大数据应用在电网领域大有可为
在电网企业中，电量数据是一组典型的大数据。客户和客户的电表台账是电量数据的宿主对象，采集系统中对客户和电表台账进行建模，各用户电表的时序记录就是电量大数据。下面结合国网江苏电力开展的负荷预测大数据应用简述大数据应用方法。
首先是数据预处理。对象模型的预处理，依托营配调一体化，建立客户和电表台账与电网供电逻辑关系，构建电网各电压层级直至各台区到用户的关联模型；记录数据的预处理，对电量记录电度值进行年度节假日除权回原，去除电量的节假日因素，去除记录奇点和内插补全个别记录缺点等。
其次是分行业回归建立日电量与气温、湿度等因素用电模型，依据实时运行方式累计各台区日电量、日负荷，完成各区域、各电压等级的电量和负荷预测模型的构建，并构建模型机器学习，保持模型的时效性。
最后，由大数据平台给预测模型导入实时气温与前一时段的电量和负荷，实现短期、超短期的全网负荷预测。同样原理，关联宏观GDP与电量指数，结合业扩包装量变化，实现中长期负荷预测。
2015年,江苏电网以全样本的用户每日实时采集用电数据，结合十多年用电、业扩、气象等历史数据，建立起涵盖全省各地区、分行业以及25万专变用户和40万台公用变压器的包括温度、湿度、节假日、周末等要素的多维度用电影响模型，模型包含的数据关联关系超过110亿项，开展负荷中长期、短期、超短期预测工作，有效指导了生产工作。
此外，电量大数据的应用在行业内外还有大量的可应用价值，如从用电设备节能潜力分析全社会节能潜力、大用户用电特征分析行业产能利用情况、居民用户家庭活动特征等，大数据应用在电网领域大有可为。
（本文作者系国网江苏电力副总工程师）
