7.3 从电力系统运行看大数据技术的应用机会

　　当前的电网调度运行依然是小数据支持下的调度运行系统。传统的SCADA系统仅采集电力系统内部的主干线路和变电站设备运行参数，以此支撑系统的安全状态监测和实时潮流分析，只能进行粗粒度的发电控制、传输控制和负荷控制。而未来的电网运行监测的触角将从主干网全面覆盖到配电网、区域用户和大用户微网，乃至家庭小用户局域网，并进行全面细微的整体的监测和控制。这就相当于对人体的血液循环系统的感知触角要从大动脉覆盖到动脉和每一个肌体组织内的毛细血管，并能进行相应的血流调节和控制。而当前的调度运行系统在小数据的支撑下，只能做到整体上的大动脉级的监测控制，在肌体组织毛细血管级别，还不能实现整体上的有机结合，不能做到互动协同。

　　从电力系统运行数据监测的角度来看，数据量的增长首先来源于监测点数量规模的迅速扩大。为了进行互联互通的协同控制，描述数据关系的数据规模也迅速增长。仍然可以类比想象对人体的血液循环系统的控制，传统小数据支持下，对主干网的电压和电流基本运行参数的测量，就相当于人只对心脏和主动脉的血压数据和血流量数据进行监测和控制。而未来的智能电网多层协同监测就相当于需要对每条毛细血管的血压和血流量进行监测。数据监测点将实现成千上万倍扩展，只有这样，才能将单纯地从对电网的运行工况的监测控制，提升到整个电网一致协调地进行自我感知，自我调节，自愈恢复的整体智能调度的水平上来。

　　电网的负荷变化具有很强的随机性，负荷的切除和投入时间在毫秒级完成。而影响系统稳定性的主要变化因素之一就是负荷的变化，一旦电源不能跟随负荷的变化来变化的话，系统的安全就会在数分钟内出现危机。所以，系统要实现自我感知，自我调节和自愈恢复，对系统运行参数的测量频度也必须大大提高。

　　电力系统运行数据的采集时空粒度的显著细分是电网大数据的主要来源之一，因此，电力系统生产运行管理也将是大数据在智能电网中应用的主战场之一。在这片主战场上，可以预见在未来至少将要发生如下几场大战役：分布式新能源电源接消纳之战，短期负荷精准预测之战，微网电能自动调剂之战，全覆盖电能计量实时监测之战，精细化家庭能源管理之战中，这每一场战役都对大数据的应用有着不可豁缺的依赖。

　　7.4 从电力系统维护看大数据技术的应用机会

　　电力系统当前的维护方式已经逐步从周期巡检和预防试验过渡到在线监测支持下的状态检修和状态维护的模式。状态检修和状态维护立足于对具体设备的健康状态的实时在线的监测，通过专门针对每台设备的监测数据的分析，来判定被监测设备的健康状态，从而决定是否需要对该设备进行检修或更换。面向的是单台设备的运行可靠性的问题。

　　尽管对设备实施的实时在线监测也产生大量的监测数据，也是需要对这些数据进行模型化的分析和诊断判定。但由于这些数据只是分布在各自独立的在线监测终端设备或专门的局域网中，仅专用于对被监测设备进行健康状态评估和批量设备的健康管理。因此，还不能称为是真正意义上的大数据。

　　未来的智能电网的设备，将通过电网设备集成标准的智能化技术构成智能电网设备，其中包括大量的电量和非电量的传感器的使用和具备网络通信功能的智能组件(IDE)的使用，来实现设备自身健康数据的采集和自身健康状态的感知。这点从功能上来说和在线监测技术是相同的，而不同的是，这些智能设备采集到的健康数据，是可以通过网络汇集到集中的数据中心进行存储和分析应用的，这样才形成了电网自身健康状况大数据。有了集中共享的全体设备的健康状态海量数据，才能对电网进行网络级别的健康状态评估，把从设备可靠性管理提升到局部电网的可靠性的管理级别上来，实现系统级的可靠性管理，并可开发针对电网可靠性管理的高级应用。这正是智能电网区别于传统在线监测技术的显著优势，而大数据技术正是实现这些功能的技术基础。

　　待续...