[发明专利]基于大数据的全景电网多元异构数据融合方法

说明书

本发明提出一种基于大数据解决全景电网多元异构数据融合的有效方法，定义常规广域测量系统、故障录波器、轻型广域测量系统的通信规约，明确各自的量测数据格式与类型；然后对主站监听的数据帧分流解码，在内存中高效抽取、存储、清洗、标准化数据后，在多机分布式的非关系型数据库中管理大规模异构数据；最后，在底层数据接口上进行大数据的在线分析与离线知识发现。本发明有益效果：本发明通过大规模异构数据融合实现将三种电网监测系统统一在一个平台框架下综合分析，实现电网多电压等级的全景式动态行为监测，充分利用现有设备资源减少重复投资的同时，全面提高了电网的运行控制水平。

技术领域

本发明涉及电力系统状态监测领域，具体涉及一种基于大数据的全景电网多元异构数据融合方法。

背景技术

当前，我国正处在能源革命和工业转型关键时期，大幅度提高新能源发电比例从而降低煤的比例、大力发展电动汽车从而降低石油的使用比例已成为国家发展战略。间歇式新能源并网使低压电网电源增多，动态行为更加复杂。根据国网公司特高压电网建设规划部署，多个区域电网运行将面临特高压联网、多直流馈入、新能源的大规模接入和用户侧的深入互动参与等更为复杂的运行环境。目前，国内外电网动态监测技术大都集中在高电压等级，低压电网动态监测技术和产品匮乏。随着未来低压电网电源出力波动、负荷变化将更加剧烈，迫切需要为电网运行提供新一代决策支持系统。

状态监测与优化调度是电网安全、高效运行的保障。常规电网同步监测以PMU为主，主要针对500kV变电站和重要电厂，不考虑低电压等级电网，难以捕捉和重演某些局部地区的扰动后动态过程。故障录波器能够对故障前后一段时间状态进行高精度记录，但并不将无故障时数据上传至调度中心，且其数据采集时间和存储量有限，不能够对系统动态进行连续监测。轻型相量测量装置(PMU Light)，目前配置在380/220V用户终端，构建了轻型广域测量系统(WAMS Light)有益补充了现有电网动态监测系统，弥补了中国低压侧广域同步测量的空白。目前，上述三种电网监测系统独立运行，没有充分发挥互补优势；但三套系统都具有 GPS时标，如果进行充分的数据整合，在不显著增加硬件投资的情况下，即可建立覆盖电网各电压等级的全景式同步监测系统，为全面监测、分析和掌握高低侧电网的动态过程提供有力支撑。

这三种监测设备在实际运行的不间断监测过程中会产生大量数据，其数据特性满足大数据的五个特性，一是数据量大(Volume)、二是处理速度快(Velocity)、三是数据类型多 (Variety)、四是价值大(Value)、五是精确性高(Veracity)。需要构建大数据的综合处理架构来进行分析挖掘信息，然后将信息转化为知识，通过可视化展现与表达，辅助实际电网的运行控制。

发明内容

本发明的目的是解决全景式电网检测系统的多元异构数据融合问题，整合常规广域测量系统、故障录波器与轻型广域量测系统数据，定义数据传输格式与结构化类型，并在考虑了采集数据规模量大的特点后，设计异构大数据的转化、抽取、存储架构，进行数据挖掘、知识发现来对高低侧电网动态进行同步监测，以大数据技术服务电网优化调度决策，全面提升电网监测和运行调度水平。

下面将按照步骤详细介绍：

步骤1)：构建整合了常规广域测量系统、故障录波器与轻型广域量测系统的全景式电网网络拓扑结构，利用MVC 3层架构设计确定平台整体框架。

步骤2)：确定常规PMU、故障录波器、PMU Light三种设备与主站交互数据的传输方式与数据帧配置。

步骤3)：明确这三种设备的量测数据类型与结构特点、数据采集频率、发送间隔与各自 GPS时标的精度。

步骤4)：建立设备与主站的连接通信，收集各站点设备的量测数据，在主站设置统一的网络监听收集这三种格式的实时数据帧完成数据集中。

步骤5)：对收集到的数据帧根据各自的标志位特点进行数据类型判定，区分每一条数据来自何种设备，将数据送入相应的处理单元进行分流。