能源互联网下的配电网自动化数据管理与应用研究

闫璞

兰州信息科技学院电气与电子工程学院，甘肃兰州，730300

0 引言

在能源互联网的背景下，配电网自动化作为智能电网建设的重要组成部分，具有广泛的应用前景。配电网自动化的实现离不开对配电网数据的高效管理与应用，因此数据管理成为配电网自动化的关键环节。数据管理可以实现电网数据的采集、传输、存储和处理，进而支撑电网的实时监测、故障诊断、负荷优化等重要功能[1]。然而，由于配电网的规模庞大、数据类型繁杂，以及数据管理系统的复杂性，数据管理在能源互联网下的配电网自动化中面临着诸多挑战。如何设计一个高效、可靠、安全的数据管理平台，成为实现配电网自动化数据管理的重要课题。

1 能源互联网的概念和特点

能源互联网是指通过信息技术手段将能源生产、传输、储存和使用进行全面互联互通的网络化系统。它将能源产业和信息通信技术相结合，以实现清洁、高效、安全和可持续的能源生产和利用。

（1）智能化和数字化：能源互联网借助物联网、大数据分析、云计算等技术实现能源系统的智能化和数字化管理。通过实时监测、数据分析和智能控制，实现能源的优化配置和利用效率的最大化[2]。

（2）多能源融合：能源互联网将传统的电力系统与新能源、分布式能源等多种能源以及能源储存和转换设备进行融合。通过多能源之间的互联互通，实现能源的灵活调度和优化配置，提高能源的供应可靠性和适应性。

（3）去中心化和平台化：能源互联网推动能源系统的去中心化发展，通过云平台、区块链等技术实现能源生产、储存和使用主体的互相连接和协同运行。以平台为基础，实现能源市场的交易和能源资源的共享。

（4）可持续发展：能源互联网着力推动可持续能源的开发和利用，包括清洁能源、可再生能源等。通过促进可持续发展，降低对化石能源的依赖，减少温室气体排放，应对能源安全和气候变化等挑战。

（5）弹性和韧性：能源互联网能够快速适应能源需求的变化和应对各种突发情况。通过灵活的能源调度和储能技术的运用，可以应对能源供应的波动和外部干扰，提高能源系统的安全性和稳定性。

（6）能源共享和协同效应：能源互联网鼓励能源共享和协同效应，通过能源互联网平台的建设和运营，促进能源生产、储存和使用各方之间的合作和协调，实现能源资源的最优配置。

能源互联网的引入和发展有助于实现能源的清洁化、低碳化和智能化，推动能源产业的转型升级，促进经济可持续发展。通过能源互联网的推进，能够构建更加高效、稳定和可持续的能源系统，为人类创造更美好的未来。

2 配电网自动化的发展现状

现今的配电网自动化技术可以更好地管理能源资源。它帮助电力公司更有效地集成可再生能源，降低能源浪费，减少碳排放，并支持可持续能源发展目标[3]。而随着可再生能源的普及，配电网自动化技术也在集成和管理这些分散式能源中发挥重要作用，以确保电力供应的稳定性。近年来，随着物联网技术的快速发展，智能网关和智能配电设备的普及推动了配电网自动化的进一步发展。智能网关可以将各种智能设备连接起来，构建一个智能化的配电网络，实现设备之间的互联互通和数据共享，提供更准确的数据分析和决策支持[4]。目前，配电网自动化已逐渐发展到智能配电网的阶段。智能配电网通过与高级调度控制中心和能源管理系统的连接，利用大数据分析、人工智能和深度学习等技术，实现对配电系统的智能化监测、预测和调度，提高配电系统的供电可靠性和运行效率。随着技术的不断进步，配电网自动化将在智能化、数字化和可持续发展方面继续取得重大突破，为现代电力系统的安全稳定运行提供更多支持[5]。

3 数据管理在配电网自动化中的关键作用

数据管理在配电网自动化中发挥着关键作用。它涵盖了数据的采集、传输、存储、处理和应用，对于配电网自动化的可靠运行和智能管理起着重要的支撑作用。随着能源互联网的发展和智能电网的建设，数据管理在配电网自动化中的重要性进一步凸显。

（1）实时监测和故障诊断：数据管理通过实时采集和传输配电网各个环节的数据，能够实现对配电设备状态的实时监测和故障诊断。通过对电流、电压、频率等参数的监测和分析，可以及时发现电网中的异常情况和故障，并迅速采取措施进行修复，有效提高电网的可靠性。

（2）负荷预测与优化：通过收集历史数据和实时数据，数据管理可以进行负荷预测，预测未来一段时间内的负荷需求。预测结果可用于优化电网的电力分配与调度，合理分配各个供电源，以减少过载和能源浪费。

（3）能源管理与节能策略：数据管理为能源管理提供支持，通过数据采集和数据分析，可以实时监测和分析能源的消耗情况，根据需求制定节能策略，优化能源利用效率，减少能源浪费。

（4）电能质量监测：数据管理可以采集和分析电能质量参数，如电压波动、谐波、暂态等，帮助监测和控制电能质量[6]。通过及时发现和处理电能质量问题，保障电力供应的稳定性和可靠性。

（5）用户参与响应：数据管理还可以通过向用户提供实时的能源使用数据，鼓励用户参与能源管理。用户可以更加清晰地了解自己的能源消耗情况，并在高峰时段减少用电需求，有效平衡电网负荷。

4 配电网自动化系统的主要架构

配电网自动化系统的架构通常可以分为配电主站、配电终端、配电子站和通信通道四个主要部分[7]。

4.1 配电主站

配电主站是整个自动化系统的核心控制和数据管理中心。它负责监控、控制和管理配电子站和配电终端的运行。配电主站通常包括以下主要功能模块。①监控和管理模块：负责实时监测和管理配电网的运行状态，收集和分析数据，生成报警和故障信息，并提供决策支持。②控制模块：通过与配电终端和配电子站的通信，发送控制命令，实现对配电网的远程控制和调度。③数据管理模块：负责数据的存储、处理和管理，包括历史数据存档、数据查询分析和报表生成等。④通信模块：与配电终端和配电子站之间建立通信连接，实现数据的传输和命令的交互。

4.2 配电终端

配电终端是安装在变电站或配电箱等地方的自动化设备，负责采集和传输配电网的实时数据，并执行配电主站下发的控制命令。配电终端通常包括以下主要功能模块。①数据采集模块：负责采集变电站或配电箱等地方的数据，包括电流、电压、功率等参数，以及设备状态信息和负荷情况等。②控制执行模块：根据配电主站的指令，执行控制命令，如自动开关操作、投切运行模式等。③数据传输模块：通过与配电主站的通信，将采集的数据和执行的控制命令传输到配电主站，并接收更新的指令。

4.3 配电子站

配电子站是用于控制和保护变电设备的子站。配电子站通常安装在变电站，包括主控柜、开关设备、保护装置等。配电子站的主要功能包括以下方面。①主控和保护模块：负责对变电设备进行控制和保护，如开关操作、短路保护、过载保护等。②数据采集和传输模块：采集变电设备的实时数据，如电流、电压等参数，将采集的数据传输到配电终端和配电主站，并接收指令进行控制操作。

4.4 通信通道

通信通道负责配电终端、配电子站和配电主站之间的数据传输和通信连接。通信通道一般包括有线和无线两种方式。①有线通信：通过光纤、电力线通信、以太网等有线技术，实现数据的高速传输和稳定连接。②无线通信：利用无线网络技术，如无线传感器网络、4G、5G通信等，进行数据传输和远程控制。通信通道的选择主要考虑通信速度、可靠性、安全性和成本等因素，以满足配电网自动化系统对数据传输的需求。

5 能源互联网下的配电网自动化数据管理系统建设

5.1 数据采集与集成平台设计

配电网自动化数据采集与集成功能需要通过数据集成平台集成电网GIS、生产、营销管理等信息系统数据，实现跨系统、跨业务的数据集成，高效支撑配网自动化运行管理[8]，在能源互联网下的配电网自动化数据管理中，设计一个高效的数据采集和传输系统是至关重要的。

（1）数据采集设备

①配电终端设备：在配电网的各个关键节点安装配电终端设备，包括智能电表、智能开关、智能保护装置等，用于采集电流、电压、功率等关键参数。②环境传感器：安装环境传感器，如温度、湿度、能耗等传感器，用于监测环境条件。③数据处理单元：为配电终端设备和传感器配备适当的数据处理单元，用于采集、处理和存储数据。

（2）数据传输网络

①有线通信：使用传统的有线通信网络，如以太网、光纤等，实现数据的可靠传输。②无线通信：利用物联网技术和无线传感器网络，实现在远距离和移动环境下的数据传输。③通信协议：选择适当的通信协议，如Modbus、MQTT、CoAP等，确保数据的可靠传输和互通。

（3）数据安全和隐私保护

数据加密和身份认证：使用加密技术和身份验证机制，保障数据的机密性和安全性。①安全传输协议：选择安全的传输协议，如HTTPS、SSL/TLS等，确保数据在传输过程中的完整性和保密性。②权限控制：建立权限管理机制，限制对数据的访问和操作，确保只有授权的人员可以进行相关操作。

在设计中，应充分考虑数据采集设备的布局和通信设备的可靠性，以及网络带宽和传输延迟等因素。此外，基于能源互联网下的数据采集和集成平台的设计应具备灵活性和可扩展性，以适应未来配电网的发展和技术的升级。最重要的是，要遵守相关的数据隐私保护法律法规，保障用户隐私权益。

5.2 数据存储和处理平台设计

（1）数据存储架构

①数据库选择：选择适合大数据存储和处理的数据库，如关系型数据库或非关系型数据库。②分布式存储：采用分布式存储架构，将数据分散存储在多个节点中，以提高存储容量和数据处理能力。③数据备份和冗余：建立数据备份机制，确保数据的安全性和可靠性。

（2）数据处理和分析

①大数据处理平台：搭建大数据处理平台，如Hadoop、Spark等，用于高效地处理海量数据，并支持数据挖掘、机器学习等复杂分析任务。②实时数据处理：利用流式处理技术（如Apache Kafka、Apache Flink）实现对实时数据的快速处理和分析，以支持实时监控和决策。③数据预处理和清洗：使用数据清洗和预处理技术，对采集到的原始数据进行清洗、去重、填充缺失值等操作，确保数据的准确性和一致性。

（3）可视化和应用接口

①数据可视化工具：利用数据可视化工具，如Tableau、Power BI等，将数据以图表、仪表盘等形式进行可视化展示，使数据更易于理解和分析。②应用接口和API：提供应用接口和API（应用程序编程接口），使得外部应用程序和系统能够直接访问和使用数据处理平台的功能和数据[9]。

（4）数据治理和合规性

①数据合规性：确保数据处理和存储过程符合相关的法律法规要求，包括数据隐私、存储期限、数据授权等方面。②数据管理和质量控制：建立数据治理机制，包括数据质量控制、元数据管理、数据定义等，以确保数据的一致性和可信度。

在建设过程中，需根据具体需求和预算，选择合适的技术和平台，并确保平台的扩展性和适应性，以满足未来数据规模和处理需求的增长。

6 结语

随着能源互联网的不断发展，数据管理在配电网自动化中的应用将变得更加重要。因此，我们需要持续关注数据管理技术的创新和发展，提升数据采集、处理和应用的能力。同时，还需加强数据安全和隐私保护，确保数据的可靠性和安全性。