[摘 要]文章探討了配電網(wǎng)自動化中實時數(shù)據(jù)分析技術與優(yōu)化控制策略的重要性，分析了數(shù)據(jù)采集、處理及基于數(shù)據(jù)驅動的優(yōu)化控制方法，以及常見優(yōu)化算法的應用。通過實際案例分析，展示了優(yōu)化控制策略在提升配電網(wǎng)運行效率、降低故障率方面的顯著效果。

[關鍵詞]自動化配電網(wǎng)；實時數(shù)據(jù)分析；大數(shù)據(jù)技術；優(yōu)化控制策略

[中圖分類號]TM76 [文獻標志碼]A [文章編號]2095–6487（2024）12–0023–03

Real Time Data Analysis and Optimization Control Strategy for Distribution Network Automation

FAN Haixin

[Abstract]The article explores the importance of real-time data analysis technology and optimization control strategies in automated distribution networks， analyzes data acquisition， processing， data-driven optimization control methods， and the application of common optimization algorithms. Through practical case analysis， the significant effect of optimizing control strategies in improving the operational efficiency of distribution networks and reducing failure rates has been demonstrated.

[Keywords]automated distribution network； real time data analysis； big data technology； optimize control strategy

1 配電網(wǎng)自動化的發(fā)展現(xiàn)狀及挑戰(zhàn)

盡管配電網(wǎng)自動化取得了顯著進展，但依然面臨諸多挑戰(zhàn)：①設備老化和負荷不均衡問題影響了電網(wǎng)的穩(wěn)定性。隨著設備老化，故障頻發(fā)，尤其在負荷集中或不均衡的情況下，設備的承載能力顯得不足，導致供電中斷風險增加。②配電網(wǎng)中數(shù)據(jù)量龐大，智能設備和物聯(lián)網(wǎng)的廣泛應用使得實時數(shù)據(jù)處理變得復雜，傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)分析方法難以滿足實時需求，因此，大數(shù)據(jù)和人工智能技術的引入成為提升數(shù)據(jù)處理效率的關鍵。③網(wǎng)絡安全和數(shù)據(jù)傳輸?shù)目煽啃詥栴}也對自動化的推廣產(chǎn)生了影響。電力系統(tǒng)依賴通信網(wǎng)絡，但網(wǎng)絡面臨黑客攻擊和故障風險，可能導致數(shù)據(jù)傳輸中斷和控制系統(tǒng)失效，影響供電穩(wěn)定性。因此，確保網(wǎng)絡安全性和數(shù)據(jù)傳輸可靠性是未來配電網(wǎng)自動化發(fā)展的關鍵問題。

2 實時數(shù)據(jù)分析技術的應用

2.1 數(shù)據(jù)采集與處理技術

配電網(wǎng)自動化依賴于實時數(shù)據(jù)的采集和處理，以實現(xiàn)精準控制與管理。實時數(shù)據(jù)采集主要通過智能傳感器、遠程終端單元（RTU）、智能變電站和智能電表等設備完成，這些設備能夠實時監(jiān)測電網(wǎng)的電流、電壓等參數(shù)，并通過網(wǎng)絡將數(shù)據(jù)傳輸至控制中心。SCADA系統(tǒng)和智能終端設備是關鍵工具，它們負責實時獲取、處理和遠程控制電網(wǎng)運行狀態(tài)。數(shù)據(jù)的采集方式包括無線通信、光纖通信和工業(yè)以太網(wǎng)，確保數(shù)據(jù)能夠高效、準確地傳輸至控制中心。數(shù)據(jù)處理流程包括采集、傳輸、存儲、分析和反饋。數(shù)據(jù)由智能終端設備采集后上傳至控制中心，經(jīng)過存儲和分析，結果反饋回系統(tǒng)，優(yōu)化電網(wǎng)的運行狀態(tài)。該流程使配電網(wǎng)能夠實現(xiàn)數(shù)據(jù)驅動的智能化管理，提升整體運行效率和安全性。

2.2 大數(shù)據(jù)技術在配電網(wǎng)中的應用

隨著配電網(wǎng)中數(shù)據(jù)量的迅速增長，傳統(tǒng)數(shù)據(jù)處理技術難以應對海量數(shù)據(jù)的分析需求。大數(shù)據(jù)技術為配電網(wǎng)提供了新的解決方案，能夠處理和分析來自多個終端的龐大數(shù)據(jù)量，有效提升運行效率。大數(shù)據(jù)應用的核心環(huán)節(jié)是數(shù)據(jù)清洗、分類和存儲。在配電網(wǎng)中，采集的數(shù)據(jù)通常復雜多樣，通過數(shù)據(jù)清洗可以去除噪聲和錯誤信息，確保分析結果的準確性。優(yōu)化分類和存儲方式則有助于提升數(shù)據(jù)的檢索速度和存儲效率，分布式存儲和云存儲技術的結合有效緩解了存儲壓力。大數(shù)據(jù)技術還廣泛應用于故障預測與診斷。通過分析電流波動和歷史故障數(shù)據(jù)，系統(tǒng)可以提前發(fā)現(xiàn)潛在問題并及時維護，減少故障發(fā)生，提高供電的可靠性和穩(wěn)定性。

2.3 實時數(shù)據(jù)分析的挑戰(zhàn)與解決方案

在配電網(wǎng)自動化中，實時數(shù)據(jù)分析面臨的主要挑戰(zhàn)之一是大規(guī)模數(shù)據(jù)的實時處理。隨著智能終端設備數(shù)量的增加，數(shù)據(jù)量成倍增長，而傳統(tǒng)的集中式數(shù)據(jù)處理架構難以快速、有效地處理這些數(shù)據(jù)，造成數(shù)據(jù)處理延遲或系統(tǒng)響應慢的現(xiàn)象。因此，如何突破數(shù)據(jù)處理的技術瓶頸成為提升配電網(wǎng)智能化水平的關鍵。為了解決這一問題，邊緣計算和云計算技術逐漸被應用于配電網(wǎng)的數(shù)據(jù)處理。邊緣計算將數(shù)據(jù)處理能力下沉至靠近數(shù)據(jù)源的終端設備，使得部分數(shù)據(jù)處理工作可以在設備端進行，減少了數(shù)據(jù)上傳和處理的延遲。云計算則通過強大的計算資源，提升了配電網(wǎng)中央處理系統(tǒng)的分析能力，能夠快速處理大規(guī)模數(shù)據(jù)并進行復雜的算法分析。

3 優(yōu)化控制策略設計

3.1 優(yōu)化控制策略概述

3.1.1 控制策略在配電網(wǎng)運行中的作用

配電網(wǎng)的運行不僅依賴于設備的智能化，還需要配套的優(yōu)化控制策略來保障電網(wǎng)的穩(wěn)定、高效運行。優(yōu)化控制策略的核心在于通過數(shù)據(jù)驅動的動態(tài)調整，實現(xiàn)供電與負荷之間的平衡，減少電能損耗，提高電力傳輸?shù)目煽啃?。通過有效的控制策略，配電網(wǎng)能夠實時調整電力輸送方案，預防和解決電力過載、設備故障等問題。尤其在面對負荷變化和外部突發(fā)情況時，優(yōu)化控制策略可以最大程度減少供電中斷和損失。

3.1.2 配電網(wǎng)控制策略的分類與特點

配電網(wǎng)的控制策略可以根據(jù)不同的目標和應用環(huán)境分為多種類型。常見的控制策略包括靜態(tài)控制和動態(tài)控制，前者用于預設的運行方案，而后者根據(jù)實時數(shù)據(jù)進行動態(tài)調整。動態(tài)控制策略通過不斷采集電網(wǎng)狀態(tài)數(shù)據(jù)，實時更新控制參數(shù)以適應系統(tǒng)變化，特別適用于負荷波動大的地區(qū)。此外，還可根據(jù)應用層級劃分為本地控制策略和全局控制策略。本地控制策略關注具體設備或區(qū)域的電網(wǎng)運行，而全局控制策略則面向整個配電網(wǎng)的整體協(xié)調。不同策略各具特點，適用于不同的電網(wǎng)需求場景。

3.2 基于數(shù)據(jù)驅動的優(yōu)化控制

3.2.1 實時數(shù)據(jù)反饋如何影響控制決策

在配電網(wǎng)自動化中，實時數(shù)據(jù)是優(yōu)化控制策略的關鍵驅動因素。配電網(wǎng)通過智能傳感器、SCADA系統(tǒng)等設備實時獲取電壓、電流、負荷等信息，系統(tǒng)根據(jù)這些數(shù)據(jù)進行即時判斷，并調整電力調度、設備運行狀態(tài)。實時數(shù)據(jù)反饋可以幫助識別系統(tǒng)中的異常，如負荷超載或設備故障，及時調整策略，防止故障擴散。

3.2.2 通過數(shù)據(jù)建模優(yōu)化控制策略的設計

數(shù)據(jù)建模是優(yōu)化控制策略設計中的重要環(huán)節(jié)。通過分析歷史數(shù)據(jù)和實時數(shù)據(jù)，系統(tǒng)可以建立電網(wǎng)運行的數(shù)學模型，預測未來的負荷變化和故障風險?；跀?shù)據(jù)的模型可以用于優(yōu)化電網(wǎng)調度、自動調節(jié)設備運行參數(shù)、降低能耗并提高供電穩(wěn)定性。常用的建模方法包括線性回歸、時間序列分析等，通過這些模型，配電網(wǎng)能夠根據(jù)不同的負荷特征和運行需求，制訂更加精準的控制策略。

3.3 常見優(yōu)化控制算法

3.3.1 遺傳算法、粒子群優(yōu)化算法在配電網(wǎng)控制中的應用

遺傳算法通過模擬生物進化的過程，不斷調整控制參數(shù)，以尋找到電網(wǎng)運行的最佳解。而粒子群優(yōu)化算法則通過模擬群體協(xié)作行為，快速找到最優(yōu)解，該算法在電網(wǎng)負荷分配、調度優(yōu)化等方面具有較好的應用效果，能夠在短時間內計算出較精確的控制參數(shù)。

3.3.2 基 于人工智能和機器學習的智能控制策略

隨著人工智能和機器學習技術的發(fā)展，智能控制策略在配電網(wǎng)中得到越來越多的應用。機器學習算法可以通過對歷史數(shù)據(jù)的學習與訓練，預測電網(wǎng)的負荷變化，進而優(yōu)化電力調度。此外，強化學習算法可以通過與環(huán)境的不斷交互，自動學習并調整控制策略，使系統(tǒng)運行更加智能化。

3.3.3 算法性能與應用效果對比分析

不同的優(yōu)化控制算法在性能和應用效果上存在差異。遺傳算法的優(yōu)勢在于其搜索范圍廣、全局優(yōu)化能力強，但其計算效率較低，適用于對全局最優(yōu)解要求較高的場景。粒子群優(yōu)化算法則以計算效率高、易于實現(xiàn)為特點，適合處理動態(tài)變化的負荷分配問題。相比之下，基于人工智能和機器學習的算法由于能夠處理復雜的非線性問題，在面對復雜電網(wǎng)環(huán)境時具有更好的適應性，但其學習過程可能較復雜且對數(shù)據(jù)質量要求較高。實際應用中，通常需要根據(jù)具體場景選擇最合適的優(yōu)化算法，同時通過調整算法參數(shù)，平衡計算時間和優(yōu)化效果。

4 配電網(wǎng)自動化優(yōu)化控制的實際應用案例

4.1 案例1：某城市配電網(wǎng)系統(tǒng)優(yōu)化控制應用

4.1.1 系統(tǒng)架構與數(shù)據(jù)分析流程

在某城市配電網(wǎng)系統(tǒng)中，優(yōu)化控制策略的實施主要依賴于高度集成的SCADA系統(tǒng)和智能終端設備。該系統(tǒng)的架構包括數(shù)據(jù)采集層、通信網(wǎng)絡層和控制中心。通過智能傳感器和智能電表，系統(tǒng)能夠實時采集配電網(wǎng)各節(jié)點的電壓、電流、負荷等數(shù)據(jù)，并通過光纖通信網(wǎng)絡將數(shù)據(jù)傳輸至控制中心?？刂浦行睦么髷?shù)據(jù)分析技術對采集到的數(shù)據(jù)進行處理和分析，預測未來的負荷變化，并依據(jù)結果制訂優(yōu)化控制策略。數(shù)據(jù)分析流程先對采集的數(shù)據(jù)進行清洗，剔除無效或異常數(shù)據(jù)，隨后使用機器學習模型對負荷進行預測，最終通過優(yōu)化算法設計控制策略，以確保系統(tǒng)能夠在不同負荷情況下運行穩(wěn)定。系統(tǒng)還配備了邊緣計算技術，使部分數(shù)據(jù)分析工作在現(xiàn)場終端設備上進行，減少了數(shù)據(jù)傳輸?shù)难舆t，提升了實時響應能力。

4.1.2 控制策略的設計與實施

基于該城市配電網(wǎng)的特點，控制策略主要包括負荷調度和故障自動隔離。在負荷調度方面，系統(tǒng)通過實時數(shù)據(jù)反饋，動態(tài)調整供電線路以平衡各區(qū)域的電力負荷。例如，在高峰負荷時段，系統(tǒng)通過切換部分電力至備用線路或增加分布式能源的接入，減輕主線路的負擔。同時，系統(tǒng)利用故障自動隔離功能，當檢測到電網(wǎng)中的某段線路發(fā)生故障時，立即切斷故障段并切換至備用線路，保障其他區(qū)域的正常供電。

4.1.3 取得的實際效果及數(shù)據(jù)分析

通過實施優(yōu)化控制策略，該城市配電網(wǎng)的供電可靠性和運行效率顯著提升。負荷調度策略使高峰負荷時段的線路過載率下降了15%，同時由于分布式能源的合理接入，節(jié)約了10%的電能消耗。故障自動隔離功能使得平均故障響應時間減少了20%，大幅降低了停電時長。數(shù)據(jù)分析顯示，優(yōu)化控制策略在降低設備損耗和提升供電穩(wěn)定性方面取得了顯著成效，客戶滿意度也得到提升。

4.2 案例2：農村配電網(wǎng)的優(yōu)化控制與數(shù)據(jù)分析

4.2.1 負荷不均衡問題的解決方法

農村配電網(wǎng)由于分布廣、負荷不均衡問題嚴重，通常在用電高峰期出現(xiàn)電壓波動和電力損耗較高的情況。在該案例中，系統(tǒng)針對農村配電網(wǎng)的負荷不均衡問題，采用了分布式負荷監(jiān)測和智能調整策略。通過在主要節(jié)點安裝智能傳感器，系統(tǒng)能夠實時監(jiān)控各線路的電壓和電流，并通過大數(shù)據(jù)分析預測負荷變化，提前調整供電計劃。在用電低峰期，系統(tǒng)自動切換至經(jīng)濟運行模式，減少電力浪費；而在高峰期，系統(tǒng)則通過負荷分流技術平衡線路壓力。

4.2.2 實時數(shù)據(jù)分析在農村電網(wǎng)的具體應用

通過采集該農村不同區(qū)域的負荷數(shù)據(jù)，系統(tǒng)能夠識別出負荷高峰的時間和區(qū)域分布，并通過機器學習模型預測未來的負荷變化?；跀?shù)據(jù)分析結果，系統(tǒng)實時調整電力供應，確保供電穩(wěn)定性。例如，系統(tǒng)在夜間高峰負荷期自動將部分電力從過載線路切換至備用線路，避免了因負荷過大導致的電壓波動。

4.2.3 系統(tǒng)運行穩(wěn)定性與經(jīng)濟效益分析

優(yōu)化控制策略的實施顯著提高了該農村配電網(wǎng)的運行穩(wěn)定性和經(jīng)濟效益。數(shù)據(jù)顯示，系統(tǒng)的負荷平衡調度使線路電壓波動降低了12%，電能損耗減少了8%。此外，通過智能化的調度和監(jiān)控，系統(tǒng)有效減少了農村地區(qū)的停電事件，供電可靠性提高了15%。在經(jīng)濟效益方面，節(jié)約的電能成本和減少的設備維修費用為電網(wǎng)運營商帶來了明顯的收益，系統(tǒng)的投資回報周期縮短了約2 a。

5 結束語

配電網(wǎng)自動化通過實時數(shù)據(jù)的采集、分析與優(yōu)化控制，可提升電網(wǎng)的管理效率與供電穩(wěn)定性。展望未來，隨著物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)和人工智能等技術的進一步發(fā)展，配電網(wǎng)自動化將朝著更加智能化、高效化的方向邁進。未來的配電網(wǎng)不僅需要實現(xiàn)更加精準的實時數(shù)據(jù)分析，還需不斷優(yōu)化控制策略，以應對不斷變化的電力需求和更復雜的網(wǎng)絡環(huán)境。持續(xù)的技術創(chuàng)新和策略優(yōu)化，是推動配電網(wǎng)自動化水平進一步提升的關鍵。

參考文獻

[1] 羅建軍.基于大數(shù)據(jù)技術的配電網(wǎng)自動化系統(tǒng)優(yōu)化策略分析[J].集成電路應用，2023，40（12）：274-276.

[2] 敖軍.面向區(qū)域配電網(wǎng)的分布式能效數(shù)據(jù)分析與優(yōu)化技術[J].電氣應用，2024，43（6）：66-71.

[3] 李艷，許方杰.基于配電網(wǎng)自動化技術的電力系統(tǒng)運行優(yōu)化策略[J].光源與照明，2024（2）：234-236.