(3)多樣性。主要體現在三方面:①數據來源具有多樣性,除了最為基本的電網內數據外,還涉及電網外的數據。②存儲類型多樣性,此處對結構化數據展開分析,它涉及用電信息采集系統、輸電線路等各環節所具備的信息,除此之外還會收集到大量的非結構化數據,諸如高壓線巡視的圖像數據等。③采集周期多樣性,伴隨著數據類型的改變,其對應的采取周期也會隨之發生變化。
3.1預測負荷波動和新能源出力
在整個電網電量管理系統中,負荷所占據的比重極大,它對于整體運行安全性會帶來直接影響。當前,電網數據采集范圍正在持續擴大,它也充分涉及有關于氣象信息、用戶信息等多方面內容,基于大數據技術能夠實現對抽象指標的量化操作,并明確其與負荷間所具備的關系,這樣的方式可以更好地預測到負荷變化趨勢,從而提升了預測精度。受分布式發電接入方式的影響,新能源也逐步被應用起來,對于傳統的電網運行管理模式而言則面臨著適應性問題,雖然可以享受到電能所創造的便捷條件,但也需要充分考慮到負荷側波動所帶來的影響。就大型常規電源而言,它要想達到最佳工作狀態并非易事,因此會對發電效率帶來影響,進一步引發了能源浪費現象。基于大數據技術,則可以顯著提升對于新能源出力預測的精度。丹麥一家風力發電公司則引入了基于BIM的大數據技術,從而展開對風電出力的預測工作,加之結構化數據的支持(最為典型的有地理方位以及氣象報告等),所帶來的風力渦輪機布局將會變得更加合理,與風力發電有關的預測精度也隨之提升。
3.2源網荷協同調度
將大數據引入到智能電網行業中,對于降低預測誤差發揮出極為重要的作用,這也是當前備受行業人員青睞的特性。基于新能源出力的方式,其存在較為明顯的波動性,對于傳統電力調度方式而言,只能采取旋轉備用電源的方式進行處理。而伴隨著電力市場的持續發展,則可以達到跨越常規電源出力調節的效果,以用戶需求為指導而展開針對性管理,確保系統處于平衡狀態基于市場調節手段,能夠自發性的改變部分負荷,最終實現發電側出力平衡。要想達到源、網、荷協調調度的效果,則需要建立在大量輔助信息的基礎支行你,諸如新能源出力波動幅度或者是電網輸送能力等,但受礙于技術水平有限,上述因素在電力交易過程中將會變得尤為復雜,此時則需要得到大數據技術的支持,理清各數據間所存在的關聯,以此為指導展開協調調度工作。相比于傳統的電網而言,新型的智能電網可以加大源網荷信息雙向流動的效果,在特定的框架之中,各類源網信息則可以達到順暢交互,從而保障了電網運行的經濟可靠性。
3.3網架發展規劃
在電網的多年發展下,傳統的電網形式已經發生改變,逐步演變為智能電網,它也成為能源互聯網體系中的核心內容,能夠顯著增強電網與能源網的聯系程度。相較于新能源電網而言,傳統電網的局限性較強,它對數據來源渠道的規劃以及處理等方面都極為有限。在新技術的支持下,加之對能源結構的調整,使得新型智能電網的優越性更充分的彰顯出來。但與此同時也存在著新能源接入的問題,此時工程人員提出了電轉氣的方法,基于特定的手段可以將電能轉化為天然氣,以便更好地進行存儲,但它的轉化效率低,因此依然停留在理論階段。基于冷熱氣三聯結束,它所帶來的處理效果更為良好,且滿足環保發展的要求,因此也能夠提升對能源的階梯利用水平。當前,各類新興技術正逐步發展起來,能源結構的變革成為重要的發展趨勢,它會再次加大電網規劃與實際需求的差異程度。為了進一步推動網架發展規劃工作,有必要引入大數據技術,在此基礎上加之分布式能源等方式,以便為電力用戶提供良好的用電服務。大數據所涉及的數據類型極為豐富,因此能夠消除電網規劃中的不確定因素,提升電網規劃的科學性。
3.4大數據電網存儲技術
智能電網的數據主要涉及三個層面,即存儲介質、映射地址、物理空間,采用虛擬化技術在智能電網中的硬件平臺中,構建針對配用電數據的Master/Slave邏輯結構,對多有的多源異構數據進行自動篩選。以負載均衡的方式,對用電數據相關的存儲資源進行動態分配,優化智能電網內部資源結構。在高峰時期對資源進行調度,優化系統配置,提升存儲資源的運行效率。在這一過程中,預處理數據時,要先對數據進行篩選,以區分結構化數據與非結構化數據,對不同的數據類型進行轉換,形成標準化元數據,并以XML格式將轉換后的元數據存儲至Master節點中。采用數據中間件技術,將各類元數據進行了整合、連接,并對XML數據資源庫重新進行了配置,設置了檢查、關聯、刪除等多個子模塊,加強了管理效果,更有利于系統運行效率的提升。智能電網運行中數據具有高緯度、多源異構類特征,因此,在智能電網中可使用NoSQL技術進行分布式存儲,從而解決海量數據的存儲問題。
4結語
智能電網已經成為當前的主要發展方向,它充分融入了現代信息技術、計算機技術等。另外,傳感測量技術的支持,打造出了高集成化的新型電網。它具有大數據的基本特性,最為典型的有規模化、快速性以及多樣化。除此之外,在大數據技術的支持下能夠推動電網基建事業的開展,提升智能電網的控制效率,為智能電網的穩定發展創設良好的條件。
參考文獻
[1]張根周.大數據在智能電網領域的應用[J].電網與清潔能源,2016,32(06):114-117.
[2]陳敬德,盛戈皞,吳繼健,徐友剛,王福菊.大數據技術在智能電網中的應用現狀及展望[J].高壓電器,2018,54(01):35-43.
[3]王晨陽.淺談智能電網大數據技術的應用與發展[J].智能城市,2016,2(07):315.
[4]施康,朱超平.基于大數據技術下智能電網配用電數據存儲技術研究[J].自動化與儀器儀表,2018(02):65-67.
作者:白云飛 單位:新疆庫爾勒中泰石化有限責任公司