(上接智能电网面临大数据处理的挑战(2))

七.精细化能量管理需要大数据技术的支撑

超大规模系统不仅是新能源消纳自身的需要，同时也是解决供需能力矛盾问题的架构方案。带来的核心问题之一就是：运行稳定性的问题，接下来就是运行的经济性问题。如果说智能电网将电网单元结构从“千米级”的空间尺度，粒化到了“百米级”的尺度的话，相应能量管理的尺度，就可以从“千瓦时级”精细化到“瓦时级”。如果要从经济性上设立智能电网的建设目标的话，实现瓦时级的精细化能量管理或许是个非常具有标志性的目标。

众所周知的是，要改变当前的电网粗放的能量管理，需要一个能从电能量本身的发、输、变、配、用、调等生产销售流程的各个环节做精细管理的智能电力系统。同样十分重要但没有引起足够关注的是，与建设运营这样的智能电力系统相适应的一整套工程化和商业化管理方法都必然要做重大的调整，这包括对电力系统的规划、设计、运行、维护和运营的各个层面的精细化管理方法的全面调整和变革。当然，对支持这些调整和变革的技术手段，也提出了更高的和更新的要求，大数据技术在这些技术手段上就应该具有举足轻重的地位。

7.1 从电力系统规划看大数据技术的应用机会

  电力系统规划需要长期负荷预测和环境变化的分析和预测。预测的准确性与统计分析的数据量和历史时间跨度密切相关，现有的统计分析是基于小数据的抽样统计分析，而且仅限于负荷数据和水文数据的统计分析。如何积累、收集国民经济相关的各个行业、企事业单位的各种各样的比较完整的数据，并基于这些完整的数据进行全样本的统计和相关分析，得到更加准确的长期负荷需求分析结果，是大数据技术应用在电力系统规划中的应用机遇。

7.2 从电力系统设计看大数据技术的应用机会

长期以来电力系统的设计规程是基于传统的小数据事实和大量的运行经验来编制的。设计依据的技术参数标准缺乏实际运行数据的有力支撑，举例说：高压输电线路绝缘子绝缘配合的设计，对污秽等级区域的划分，盐密试验的标准参数，就严重缺乏实际现场运行数据的支撑和检验，完全依靠人工经验和理论计算来估计来设定，但却要指导大范围的设计，这种设计层面的浪费和风险之巨大是惊人的，如大面积的污闪事故的发生造成经济损失上十亿元计，究其原因之一是设计标准不合理，而如何设定合理的设计标准，却没有长期积累的运行数据为依据，无法从设计标准层面进行改进。

类似的设计标准参数的设置问题比比皆是，再例如在变电站接地网的设计规程中的输电线路分流系数的设定，对接地网接地电阻阻值要求等，也是完全靠忽略大量实际因素的理论计算来确定的，因为没有长期积累的现场运行数据的支撑，造成的结果是接地网设计不合理，出了事故归罪老天雷打的太大，而且事后只能做盲目无效改造，将技术问题制度性地掩盖起来了。而解决这些设计标准偏差的有效解决方案是做大系统性的大范围的长期的在线监测。用现场在线监测积累的大数据进行分析，建立更加合理的，甚至是支持个性化和周期动态化的设计参数修正的，运行闭环辅助设计系统。这也将对电力系统的设计带来一场变革。

待续...