电气工程中基于大数据分析的电网运行优化研究

摘要：随着电力需求的持续增长以及电网规模的不断扩大，电网运行的复杂性日益增加。大数据分析技术凭借其强大的数据处理和分析能力，为电气工程领域中电网运行优化提供了新的解决方案。本文深入探讨基于大数据分析的电网运行优化技术，详细阐述大数据在电网运行状态监测、负荷预测、故障诊断、电力调度等方面的应用。旨在为电力行业提供全面且深入的技术参考。

关键词：电气工程；大数据；电网运行；优化

引言

电网作为电力系统的重要组成部分，承担着电力传输和分配的关键任务。将大数据分析技术引入电网运行优化领域，有助于实现对电网运行状态的精准监测、负荷的准确预测、故障的快速诊断以及电力调度的优化决策，从而显著提升电网的整体运行水平。因此，研究基于大数据分析的电网运行优化具有重要的现实意义。

大数据在电网运行优化中的应用

（一）电网运行状态监测

通过在电网中广泛部署各类传感器，如电流传感器、电压传感器、温度传感器、功率传感器等，实时采集电网设备的运行数据，包括电流、电压、功率、温度、频率等。这些传感器将采集到的数据通过高速通信网络，如光纤通信、无线通信等，快速传输至数据中心。例如，智能变电站中的数字化互感器能够实时采集高精度的电流和电压数据，并通过光纤网络将数据传输至变电站监控系统，实现对变电站设备运行状态的实时监测。

大数据技术对来自不同传感器、不同设备、不同系统的海量数据进行整合和预处理。通过数据清洗、去噪、归一化等操作，去除数据中的噪声和异常值，将不同格式、不同单位的数据统一转换为适合分析的形式。同时，利用数据融合技术，将电网的电气量数据、设备状态数据、环境数据等进行融合，为全面准确地评估电网运行状态提供基础。例如，将输电线路的电流、电压数据与线路周边的气象数据进行融合，能够更准确地分析气象因素对输电线路运行的影响。

借助大数据可视化技术，将处理后的数据以直观、易懂的方式呈现给电网运行管理人员。通过构建电网运行状态可视化平台，以图形、图表、动画等形式展示电网的实时运行参数、设备状态、潮流分布等信息。例如，利用地理信息系统（GIS）技术，将电网的拓扑结构与实时运行数据相结合，在地图上直观显示各变电站、输电线路的运行状态，使管理人员能够快速了解电网的整体运行情况，及时发现潜在的问题。

（二）负荷预测

大数据分析技术对电网的历史负荷数据进行深度挖掘。收集多年来不同时间尺度（如年、月、日、小时）、不同季节、不同工作日类型（工作日、周末、节假日）的负荷数据，以及与负荷相关的影响因素数据，如气温、湿度、风速、电价、经济发展指标等。通过数据分析算法，挖掘负荷数据与影响因素之间的内在关系。例如，通过分析发现，夏季气温升高时，空调负荷增加，导致电网整体负荷上升，且两者之间存在一定的函数关系。

基于历史数据挖掘的结果，构建负荷预测模型。常用的负荷预测模型包括时间序列模型、神经网络模型、支持向量机模型等。利用大数据技术，可以对大量的历史数据进行训练，优化模型参数，提高预测模型的准确性。例如，采用深度学习中的长短期记忆网络（LSTM）模型进行负荷预测，LSTM 模型能够有效捕捉负荷数据的时间序列特征和长期依赖关系，对未来负荷进行准确预测。通过对某地区电网多年的历史负荷数据进行训练，该 LSTM 模型的负荷预测准确率达到 95% 以上。

电网负荷具有动态变化的特点，为了适应这种变化，采用滚动预测的方法。根据最新采集到的负荷数据和影响因素数据，不断更新预测模型，对未来一段时间的负荷进行滚动预测。同时，结合实时监测到的电网运行状态和市场变化情况，对预测结果进行动态调整。例如，当监测到突发的气象变化或重大社会活动时，及时调整负荷预测模型的输入参数，使预测结果更符合实际情况。

（三）故障诊断

在电网发生故障时，会产生一系列的电气量变化和设备状态异常。大数据分析技术通过对故障时采集到的电流、电压、功率等电气量数据，以及设备的振动、温度、声音等非电气量数据进行分析，提取能够表征故障类型和故障位置的特征。例如，在输电线路发生短路故障时，通过分析故障瞬间电流和电压的波形变化，提取短路电流的幅值、相位、谐波等特征，以及电压跌落的深度、持续时间等特征，用于判断故障类型和故障位置。

利用提取的故障特征，结合大数据中的故障案例库，建立故障诊断模型。故障诊断模型可以采用分类算法，如决策树、随机森林、朴素贝叶斯等，将故障特征与已知的故障类型进行匹配，实现对电网故障的快速准确诊断。例如，通过对大量输电线路故障案例的分析，建立基于随机森林的故障诊断模型，该模型能够根据提取的故障特征，准确判断输电线路是发生了单相接地短路、两相短路、三相短路等故障类型，以及故障发生的位置，诊断准确率达到 90% 以上。

除了故障诊断，大数据分析还可以实现故障预警。通过对电网设备的运行数据进行实时监测和分析，利用数据挖掘技术发现设备运行状态的异常趋势，提前预测可能发生的故障。例如，通过监测变压器的油温、绕组温度、油中溶解气体含量等数据，利用数据分析算法建立变压器故障预警模型。当模型检测到油温或绕组温度持续上升，且油中溶解气体含量出现异常变化时，及时发出预警信号，提醒运维人员对变压器进行检查和维护，预防故障的发生。

（四）电力调度优化

电力调度涉及到发电、输电、变电、配电等多个环节，需要综合考虑电网的运行状态、发电能力、负荷需求、市场价格等多方面因素。大数据分析技术将来自不同环节、不同系统的多源数据进行融合分析。例如，将发电企业的发电计划数据、电网的实时运行数据、负荷预测数据、电力市场交易数据等进行整合，为电力调度提供全面、准确的决策依据。

基于多源数据融合分析的结果，构建电力调度优化模型。优化调度模型的目标是在满足电网安全约束和负荷需求的前提下，实现电力系统的经济运行，如最小化发电成本、最大化电网运行效率等。常用的优化算法包括线性规划、非线性规划、遗传算法、粒子群优化算法等。例如，采用遗传算法构建电力调度优化模型，以发电成本最小化为目标函数，同时考虑电网的功率平衡约束、电压约束、线路传输容量约束等，通过不断迭代优化，得到最优的电力调度方案。

在电网运行过程中，负荷需求、发电能力等因素会实时变化。大数据分析技术能够实时监测这些变化，并根据实时数据对电力调度方案进行动态调整。例如，当电网负荷突然增加时，通过实时监测到的负荷数据和发电设备的运行状态，利用优化调度模型重新计算并调整发电计划，合理分配发电任务，确保电网的功率平衡和安全稳定运行。

结论

基于大数据分析的电网运行优化技术为提升电网运行水平提供了有力手段。通过在电网运行状态监测、负荷预测、故障诊断、电力调度等方面的应用，大数据分析能够实现对电网运行的精准管理和优化决策，提高电网运行的安全性、可靠性和经济性。随着与人工智能技术的深度融合、跨领域数据融合与协同优化以及云平台与边缘计算的协同发展，基于大数据分析的电网运行优化技术将不断完善和创新，为电力行业的可持续发展提供重要支撑。

参考文献：

[1]杨磊. 燃煤电厂锅炉燃烧运行优化策略研究[J]. 技术与市场，2021，28（12）：128-129.

[2]王文斌，王永明，王波，曹渊.探索电厂集控运行中的汽轮机运行优化策略[J].科技与创新，2020，（19）：122-123.