由于配電系統設備的數字化與智能化，大數據應用于傳統電力行業正在發生深刻變化。以智能電網大數據為基礎為用戶提供優化調度、需求響應等服務。在此背景下，論述了大數據在現代智能配電網領域的概念特征，闡述了幾種典型的智能配電網大數據場景分析，根據智能電網大數據的技術和特點說明了數據分析方法。最后，展望了大數據技術在智能配電網應用帶來的新的機遇與挑戰。

隨著現代計算機信息技術的不斷發展，大數據應用在電網運行智能化、信息化趨勢中得到了越來越多的關注，也逐步成為電力產業發展的一個重要技術創新領域。大數據具有 4 個特點，即高速度（Velocity）、大容量（volume）、價值密度（Value）和多樣性（Variety）。大數據系統是實時處理，數據的處理方式是從結構性數據轉向了非結構性數據。一般方式中，關系式數據庫的數據結構對大數據系統進行處理顯得很困難。

電力系統的規模越來越大，大數據的應用環境也越來越多。需要針對大數據在配電網中的應用做進一步的探究，由此為大數據技術在智能電網中的應用提供保障。

1、智能配電網大數據特征來源分析

智能電網的運行取得了豐富的數據源，采用大數據系統有廣泛的應用。目前，大多數地市擁有各種各樣基于計算機數據庫的管理系統，數據源來自電網系統的輸電調度自動化系統、變電配電自動化系統、電能質量監測系統、電網環境系統、負荷控制系統、配變負荷的監測系統、地理信息GIS系統、用電信息的采集系統，還有企業資源 ERP 系統、營銷業務管理系統，客服系統 95598，以及來自經濟社會類的數據等 。

2、智能配電網大數據場景分析

基于有源配電網規劃的負荷預測。未了實現對電力負荷的時間分布和空間分布預測，為規劃設計、電網運行調度提供依據，提升決策的準確性和有效性，將體量更大、類型更多的電力大數據作為分析樣本。

配電網運行狀態評估與預警。基于大數據技術的配電網運行狀態評估與預警主要包括以下 4 個方面。

（1）對配電網的供電能力進行評價，如容載比、線路間負荷轉移能力等。當供電能力不能滿足負荷需求時，根據負荷重要程度、產生的經濟社會效益以及歷史電壓負荷情況，進行甩負荷。

（2）對配電網可靠性和供電質量進行評價，如負荷點故障率、系統平均停電頻率、系統平均停電時間、電壓合格率、電壓波動與閃變、三相不平衡度等參數。

（3）對配電網進行安全性評價，如電力系統的節點電壓水平、主變和線路負載率等。

（4）對配電網經濟性進行評價，如線損率和設備利用效率等。

基于有源配電網的電能質量監測與評估。基于大數據的有源配電網電能質量監測和評估包括以下 2 個方面。

（1）有源配電網電能質量分析與監測。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，基于傳統電能質量分析方法的電能質量監測裝置面臨性能差、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，開發實時在線的電能質量監測系統。

（2）有源配電網電能質量評估。加入大規模的結構化、非結構化的數據，為電能運行的質量進行評估；加入有源配電網電能的質量評估指標，通過挖掘電能質量監測系統的采集數據，揭示以前由于分析成本太高而忽略的信息，為電力企業和電網用戶提供了網架結構分析、無功源的配置方案合理性分析、敏感負荷安裝位置分析、監測點配置方案等高附加值服務，這些增值服務有利于加強電網安全、電網穩定，使得電網經濟運行。

3、配電網大數據分析方法

（1）配電網大數據快速分析。分布式并行計算技術為供電企業和用戶提供大量的高附加值服務，為大規模復雜配電網分析計算提供強大的支撐。這有利于電網安全監測與控制，包括供電與電力調度決策支持、故障預警與處理、更準確的用電量預測等。還有電力企業精細化運營管理、客戶用電行為分析與客戶細分，以及更加科學的需求管理等。

（2）配電網數據特征聚類。聚類可用于將數據分割成多個類或子集，在聚類分析中類的數量是未知的。常見的聚類方法有層次聚類法、劃分聚類法、網格聚類法、智能聚類法以及基于模型的聚類法等。根據配電網大數據的特征和不同聚類方法的適用范圍，通過研究基于配電網的時空特性，數據聚類方法，提出相應的解決方案。

結語

電力信息化建設利用大數據技術，在企業數據共享的平臺下獲取電力企業生產數據、管理數據、地形地貌數據、水資源數據等有效數據，能夠提煉準確的、有價值的數據，能夠為管理效益、決策能力提升提供有效幫助。