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    基于綜合能源信息融合的大數(shù)據(jù)挖據(jù)分析與應(yīng)用

    2016-08-11 06:26:29邱桂華吳樹鴻廣東電網(wǎng)有限責(zé)任公司佛山供電局廣東佛山528000
    低碳世界 2016年11期
    關(guān)鍵詞:入庫(kù)數(shù)據(jù)挖掘數(shù)據(jù)中心

    邱桂華,吳樹鴻,何 炎(廣東電網(wǎng)有限責(zé)任公司佛山供電局,廣東 佛山 528000)

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    基于綜合能源信息融合的大數(shù)據(jù)挖據(jù)分析與應(yīng)用

    邱桂華,吳樹鴻,何炎(廣東電網(wǎng)有限責(zé)任公司佛山供電局,廣東佛山528000)

    本文對(duì)新能源發(fā)電大數(shù)據(jù)中心平臺(tái)搭建架構(gòu)、大數(shù)據(jù)中心與門戶的集成和分析應(yīng)用的集成進(jìn)行了闡述。在此設(shè)計(jì)基礎(chǔ)上和基于應(yīng)用層面需求,對(duì)大數(shù)據(jù)中心平臺(tái)的典型數(shù)據(jù)--預(yù)測(cè)和典型實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行了數(shù)據(jù)入庫(kù)、數(shù)據(jù)挖掘和數(shù)據(jù)分析,建立了新能源大數(shù)據(jù)挖掘分析的典型應(yīng)用案例。

    綜合能源信息;大數(shù)據(jù)中心;數(shù)據(jù)入庫(kù);數(shù)據(jù)挖掘;數(shù)據(jù)分析

    1 引言

    本文基于已建設(shè)的信息數(shù)據(jù)大數(shù)據(jù)中心平臺(tái),建立大數(shù)據(jù)庫(kù),在大數(shù)據(jù)庫(kù)基礎(chǔ)上針對(duì)關(guān)鍵實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)和預(yù)測(cè)數(shù)據(jù),基于實(shí)際應(yīng)用進(jìn)行數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)挖掘,為發(fā)電公司、制造廠商的運(yùn)營(yíng)維護(hù)、設(shè)備檢修提供多種大數(shù)據(jù)服務(wù)和便利,提高了電力系統(tǒng)發(fā)電運(yùn)維水平,提高發(fā)電設(shè)備質(zhì)量、產(chǎn)品性能,提升發(fā)電行業(yè)服務(wù)質(zhì)量,提高整體市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力,為提高設(shè)備制造水平及鞏固和開拓新市場(chǎng)有著重要的意義。

    2 平臺(tái)架構(gòu)

    大數(shù)據(jù)中心技術(shù)架構(gòu)體現(xiàn)為后臺(tái)數(shù)據(jù)集成、存儲(chǔ)和展現(xiàn)技術(shù)架構(gòu),分為數(shù)據(jù)獲取層、存儲(chǔ)組織層、數(shù)據(jù)分析層、展現(xiàn)層。其中涉及數(shù)據(jù)采集技術(shù)、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)技術(shù)、數(shù)據(jù)分析技術(shù)、數(shù)據(jù)備份與數(shù)據(jù)安全等多種關(guān)鍵技術(shù)。結(jié)構(gòu)圖見圖1所示。

    3 實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)挖掘

    3.1實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)入庫(kù)

    入庫(kù)的數(shù)據(jù)來(lái)源包括:①實(shí)際數(shù)據(jù)來(lái)源是由風(fēng)場(chǎng)或者光伏電站實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)定時(shí)回傳到云平臺(tái)ftp服務(wù)器;②數(shù)據(jù)來(lái)源由現(xiàn)場(chǎng)實(shí)施人員收資來(lái)的數(shù)據(jù)。

    其中實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)有,如新能源光伏電站同一斷面同一時(shí)刻的光伏組件、逆變器發(fā)電數(shù)據(jù)、氣象數(shù)據(jù)進(jìn)行定時(shí)(如按分鐘存儲(chǔ))存儲(chǔ),存儲(chǔ)數(shù)據(jù)包括輻照度、環(huán)境溫度、組件溫度、風(fēng)速、風(fēng)向、I、U、P發(fā)電功率、發(fā)電效率、發(fā)電功率差值等。

    3.2數(shù)據(jù)應(yīng)用挖掘

    圖1 大數(shù)據(jù)中心技術(shù)架構(gòu)

    利用光伏組串實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析挖掘,為光伏組串的運(yùn)營(yíng)維護(hù)提供實(shí)際指導(dǎo),包括損壞告警、浮塵清掃預(yù)警等。

    發(fā)電功率差值計(jì)算公式:

    式中:P分析串:待分析串的輸出功率值;P參照串:參照串的發(fā)電輸出功率值。

    參照串選擇:與待分析串為同廠家、同型號(hào)、同一屋頂、安裝位置稍遠(yuǎn)、投入發(fā)電運(yùn)行的光伏組串。在未遮擋情況下:條件相似;遮擋情況下:與自己相比。采用優(yōu)選串作為參照量,也可人工指定,手動(dòng)選。參照串選多個(gè),如挑5串,拿出前3名,做平均值。這5串調(diào)選可人為指定,可配置。

    分析判據(jù):

    式中:Pset1:為整定值,用戶可設(shè)置,默認(rèn)值為PN×10%數(shù)據(jù)時(shí)間窗為1d內(nèi)發(fā)電功率有輸出的時(shí)間段內(nèi)的點(diǎn),如早8點(diǎn)~晚8點(diǎn)時(shí)間段。

    發(fā)電離散報(bào)警判據(jù):

    式中:時(shí)間點(diǎn)數(shù)Nset1設(shè)置為3點(diǎn),則離散點(diǎn)報(bào)警。發(fā)電異常報(bào)警判據(jù):

    式中:時(shí)間點(diǎn)數(shù)Nset1設(shè)置為60點(diǎn)/h×0.5h=30點(diǎn),則發(fā)電異常報(bào)警。

    運(yùn)維報(bào)警判據(jù):

    損壞判據(jù):第一天出現(xiàn)發(fā)電異常,第二天再出現(xiàn)發(fā)電異常事件,且功率<Pnet2=Pn×10%,判該串損壞。

    遮擋判據(jù):第一天出現(xiàn)未發(fā)電異常,第二天出現(xiàn)發(fā)電異常,第三天未異常,判該串遮擋。

    浮塵報(bào)警分析判據(jù):

    式中:Pset4為整定值,用戶可整定,默認(rèn)值為PN×5~8%。浮塵報(bào)警。

    表1 特征列表

    通過分析判據(jù)及特征列表呈現(xiàn)規(guī)律,可實(shí)現(xiàn)對(duì)光伏組串的遮擋、浮塵、損壞等不同運(yùn)行工況進(jìn)行預(yù)警或告警,并通知運(yùn)行維護(hù)人員對(duì)相應(yīng)工況進(jìn)行處理。

    4 預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)挖掘

    4.1預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)入庫(kù)

    (1)氣象源抓取數(shù)據(jù)(三種氣象源):抓取數(shù)據(jù)源到本地服務(wù)器,進(jìn)行下載、轉(zhuǎn)換、預(yù)測(cè)、發(fā)送(文件上傳到60服務(wù)器)、生成當(dāng)日電廠所需的氣象文件和功率文件。

    (2)標(biāo)準(zhǔn)文件入庫(kù)(Hbase):定時(shí)將文件下載到本地服務(wù)器后,進(jìn)行文件解析,輸出,最后存入到Hbase庫(kù)中。

    (3)抽取Hbase數(shù)據(jù)到oracle更新最新數(shù)據(jù):設(shè)置調(diào)度當(dāng)日定時(shí)抽取出次日的氣象源數(shù)據(jù)(1d=96個(gè)節(jié)點(diǎn),每15min一個(gè)節(jié)點(diǎn)。),把最新數(shù)據(jù)篩選抽取后錄入到Oracle數(shù)據(jù)庫(kù)指定表中,可供智能預(yù)測(cè)平臺(tái)修模數(shù)據(jù)使用。

    4.2智能算法應(yīng)用

    4.2.1設(shè)計(jì)智能修正模型

    (1)啟動(dòng)程序:寫入開始狀態(tài),更新JAB_STATE;

    (2)數(shù)據(jù)查詢:模型配置、實(shí)際功率、天氣預(yù)報(bào)、場(chǎng)站運(yùn)行,Data_Select;寫入數(shù)據(jù)狀態(tài),更新JAB_STATE;

    (3)綜合表匯總及分析:ZHB_Analysis寫入數(shù)據(jù)分析狀態(tài),Update_Status更新狀態(tài);

    (4)樣本篩選:Samples_Select寫入樣本分析狀態(tài),更新JAB_STATE。

    4.2.2Java調(diào)用Matlab總體流程

    預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)應(yīng)用展示用Java頁(yè)面來(lái)展示,智能算法用Matlab實(shí)現(xiàn),在智能算法應(yīng)用時(shí),Java須調(diào)用Matlab算法,Java調(diào)用Matlab總體流程見圖2所示。

    4.2.3預(yù)測(cè)告警應(yīng)用

    (1)采用智能預(yù)測(cè)自適應(yīng)的預(yù)測(cè)模型包進(jìn)行預(yù)測(cè),解決了傳統(tǒng)模式無(wú)法滿足使用需求問題,采用web程序與預(yù)測(cè)程序分離方式,將預(yù)測(cè)程序打成一個(gè)可運(yùn)行的jar包,使用批處理腳本執(zhí)行。

    圖2 調(diào)用流程圖

    (2)短信告警:即短信發(fā)送告警短信通知觸發(fā)器,每隔1min定時(shí)執(zhí)行一次,持續(xù)時(shí)間為1d。

    (3)郵件告警:郵件發(fā)送--丹麥:每天17:30執(zhí)行,每隔12h執(zhí)行一次,用來(lái)檢查當(dāng)日氣象源文件未上傳到外商 (丹麥)提供的ftp文件服務(wù)器,有異常后便發(fā)送異常確實(shí)的數(shù)據(jù)郵件。

    5 結(jié)論

    通過本文設(shè)計(jì)的新能源發(fā)電大數(shù)據(jù)中心平臺(tái)架構(gòu),實(shí)現(xiàn)了新能源大數(shù)據(jù)信息平臺(tái)管理,提升了信息通信平臺(tái)的能力,對(duì)信息資源實(shí)現(xiàn)共享利用、動(dòng)態(tài)調(diào)度,并基于此大數(shù)據(jù)平臺(tái),提供基于業(yè)務(wù)的大數(shù)據(jù)挖掘分析服務(wù),提高設(shè)備利用率,降低設(shè)備的管理和運(yùn)營(yíng)成本,為確保新能源發(fā)電系統(tǒng)安全穩(wěn)定可靠運(yùn)行提供有效高質(zhì)服務(wù)。

    [1]王 璨,馮勤超.基于價(jià)值評(píng)價(jià)的電力用戶分類研究[J].價(jià)值工程,2009(5):64~66.

    [2]王 軼,達(dá)新宇.分布式并行數(shù)據(jù)挖掘計(jì)算框架及其算法研究[J].微電子學(xué)與計(jì)算機(jī),2006,23(9):223~225.

    [3]沐連順,崔立忠,安 寧.電力系統(tǒng)云計(jì)算中心的研究與實(shí)踐[J].電網(wǎng)技術(shù),2011,35(6):171~175.

    吳樹鴻(1977),男,廣東揭西人,工程師,工學(xué)學(xué)士,主要從事配電網(wǎng)運(yùn)行工作。

    何 炎(1986),女,廣西玉林人,工程師,碩士,主要從事配電網(wǎng)運(yùn)行工作。

    邱桂華(1987),男,江西贛州人,工程師,碩士,主要從事配電網(wǎng)運(yùn)行工作。

    TP311.1

    A

    2095-2066(2016)11-0240-02

    本論文由南方電網(wǎng)有限責(zé)任公司“區(qū)域配電網(wǎng)綜合能源服務(wù)管控技術(shù)研究與應(yīng)用”項(xiàng)目(GDKJ00000042)資助。

    2016-3-8

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