DQZHAN技術(shù)訊：智能配用電大數(shù)據(jù)關(guān)鍵技術(shù)研究概述

隨著智能電網(wǎng)的建設(shè)，積累了大量的配用電數(shù)據(jù)，對大數(shù)據(jù)技術(shù)也產(chǎn)生強(qiáng)烈的需求。智能配用電大數(shù)據(jù)應(yīng)用關(guān)鍵技術(shù)具體包括：配用電網(wǎng)大數(shù)據(jù)體系架構(gòu)及共性基礎(chǔ)技術(shù);用戶用電負(fù)荷數(shù)據(jù)存儲分析與修正技術(shù);用電預(yù)測等智能配用電業(yè)務(wù)應(yīng)用大數(shù)據(jù)分析技術(shù);智能配用電大數(shù)據(jù)示范應(yīng)用方案設(shè)計(jì)。

0.引言

近年來，大數(shù)據(jù)(big data)技術(shù)得到了各國政府和全球?qū)W術(shù)界、工業(yè)界的高度關(guān)注和重視，在各行業(yè)領(lǐng)域的應(yīng)用迅猛發(fā)展。2012年3月，美國政府發(fā)布了“大數(shù)據(jù)研究發(fā)展**計(jì)劃”，我國政府、學(xué)術(shù)界和工業(yè)界對大數(shù)據(jù)也予以了高度關(guān)注。就電力行業(yè)而言，近年來數(shù)據(jù)資源開始急劇增長并形成了一定的規(guī)模，對大數(shù)據(jù)技術(shù)也產(chǎn)生強(qiáng)烈的需求。具體表現(xiàn)為數(shù)據(jù)量由TB級向PB級發(fā)展，數(shù)據(jù)高性能存儲和高可擴(kuò)展性面臨挑戰(zhàn);業(yè)務(wù)向智能化、精益化方向發(fā)展，對復(fù)雜數(shù)據(jù)處理和實(shí)時(shí)性提出更高要求;跨業(yè)務(wù)、跨平臺的數(shù)據(jù)處理和分析能力需要進(jìn)一步提升。

配用電網(wǎng)大數(shù)據(jù)體系架構(gòu)方面，大數(shù)據(jù)軟件體系結(jié)構(gòu)可分為數(shù)據(jù)采集與預(yù)處理、數(shù)據(jù)存儲和管理、數(shù)據(jù)分析和挖掘等幾個(gè)方面。在大數(shù)據(jù)存儲和管理方面，當(dāng)前普遍采用的是分布式文件系統(tǒng)和分布式數(shù)據(jù)庫。由于大數(shù)據(jù)處理的多樣性和復(fù)雜性，學(xué)術(shù)界和工業(yè)界不斷研究和推出新的大數(shù)據(jù)計(jì)算模式和平臺;重要的發(fā)展趨勢包括Hadoop平臺與其他計(jì)算模式的融合、多樣性混合計(jì)算模式、基于內(nèi)存的大數(shù)據(jù)處理技術(shù)。可視化是大數(shù)據(jù)分析的重要手段，同時(shí)大數(shù)據(jù)也對可視化技術(shù)提出了新的挑戰(zhàn)。實(shí)際應(yīng)用中存在大量高速時(shí)序數(shù)據(jù)，而且這些數(shù)據(jù)的維度都很高，如何對這樣的數(shù)據(jù)進(jìn)行可視化還沒有得到很好的解決，也是亟需研究的問題。

用戶用電負(fù)荷數(shù)據(jù)的存儲處理方面，用電負(fù)荷數(shù)據(jù)存在著多種形態(tài)、頻度，如何構(gòu)建合理的存儲結(jié)構(gòu)以滿足用電負(fù)荷數(shù)據(jù)的需求，已成為新的研究熱點(diǎn)。當(dāng)前，存儲、索引的統(tǒng)籌設(shè)計(jì)也是適應(yīng)海量高維時(shí)序數(shù)據(jù)的方向之一。另外，用電負(fù)荷數(shù)據(jù)通?？梢詮牟煌瑢用孢M(jìn)行聚類：時(shí)間層面上，針對不同時(shí)間范疇的負(fù)荷序列進(jìn)行聚類;用戶層面上，對不同用戶的用電負(fù)荷數(shù)據(jù)和其他信息聚類，實(shí)現(xiàn)用戶群體的劃分。關(guān)聯(lián)分析是在聚類等手段的基礎(chǔ)上分析信息內(nèi)在關(guān)聯(lián)的手段。特別是對用電負(fù)荷大數(shù)據(jù)如何結(jié)合具體業(yè)務(wù)進(jìn)行聚類和關(guān)聯(lián)分析還亟待研究。

本文研究智能配用電大數(shù)據(jù)應(yīng)用關(guān)鍵技術(shù)，具體包括：①配用電網(wǎng)大數(shù)據(jù)體系架構(gòu)及共性基礎(chǔ)技術(shù);②用戶用電負(fù)荷數(shù)據(jù)存儲分析與修正技術(shù);③用電預(yù)測等智能配用電業(yè)務(wù)應(yīng)用大數(shù)據(jù)分析技術(shù);④智能配用電大數(shù)據(jù)示范應(yīng)用方案設(shè)計(jì)。

1.技術(shù)現(xiàn)狀

1.1智能配用電業(yè)務(wù)分析的國內(nèi)外研究現(xiàn)狀

近年來，智能配用電得到了重點(diǎn)關(guān)注和快速發(fā)展，其資源優(yōu)化配置能力強(qiáng)，運(yùn)行穩(wěn)定高效，適應(yīng)新能源的發(fā)展。

1)節(jié)電方面，國內(nèi)外學(xué)術(shù)界對配用電的節(jié)電分析主要從配電和用電兩個(gè)方面開展了研究。在配電側(cè)，主要研究通過無功優(yōu)化、*優(yōu)潮流、網(wǎng)絡(luò)重構(gòu)、分布式電源接入等方法降低配電網(wǎng)絡(luò)損耗達(dá)到節(jié)電目的。

2)用電預(yù)測方面，國內(nèi)外研究主要集中在預(yù)測數(shù)據(jù)預(yù)處理、影響因素屬性約簡、構(gòu)建用電預(yù)測模型等方面。如采用基于粗糙集理論的屬性約簡算法，能夠挖掘出與待預(yù)測用戶相關(guān)性大的屬性作為預(yù)測模型的輸入量。

3)配用電網(wǎng)架優(yōu)化方面，國內(nèi)外對配電網(wǎng)網(wǎng)架優(yōu)化或規(guī)劃問題已有較多研究，也開始在配電網(wǎng)優(yōu)化中考慮分布式供電的影響，模型求解多采用數(shù)學(xué)規(guī)劃法、啟發(fā)式算法、智能優(yōu)化算法等。

4)錯(cuò)峰調(diào)度方面，文獻(xiàn)分析了“錯(cuò)峰用電”的地位和作用，闡述了“錯(cuò)峰用電”對提高供電質(zhì)量、減少線路損耗、增加設(shè)備的輸送能力和延長設(shè)備的使用壽命等都具有重要的現(xiàn)實(shí)意義和應(yīng)用價(jià)值。

1.2智能配用電大數(shù)據(jù)應(yīng)用的國內(nèi)外研究現(xiàn)狀

智能電網(wǎng)的目標(biāo)是建設(shè)覆蓋電力系統(tǒng)生產(chǎn)全過程的實(shí)時(shí)系統(tǒng)，而對這個(gè)系統(tǒng)提供**性、可靠性、堅(jiān)強(qiáng)性支撐的則是電網(wǎng)的全景、實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)，以及對這些數(shù)據(jù)的快速分析和對分析結(jié)果的應(yīng)用。因此在本質(zhì)上，智能電網(wǎng)是大數(shù)據(jù)在電力上的應(yīng)用。

2012年IBM公司提出，電力能源由單向的電力流動擴(kuò)展到電力與數(shù)據(jù)信息的多向流動，這將為傳統(tǒng)的電力行業(yè)價(jià)值鏈帶來突破性的變化。世界各地的電力公司也陸續(xù)開展了電力數(shù)據(jù)應(yīng)用實(shí)踐。例如美國SGD&E為客戶提供一個(gè)可選的“空調(diào)負(fù)荷循環(huán)項(xiàng)目”，通過這個(gè)項(xiàng)目顧客可以讓電力公司在用電高峰期替他們管理空調(diào)。美國加州大學(xué)洛杉磯分校的研究者根據(jù)大數(shù)據(jù)理論，將人口調(diào)查信息、電力企業(yè)提供的用戶實(shí)時(shí)用電信息和地理、氣象等信息全部整合，設(shè)計(jì)了一款“電力地圖”。國內(nèi)各界也已積極投入電力大數(shù)據(jù)的應(yīng)用研究。

2.智能配用電大數(shù)據(jù)總體框架

配用電大數(shù)據(jù)應(yīng)用系統(tǒng)總體架構(gòu)分?jǐn)?shù)據(jù)資源、數(shù)據(jù)處理、公共服務(wù)、業(yè)務(wù)應(yīng)用4個(gè)層次，見圖1。數(shù)據(jù)資源層為數(shù)據(jù)處理提供數(shù)據(jù)源輸入，數(shù)據(jù)處理層為公共服務(wù)層提供數(shù)據(jù)及計(jì)算服務(wù)功能，公共服務(wù)層為業(yè)務(wù)應(yīng)用層提供業(yè)務(wù)應(yīng)用的交互操作。

圖1 智能配用電大數(shù)據(jù)應(yīng)用總體架構(gòu)圖

數(shù)據(jù)資源層主要實(shí)現(xiàn)從歷史、實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)中心或相關(guān)業(yè)務(wù)系統(tǒng)獲取電網(wǎng)內(nèi)外部數(shù)據(jù)，如配電自動化系統(tǒng)、用電信息采集系統(tǒng)等內(nèi)部數(shù)據(jù)，氣象信息等外部數(shù)據(jù)。

數(shù)據(jù)處理層采用混合型的大數(shù)據(jù)存儲和處理架構(gòu)實(shí)現(xiàn)對多源異構(gòu)配用電大數(shù)據(jù)的多樣性存儲和處理功能?；旌洗鎯蛇m應(yīng)分布式文件系統(tǒng)、列式數(shù)據(jù)庫、內(nèi)存數(shù)據(jù)庫等多種數(shù)據(jù)存儲和管理形式，以滿足不同應(yīng)用的需求;處理架構(gòu)分別面向離線分析、實(shí)時(shí)計(jì)算、計(jì)算密集型數(shù)據(jù)分析等場景采用分布式批處理、內(nèi)存計(jì)算、高性能計(jì)算等技術(shù)實(shí)現(xiàn)。

公共服務(wù)層實(shí)現(xiàn)應(yīng)用系統(tǒng)的基礎(chǔ)功能，如數(shù)據(jù)模型管理、業(yè)務(wù)流程控制、服務(wù)總線、業(yè)務(wù)權(quán)限管理等功能。在公共服務(wù)層和數(shù)據(jù)處理層之間采用支持高并發(fā)、低延時(shí)事務(wù)操作的分布式內(nèi)存數(shù)據(jù)緩存技術(shù)，降低業(yè)務(wù)應(yīng)用操作與數(shù)據(jù)處理層之間的耦合性，提高應(yīng)用服務(wù)響應(yīng)效率。

業(yè)務(wù)應(yīng)用層構(gòu)建節(jié)電、用電預(yù)測、網(wǎng)架優(yōu)化、錯(cuò)峰調(diào)度4項(xiàng)業(yè)務(wù)，實(shí)現(xiàn)配用電大數(shù)據(jù)應(yīng)用系統(tǒng)的典型業(yè)務(wù)功能。采用模塊化軟件設(shè)計(jì)方法實(shí)現(xiàn)4個(gè)模塊功能的即插即用，并在充分考慮模塊之間的信息聯(lián)絡(luò)及功能聯(lián)合的基礎(chǔ)上，遵循規(guī)范的接口，實(shí)現(xiàn)模塊之間的功能融合，從而實(shí)現(xiàn)4個(gè)業(yè)務(wù)模塊之間既可獨(dú)立運(yùn)行，又可協(xié)作互補(bǔ)。

3.智能配用電大數(shù)據(jù)關(guān)鍵技術(shù)

目前，國內(nèi)外對智能配用電大數(shù)據(jù)的研究大部分處在研究和探索階段，隨著研究的深入和技術(shù)的發(fā)展，對智能配用電關(guān)鍵技術(shù)的研究將著重從以下方面進(jìn)行。

3.1智能配用電大數(shù)據(jù)體系架構(gòu)及數(shù)據(jù)集成技術(shù)

智能配用電大數(shù)據(jù)體系架構(gòu)及數(shù)據(jù)集成技術(shù)研究包括3個(gè)方面：配用電大數(shù)據(jù)體系架構(gòu)、多源異構(gòu)配用電數(shù)據(jù)集成及存儲處理技術(shù)、大數(shù)據(jù)可視化技術(shù)，智能配用電大數(shù)據(jù)體系架構(gòu)及數(shù)據(jù)集成技術(shù)圖見圖2。

圖2 智能配用電大數(shù)據(jù)體系架構(gòu)及數(shù)據(jù)集成技術(shù)圖

3.1.1 配用電大數(shù)據(jù)體系架構(gòu)

配用電大數(shù)據(jù)體系架構(gòu)包括硬件架構(gòu)、評估方法、技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)和**體系。具體包括：①分布式大數(shù)據(jù)采集、存儲和處理硬件體系架構(gòu)的集群節(jié)點(diǎn)規(guī)模、硬件優(yōu)化配置、網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)及系統(tǒng)可靠性和可擴(kuò)展性;②面向數(shù)據(jù)密集型配用電大數(shù)據(jù)應(yīng)用的批處理、圖計(jì)算和內(nèi)存計(jì)算架構(gòu);③面向計(jì)算密集型配用電大數(shù)據(jù)應(yīng)用的高性能計(jì)算架構(gòu);④配用電大數(shù)據(jù)體系結(jié)構(gòu)評估方法;⑤配用電大數(shù)據(jù)元數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)交換等技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范;⑥配用電大數(shù)據(jù)訪問認(rèn)證、數(shù)據(jù)存儲和隱私加密等**技術(shù)。

3.1.2 多源異構(gòu)配用電數(shù)據(jù)集成及存儲處理技術(shù)

多源異構(gòu)配用電數(shù)據(jù)集成及存儲處理技術(shù)包括多源數(shù)據(jù)特性、信息模型、融合方法和標(biāo)準(zhǔn)。具體包括：①對電網(wǎng)企業(yè)內(nèi)部的配電自動化、用電信息采集系統(tǒng)、負(fù)荷控制系統(tǒng)等和外部的氣象、社會經(jīng)濟(jì)等多源數(shù)據(jù)特性進(jìn)行分析;②抽象和構(gòu)建智能配用電大數(shù)據(jù)環(huán)境下包含結(jié)構(gòu)化、非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的信息模型;③建立智能配用電多業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)融合方法和信息交換標(biāo)準(zhǔn)，實(shí)現(xiàn)智能配用電跨平臺數(shù)據(jù)的遷移與信息交換。

3.1.3 大數(shù)據(jù)可視化技術(shù)

大數(shù)據(jù)可視化技術(shù)包括可視化信息模型構(gòu)建及信息壓縮、動態(tài)高維數(shù)據(jù)的可視化。具體包括：①配用電數(shù)據(jù)可視化基礎(chǔ)信息模型、數(shù)據(jù)映射方式和信息交換;②兼顧節(jié)點(diǎn)關(guān)系的清晰表達(dá)和大容量節(jié)點(diǎn)的展示需求的超大圖布局方法;③歷史數(shù)據(jù)、實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)以及未來規(guī)劃數(shù)據(jù)的動態(tài)展示及降維分析。

3.2用戶用電負(fù)荷數(shù)據(jù)存儲分析與修正技術(shù)

用戶用電負(fù)荷數(shù)據(jù)存儲分析與修正技術(shù)內(nèi)容包括2個(gè)方面：用電負(fù)荷數(shù)據(jù)存儲分析技術(shù)、用戶用電負(fù)荷數(shù)據(jù)分析與修正技術(shù)。用電大數(shù)據(jù)存儲分析圖見圖3。

圖3 用電大數(shù)據(jù)存儲分析圖

3.2.1 用電負(fù)荷數(shù)據(jù)存儲分析技術(shù)

用電負(fù)荷數(shù)據(jù)存儲分析技術(shù)包括數(shù)據(jù)索引、高效存儲。具體包括：①負(fù)荷均衡的高維時(shí)序數(shù)據(jù)分布式索引;②針對用戶用電負(fù)荷數(shù)據(jù)不同維度剖面特征的多級索引;③面向配用電網(wǎng)多源數(shù)據(jù)的行列融合的索引機(jī)制;④基于列存儲的用戶用電負(fù)荷時(shí)間序列數(shù)據(jù)的存儲模型;⑤基于分布式文件系統(tǒng)的多結(jié)構(gòu)用電負(fù)荷數(shù)據(jù)的存儲模型;⑥支持大規(guī)模時(shí)序數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)壓縮存儲及支持用戶用電負(fù)荷數(shù)據(jù)分析的高效行列混合存儲技術(shù)。

3.2.2 用戶用電負(fù)荷數(shù)據(jù)分析與修正技術(shù)

用戶用電負(fù)荷數(shù)據(jù)分析與修正技術(shù)包括大數(shù)據(jù)的清洗與修正、聚類分析、關(guān)聯(lián)與演化分析。具體包括：①基于時(shí)間序列分析的卡爾曼濾波用電負(fù)荷數(shù)據(jù)修正方法;②基于用戶用電數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)性的分布式海量數(shù)據(jù)清洗、修正算法;③基于用電負(fù)荷數(shù)據(jù)時(shí)序性的并行聚類算法，結(jié)合異構(gòu)數(shù)據(jù)源的協(xié)同聚類分析方法;④面向用電負(fù)荷數(shù)據(jù)的多源用戶關(guān)聯(lián)分析方法;⑤基于分布式計(jì)算框架的分布式關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法;⑥基于社會公共信息分析的用電用戶關(guān)聯(lián)挖掘算法。

3.3 智能配用電典型業(yè)務(wù)大數(shù)據(jù)分析技術(shù)

智能配用電典型業(yè)務(wù)大數(shù)據(jù)分析技術(shù)研究內(nèi)容包括4個(gè)方面內(nèi)容：節(jié)電技術(shù)、用電預(yù)測技術(shù)、配用電網(wǎng)架優(yōu)化技術(shù)、錯(cuò)峰調(diào)度技術(shù)。智能配用電大數(shù)據(jù)分析圖見圖4。

3.3.1 節(jié)電技術(shù)

基于智能配用電大數(shù)據(jù)的節(jié)電技術(shù)包括典型電力用戶用電特性聚類分析、電價(jià)、激勵機(jī)制、用戶用電行為、環(huán)境感知等多因素用戶節(jié)電關(guān)聯(lián)分析方法。具體包括：①典型電力用戶用電特性局部敏感性相似分析技術(shù);②綜合考慮用戶社會經(jīng)濟(jì)、氣候等因素對電力用戶用電特性的影響并研究量化不同因素對電力用戶用電特性的關(guān)聯(lián)度;③智能配電網(wǎng)中分布式電源的配置和運(yùn)行策略對電力用戶用電特性的關(guān)聯(lián)度;④計(jì)及電價(jià)、激勵機(jī)制、用戶行為、環(huán)境感知等因素的用戶用電數(shù)據(jù)分析模型;⑤與大數(shù)據(jù)分析相結(jié)合的多因素用戶節(jié)電關(guān)聯(lián)分析方法;⑥面向用戶用電、網(wǎng)架結(jié)構(gòu)特性的配電網(wǎng)節(jié)電降損分析方法。

3.3.2 用電預(yù)測技術(shù)

基于智能配用電大數(shù)據(jù)的用電預(yù)測技術(shù)包括用電預(yù)測影響因素識別方法、多類型用電預(yù)測模型。具體包括：①分布式電源、電動汽車充換(放)電等的用戶個(gè)體、群體多時(shí)態(tài)數(shù)據(jù)的量值特征及規(guī)范化方法;②基于用戶用電歷史數(shù)據(jù)挖掘的用電預(yù)測模型與參數(shù)影響因素;③用電預(yù)測模型、參數(shù)與用戶用電行為特征、用戶社會經(jīng)濟(jì)特征等諸多因素的關(guān)聯(lián)性;④用戶用電預(yù)測關(guān)鍵因素關(guān)聯(lián)度矩陣構(gòu)建方法;研究用電預(yù)測關(guān)鍵因素關(guān)聯(lián)度的屬性約簡方法;⑤面向多類型用戶的短期和中長期參數(shù)自校正時(shí)間序列用電預(yù)測模型;⑥基于用戶多種聚類方法的用戶群體短期和中長期參數(shù)自校正時(shí)間序列用電預(yù)測模型。

3.3.3 配用電網(wǎng)架優(yōu)化技術(shù)

基于智能配用電大數(shù)據(jù)的配用電網(wǎng)架優(yōu)化技術(shù)包括數(shù)據(jù)并行聚類及關(guān)聯(lián)分析、可行網(wǎng)架集構(gòu)建方法。具體包括：①設(shè)備負(fù)荷率等參數(shù)和用戶用電規(guī)律的并行聚類及關(guān)聯(lián)分析方法;②負(fù)荷密度及負(fù)荷變化趨勢與網(wǎng)架結(jié)構(gòu)的關(guān)聯(lián)分析方法;③研究網(wǎng)架結(jié)構(gòu)與供電可靠性和線路功率損耗等的并行聚類及關(guān)聯(lián)分析方法;④與智能配用電網(wǎng)架構(gòu)建相關(guān)的分層分類數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)模型;⑤融合社會經(jīng)濟(jì)發(fā)展趨勢、城鎮(zhèn)規(guī)劃與建設(shè)、分布式電源和電動汽車充電站接入，以及基于大數(shù)據(jù)的用電預(yù)測和用戶用電特征挖掘等多個(gè)方面的基于分層分類數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)模型生成可行網(wǎng)架集的方法。

3.3.4 錯(cuò)峰調(diào)度技術(shù)

基于智能配用電大數(shù)據(jù)的錯(cuò)峰調(diào)度技術(shù)包括聚類分析技術(shù)、自動分配算法。具體包括：①配用電錯(cuò)峰調(diào)度資源多源數(shù)據(jù)融合規(guī)則和方法;②滿足配用電**性、經(jīng)濟(jì)性及用戶多樣化用電需求的用戶用電特性等多因素的錯(cuò)峰資源大數(shù)據(jù)層次化聚類分析方法;③考慮經(jīng)濟(jì)性和**性等約束邊界，構(gòu)造配用電側(cè)可調(diào)度錯(cuò)峰資源分配指標(biāo)權(quán)重系數(shù)矩陣;④綜合配電、用電和社會經(jīng)濟(jì)等多維可調(diào)度資源，建立配用電側(cè)錯(cuò)峰指標(biāo)分配體系和遞階層次模型。

3.4智能配用電大數(shù)據(jù)示范應(yīng)用方案設(shè)計(jì)

在示范工程建設(shè)與實(shí)施上，結(jié)合上海浦東新區(qū)配用電業(yè)務(wù)的具體需求，兼顧工程建設(shè)的經(jīng)濟(jì)成本的考慮，配置適應(yīng)配用電業(yè)務(wù)發(fā)展要求的、滿足研究性能要求的包含高性能計(jì)算機(jī)、中低端服務(wù)器混合配置的配用電大數(shù)據(jù)應(yīng)用系統(tǒng)硬件;在軟件配置上，構(gòu)建大數(shù)據(jù)統(tǒng)一數(shù)據(jù)處理平臺，構(gòu)建包含并行計(jì)算、高速檢索、處理結(jié)果緩存等組件的大數(shù)據(jù)軟件處理環(huán)境，為多源異構(gòu)數(shù)據(jù)的高速處理提供支撐。在充分考慮信息**要求的基礎(chǔ)上，通過國網(wǎng)上海市電力公司已有的海量歷史/準(zhǔn)實(shí)時(shí)綜合數(shù)據(jù)平臺，按照電力系統(tǒng)“專網(wǎng)專用、**分區(qū)、橫向隔離、縱向加密”的**防護(hù)要求通過**III區(qū)接入能量管理系統(tǒng)、配用電自動化系統(tǒng)、電能質(zhì)量監(jiān)測系統(tǒng)、生產(chǎn)管理系統(tǒng)、用電信息采集系統(tǒng)、營銷應(yīng)用系統(tǒng)、客戶服務(wù)系統(tǒng)7個(gè)電力行業(yè)內(nèi)的信息系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)對配電和用電的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)、業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的**接入;遵循國家信息**防護(hù)的規(guī)定接入氣象信息系統(tǒng)、社會經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)2個(gè)電力行業(yè)外數(shù)據(jù)，共接入包含電力行業(yè)內(nèi)和行業(yè)外的9個(gè)信息系統(tǒng)，為大數(shù)據(jù)配用電應(yīng)用系統(tǒng)提供多源可靠的綜合數(shù)據(jù)。在基于大數(shù)據(jù)技術(shù)的信息融合與數(shù)據(jù)挖掘的基礎(chǔ)上，部署節(jié)電、用電預(yù)測、網(wǎng)架優(yōu)化、錯(cuò)峰調(diào)度等**應(yīng)用，實(shí)現(xiàn)基于大數(shù)據(jù)技術(shù)的智能配用電應(yīng)用深化與性能提升，推動上海市智能配用電業(yè)務(wù)的綜合智能化、精益化發(fā)展。

4.結(jié)語

智能配用電大數(shù)據(jù)是充分發(fā)掘智能電網(wǎng)價(jià)值的重要方面，而且是一個(gè)在國內(nèi)外都剛剛起步，具有很大研究空間的領(lǐng)域。主要結(jié)論為：

1)提出了配用電體系架構(gòu)，設(shè)計(jì)先進(jìn)適用架構(gòu)，解決多源異構(gòu)配用電數(shù)據(jù)的多源集成、統(tǒng)一存儲、高效處理的難題。

2)詳細(xì)分析了智能配用電大數(shù)據(jù)典型業(yè)務(wù)場景和關(guān)鍵技術(shù)，提出了大規(guī)模配用電數(shù)據(jù)存儲、處理、修正及應(yīng)用解決方法。

3)設(shè)計(jì)智能配用電大數(shù)據(jù)應(yīng)用方案，為示范工程建設(shè)提供支撐。