《电力大数据解决方案ppt课件.ppt》由会员分享，可在线阅读，更多相关《电力大数据解决方案ppt课件.ppt（38页珍藏版）》请在三一办公上搜索。
1、电力大数据平台方案探讨,议程,电力大数据背景简介电力大数据应用场景国内外案例分享基于Scada系统的电力大数据平台架构探讨,电力大数据平台对实时数据进行深入分析，指导电网的规划/建设、运行、资产运维和客户服务，提升电力企业的运营水平,依据精确地监测数据和计算，指导线路和设备的布点监视并分析过负荷，决定是否需要对变压器容量进行检查根据负荷平衡状况，采取新的电网连接方式电压和功率因数分析，调整电容器和电压调节器的位置根据测量的故障电流，设置设备容量,规划/建设,配网运行,资产运维,部署智能电表，实现对用户侧电量、电压、电流、功率的完整数据采集借助双向通信的电表，实现与用户的互动通过电价策略调整，加
2、强需求侧管理，优化负荷曲线，减少电力消耗通过系统集成，建立完成的停电管理系统开始试点家庭电力自动化管理方案,客户服务,监视并识别电压和功率因数不合格的位置，安排合理的运行方式监视并识别电压问题区域，发现负荷不平衡，调整运行方式，保证电压水平和负荷平衡自动故障诊断、分析、隔离和处理。故障距离计算。检测负荷容量，决定是否过负荷的状态，对闭环和并线是否有影响利用监测数据更准确的计算线损，调整运行方式实现线损最小,对变压器和线路负荷峰谷值及持续时间进行记录，制定合理的维修和管理策略根据实时运行数据，分析变压器和电缆的情况，改进设备检修计划；减少检修次数，以便于减少停电次数和停电时间，提高可靠性指标识别
3、接近额定容量并报警，减少负荷以增加设备的寿命对设备老化情况进行分析，制定合理维修策略,IED,线路监测,智能传感器,智能电网设备,线路监测,气象数据,表计作传感器,智能化电网设备,数据源,整合程度,Level 4-高级优化,建模,规划,决策支持Level 3-数据分析,事件的实时或事后诊断处理,数据挖掘Level 2 指标计算,趋势分析Level 1 实时事件,阈值,通知;屏幕显示,邮件,传呼,4个分析层次,电力大数据平台参考架构,实时数据高速总线,数据集成总线,SCADA(Supervisory Control And Data Acquisition)是数据采集和监控，是一种实时采集和分析
4、数据的计算机监控系统。SCADA系统根据系统采集、控制点数的多少，系统规模的大小不同，小到只有一台计算机组成一个小型SCADA系统；大到由多台服务器和若干台工作站协同组成大型SCADA系统。工业上，SCADA系统广泛应用于远程通讯、供水与污水处理、化工、电力、电力、冶金、油气输送等领域。,Scada系统简介,SCADA系统典型硬件配置图,议程,电力大数据背景简介电力大数据应用场景国内外案例分享基于Scada系统的电力大数据平台架构探讨,2008年初的罕见冰雪灾害发生后，国家电网公司、南方电网公司均加大了对输电线路覆冰、在线监测的研究投入,1998年开始，国内高等院校及厂家陆续开展了对输电线路在
5、线监测方面的产品的研发,2002年2004年国内相继研发成功了输电线路图像监测系统及输电线路覆冰监测系统，覆冰监测装置在国内总体应用量在1500余套左右，图像监测装置在3000套以上,目前在线监测产品制造厂家达到10余家，监测装置总体产品应用量达到1万台左右,第一、线路在线监测,视频在线监测现状,目前线路的视频在线监测还是以在线监视为主，使用人工进行视频或图片的巡检。直升机巡线应用也越来越多，巡线过程中拍摄的需要处理视频数据数量巨大,10,自动异常识别的意义,随着视频监测系统投入的越来越多，人工监视易造成肉眼疲劳，造成漏报。监控中心的视频线路较多，人工监视也无法一一监看，易造成漏报采用视频处理
6、技术对监控视频和图片进行实时处理与分析，通过提取线路特征，自动识别异常情况并进行报警，能极大减少工作量，提升输电线路的安全可靠性。,11,线路视频在线监测常见的异常情况,1）外物接近导线安全预警距离智能视频检测与报警2）线路飘挂物智能视频检测与报警3）导线弧垂点上下变化智能视频检测与报警；4）导线弧垂点舞动智能视频检测与报警；5）导线间距变化智能视频检测与报警,1,2,3,4,5,12,线路视频在线监测常见的异常情况（续）,6）导线覆冰智能视频检测与报警7）输电线路保护区内大型机械闯入并停留智能视频检测与报警：8）人员、车辆入侵输电线路特定区域智能视频检测与报警；9)输电线路保护区内树木生长超
7、高的智能视频检测与报警：,6,7,8,9,13,技术方案,14,第二、智能用电：通过分析、决策和评估，形成最优绩效目标的智能用电分析,用户特征及设备状态综合:负荷特性挖掘：利用人工智能和数据挖掘分析技术分析个体及群体的典型负荷特性重过载监测与分析：感知电力设备的负载状况，有针对性地分析解决在运行中出现的重过载现象智能用电适应性评价：综合行为、经济、位置及其他因素，评估用户对不同智能用电策略的适应程度,智能用电策略优化与仿真:策略定义：针对用户特点寻找适应的策略，针对设备发现并解决问题方案优化：针对给定的目标和用户适应的策略，综合考虑成本、供电可靠性和用户满意度等多重因素，形成最优方案场景仿真：
8、模拟不同场景，分析不同情况下的智能用电分析效果,执行效果评估:用户表现考核：跟踪用户对智能用电指令的执行情况，根据相应的激励和惩罚规则分析其奖惩结果设备运行工况评估：根据重过载监测与分析，给出解决方案后查看设备运行工况策略库反馈调整：根据用户实际的执行情况，调整适应于用户的策略库定义规则,设计新型的用户用电特性分析模型，为新型智能用电解决方案奠定基础,用电特性识别是新型智能用电解决方案的基础。既要识别个体用电特性的技术，同时也需要从个体特性中提取出群体共性的方法。个体识别技术中需要重点考虑数据降噪等避免伪特性的方法，而群体共性提取技术则需要考虑如何识别个体特性相似性的模型。,用电信息采集系统,
9、用户的用电信息,整年的日负荷特性曲线,用大数据技术进行聚类分析,一个聚类代表一种用电模式,用户用电行为分析,基于数据挖掘和人工智能技术的用户用电行为分析主要有两方面的内容：时间对单个用户的用电模式进行识别。用户的用电模式往往不止一种，存在多样性。通过对用户的用电规律和用电特性进行深入分析，识别出用户的所有用电模式。对不同用户的用电模式进行聚类分析。得到用户用电模式的群体性，有助于针对同一群体用户开展进一步研究，识别出对应的用电模式。,各类应用,16,制定错峰方案,工业用户,商业用户,17,调度室,营销部,工用1,工用2,商用1,工用3,商用3,工用5,商用4,错峰指令,反馈信息,错峰指令,错峰
10、指令,反馈信息,反馈信息,营销部门把安排好的各用户的错峰量和错峰时间发送给用户，用户接到错峰指令后确认分配的错峰指标，开始实施错峰用电,错峰方案实施之后，用户的用电方式发生改变，系统的实际负荷曲线也随之发生改变。从图中可以看出，错峰之后，电力缺口移除，且系统实际的用电负荷曲线与预测的负荷曲线图相比得到了优化,错峰方案执行,18,设计新型智能用电优化模型，综合考虑用户特点、网络情况和经济因素等，形成最优绩效目标的轮休和错峰计划,输 入,用户数据:个体特性群体特性,系统数据:负荷缺口线路负载网络约束,其他基础数据:政策规定其他用户设置参数,输 出,优 化,约束条件,用户调整能力约束,系统运行约束,
11、政策和规则约束,智能用电备选方案,方案效果与影响,状态检修是指根据先进的状态监测和诊断技术提供的设备状态信息，判断设备的异常，预知设备的故障，在故障发生前进行检修的方式，即根据设备的健康状态来安排检修计划，实施设备检修。,第三、故障预测：是状态检修的核心问题,20,研究思路,故障关联关系分析,故障概率分析结果,故障原因分析,结构化数据,非结构化数据,图片视频流,运行数据气象信息缺陷报告病史信息试验数据投运信息,21,故障原因分析（变压器）,22,关联分析,外绝缘,绝缘电阻,油中气体,外部气温,负载,故障概率,电容量,油位,雷击,使用Apriori算法计算关联系数，量化评估故障因素和故障率之间的
12、关联性。Apriori 算法使用逐层搜索的迭代方法，直到不能再找到频繁项集为止。,23,故障概率预测,议程,电力大数据背景简介电力大数据应用场景国内外案例分享基于Scada系统的电力大数据平台架构探讨,案例一：Vestas风机选址,以毫秒级捕获传感器数据（如：主轴传感器、齿轮箱传感器和定子传感器等），监控单台风力发电机运行状态以秒级捕获传感器数据，监控风机位置、彼此协作情况，保证发电场以最优状态工作以分钟级捕获传感器数据，监控输电状态、效率,案例一：Vestas风机选址,案例二：EnerNoc 电力大数据中间商创新电力业务模式,案例二：EnerNoc 电力大数据中间商创新电力业务模式,案例三：
13、某网省公司用电信息采集系统技术验证,30,性能验证采用xx省网公司用采业务真实数据，主要涉及29张数据表，共189.91亿条记录，选取了三个计算和四个查询任务场景，对比大数据平台和Oracle关系数据库处理性能情况。,三个计算任务涉及表和记录数：1)公变数据完整率之今日电量计算（2.47亿）2）低压数据完整率计算（116.1亿）3)低压用户电量计算（143.7亿）,性能验证,31,1)采集覆盖情况明细 2）采集数据质量检查 3)批量抄表数据查询 4)台区线损分析明细,四个查询任务涉及表和记录数：1.57亿 条,性能验证,低压用户电量计算：191 min 12 min,Oracle 平台,大数据
14、平台 143.7亿,12min,191min,低压用户电量计算,33,计算任务验证对比,查询任务验证对比,议程,电力大数据背景简介电力大数据应用场景国内外案例分享基于Scada系统的电力大数据平台架构探讨,Scada系统数据现状,2.数据格式TagData int PlantType;/数据源类型，如火电、水电、太阳能、光伏、社会等 int PlantNO;/编号 char TagName128;/点名 double Value;/数值 long Time;/时间 bool Type;/类型 WORD Status;/状态,1.,3.数据抽取性能需求保证数据完整性数据写入速度3秒数据查询速度越快越好,大数据平台总体架构设想,实时数据接口,实时数据存储,谢谢大家！,
