【學(xué)術(shù)】智能配電網(wǎng)大數(shù)據(jù)應(yīng)用需求和場(chǎng)景分析研究

2015-04-22 09:17:53 中國(guó)電機(jī)工程學(xué)報(bào) 　點(diǎn)擊量：評(píng)論 (0)

中國(guó)電力科學(xué)研究院的研究人員劉科研、盛萬(wàn)興等，在2015年第2期《中國(guó)電機(jī)工程學(xué)報(bào)》上撰文，智能配電網(wǎng)中存在大量異構(gòu)多源的數(shù)據(jù)，其中的數(shù)據(jù)規(guī)模和特點(diǎn)符合大數(shù)據(jù)的各項(xiàng)特征。首先總結(jié)配電網(wǎng)大數(shù)據(jù)的來源和特征

5 配電網(wǎng)大數(shù)據(jù)分析方法和手段

5.1 配電網(wǎng)數(shù)據(jù)特征聚類

聚類可用于將數(shù)據(jù)分割成多個(gè)類或子集，在聚類分析中類的數(shù)量是未知的。常見的聚類方法有劃分聚類法、層次聚類法、網(wǎng)格聚類法、基于模型的聚類法以及智能聚類法等。根據(jù)不同聚類方法的適用范圍及配電網(wǎng)大數(shù)據(jù)的特征，通過研究基于配電網(wǎng)時(shí)空特性的數(shù)據(jù)聚類方法，能夠提出處理配電網(wǎng)時(shí)空特性的數(shù)據(jù)聚類解決方案。

從配電網(wǎng)調(diào)度系統(tǒng)和負(fù)荷監(jiān)測(cè)中提取不同區(qū)域、不同類型的用戶負(fù)荷曲線，進(jìn)行負(fù)荷特性聚類分析，為電力公司營(yíng)銷和負(fù)荷管理提供依據(jù)，是近幾年電力系統(tǒng)聚類分析的研究熱點(diǎn)[8-9]。通過對(duì)負(fù)荷曲線的聚類，可以作為負(fù)荷預(yù)測(cè)和電價(jià)預(yù)測(cè)的預(yù)處理過程;通過分析配電網(wǎng)線路和設(shè)備故障信息，形成具有相似變化的曲線簇，可更好地估計(jì)和抑制故障帶來的影響。

5.2 配電網(wǎng)數(shù)據(jù)特征分類

分類是通過訓(xùn)練產(chǎn)生的分類函數(shù)或分類模型將數(shù)據(jù)對(duì)象映射到2 個(gè)或多個(gè)給定類別的方法[10-12]。從機(jī)器學(xué)習(xí)的觀點(diǎn)，分類分析是一種有指導(dǎo)的學(xué)習(xí)，即其訓(xùn)練樣本的分類屬性(類標(biāo)號(hào))的值是已知的，通過學(xué)習(xí)過程形成數(shù)據(jù)對(duì)象與類標(biāo)示間對(duì)應(yīng)的知識(shí)，這類知識(shí)也可稱為分類規(guī)則。

分類通過已訓(xùn)練好的模型或分類規(guī)則來預(yù)測(cè)、標(biāo)記未知的數(shù)據(jù)類。分類方法包括決策樹歸納法、K最近鄰法、向量空間模型法、貝葉斯分類法、支持向量機(jī)模糊分類及神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法等。在配電網(wǎng)配電變壓器故障識(shí)別和診斷中，可以通過貝葉斯分類方法將變壓器故障分類為內(nèi)部或外部的接地和短路故障;也可以用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來識(shí)別包括高溫、低能和高能狀態(tài)等故障類型。

5.3 配電網(wǎng)大數(shù)據(jù)快速分析技術(shù)路線

數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的選擇由相應(yīng)需要解決的業(yè)務(wù)問題來決定。要解決一個(gè)業(yè)務(wù)問題，在一個(gè)數(shù)據(jù)挖掘的完整流程中，需要同時(shí)利用多種數(shù)據(jù)挖掘方法。例如在數(shù)據(jù)預(yù)處理階段，可以通過統(tǒng)計(jì)性描述方法對(duì)數(shù)據(jù)的本質(zhì)、質(zhì)量進(jìn)行探索和分析，利用無量綱化的模型對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，也可以用聚類分析對(duì)臨群點(diǎn)進(jìn)行探索等。

基于配電網(wǎng)大數(shù)據(jù)聚類與分類技術(shù)，研究面向大規(guī)模配電網(wǎng)大數(shù)據(jù)的快速數(shù)據(jù)分析與處理技術(shù)，其技術(shù)路線如圖4所示。

圖4 配電網(wǎng)時(shí)空特性的快速數(shù)據(jù)處理方法

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5.4 數(shù)據(jù)密集型計(jì)算手段

目前分布式并行計(jì)算技術(shù)是數(shù)據(jù)密集型計(jì)算的主要手段。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)。很多企業(yè)開始想方設(shè)法把大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)起來，不斷地嘗試新的大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)架構(gòu)、研究大數(shù)據(jù)分析方法技術(shù)。

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責(zé)任編輯：葉雨田

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