大數(shù)據(jù)技術(shù)在主動(dòng)配電網(wǎng)中的應(yīng)用綜述

張沛，吳瀟雨，和敬涵(．北京南瑞埃森哲信息技術(shù)中心有限公司，北京市00094;．北京交通大學(xué)國(guó)家能源主動(dòng)配電網(wǎng)技術(shù)研發(fā)中心，北京市00044)

大數(shù)據(jù)技術(shù)在主動(dòng)配電網(wǎng)中的應(yīng)用綜述

張沛1，吳瀟雨2，和敬涵2
(1．北京南瑞埃森哲信息技術(shù)中心有限公司，北京市100094;
2．北京交通大學(xué)國(guó)家能源主動(dòng)配電網(wǎng)技術(shù)研發(fā)中心，北京市100044)

主動(dòng)配電網(wǎng)實(shí)現(xiàn)主動(dòng)運(yùn)行和主動(dòng)管理需要全景的配網(wǎng)狀態(tài)數(shù)據(jù)。隨著智能電網(wǎng)的建設(shè)，特別是用電采集系統(tǒng)、在線監(jiān)控系統(tǒng)的實(shí)施和應(yīng)用使電網(wǎng)公司的數(shù)據(jù)量達(dá)到PB級(jí)，進(jìn)入大數(shù)據(jù)時(shí)代。如何高效利用這些數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)與用戶(hù)的互動(dòng)，解決分布式能源消納是當(dāng)前的研究焦點(diǎn)。文章首先概述了當(dāng)前主動(dòng)配電網(wǎng)中的大數(shù)據(jù)類(lèi)型及特點(diǎn);然后列舉了當(dāng)前在工業(yè)產(chǎn)業(yè)界廣泛應(yīng)用的大數(shù)據(jù)技術(shù)，分析了這些技術(shù)在主動(dòng)配電網(wǎng)中可能的應(yīng)用及挑戰(zhàn);最后結(jié)合主動(dòng)配電網(wǎng)在能量?jī)?yōu)化調(diào)度、狀態(tài)分析評(píng)估、保護(hù)控制及需求側(cè)管理方面的應(yīng)用需求，對(duì)大數(shù)據(jù)技術(shù)可能的應(yīng)用場(chǎng)景做了展望。

主動(dòng)配電網(wǎng);大數(shù)據(jù)技術(shù);分布式計(jì)算技術(shù);非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)

0 引言

主動(dòng)配電網(wǎng)(active distribution network，ADN)的概念和內(nèi)容于2008年自國(guó)際大電網(wǎng)會(huì)議(CIGRE)配電與分布式發(fā)電的報(bào)告C6．11提出，旨在解決電網(wǎng)兼容及應(yīng)用大規(guī)模間歇式可再生能源，提升綠色能源利用率，優(yōu)化一次能源結(jié)構(gòu)等問(wèn)題［1］。近年來(lái)主動(dòng)配電網(wǎng)已經(jīng)越來(lái)越受到IEEE、CIGRE等國(guó)際學(xué)術(shù)組織的關(guān)注與重視。

主動(dòng)配電網(wǎng)中含有大量分布式電源與柔性負(fù)荷，網(wǎng)絡(luò)規(guī)模大并且結(jié)構(gòu)復(fù)雜，系統(tǒng)實(shí)際運(yùn)行過(guò)程中通常表現(xiàn)出強(qiáng)互動(dòng)、多耦合、高隨機(jī)的典型特征，運(yùn)行過(guò)程中產(chǎn)生的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)多樣、來(lái)源復(fù)雜，時(shí)間尺度不統(tǒng)一、空間尺度各異，具有典型的“4V”特征，即規(guī)模大(volume)、類(lèi)型多(variety)、價(jià)值密度低(value)和變化快(velocity)［2-6］。其中，主要數(shù)據(jù)類(lèi)型包含配電網(wǎng)運(yùn)行拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)信息，分布式電源狀態(tài)監(jiān)測(cè)信息、相關(guān)區(qū)域氣象信息、電動(dòng)汽車(chē)運(yùn)行信息、設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測(cè)信息、配電自動(dòng)化信息以及用戶(hù)營(yíng)銷(xiāo)信息等，保守估計(jì)一個(gè)中等規(guī)模配電網(wǎng)每年將產(chǎn)生上百TB的數(shù)據(jù)。然而配電網(wǎng)目前缺乏大數(shù)據(jù)分析與處理相關(guān)技術(shù)，未能充分利用所獲取的海量數(shù)據(jù)提升系統(tǒng)運(yùn)行水平與效率［7-9］。因此，對(duì)主動(dòng)配電網(wǎng)中海量數(shù)據(jù)提供有效的存儲(chǔ)和索引機(jī)制，建立高效且符合配電網(wǎng)主動(dòng)管理運(yùn)行需求的數(shù)據(jù)處理平臺(tái)，從而準(zhǔn)確預(yù)測(cè)和評(píng)估配電網(wǎng)運(yùn)行狀態(tài)，進(jìn)而構(gòu)建高效的主動(dòng)配電網(wǎng)能量調(diào)度體系，可靠的主動(dòng)控制與保護(hù)策略以及相關(guān)優(yōu)化對(duì)策措施。

大數(shù)據(jù)技術(shù)在主動(dòng)配電網(wǎng)中的應(yīng)用，將為系統(tǒng)運(yùn)行狀態(tài)的實(shí)時(shí)檢測(cè)與準(zhǔn)確預(yù)測(cè)、系統(tǒng)運(yùn)行狀態(tài)的安全評(píng)估、系統(tǒng)運(yùn)行優(yōu)化控制提供有力的技術(shù)支持。大數(shù)據(jù)核心技術(shù)涉及數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)、整合、計(jì)算、應(yīng)用4個(gè)層次。存儲(chǔ)層涉及分布式文件存儲(chǔ)、內(nèi)存數(shù)據(jù)庫(kù)、鍵值數(shù)據(jù)庫(kù)、列數(shù)據(jù)庫(kù)等技術(shù)［10-12］。整合層涉及大數(shù)據(jù)連接器、流數(shù)據(jù)總線、PIG和HIVE等技術(shù)。計(jì)算層涉及并行數(shù)據(jù)處理、流式計(jì)算等技術(shù)。應(yīng)用層涉及數(shù)據(jù)挖掘、自然語(yǔ)言處理和圖像識(shí)別等技術(shù)［13-17］。其中，大數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)是用于海量異構(gòu)主動(dòng)配電網(wǎng)數(shù)據(jù)處理分析的關(guān)鍵手段，包括聚類(lèi)、估計(jì)、預(yù)測(cè)、相關(guān)性分組或關(guān)聯(lián)規(guī)則、聚類(lèi)、描述和可視化、復(fù)雜數(shù)據(jù)類(lèi)型(文本、圖形圖像、視頻、音頻等)挖掘等方法［18］。

鑒于大數(shù)據(jù)在主動(dòng)配電網(wǎng)中出現(xiàn)和應(yīng)用的場(chǎng)景越來(lái)越多，有必要對(duì)目前的應(yīng)用現(xiàn)狀和面臨挑戰(zhàn)做出總結(jié)。為未來(lái)大數(shù)據(jù)技術(shù)在主動(dòng)配電網(wǎng)中的應(yīng)用提供有益的參考。本文從主動(dòng)配電網(wǎng)中大數(shù)據(jù)的特征出發(fā)，依次綜述了主動(dòng)配電網(wǎng)中應(yīng)用的大數(shù)據(jù)技術(shù)，并給出了主動(dòng)配電網(wǎng)中大數(shù)據(jù)處理技術(shù)的應(yīng)用方向。

1 主動(dòng)配電網(wǎng)中的大數(shù)據(jù)及其特點(diǎn)

1.1 主動(dòng)配電網(wǎng)中的大數(shù)據(jù)

主動(dòng)配電網(wǎng)中的數(shù)據(jù)大致可以分為3類(lèi):主動(dòng)配電網(wǎng)運(yùn)行狀態(tài)及相關(guān)監(jiān)測(cè)信息，如網(wǎng)絡(luò)運(yùn)行拓?fù)?、分布式電源及設(shè)備狀態(tài)信息;影響分布式電源出力的配電網(wǎng)相關(guān)區(qū)域天氣信息，如光照、氣溫、風(fēng)速等信息;網(wǎng)內(nèi)用戶(hù)的狀態(tài)及營(yíng)銷(xiāo)信息，如電動(dòng)汽車(chē)的運(yùn)行信息、用戶(hù)的用電量信息等。

依照數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的劃分形式，這些數(shù)據(jù)可以分為結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在數(shù)據(jù)庫(kù)里，可以用二維表結(jié)構(gòu)來(lái)邏輯表達(dá)實(shí)現(xiàn)的數(shù)據(jù)，配電網(wǎng)中的大部分?jǐn)?shù)據(jù)都是該種形式，且隨著分布式能源、電動(dòng)汽車(chē)以及其配套設(shè)施在主動(dòng)配電網(wǎng)中的大量出現(xiàn)，該類(lèi)型數(shù)據(jù)還將呈井噴式增長(zhǎng)。相對(duì)于結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，無(wú)法用二維邏輯表表達(dá)的數(shù)據(jù)即稱(chēng)為非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。這部分?jǐn)?shù)據(jù)主要包括線路、設(shè)備的監(jiān)測(cè)圖片和視頻，設(shè)備檢修管理等的日志信息等。這部分?jǐn)?shù)據(jù)同樣增加迅速，有報(bào)道［19］指出在信息化建設(shè)的過(guò)程中，能夠采用關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)處理的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)約占企業(yè)數(shù)據(jù)總量的20%，而其他80%的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)則無(wú)法完全采用關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)表達(dá)。國(guó)家電網(wǎng)公司在2011年建成了企業(yè)級(jí)非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)管理平臺(tái)并制定了配套的管理和規(guī)范［20］，足見(jiàn)非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)價(jià)值在電網(wǎng)內(nèi)日益凸顯。

從數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)性上來(lái)分，主動(dòng)配電網(wǎng)中的數(shù)據(jù)又可以分為實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)、準(zhǔn)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)以及非實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)。例如配電網(wǎng)調(diào)度、控制、保護(hù)等需要的數(shù)據(jù)大部分為實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)，以保證配電網(wǎng)的正常運(yùn)行;分布式電源等設(shè)備的狀態(tài)監(jiān)測(cè)信息、氣象信息等并非實(shí)時(shí)調(diào)用的信息歸為準(zhǔn)實(shí)時(shí)信息，供后期對(duì)設(shè)備狀態(tài)分析及預(yù)測(cè)使用;設(shè)備運(yùn)行日志、監(jiān)測(cè)視頻、用戶(hù)營(yíng)銷(xiāo)信息等信息因其應(yīng)用實(shí)時(shí)性要求更低，列為非實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)。

數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和時(shí)間特性如此繁雜的主動(dòng)配電網(wǎng)信息在數(shù)據(jù)量上，也體現(xiàn)了顯著的大數(shù)據(jù)特點(diǎn)，其產(chǎn)生的主要原因如下。

(1)為了實(shí)現(xiàn)配電網(wǎng)的主動(dòng)運(yùn)行，有必要對(duì)供電區(qū)域內(nèi)設(shè)備實(shí)現(xiàn)全區(qū)域覆蓋的監(jiān)測(cè)。同時(shí)隨著分布式電源、電動(dòng)汽車(chē)充電設(shè)施、儲(chǔ)能設(shè)備等主動(dòng)配電網(wǎng)中的特有設(shè)備增多，數(shù)據(jù)采集點(diǎn)也將越來(lái)越多，常規(guī)的調(diào)度自動(dòng)化系統(tǒng)含數(shù)十萬(wàn)個(gè)采集點(diǎn)，配用電、數(shù)據(jù)中心將達(dá)到百萬(wàn)甚至千萬(wàn)級(jí)別［21］。監(jiān)測(cè)設(shè)備將主動(dòng)配電網(wǎng)中的各種設(shè)備信息上傳到數(shù)據(jù)中心，與大電網(wǎng)進(jìn)行數(shù)據(jù)交換。

(2)主動(dòng)配電網(wǎng)中某些特殊設(shè)備對(duì)采樣頻率的高要求也間接提升了數(shù)據(jù)量。例如:主動(dòng)配電網(wǎng)中配備的超級(jí)電容、儲(chǔ)能設(shè)備等，為了對(duì)其充放電狀態(tài)等進(jìn)行診斷，信號(hào)的采樣頻率必須在200 kHz以上。這樣高頻的采樣信息，再結(jié)合主動(dòng)配電網(wǎng)中大量分布的高采樣率設(shè)備，數(shù)據(jù)量將會(huì)相當(dāng)可觀。

(3)主動(dòng)配電網(wǎng)中分布式電源的數(shù)據(jù)產(chǎn)生和數(shù)據(jù)需求十分巨大。光伏、風(fēng)能等分布式電源在運(yùn)行過(guò)程中產(chǎn)生的數(shù)據(jù)蘊(yùn)藏著豐富的信息，對(duì)于分析其生產(chǎn)運(yùn)行狀態(tài)、提供控制和優(yōu)化策略具有重要意義［22］。風(fēng)機(jī)、光伏的出力與天氣等氣象因素間具有極強(qiáng)的耦合性，對(duì)他們的出力預(yù)測(cè)等需要大量的相關(guān)歷史數(shù)據(jù)，并進(jìn)行相關(guān)的數(shù)據(jù)挖掘和規(guī)律學(xué)習(xí)［23-24］。同時(shí)，分布式能源以及儲(chǔ)能設(shè)備的選址定容建立在海量地理天氣信息的分析基礎(chǔ)上，例如為支持風(fēng)機(jī)選址的優(yōu)化，所采集用于建模的天氣數(shù)據(jù)每天以80%的速度增長(zhǎng)［25］。

(4)主動(dòng)配電網(wǎng)中的用戶(hù)與電網(wǎng)互動(dòng)將產(chǎn)生海量數(shù)據(jù)。為準(zhǔn)確獲取用戶(hù)的用電數(shù)據(jù)，電力公司部署了大量具有雙向通信能力的智能電表，這些電表可以每隔5 min的頻率采集實(shí)時(shí)用電信息。美國(guó)太平洋天然氣電力公司每個(gè)月從900萬(wàn)個(gè)智能電表中收集了3 TB的數(shù)據(jù)［26］，且這個(gè)數(shù)字將隨著主動(dòng)配電網(wǎng)的進(jìn)一步建設(shè)而增加。電動(dòng)汽車(chē)的有序充電涉及到用戶(hù)行為分析，而這依賴(lài)于對(duì)基數(shù)非常大的電動(dòng)汽車(chē)的充放電狀態(tài)進(jìn)行監(jiān)測(cè)，這個(gè)過(guò)程也將產(chǎn)生大量的數(shù)據(jù)。

1.2 主動(dòng)配電網(wǎng)中大數(shù)據(jù)的特點(diǎn)

主動(dòng)配電網(wǎng)中的大數(shù)據(jù)具有典型的“4V”特征，即規(guī)模大、類(lèi)型多、價(jià)值密度低和變化快。

(1)數(shù)據(jù)規(guī)模巨大。國(guó)家電網(wǎng)信通公司在北京5個(gè)小區(qū)，部署了353個(gè)智能電表信息采集點(diǎn)，采集1．2萬(wàn)個(gè)參數(shù)，包括頻率、電壓、電流等，15 min采集一次，一天就能產(chǎn)生34 GB的信息［27］。

(2)數(shù)據(jù)類(lèi)型繁多。數(shù)據(jù)從結(jié)構(gòu)上來(lái)說(shuō)，含有大量的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)(狀態(tài)運(yùn)行信息等)和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)(視頻監(jiān)控、照片、檢修記錄文檔信息等);從數(shù)據(jù)應(yīng)用種類(lèi)上來(lái)說(shuō)，涵蓋電流、電壓、電量等電氣量信息，用于分布式電源出力預(yù)測(cè)的天氣信息，用于分析電動(dòng)汽車(chē)用戶(hù)行為的用戶(hù)行為記錄信息等。

(3)價(jià)值密度低。以狀態(tài)監(jiān)測(cè)量為例，對(duì)變壓器、分布式電源等的連續(xù)不間斷的監(jiān)測(cè)信息中，只有極少片段能反映設(shè)備不正常運(yùn)行狀態(tài)的信息為可用信息［28］;電動(dòng)汽車(chē)的用戶(hù)數(shù)據(jù)中，一類(lèi)用戶(hù)若干年的充放電時(shí)間、電量、行駛區(qū)域等的大量數(shù)據(jù)中，僅能挖掘出一兩條其使用行為特征。

(4)變化速度快。主動(dòng)配電網(wǎng)的運(yùn)行狀態(tài)并非恒定，由于分布式電源的出力不穩(wěn)定以及負(fù)荷波動(dòng)性較強(qiáng)，導(dǎo)致主動(dòng)配電網(wǎng)的運(yùn)行電氣量信息、拓?fù)鋽?shù)據(jù)等都在時(shí)刻變化。有效存儲(chǔ)并利用變化如此快的數(shù)據(jù)，需要研究相關(guān)的策略。

(5)除了以上與其他行業(yè)內(nèi)大數(shù)據(jù)共同擁有的典型“4V”特征外，電力大數(shù)據(jù)還具有準(zhǔn)確性高的特點(diǎn)。高質(zhì)量的數(shù)據(jù)對(duì)于數(shù)據(jù)結(jié)果分析的準(zhǔn)確性具有重要的影響，在主動(dòng)配電網(wǎng)中，對(duì)此方面的要求進(jìn)一步提高，例如光伏和風(fēng)機(jī)的功率預(yù)測(cè)問(wèn)題需要依賴(lài)歷史數(shù)據(jù)的積累，尤其是功率數(shù)據(jù)，一個(gè)采樣點(diǎn)壞值就會(huì)對(duì)預(yù)測(cè)模型的構(gòu)建產(chǎn)生負(fù)面效果，影響預(yù)測(cè)結(jié)果。因此，需要結(jié)合數(shù)據(jù)清洗等方法對(duì)海量數(shù)據(jù)中的壞值進(jìn)行剔除，以保證電網(wǎng)數(shù)據(jù)的高精確性［29］。

主動(dòng)配電網(wǎng)由于其中涵蓋分布式能源、電動(dòng)汽車(chē)等各種新元素，具有很強(qiáng)的數(shù)據(jù)多元性。如果將其割裂來(lái)看，則主動(dòng)配電網(wǎng)中電力大數(shù)據(jù)的大價(jià)值將無(wú)從體現(xiàn)。傳統(tǒng)的商業(yè)智能(business intelligence，BI)分析關(guān)注于單個(gè)領(lǐng)域或主題的數(shù)據(jù)，造成了各類(lèi)數(shù)據(jù)之間的強(qiáng)烈斷層。而大數(shù)據(jù)分析則是一種總體視角的改變，是一種綜合關(guān)聯(lián)分析，發(fā)現(xiàn)具有潛在聯(lián)系之間的相關(guān)性［34］。這一點(diǎn)與主動(dòng)配電網(wǎng)注重網(wǎng)內(nèi)多種資源信息交互實(shí)現(xiàn)優(yōu)化調(diào)度的需求不謀而合。

對(duì)主動(dòng)配電網(wǎng)的研究在國(guó)內(nèi)才剛剛起步，深入研究主動(dòng)配電網(wǎng)中的數(shù)據(jù)特點(diǎn)和數(shù)據(jù)需求，結(jié)合大數(shù)據(jù)技術(shù)開(kāi)發(fā)配合主動(dòng)配電網(wǎng)實(shí)現(xiàn)主動(dòng)管理和主動(dòng)運(yùn)行的相關(guān)應(yīng)用，必將有力推動(dòng)主動(dòng)配電網(wǎng)的建設(shè)。

2 大數(shù)據(jù)處理技術(shù)及在主動(dòng)配電網(wǎng)中的應(yīng)用挑戰(zhàn)

2.1 大數(shù)據(jù)處理的價(jià)值和復(fù)雜性

2011年，麥肯錫向全球發(fā)布研究報(bào)告《大數(shù)據(jù):創(chuàng)新、競(jìng)爭(zhēng)和生產(chǎn)力的下一個(gè)前沿領(lǐng)域》使得大數(shù)據(jù)在科技企業(yè)界迅速火熱。2012年1月，瑞士達(dá)沃斯論壇上《大數(shù)據(jù)，大影響》報(bào)告稱(chēng)，數(shù)據(jù)如同貨幣或黃金一樣，已成為一種新經(jīng)濟(jì)資產(chǎn)類(lèi)別。中國(guó)國(guó)家統(tǒng)計(jì)局在2013年11月19日與阿里、百度等11家企業(yè)簽署了大數(shù)據(jù)戰(zhàn)略合作框架協(xié)議，共同在分享、開(kāi)發(fā)、利用大數(shù)據(jù)方面進(jìn)行合作，以推動(dòng)大數(shù)據(jù)在政府統(tǒng)計(jì)中的應(yīng)用，促進(jìn)大數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)大價(jià)值，展現(xiàn)了中國(guó)政府對(duì)大數(shù)據(jù)技術(shù)發(fā)展的重視。

與大數(shù)據(jù)在商業(yè)及互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域的廣泛研究和應(yīng)用相比，大數(shù)據(jù)在智能電網(wǎng)中的應(yīng)用尚處在起步階段。中國(guó)電機(jī)工程學(xué)會(huì)2013年發(fā)表的中國(guó)電力大數(shù)據(jù)發(fā)展白皮書(shū)［30］指出:“中國(guó)的電力工業(yè)經(jīng)過(guò)幾十年的高速發(fā)展，隨著下一代智能化電力系統(tǒng)建設(shè)的全面展開(kāi)，電力大數(shù)據(jù)將貫穿未來(lái)電力工業(yè)生產(chǎn)管理等各個(gè)環(huán)節(jié)，起到獨(dú)特巨大的作用，是中國(guó)電力工業(yè)在打造下一代電力工業(yè)系統(tǒng)過(guò)程中有效應(yīng)對(duì)資源有限、環(huán)境壓力等問(wèn)題，實(shí)現(xiàn)厚積薄發(fā)、綠色可持續(xù)發(fā)展的關(guān)鍵?！蹦壳?，大數(shù)據(jù)在整個(gè)電力行業(yè)尚屬起步階段，對(duì)于剛剛提出的主動(dòng)配電網(wǎng)概念，電力大數(shù)據(jù)仍未聚焦在這個(gè)層面。主動(dòng)配電網(wǎng)中大數(shù)據(jù)技術(shù)應(yīng)用的場(chǎng)景很多，例如云計(jì)算技術(shù)，它具有存儲(chǔ)量巨大、廉價(jià)、可靠性高、擴(kuò)展性強(qiáng)的優(yōu)勢(shì)，非常適合對(duì)主動(dòng)配電網(wǎng)中海量數(shù)據(jù)的分析處理，但是由于其在實(shí)時(shí)性方面難以保證，故不適合作為配電網(wǎng)調(diào)度自動(dòng)化系統(tǒng)的主系統(tǒng)，但可以用作調(diào)度自動(dòng)化系統(tǒng)的后臺(tái)，也可以用作建立配電網(wǎng)數(shù)據(jù)中心(營(yíng)銷(xiāo)、管理和設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測(cè))［31］。例如，由于主動(dòng)配電網(wǎng)中每個(gè)用戶(hù)都需要安裝智能電表(實(shí)現(xiàn)與電網(wǎng)的能量雙向交互)，因此上送的大量負(fù)荷數(shù)據(jù)均可以存儲(chǔ)在配電網(wǎng)數(shù)據(jù)中心云平臺(tái)里，用于后期的負(fù)荷預(yù)測(cè)、用戶(hù)行為分析等。而數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)也是建立在應(yīng)用需求上的，例如主動(dòng)配電網(wǎng)中電動(dòng)汽車(chē)充電站選址優(yōu)化問(wèn)題中，對(duì)歷史數(shù)據(jù)的聚類(lèi)分析預(yù)處理的應(yīng)用，隨著電動(dòng)汽車(chē)用戶(hù)的逐步增多，海量使用數(shù)據(jù)將使得聚類(lèi)算法在普通的計(jì)算系統(tǒng)上無(wú)法完成。在數(shù)據(jù)的多樣性上，主動(dòng)配電網(wǎng)中數(shù)據(jù)類(lèi)型涉及實(shí)時(shí)/非實(shí)時(shí)，結(jié)構(gòu)化/非結(jié)構(gòu)化等多種形式，相應(yīng)的處理方法和平臺(tái)也需要隨之轉(zhuǎn)換。下面將對(duì)主動(dòng)配電網(wǎng)中迫切需要的大數(shù)據(jù)技術(shù)做出綜述，并總結(jié)其應(yīng)用優(yōu)勢(shì)和缺陷。

2.2 數(shù)據(jù)管理技術(shù)

目前，智能電網(wǎng)中的數(shù)據(jù)主要采用關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)，如Oracle、達(dá)夢(mèng)、金倉(cāng)。在數(shù)據(jù)處理量上不能滿足主動(dòng)配電網(wǎng)中大量傳感器上送數(shù)據(jù)、相關(guān)用戶(hù)行為分析數(shù)據(jù)的處理要求。從數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)來(lái)看，主動(dòng)配電網(wǎng)中除傳統(tǒng)的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)外，還有系統(tǒng)日志、表計(jì)等半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和視頻監(jiān)控、檢修圖片等非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。目前這些數(shù)據(jù)主要保存在本地系統(tǒng)中，且不能被檢索分析，缺乏對(duì)其有效的管理手段［32］。同時(shí)，傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)還有一個(gè)致命缺點(diǎn)即是可擴(kuò)展性差。

目前最典型的大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)管理技術(shù)有2種:第1種是采用大規(guī)模并行處理(massively parallel processing，MPP)關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)，其采用MPP架構(gòu)的新型數(shù)據(jù)庫(kù)集群，重點(diǎn)面向行業(yè)大數(shù)據(jù)，采用shared nothing架構(gòu)，通過(guò)列存儲(chǔ)、粗粒度索引等多項(xiàng)大數(shù)據(jù)處理技術(shù)，再結(jié)合MPP架構(gòu)高效的分布式計(jì)算模式，完成對(duì)分析類(lèi)應(yīng)用的支撐，運(yùn)行環(huán)境多為低成本PC server，具有高性能和高擴(kuò)展性的特點(diǎn)，在企業(yè)分析類(lèi)應(yīng)用領(lǐng)域獲得極其廣泛的應(yīng)用。另一種是Hadoop的非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)，其基于Hadoop的技術(shù)擴(kuò)展和封裝，圍繞Hadoop衍生出相關(guān)的大數(shù)據(jù)技術(shù)，應(yīng)對(duì)傳統(tǒng)關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)較難處理的數(shù)據(jù)和場(chǎng)景，例如針對(duì)非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)和計(jì)算等，充分利用Hadoop開(kāi)源的優(yōu)勢(shì)，伴隨相關(guān)技術(shù)的不斷進(jìn)步，其應(yīng)用場(chǎng)景也將逐步擴(kuò)大，目前最為典型的應(yīng)用場(chǎng)景就是通過(guò)擴(kuò)展和封裝Hadoop來(lái)實(shí)現(xiàn)對(duì)互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、分析的支撐。這里面有幾十種NoSQL技術(shù)，也在進(jìn)一步的細(xì)分。對(duì)于非結(jié)構(gòu)、半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)處理、復(fù)雜的萃取、轉(zhuǎn)置和加載(extract-transform-load，ETL)流程、復(fù)雜的數(shù)據(jù)挖掘和計(jì)算模型，Hadoop平臺(tái)更擅長(zhǎng)。

2.3 數(shù)據(jù)分析技術(shù)

數(shù)據(jù)分析技術(shù)包括數(shù)據(jù)挖掘、機(jī)器學(xué)習(xí)等人工智能技術(shù)，典型的如聚類(lèi)、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、支持向量機(jī)、粗糙集理論、決策樹(shù)等技術(shù)。這些技術(shù)在電網(wǎng)安全分析、能源預(yù)測(cè)、設(shè)施線路運(yùn)行狀態(tài)分析等都有較系統(tǒng)的研究和應(yīng)用［33］。如電力系統(tǒng)負(fù)荷預(yù)測(cè)問(wèn)題，通常需要對(duì)規(guī)模很大的歷史數(shù)據(jù)集進(jìn)行聚類(lèi)，以篩選相似日訓(xùn)練模型。還有在變壓器故障診斷方面，也有學(xué)者利用支持向量機(jī)模型結(jié)合狀態(tài)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)，得出可靠的故障診斷結(jié)果［34］。

隨著分布式電源、電動(dòng)汽車(chē)等新型負(fù)荷及用戶(hù)的出現(xiàn)，這些數(shù)據(jù)分析方法又再煥發(fā)新生。因?yàn)榉植际匠隽Φ拈g歇性、不確定性，以及與周?chē)h(huán)境的強(qiáng)耦合性，使得數(shù)據(jù)分析的難度大大增強(qiáng)。而電動(dòng)汽車(chē)這種新型負(fù)荷，負(fù)荷特點(diǎn)具有很強(qiáng)的隨機(jī)性，同時(shí)還可以利用V2G技術(shù)與電網(wǎng)進(jìn)行雙向互動(dòng)，更增強(qiáng)了負(fù)荷的多變特性。這些主動(dòng)配電網(wǎng)中存在的特殊問(wèn)題，都需要進(jìn)一步利用數(shù)據(jù)分析技術(shù)進(jìn)行研究。

2.4 數(shù)據(jù)處理技術(shù)

數(shù)據(jù)處理技術(shù)包括分布式計(jì)算技術(shù)、內(nèi)存計(jì)算技術(shù)、流計(jì)算技術(shù)。具體是指電力云、電力數(shù)據(jù)中心軟硬件資源虛擬化等技術(shù)。近幾年電力數(shù)據(jù)的海量增長(zhǎng)使得電力企業(yè)需要通過(guò)新型數(shù)據(jù)處理技術(shù)來(lái)更有效地利用軟硬件資源，在降低IT投入、維護(hù)成本和物理能耗的同時(shí)，為電力大數(shù)據(jù)的發(fā)展提供更為穩(wěn)定、強(qiáng)大的數(shù)據(jù)處理能力。

這些數(shù)據(jù)處理技術(shù)中最典型的當(dāng)屬云計(jì)算技術(shù)，由于大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)量和分布式的特點(diǎn)，使得傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)管理技術(shù)難以勝任這種海量數(shù)據(jù)。云計(jì)算的核心是海量數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和數(shù)據(jù)并行處理技術(shù)。其核心思想包括分布式文件系統(tǒng)(distributed file system，DFS)和MapReduce技術(shù)，主要思路由谷歌公司提出。

分布式文件系統(tǒng)為部署在廉價(jià)PC上所設(shè)計(jì)，具有容錯(cuò)性高、可擴(kuò)展性強(qiáng)的特點(diǎn)，可以為應(yīng)用程序提供高吞吐量的數(shù)據(jù)訪問(wèn)，適合具有超大數(shù)據(jù)集的程序訪問(wèn)。Hadoop提供了分布式文件系統(tǒng)HDFS(hadoop distributed file system，HDFS)的一種開(kāi)源實(shí)現(xiàn)并開(kāi)發(fā)了相應(yīng)的數(shù)據(jù)管理工具HBASE。HDFS具有很強(qiáng)的容錯(cuò)性，對(duì)硬件中的故障監(jiān)測(cè)和自動(dòng)快速恢復(fù)是其核心目標(biāo)。在數(shù)據(jù)讀取上，放寬了一部分可移植操作系統(tǒng)接口(portable operating system interface，POSIX)約束，來(lái)實(shí)現(xiàn)流式讀取文件系統(tǒng)數(shù)據(jù)的目的。

MapReduce［35］是2004年谷歌公司提出的一種用來(lái)進(jìn)行并行處理和生成大數(shù)據(jù)集的并行編程模型。Hadoop同樣提供MapReduce的開(kāi)源實(shí)現(xiàn)［40］，MapReduce是一種編程模型，用于大規(guī)模數(shù)據(jù)集(大于1 TB)的并行運(yùn)算。它極大地方便了編程人員在不會(huì)分布式并行編程的情況下，將自己的程序運(yùn)行在分布式系統(tǒng)上。MapReduce通過(guò)把對(duì)數(shù)據(jù)集的大規(guī)模操作分發(fā)給網(wǎng)絡(luò)上的每個(gè)節(jié)點(diǎn)實(shí)現(xiàn)可靠性;每個(gè)節(jié)點(diǎn)會(huì)周期性地返回它所完成的工作和最新的狀態(tài)。為使MapReduce并行編程模型更易使用，出現(xiàn)了多種大數(shù)據(jù)處理高級(jí)查詢(xún)語(yǔ)言，如Facebook的Hive、雅虎的Pig、谷歌的Sawzall等。這些高層查詢(xún)語(yǔ)言通過(guò)解析器將查詢(xún)語(yǔ)句解析為一系列MapReduce作業(yè)，在分布式文件系統(tǒng)上并行執(zhí)行。與基本MapReduce系統(tǒng)相比，高層查詢(xún)語(yǔ)言更適于用戶(hù)進(jìn)行大規(guī)模數(shù)據(jù)的并行處理［36］。

2.5 數(shù)據(jù)展現(xiàn)技術(shù)

數(shù)據(jù)展現(xiàn)技術(shù)具體體現(xiàn)為可視化技術(shù)、歷史流展示技術(shù)、空間信息流展示技術(shù)等。具體是指電網(wǎng)狀態(tài)實(shí)時(shí)監(jiān)視、互動(dòng)屏幕與互動(dòng)地圖、變電站三維展示與虛擬現(xiàn)實(shí)等技術(shù)。數(shù)據(jù)可視化是可視化技術(shù)在非空間數(shù)據(jù)領(lǐng)域的應(yīng)用，可以增強(qiáng)數(shù)據(jù)呈現(xiàn)效果，讓用戶(hù)以直觀交互的方式實(shí)現(xiàn)對(duì)數(shù)據(jù)的觀察和瀏覽，從而發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中隱藏的特征、關(guān)系和模式［37］。

可視化技術(shù)已被證實(shí)是一種解決大規(guī)模數(shù)據(jù)分析的有效方法，并在實(shí)踐中得到廣泛應(yīng)用［38］。在電力調(diào)度方面，可視化結(jié)合地理信息的接線圖、動(dòng)態(tài)潮流圖、電壓等高線、動(dòng)態(tài)網(wǎng)絡(luò)拓?fù)涞葞椭娏φ{(diào)度人員及時(shí)了解系統(tǒng)運(yùn)行狀態(tài)，準(zhǔn)確處理各類(lèi)告警和操作;在企業(yè)管理方面，信息系統(tǒng)普遍采用通過(guò)可視化人機(jī)界面和各類(lèi)圖表等手段分析企業(yè)經(jīng)營(yíng)資料，輔助決策;在用電方面，企業(yè)能效和家庭用電分析與可視化結(jié)合給出能源優(yōu)化利用建議，促進(jìn)節(jié)能減排［39］。

主動(dòng)配電網(wǎng)中數(shù)據(jù)可視化具有特殊的實(shí)現(xiàn)難度，其中數(shù)據(jù)類(lèi)型種類(lèi)繁雜，需要大力發(fā)展數(shù)據(jù)展現(xiàn)技術(shù)，提高電力數(shù)據(jù)的直觀性和可視性，從而提升數(shù)據(jù)的可利用價(jià)值。

3 主動(dòng)配電網(wǎng)中大數(shù)據(jù)處理技術(shù)的應(yīng)用方向

未來(lái)智能電網(wǎng)的要求貫穿發(fā)電、輸電、變電、配電、用電、調(diào)度等多個(gè)環(huán)節(jié)，實(shí)現(xiàn)信息的全面采集、流暢傳輸和高效處理，支撐電力流、信息流、業(yè)務(wù)流的高度一體化［40］。針對(duì)海量異構(gòu)數(shù)據(jù)的處理和應(yīng)用，大數(shù)據(jù)技術(shù)將大有可為。本文就主動(dòng)配電網(wǎng)中大數(shù)據(jù)的應(yīng)用方向進(jìn)行了綜述。

3.1 主動(dòng)配電網(wǎng)能量?jī)?yōu)化調(diào)度方面的應(yīng)用

主動(dòng)配電網(wǎng)的優(yōu)化調(diào)度模型與傳統(tǒng)電網(wǎng)的優(yōu)化調(diào)度相比不論從控制變量、約束條件以及目標(biāo)函數(shù)等方面都發(fā)生了深刻變化［41］。主動(dòng)配電網(wǎng)優(yōu)化調(diào)度的控制變量不僅包括可控分布式發(fā)電單元，例如燃料電池以及柴油發(fā)電機(jī)等，還有兼具充放電特性的儲(chǔ)能系統(tǒng)以及配電網(wǎng)中的聯(lián)絡(luò)開(kāi)關(guān)，有時(shí)還需要考慮電動(dòng)汽車(chē)參與能量?jī)?yōu)化調(diào)度。這些都將為主動(dòng)配電網(wǎng)能量調(diào)度策略的制定增加難度。

從數(shù)據(jù)分析層面上，由于能量?jī)?yōu)化調(diào)度模型中需要整合多源數(shù)據(jù)信息(例如分布式電源啟停信息、電價(jià)信息、聯(lián)絡(luò)開(kāi)關(guān)狀態(tài)信息等)。然而目前電網(wǎng)中各信息系統(tǒng)大多是基于本業(yè)務(wù)、本部門(mén)的需求，存在不同的平臺(tái)、應(yīng)用系統(tǒng)和數(shù)據(jù)格式，導(dǎo)致信息與資源分散，異構(gòu)性嚴(yán)重，橫向不能共享，上下級(jí)間縱向貫通困難［42］。而大數(shù)據(jù)處理平臺(tái)能夠?qū)崿F(xiàn)多源異構(gòu)數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)和提取，并能大大提高數(shù)據(jù)存儲(chǔ)容量，這將有效提高主動(dòng)配電網(wǎng)能量調(diào)度系統(tǒng)的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)效率。

從數(shù)據(jù)分析層面上來(lái)看，能量調(diào)度問(wèn)題是一個(gè)多約束條件下的優(yōu)化問(wèn)題。其可行解的求取需要相關(guān)的數(shù)據(jù)挖掘算法配合支持，例如粒子群算法的應(yīng)用［43］。在主動(dòng)配電網(wǎng)應(yīng)用場(chǎng)景下的能量調(diào)度模型隨著參與優(yōu)化變量的增多，約束條件的增加以及網(wǎng)內(nèi)能量雙向流動(dòng)的特性都將導(dǎo)致優(yōu)化問(wèn)題求解的難度加大。因此，機(jī)器學(xué)習(xí)等數(shù)據(jù)挖掘算法將為該優(yōu)化問(wèn)題的求解提供可行的思路。

3.2 主動(dòng)配電網(wǎng)運(yùn)行狀態(tài)分析評(píng)估方面的應(yīng)用

主動(dòng)配電網(wǎng)區(qū)別于傳統(tǒng)配電網(wǎng)的一大顯著特征即表現(xiàn)在接入的分布式發(fā)電單元、儲(chǔ)能單元以及微電網(wǎng)單元等對(duì)于配電網(wǎng)運(yùn)行人員來(lái)說(shuō)都是可控的，分布式能源包括電動(dòng)汽車(chē)將參與到系統(tǒng)的運(yùn)行中來(lái)。主動(dòng)配電網(wǎng)的主動(dòng)運(yùn)行與主動(dòng)控制，都是在對(duì)其各項(xiàng)狀態(tài)信息進(jìn)行合理分析的基礎(chǔ)上實(shí)現(xiàn)的。

分布式電源出力預(yù)測(cè)、短期負(fù)荷預(yù)測(cè)、設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測(cè)以及作為特殊負(fù)荷的電動(dòng)汽車(chē)的時(shí)空分布特性都是配電網(wǎng)狀態(tài)評(píng)估的關(guān)鍵支撐信息［44］。針對(duì)分布式電源的出力預(yù)測(cè)，可以利用關(guān)聯(lián)規(guī)則聚類(lèi)系統(tǒng)(association rule clustering system，ARCS)、基于關(guān)聯(lián)規(guī)則的分類(lèi)(classification based on association rules，CBA)、關(guān)聯(lián)決策樹(shù)(association decision tree，ADT)等數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘方法，根據(jù)分布式電源出力與不同類(lèi)型氣象數(shù)據(jù)及周邊區(qū)域不同氣象站的關(guān)聯(lián)特性［45］。由于分布式電源出力的不確定性，主動(dòng)配電網(wǎng)中的海量運(yùn)行信息也將成為挖掘分布式電源出力概率描述的基礎(chǔ)。

由于主動(dòng)配電網(wǎng)中用戶(hù)能量雙向流動(dòng)的特點(diǎn)，絕大部分用戶(hù)安裝了智能電表，積累了海量的用采信息?；诂F(xiàn)有海量用采數(shù)據(jù)，采用大數(shù)據(jù)聚類(lèi)分析方法對(duì)用戶(hù)負(fù)荷按照穩(wěn)定模式、波動(dòng)模式、隨機(jī)變化模式等進(jìn)行分類(lèi)，其次運(yùn)用關(guān)聯(lián)分析技術(shù)構(gòu)建天氣、日期等影響因素與負(fù)荷的關(guān)聯(lián)關(guān)系，最后利用回歸決策樹(shù)分析方法，建立基于知識(shí)學(xué)習(xí)和規(guī)則挖掘的智能預(yù)測(cè)系統(tǒng)，用以提升短期負(fù)荷預(yù)測(cè)精度。

針對(duì)設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測(cè)信息，現(xiàn)有的設(shè)備狀態(tài)圖片、監(jiān)控等大量非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)已在配電網(wǎng)中大量積累。非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)、處理和分析方法可以在Hadoop大數(shù)據(jù)處理平臺(tái)上實(shí)現(xiàn)，利用現(xiàn)有輔助系統(tǒng)的視頻監(jiān)控信息(圖像、視頻流)，采用數(shù)據(jù)圖像處理與識(shí)別技術(shù)，進(jìn)行一次設(shè)備外部特征評(píng)估項(xiàng)的狀態(tài)識(shí)別，豐富設(shè)備狀態(tài)評(píng)估預(yù)測(cè)系統(tǒng)的基本數(shù)據(jù)來(lái)源。

對(duì)于電動(dòng)汽車(chē)，車(chē)輛行駛路線(GPS)信息、充電功率信息、充電時(shí)間信息以及對(duì)應(yīng)的氣象信息與路況信息等電動(dòng)汽車(chē)運(yùn)行歷史數(shù)據(jù)的整合方法將至關(guān)重要。規(guī)?；妱?dòng)汽車(chē)的應(yīng)用與交通情況、氣象信息、工作日類(lèi)別等多類(lèi)影響因素的響應(yīng)模型均有耦合關(guān)系，以及不同電能補(bǔ)給模式下電動(dòng)汽車(chē)用戶(hù)的個(gè)體特性與集群效應(yīng)的研究都依賴(lài)對(duì)相關(guān)數(shù)據(jù)的分析，最終的目標(biāo)是提出時(shí)間與空間雙尺度下各類(lèi)電動(dòng)汽車(chē)的行為特點(diǎn)及其概率描述。

3.3 主動(dòng)配電網(wǎng)保護(hù)控制方面的應(yīng)用

分布式可再生能源大規(guī)模接入使得配網(wǎng)出現(xiàn)隨機(jī)不確定雙向潮流，同時(shí)主動(dòng)運(yùn)行與主動(dòng)管理的要求也使得配網(wǎng)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)與運(yùn)行方式更為靈活多變，兩者都對(duì)安全可靠配網(wǎng)保護(hù)的實(shí)現(xiàn)提出了嚴(yán)峻的挑戰(zhàn)。規(guī)模化接入的分布式電源與更為靈活多變的用電負(fù)荷產(chǎn)生了大量的量測(cè)信息，同時(shí)先進(jìn)的量測(cè)技術(shù)與通信技術(shù)也使得配網(wǎng)能夠?qū)崿F(xiàn)更為全面、實(shí)時(shí)的狀態(tài)監(jiān)測(cè)。因而，應(yīng)有效利用日益增長(zhǎng)的海量配網(wǎng)信息以應(yīng)對(duì)主動(dòng)配電網(wǎng)運(yùn)行控制對(duì)保護(hù)所提出的新要求與新挑戰(zhàn)。

分析配網(wǎng)保護(hù)多設(shè)備間信息共享策略，以多節(jié)點(diǎn)及其相關(guān)區(qū)域冗余信息為基礎(chǔ)的多信息保護(hù)與控制方法將是未來(lái)的重要研究方向［46］。主動(dòng)配電網(wǎng)中保護(hù)測(cè)量信息具有多源、多時(shí)間尺度的特點(diǎn)，因此，配網(wǎng)保護(hù)量測(cè)數(shù)據(jù)的自動(dòng)關(guān)聯(lián)與統(tǒng)一描述方法將是一個(gè)重要的研究方向。同時(shí)，多源多時(shí)間尺度數(shù)據(jù)的有效利用需要結(jié)合不同任務(wù)需求(如保護(hù)定值調(diào)整、快速故障診斷)，兼顧多種數(shù)據(jù)分析任務(wù)的準(zhǔn)確性與時(shí)效性。在故障特征分析方面，需要對(duì)海量、多源的歷史故障錄波數(shù)據(jù)進(jìn)行深入挖掘，分析不同場(chǎng)景下主動(dòng)配電網(wǎng)的關(guān)鍵故障特征，進(jìn)而研究基于故障信息反饋的配網(wǎng)保護(hù)控制方案。

3.4 主動(dòng)配電網(wǎng)需求側(cè)管理方面的應(yīng)用

需求側(cè)管理能夠維持配電網(wǎng)中供用電平衡，從而提高DG的滲透率，而DG滲透率的提高又能夠降低負(fù)荷的峰值，從而延緩配電網(wǎng)的升級(jí)［47］。另外，主動(dòng)配電網(wǎng)中的電動(dòng)汽車(chē)以及擁有分布式發(fā)電單元的用戶(hù)都是調(diào)度中心可以調(diào)控的對(duì)象，是主動(dòng)配電網(wǎng)需求側(cè)管理的重要研究對(duì)象。在主動(dòng)配電網(wǎng)運(yùn)行的過(guò)程中，這些研究對(duì)象都積累了大量的運(yùn)行信息，例如用戶(hù)智能表計(jì)信息，電動(dòng)汽車(chē)充放電規(guī)律信息等。對(duì)這些信息的有效數(shù)據(jù)挖掘，將促進(jìn)需求側(cè)管理策略的制定更為合理有效。同時(shí)，電動(dòng)汽車(chē)放電電價(jià)補(bǔ)償，分布式能源用戶(hù)電價(jià)補(bǔ)償?shù)日叩闹贫ㄒ惨蕾?lài)于對(duì)用戶(hù)行為心理分析的結(jié)果［48］，這些信息的利用也是大數(shù)據(jù)在需求側(cè)管理方面應(yīng)用的重要方向。

4 結(jié)論

未來(lái)的主動(dòng)配電網(wǎng)將是依托大數(shù)據(jù)處理分析技術(shù)的全景實(shí)時(shí)智能配電網(wǎng)。分布式存儲(chǔ)計(jì)算技術(shù)為主動(dòng)配電網(wǎng)中異構(gòu)多源的數(shù)據(jù)提供了存儲(chǔ)和分析的平臺(tái)。隨著時(shí)間的推移，平臺(tái)運(yùn)行必然產(chǎn)生大數(shù)據(jù)，結(jié)合大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、分析、計(jì)算技術(shù)的主動(dòng)配電網(wǎng)高級(jí)應(yīng)用將會(huì)為電力設(shè)備的主動(dòng)控制、主動(dòng)管理、主動(dòng)運(yùn)行提供支持。大數(shù)據(jù)處理平臺(tái)具有低成本、擴(kuò)展性強(qiáng)(存儲(chǔ)容量無(wú)限)、高可靠性、并行分析等優(yōu)勢(shì)，但在實(shí)時(shí)性、數(shù)據(jù)一致性、隱私性和安全性方面仍有不少的挑戰(zhàn)，需要找出相應(yīng)的解決方法。大數(shù)據(jù)在電力領(lǐng)域的應(yīng)用才剛剛開(kāi)始，還需要電力企業(yè)和科研機(jī)構(gòu)共同努力，相信主動(dòng)配電網(wǎng)和電力大數(shù)據(jù)這2個(gè)電力領(lǐng)域的新興概念將會(huì)在不久的將來(lái)煥發(fā)活力。

［1］徐丙垠，薛永端，李天友，等．智能配電網(wǎng)廣域測(cè)控系統(tǒng)及其保護(hù)控制應(yīng)用技術(shù)［J］．電力系統(tǒng)自動(dòng)化，2012，36(18):2-9．Xu Bingyin，Xue Yongduan，Li Tianyou，et al．A wide area measurement and control system for smart distribution grids and its protection and control applications［J］．Automation of Electric Power Systems，2012，36(18):2-9．

［2］趙江河，陳新，林濤，等．基于智能電網(wǎng)的配電自動(dòng)化建設(shè)［J］．電力系統(tǒng)自動(dòng)化，2012，36(18):33-36．Zhao Jianghe，Chen Xin，Lin Tao，et al．Distribution automation construction in smart grid［J］．Automation of Electric Power Systems，2012，36(18):33-36．

［3］楊華，陳濤，郜士琪，等．天津城市核心區(qū)配電自動(dòng)化技術(shù)實(shí)施與進(jìn)展［J］．電力系統(tǒng)自動(dòng)化，2012，36(18):42-48．Yang Hu，Chen Tao，Gao Siqi，et al．Implementation and development of distribution automation in urban core area of Tianjin［J］．Automation of Electric Power Systems，2012，36(18):42-48．

［4］鄭毅，劉天琪，洪行旅，等．中心城市大型配電自動(dòng)化設(shè)計(jì)方案與應(yīng)用［J］．電力系統(tǒng)自動(dòng)化，2012，36(18):49-55．Zheng Yi，Liu Tianqi，Hong Xinglv，et al．Design scheme and application of large-scale distribution automation project for central cities［J］．Automation of Electric Power Systems，2012，36(18): 49-55．

［5］范明天，張祖平，蘇傲雪，等．主動(dòng)配電系統(tǒng)可行技術(shù)的研究［J］．中國(guó)電機(jī)工程學(xué)報(bào)，2013，33(22):12-18．Fan Mingtian，Zhang Zuping，Su Aoxue，et al．Enabling Technologies for Active Distribution Systems［J］．Proceedings of the CSEE，2013，33(22):12-18．

［6］凌萬(wàn)水，劉東，洪俊，等．形式化校驗(yàn)技術(shù)在智能配電網(wǎng)自愈中的應(yīng)用［J］．電力系統(tǒng)自動(dòng)化，2012，36(18):62-66．Ling Wanshui，Liu Dong，Hong Jun，et al．Formal verification technology application in self-healing of smart distribution grid［J］．Automation of Electric Power Systems，2012，36(18):62-66．

［7］王金麗，盛萬(wàn)興，王金宇，等．中低壓配電網(wǎng)統(tǒng)一數(shù)據(jù)采集與監(jiān)控系統(tǒng)設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)［J］．電力系統(tǒng)自動(dòng)化，2012，36(18):72-76．Wang Jinli，Sheng Wanxing，Wang Jinyu，et al．Design and implementation ofa centralized data acquisition and supervisory system for medium-low voltage distribution network［J］．Automation ofElectric Power Systems，2012，36(18):72-76．

［8］姚成，黃國(guó)方，仲雅霓，等．基于站控層GOOSE的站域控制實(shí)現(xiàn)方案［J］．電力系統(tǒng)自動(dòng)化，2012，36(18):159-160．Yao Cheng，Huang Guofang，Zhong Yani，etal．A realization scheme of substation area control system based on GOOSE message in station level［J］．Automation of Electric Power Systems，2012，36(18): 159-160．

［9］Sudipta G，Ghoshal S．P．，Saradindu G．Optimal sizing and placement of distributed generation in a network system．Electrical Power and Energy Systems［J］．2010，32(18):849-856．

［10］Jupe S C E，Taylor P C．Distributed generation output control for network power flow management．Renewable Power Generation［J］．2009，3(4):371-386．

［11］Fabio B，Roberto C，Valter P．Radial MV networks voltage regulation with distribution management system coordinated controller．Electric Power Systems Research［J］．2008，78(4):634-645．

［12］HUGO A G，GEZA J．Models for quantifying the economic benefits of distributed generation．IEEE Transactions on Power Systems［J］．2008，23(2):327-335．

［13］Djapic P，Ramsay C，Pudjianto D，et al．Taking an active approach．IEEE Power＆Energy Magzine［J］．2007，5(4):68-77．

［14］Walling R A，Saint R，Dugan R C，et al．Summary of distributed resources impact on power delivery systems．IEEE Transactions on Power Delivery［J］．2008，23(3):1636-1644．

［15］Bommareddy C，Makram E．Power Quality Studies in the Presence of DG［C］//Power Systems Conference:Advanced Metering，Protection，Control，Communication，and Distributed Resources，2006 PS‘06．2006．

［16］D’Adamo C，Jupe S，Abbey C．Global survey on planning and operation of active distribution networks-update of CIGRE C6．11 working group activities［C］//20th International Conference on Electricity Distribution，2009．

［17］衡星辰，周力．分布式技術(shù)在電力大數(shù)據(jù)高性能處理中的應(yīng)用［J］．電力信息與通信技術(shù)，2013，11(9):40-43．Heng Xingchen，Zhou Li．Application of distributed technologies in the power big data high-performance processing［J］．Electric Power Information Technology，2013，11(9):40-43．

［18］羅學(xué)禮，徐樹(shù)振，王森，等．電力企業(yè)的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)檢索研究［J］．計(jì)算機(jī)與數(shù)學(xué)工程，2014，42(4):729-733．Luo Xueli，Xu Shuzhen，Wang Sen，etal．Research on unstructured data retrieval of electric enterprise［J］．Computer＆Digital Engineering，2014，42(4):729-733．

［19］程志華，倪時(shí)龍，黃文思，等．企業(yè)級(jí)非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)管理平臺(tái)研究及實(shí)踐［J］．電力信息化，2012，3:12-20．Cheng Zhihua，Ni Shilong，Huang Wensi，et al．Research and practice of enterprise unstructured data management platform［J］．Electric Power Information Technology，2012(3):12-20．

［20］李鋒，謝俊，蘭金波，等．智能變電站繼電保護(hù)配置的展望和探討［J］．電力自動(dòng)化設(shè)備，2012，32(2):122-126．Li Feng，Xie Jun，Lan Jinbo，etal．Prospect and discussion of relay system configuration for intelligent substation［J］．Electric Power Automation Equipment，2012，32(2):122-126．

［21］PregeljA，Begovic M，Rohatgi A．Quantitative techniques for analysis of large data set in renewable distributed generation［J］．IEEE Trans on Power Systems，2004，19(3):1277-1285．

［22］楊茂，熊昊，嚴(yán)干貴，等．基于數(shù)據(jù)挖掘和模糊聚類(lèi)的風(fēng)電功率實(shí)時(shí)預(yù)測(cè)研究［J］．電力系統(tǒng)保護(hù)與控制，2013，1(1):1-6．Yang Mao，Xiong Hao，Yan Gangui，et al．Real-time prediction of wind power based on data mining and fuzzy clustering［J］．Power System Protection＆Control，2013，1(1):1-6．

［23］陳昌松，段善旭，殷進(jìn)軍．基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的光伏陣列發(fā)電預(yù)測(cè)模型設(shè)計(jì)［J］．電工技術(shù)學(xué)報(bào)，2009，24(9):153-158．Chen Changsong，Duan Shanxu，Yin Jinjun．Design of photovoltaic array power forecasting model based on neutral network［J］．Transactions of China Electrotechnical Society，2009，24(9): 153-158．

［24］IBM Corporation Software Group．IBM big data overview for energy and utilities［EB/OL］．2011-06［2012］http://www-01．ibm．com/ software/tivoli/solutions/industry/energy-utilities/．

［25］David K．PG＆E`s Austin kicks off conference on dealing with smart grid data［EB/OL］2012-08［2013-02］http://www．pgecurrents．Com/2012/08/14/pg-topic-is-dealing-with-data-that-comeswithsmart-grid/．

［26］陳軍良．電力企業(yè)大數(shù)據(jù)時(shí)代．［EB/OL］，2014．http://news．bjx．com．cn/html/20140410/502859．shtml．

［27］石峰．基于數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的變壓器狀態(tài)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)［D］．保定:華北電力大學(xué)，2013．Shi Feng．Development and application fo synchronous phasor monitoring system for power supply network［D］．Baoding:North China Electric Power University，2013．

［28］楊紅英，馮雙磊，王勃，等．基于線性回歸的風(fēng)電功率預(yù)測(cè)誤差修正方法［J］．電力系統(tǒng)及其自動(dòng)化學(xué)報(bào)，2013，25(4):14-17．Yang Hongying，F(xiàn)eng Shuanglei，Wang Bo，etal．Study ofthe MOS method based on linear regression for wind power prediction［J］．Proceedings of the CSU-EPSA，2013，25(4):14-17．

［29］中國(guó)電機(jī)工程學(xué)會(huì)信息化專(zhuān)委會(huì)．中國(guó)電力大數(shù)據(jù)發(fā)展白皮書(shū)［R］．北京:中國(guó)電機(jī)工程學(xué)會(huì)，2013．

［30］宋亞奇，周?chē)?guó)亮，朱永利．智能電網(wǎng)大數(shù)據(jù)處理技術(shù)現(xiàn)狀與挑戰(zhàn)［J］．電網(wǎng)技術(shù)，2013，37(4):927-935．Song Yaqi，Zhou Guoliang，Zhu Yongli．Present status and challenges of big data processing in smart grid［J］．Power System Technology，2013，37(4):927-935．

［31］孫柏林．“大數(shù)據(jù)”技術(shù)及其在電力行業(yè)中的應(yīng)用［J］．電氣時(shí)代，2013，(8):18-23．

［32］廖志偉，孫雅明．?dāng)?shù)據(jù)挖掘技術(shù)及其在電力系統(tǒng)中的應(yīng)用［J］．電力系統(tǒng)自動(dòng)化，2001，(25)11:866-883．Liao Zhiwei，Sun Yaming．Data mining technology and its application on power system［J］．Automation of Electric Power Systems，2001，25 (11):62-66．

［33］董明，孟源源，徐長(zhǎng)響，等．基于支持向量機(jī)及油中溶解氣體分析的大型電力變壓器故障診斷模型研究［J］．中國(guó)電機(jī)工程學(xué)報(bào)，2003，(23)7:88-92．Dong Ming，Meng Yuanyuan，Xu Changxiang，etal．Fault diagnosis model for power transformer based on support vector machine and dissolved gas analysis［J］．Proceedings of the CSEE，2003，23(7): 88-92．

［34］Jeffrey D，Sanjay G．MapReduce:simplified data processing on largeclusters［C］//OSDI’04:Sixth Symposium on Operating System Design and Implementation．San Fancisco，California:USENIX Association Berkeley，2004:137-150．

［35］Apach．Apache Hadoop core［EB/OL］．2012-08［2013-02］．http://hadoop．a(chǎn)pache．org/core/．

［36］王鵬，孟丹，詹劍鋒，等．?dāng)?shù)據(jù)密集型計(jì)算編程模型研究進(jìn)展［J］．計(jì)算機(jī)研究與發(fā)展，2010，47(11):1993-2002．Wang Peng，Meng Dan，Zhan Jianfeng，et al．Review of Programming Models for Data-Intensive Computing［J］．Journal of Computer Research and Development，2010，47(11):1993-2002．

［37］楊彥波，劉濱，祁明月，等．信息可視化研究綜述［J］．河北科技大學(xué)學(xué)報(bào)，2014，(35)1:91-102．Yang Yanbo，Liu Bin，Qi Mingyue，et al．Review of information visualization［J］．Journal of Hebei University of Science and Technology，2014(1):91-102．

［38］袁曉如，張昕，肖何，等．可視化研究前沿及展望［J］．科研信息化技術(shù)與應(yīng)用，2011，2(4):3-13．Yuan Xiaoru，Zhang Xin，Xiao He，et al．Visualization research frontier and prospect［J］．e-Science Technology＆Application，2011，2(4):3-13．

［39］閆龍川．可視化—大數(shù)據(jù)價(jià)值的有效傳遞方式［J］．電力信息化，2013，11(2):10．

［40］尤毅，劉東，鐘清，等．主動(dòng)配電網(wǎng)優(yōu)化調(diào)度策略研究［J］．電力系統(tǒng)自動(dòng)化，2014，38(9):177-183．You Yi，Liu Dong，Zhong Qing，etal．Research on pptimalschedule strategy for active distribution network［J］．Automation of Electric Power Systems，2014，38(9):177-183．

［41］張文亮，劉壯志，王明俊．智能電網(wǎng)的研究進(jìn)展及發(fā)展趨勢(shì)［J］．電網(wǎng)技術(shù)，2009，33(13):1-11．Zhang Wenliang，Liu Zhuangzhi，Wang Mingjun，et al．Research status and development trend of smart grid［J］．Power System Technology，2009，33(13):1-11．

［42］王健，謝樺，孫?。跈C(jī)會(huì)約束規(guī)劃的主動(dòng)配電網(wǎng)能量?jī)?yōu)化調(diào)度研究［J］．電力系統(tǒng)保護(hù)與控制，2014，42(13):45-52．Wang Jian，Xie Hua，SUN Jian．Study on energy dispatch strategy of active distribution network using chance-constrained programming［J］．Relay，2014，42(13):45-52．

［43］鐘清，孫聞，余南華．主動(dòng)配電網(wǎng)規(guī)劃中的負(fù)荷預(yù)測(cè)與發(fā)電預(yù)測(cè)［J］．中國(guó)電機(jī)工程學(xué)報(bào)，2014，34(19):3050-3056．Zhong Qing，Sun Wen，Yu Nanhua，et al．Load and power forecasting in active distribution network planning［J］．Proceedings of the CSEE，2014，34(19):3050-3056．

［44］顏宏文，李欣然．基于差分進(jìn)化的含分布式電源母線凈負(fù)荷預(yù)測(cè)［J］．電網(wǎng)技術(shù)，2013，37(6):1602-1606．Yan Hongwen，Li Xinran．Uncertainty analysis on netload forecasting for busbar containing distributed energy sources based on differential evolution and rough sets reduction［J］．Power System Technology，2013，37(6):1602-1606．

［45］陳朝暉，趙曼勇，周紅陽(yáng)等．基于廣域一體化理念的網(wǎng)絡(luò)保護(hù)系統(tǒng)研究與實(shí)施［J］．電力系統(tǒng)保護(hù)與控制，2009，37(24): 106-113．Chen Zhaohui，Zhao Manyong，Zhou Hongyang，etal．Research and implementation of network protection system based on integrated and wide area information［J］．Power System Protection and Control，2009，37(24):106-113．

［46］STRBAC G．Demand side management:benefits and Challenges［J］．Energy Policy，2008，36(12):4419-4426．

［47］劉健，牛東曉，邢棉，等．基于動(dòng)態(tài)電價(jià)的新能源實(shí)時(shí)調(diào)度定價(jià)與策略研究［J］．電網(wǎng)技術(shù)，2014，38(5):1346-1351．Liu Jian，Niu Dongxiao，Xing Mian，et al．Research and strategy of dynamic electricity price based real-time dispatching pricing of new energy［J］．Power System Technology，2014，38(5):1346-1351．

(編輯:劉文瑩)

Review on Big Data Technology Applied in Active Distribution Network

ZHANG Pei1，WU Xiaoyu2，HE Jinghan2
(1．NARI Accenture Information Technology Center，Beijing 100094，China; 2．Beijing Jiaotong University，National Active Distribution Network Technology Research Center，Beijing 100044，China)

Active operation and management of power distribution network requires panoramic data．Through the development of smart grid including deployment of smart meters and online equipment monitoring system，the power industry is entering the Big Data era．How to effectively use these data to achieve interactions with consumers and integration of distributed renewable resources has become main research focuses．This paper firstly describes the characteristics of big data in active distribution network．Then，big data technologies are introduced and the possible application and challenges of active distribution network are analyzed．Finally，potential application scenarios are presented combining the requirements of energy optimized dispatch，state analysis and evaluation，protection and control and demand-side management．

active power distribution network;big data technology;distributed computing technology;nonrelational databases

TM 72;TP 311

A

1000-7229(2015)01-0052-08

10.3969/j．issn.1000-7229.2015.01.008

2014-11-05

2014-12-11

張沛(1972)，男，博士，教授級(jí)高級(jí)工程師，主要從事電力大數(shù)據(jù)應(yīng)用開(kāi)發(fā)研究工作;

吳瀟雨(1991)，男，博士研究生，主要從事電力系統(tǒng)保護(hù)與控制，電力系統(tǒng)負(fù)荷預(yù)測(cè)，電力大數(shù)據(jù)應(yīng)用開(kāi)發(fā)研究工作;

和敬涵(1964)，女，教授，博士生導(dǎo)師，主要從事電力系統(tǒng)保護(hù)與控制，主動(dòng)配電網(wǎng)能量管理及優(yōu)化控制研究工作。