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基于高级量测体系数据分析研究与应用开发

2015-08-24 00:12
铁马老言
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  引言

  AusNet Services公司是澳大利亚维多利亚州最大的能源传输服务供应商,拥有并经营3种不同的能源网络,即图1所示的输电网、配电网与天然气分配网。

  图1 AusNet Services公司的电力与天然气网络

  维多利亚州的能源生态系统完全打破了垄断,实现了行业的大部分私有化。能源零售完全可竞争,是最活跃的国际市场之一,用户“流失”率每年上升,有时甚至高达30%以上。

  近年来,维多利亚州正在进行产业转型,促进因素之一为2009年州政府授权全州配电供应商启动的部署计划,即为所有全年用电量在160MWh以下的用户安装高级量测体系(AMI)。

  这些智能电表的功能、规格在当时看来较新颖且需要完善,这意味着可以向电力市场引入许多新功能。

  其中,AusNet Services公司决定利用蜂窝式主导通信网络与电表管理系统(MMS)来共同实现大量模拟信号数据在AMI智能电表端的采集以及之后的传输、存储和在前端的处理。

  利用IP网络,这些每5min测量一次的电压、电流、频率、功率因数可呈现配电网每个网架节点的“同步”时间断面信息。 这就像在每个用户的电网连接点上安装了远程遥测终端单元(RTU)。

  结合现有配电领域内的SCADA功能和AMI数据,可通过高级数据分析应用创造大量新价值,而这正是本文的主题。

  1 数据分析的目的和场景描述

  在AMI基础设施出现之前,AusNet Services公司的低压配电网内几乎没有部署任何智能量测仪器,只存在少数用于监测电能质量问题(通常以天/周为周期)的便携式监测装置。

  AusNet Services公司很早就意识到AMI数据中存在着重要的电网价值。当公司可获取智能电表数据后,即设定了挖掘数据价值的发展目标和实施步骤。

  因此在AMI部署计划实施的同时,也在建设相应的数据采集和处理环境,最初采用了战术性的基础设施解决方案,以便能够尽早主动利用该技术,这已经被证明是一个成功的商业决定。在智能电表实现部署、蜂窝通信设施开始运行、电表数据采集成功后,产生了多条平行价值链。

  数据分析应用开发的目标领域包括电网规划、运行响应和资产管理,重点关注改善电网安全和用户安全。

  随着近年来分布式能源的不断增加(在澳大利亚地区主要是太阳能发电),这些计划的重要性也在不断凸显。低压网络所面临的运行条件与电网规划时所考虑的条件有所不同,有效响应需要新的低压数据、智能量测以及近实时响应能力,以便充分控制管理配电网络。

  AusNet Services公司于2010年启动部署AMI智能电表,并在2011年开始开发数据分析应用。第一个关键步骤是分析开发平台的概念验证(战术性),以便在未来通过结合企业信息管理战略和企业架构计划,开发一个更加可靠的平台。

  由于电表管理系统部署在Oracle平台上,这是对分析开发环境的必然选择。开发平台被用于创建伪“数据池”,其中集成了从MMS系统中获取的AMI数据以及多种现有源系统数据,如地理信息系统(GIS)、用户信息系统(CIS)、资产管理系统(AMS)等,以便促进数据发现,分析应用“引擎”输出,以及报告数据准备。

  传统的数据挖掘方法通过人工抽取数据到应用并进行分析。然而由于数据体量过大(每日新增高达3亿条新数据记录),传统方法被证实既不可行,也不能持久。该项目决定推进数据挖掘效率,将传统方法中抽取数据之后再计算的过程改为在数据库内进行计算与逻辑处理,这导致了需要在Oracle数据库中执行大量计算。此后他们意识到需要发展更加灵活的分布式网格计算平台,这也是目前转向更高可持续性技术解决方案环境的一部分。

  自2011年起,在非常短的时间内,数据分析数据库增速令其他所有企业数据库相形见绌,而在这一快速增长阶段Oracle平台不得不被多次重新分解,以确保性能和存储的连续性。在写作本文的时候,数据库大小为29TB并在以每月1TB的速度增长。

  随着时间的推移,解决方案中采用了多种适用工具(商业或开源)——如IBM Cognos(报告)、Enterprise Architect(建模与设计)、Talend Open Studio(ETL)、subversion/Git(版本控制)、Jira(任务和故障管理)、IBM iLOG/CPLEX(优化)。可以预料,随着这种高级分析环境的成熟,与之相关的工具集也在不断完善,因此需要制定一个选择和部署策略。

  AMI智能电表数据通过2种方式传输:

  1)正常的时间同步低压模拟量测数据是以时间标记并存储在每个智能电表通信模块中,并随后每3h或6h检索一次。

  2)“报警”相关数据(通常为电表通信模块内的分布式处理应用“策略”输出)则被立即作为一个未经请求的消息/事件传回,在5~10s内到达前端数据库中。

  这2种类型的反应时间延迟都为电网运行和资产管理提供了稳态和近实时的响应机会。

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