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摘要：近年来，随着我国科技水平的发展，大数据应用于城市基础设施的方方面面，尤其是电网技术的发展，越来越需要智能化的应用技术。本文分析智能了智能配电网大数据的现状，梳理了大数据背景下智能配电网的特征，阐述了大数据在配电网中的应用，提出了大数据在智能配电网中的应用前景，规划了发展路线。
关键词：大数据应用技术;智能配电网;分析研究
引言：
我国配电网的发展随着科技水平的提升也在不断改革，特别是在智能化大数据时代，大数据时代下的智能配电网发展道路开始转向掌握配电设施方面，力求实现科学控制大规模的配电资产，以保障电网高效低能的运行。电力系统时刻在产生着大量的数据，主要是电流量、电压量等在运行的数据，同时，电网数据还可以延伸到用户数据端，对用户数据进行分析处理，以实现配电的智能化。
一、智能配电网大数据的现状
随着智能配电网技术水平的发展与提升，逐渐与物联网结合渗透并积累了大量有效数据，例如，用户用电数据、设备检测数据、调度运行数据及故障检修数据等。在量测体系外部，电力企业则积累的很多运营数据，例如，企业管理数据、电力市场数据及用户服务数据等。除此之外还有一些潜在外部数据。
这些数据的来自于各个方面，被分为量测数据、运营数据及外部数据三大类。这三类数据相互作用，共同为智能配电网的发展运行做贡献，目前，量测数据是运用昀频繁的数据，对三类数据之间的关联影响研究的比较少，即使是量测数据，它的蕴含价值也未深入研究和挖掘。
二、智能配电网大数据的特征
配电网大数据主要特征有：数据体量过大，达到千兆级、数据种类多且繁杂、生成速度快、关系复杂等特点。因为配电网系统面对的客户是全国的用户，因此数据的收集量特别大，达到千万兆级别。此外，电力系统配电网的特性要求，必须保证其运行的稳定性和可靠性，这就要求数据收集的种类特别多，分析数据也繁杂，例如对用户用电实际情况、历史用电量情况等进行统计研究分析以确保配电网的高效运作。由于电力企业供电系统是不间断在运行的，所以需要对电力系统数据进行微秒分析。电网系统不同环节的工作都可能会影响到智能配电网的数据分析研究，因此，需要快速处理技术来缩减影响并优化数据计算方式以保证终端数据的可靠性。
三、大数据在智能配电网中的应用
3.1分析配电网运行情况
大数据在智能配电网中可以持续稳定的采集电网中的各项数据，分析数据的内容是否异常，并根据数据实时监测电网的运行状况，这是大数据技术在配电网中的应用之一。配电网利用大数据的分析能力，概率化分析数据，对采集的数据进行结果对比，判断配电网的运行状态。
3.2采集并存储用户信息
大数据技术可以确切全面的记录用户的用电记录，尽管这种方式不能完全保证数据的精准性，但是智能配电网的建设与这些数据不可或缺。和传统单一数据采集模式想比，大数据的信息采集来源广、具有可信度、节省资源等。我们可以将信息上传网络空间以避免数据的损坏或者丢失。
3.3大数据处理
大数据处理技术的功能是通过对数据的分析研究，发现数据之间的关联，并从中筛选更有价值的信息。采用分析探究的方式剖析数据的联系，从大量数据中挑选有用的信息，避免无用信息干扰数据的准确性，节约数据分析时间和精力。大数据智能配电网可以高效的处理一些多元化结构的电力数据。
四、大数据在智能配电网中的应用前景
大数据背景下，配电网的发展具有非常广阔的前景，下面从用电预测和协同调度智能配电网网架发展趋势及优化分析、智能用电减损三个方面具体分析大数据在智能配电网中的应用前景。
4.1用电预测与协同调度
准确的用电预估对智能配电网的运行有重要意义，通过分析用户用电的特征，建立用电预算模型，以获得更加精准的预测用电结果，有利于用电预估与协同调度。
宏观预测用电量变化趋势，对用户用电量数据进行分析，研究与其他数据的关联性，利用关联性对抽象的数据进行量化表现，实现对用电量宏观变化的整体把握及感知。
精细化预测局部用电量，采集局部个体用户的用电量数据，建立差异化用电量模型，多维度的针对用户用电量特征进行细化预测，提高用户用电量精度预测。
协同调度电源与负荷，对智能化配电网大数据进行分析，通过分析电源发电量及用户使用量的关联性，实现电网资源优化和智能分配，完成电源和負荷的协同调度。
4.2网架发展趋势分析与优化
由于数据资源和分析不足导致传统的配电网网架结构和规划具有很多不确定性，理论和实际之间存在很大的差异化。特别是在海量的数据流入时更加剧了网架结构的不确定性，这就要求优化配电网的网架结构。
首先配电网的网架结构发展趋势是高度复杂且具有多种相关性的，随着城市化进程的发展，这种特征越加明显。结合现阶段电网网架的趋势分析，预测用户用电结果、用电特征以及城市综合发展趋势等数据进行结合分析探究其关联性和特征，可以是配电网的网架结构更加精准合理化。
优化配电网网架结构，建立面向用户群体需求的网架规划。传统的电网网架发展侧重于供电的安全性及运行的经济性，缺少对用户实际需求的考虑。而大数据背景下，面对用户需求的差异化，电网网架结构的规划发展需要以用户为目标搭建用户满意的配电网网架结构。
4.3降损智能用电及网络
不同用户的用电量不同、用电特征和理念也不同，导致用户用电的模式也不同，充分了解用户用电的模式为用户量身制作经济科学的用电方案。借助智能配电网大数据的分析结果定制合理的用电方案，降低用电损耗。
通过对用户用电模式和电价进行合理分析，让用户对电价产生敏感度，综合考虑分布式电源运行的策略，建立智能的个性化用电方案，挖掘节能省电的潜能，降低用户用电成本。提高配电网高峰用电能力。
五、总结
未来智能配电网的发展与大数据的结合只会越来越密切，承载着各种数据、业务以及能量流，同时也为用电用户提高双向交流的可视化的窗口。通过对智能配电网大数据理论的研究和分析，把更多的电力资源数据融入到智能化配电网的规划中，建立更加全面具体的电网网架结构。
参考文献
[1]宋天舒，王彦博，郑玉岩，张加深.大数据分析技术在只能配电网中的需求与应用研究[J].自动化与仪器仪表，2018（02）.
[2]肖祥.探析只能配电网大数据应用技术与前景[J].电脑编程技巧与维护，2016（12）.
[3]王涛.智能配电网大数据应用技术与前景探讨[J].低碳技术，2017（11）.
关键词：大数据应用技术;智能配电网;分析研究
引言：
我国配电网的发展随着科技水平的提升也在不断改革，特别是在智能化大数据时代，大数据时代下的智能配电网发展道路开始转向掌握配电设施方面，力求实现科学控制大规模的配电资产，以保障电网高效低能的运行。电力系统时刻在产生着大量的数据，主要是电流量、电压量等在运行的数据，同时，电网数据还可以延伸到用户数据端，对用户数据进行分析处理，以实现配电的智能化。
一、智能配电网大数据的现状
随着智能配电网技术水平的发展与提升，逐渐与物联网结合渗透并积累了大量有效数据，例如，用户用电数据、设备检测数据、调度运行数据及故障检修数据等。在量测体系外部，电力企业则积累的很多运营数据，例如，企业管理数据、电力市场数据及用户服务数据等。除此之外还有一些潜在外部数据。
这些数据的来自于各个方面，被分为量测数据、运营数据及外部数据三大类。这三类数据相互作用，共同为智能配电网的发展运行做贡献，目前，量测数据是运用昀频繁的数据，对三类数据之间的关联影响研究的比较少，即使是量测数据，它的蕴含价值也未深入研究和挖掘。
二、智能配电网大数据的特征
配电网大数据主要特征有：数据体量过大，达到千兆级、数据种类多且繁杂、生成速度快、关系复杂等特点。因为配电网系统面对的客户是全国的用户，因此数据的收集量特别大，达到千万兆级别。此外，电力系统配电网的特性要求，必须保证其运行的稳定性和可靠性，这就要求数据收集的种类特别多，分析数据也繁杂，例如对用户用电实际情况、历史用电量情况等进行统计研究分析以确保配电网的高效运作。由于电力企业供电系统是不间断在运行的，所以需要对电力系统数据进行微秒分析。电网系统不同环节的工作都可能会影响到智能配电网的数据分析研究，因此，需要快速处理技术来缩减影响并优化数据计算方式以保证终端数据的可靠性。
三、大数据在智能配电网中的应用
3.1分析配电网运行情况
大数据在智能配电网中可以持续稳定的采集电网中的各项数据，分析数据的内容是否异常，并根据数据实时监测电网的运行状况，这是大数据技术在配电网中的应用之一。配电网利用大数据的分析能力，概率化分析数据，对采集的数据进行结果对比，判断配电网的运行状态。
3.2采集并存储用户信息
大数据技术可以确切全面的记录用户的用电记录，尽管这种方式不能完全保证数据的精准性，但是智能配电网的建设与这些数据不可或缺。和传统单一数据采集模式想比，大数据的信息采集来源广、具有可信度、节省资源等。我们可以将信息上传网络空间以避免数据的损坏或者丢失。
3.3大数据处理
大数据处理技术的功能是通过对数据的分析研究，发现数据之间的关联，并从中筛选更有价值的信息。采用分析探究的方式剖析数据的联系，从大量数据中挑选有用的信息，避免无用信息干扰数据的准确性，节约数据分析时间和精力。大数据智能配电网可以高效的处理一些多元化结构的电力数据。
四、大数据在智能配电网中的应用前景
大数据背景下，配电网的发展具有非常广阔的前景，下面从用电预测和协同调度智能配电网网架发展趋势及优化分析、智能用电减损三个方面具体分析大数据在智能配电网中的应用前景。
4.1用电预测与协同调度
准确的用电预估对智能配电网的运行有重要意义，通过分析用户用电的特征，建立用电预算模型，以获得更加精准的预测用电结果，有利于用电预估与协同调度。
宏观预测用电量变化趋势，对用户用电量数据进行分析，研究与其他数据的关联性，利用关联性对抽象的数据进行量化表现，实现对用电量宏观变化的整体把握及感知。
精细化预测局部用电量，采集局部个体用户的用电量数据，建立差异化用电量模型，多维度的针对用户用电量特征进行细化预测，提高用户用电量精度预测。
协同调度电源与负荷，对智能化配电网大数据进行分析，通过分析电源发电量及用户使用量的关联性，实现电网资源优化和智能分配，完成电源和負荷的协同调度。
4.2网架发展趋势分析与优化
由于数据资源和分析不足导致传统的配电网网架结构和规划具有很多不确定性，理论和实际之间存在很大的差异化。特别是在海量的数据流入时更加剧了网架结构的不确定性，这就要求优化配电网的网架结构。
首先配电网的网架结构发展趋势是高度复杂且具有多种相关性的，随着城市化进程的发展，这种特征越加明显。结合现阶段电网网架的趋势分析，预测用户用电结果、用电特征以及城市综合发展趋势等数据进行结合分析探究其关联性和特征，可以是配电网的网架结构更加精准合理化。
优化配电网网架结构，建立面向用户群体需求的网架规划。传统的电网网架发展侧重于供电的安全性及运行的经济性，缺少对用户实际需求的考虑。而大数据背景下，面对用户需求的差异化，电网网架结构的规划发展需要以用户为目标搭建用户满意的配电网网架结构。
4.3降损智能用电及网络
不同用户的用电量不同、用电特征和理念也不同，导致用户用电的模式也不同，充分了解用户用电的模式为用户量身制作经济科学的用电方案。借助智能配电网大数据的分析结果定制合理的用电方案，降低用电损耗。
通过对用户用电模式和电价进行合理分析，让用户对电价产生敏感度，综合考虑分布式电源运行的策略，建立智能的个性化用电方案，挖掘节能省电的潜能，降低用户用电成本。提高配电网高峰用电能力。
五、总结
未来智能配电网的发展与大数据的结合只会越来越密切，承载着各种数据、业务以及能量流，同时也为用电用户提高双向交流的可视化的窗口。通过对智能配电网大数据理论的研究和分析，把更多的电力资源数据融入到智能化配电网的规划中，建立更加全面具体的电网网架结构。
参考文献
[1]宋天舒，王彦博，郑玉岩，张加深.大数据分析技术在只能配电网中的需求与应用研究[J].自动化与仪器仪表，2018（02）.
[2]肖祥.探析只能配电网大数据应用技术与前景[J].电脑编程技巧与维护，2016（12）.
[3]王涛.智能配电网大数据应用技术与前景探讨[J].低碳技术，2017（11）.