监视并分析过负荷，决定是 否需要对变压器容量进行检 查
根据负荷平衡状况，采取新 的电网连接方式
电压和功率因数分析，调整 电容器和电压调节器的位置
根据测量的故障电流，设置 设备容量
监视并识别电压和功率因数 不合格的位置，安排合理的 运行方式
监视并识别电压问题区域， 发现负荷不平衡，调整运行 方式，保证电压水平和负荷 平衡
4 ……
28MW
16
错峰方案执行
调 度
工用5
室
工用1
营销部门把安排好的各用户的错峰
工用3
量和错峰时间发送给用户，用户接
错反 峰馈 指信 令息
营 销 部
错峰指令
错峰指令 反馈信息
工用2 反馈信息
到错峰指令后确认分配的错峰指标， 商用4 开始实施错峰用电
商用1
1800
商用3
1600
错峰方案实施之后，用户的用电方式发生
P
B usiness Units B us ines s U nit ID
Central S tations C entral S tation ID
P
S ubstations S ubs tation ID B us ines s U nit ID (F K ) C entral S tation ID (F K )
S ubs tation ID (F K ) Trans m is s ion Line ID (F K ) S egm ent ID (F K )
P
Trans m is s ion Line S egm ent Trans m is s ion Line ID (F K ) S egm ent ID
SCADA系统根据系统采集、控 制点数的多少，系统规模的大 小不同，小到只有一台计算机 组成一个小型SCADA系统；大 到由多台服务器和若干台工作 站协同组成大型SCADA系统。
工业上，SCADA系统广泛应用 于远程通讯、供水与污水处 理、化工、电力、电力、冶 金、油气输送等领域。
SCADA系统典型硬件配置图
P
IE D s to C irc uit B reak ers IE D ID (F K ) C irc uit B reak er ID (F K )
S ens ors
S ens or ID
S ens or Ty pe (FK ) S ubs tation ID (F K ) IE D ID (F K ) H y dran U nit ID (F K ) W eather S tation ID (F K )
直升机巡线应用也越来 越多，巡线过程中拍摄 的需要处理视频数据数 量巨大
自动异常识别的意义
随着视频监测系统投入 的越来越多，人工监视 易造成肉眼疲劳，造成 漏报。
监控中心的视频线路较 多，人工监视也无法一 一监看，易造成漏报 采用视频处理技术对监 控视频和图片进行实时 处理与分析，通过提取 线路特征，自动识别异 常情况并进行报警，能 极大减少工作量，提升 输电线路的安全可靠 性。
1400
1200
改变，系统的实际负荷曲线也随之发生改
1000
变。从图中可以看出，错峰之后，电力缺
800
600
口移除，且系统实际的用电负荷曲线与预
400
200
测的负荷曲线图相比得到了优化
0
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24
用电负荷预测
发电负荷预测
错峰后实际用电量
17
设计新型智能用电优化模型，综合考虑用户特点、网络情况 和经济因素等，形成最优绩效目标的轮休和错峰计划
输入
用户数据:
个体特性 群体特性 ……
系统数据:
负荷缺口 线路负载 网络约束 ……
其他基础数据:
政策规定 其他用户设置参数 ……
优化
Min
经济性影响
+
CostTI
Level 3 - 数据分析, 事件的实 时或事后诊断处理, 数据挖掘
Level 2 – 指标计算, 趋势分析 Level 1 – 实时事件,阈值, 通知;
屏幕显示, 邮件, 传呼
数据源
Scada系统简介
ASnCdADDaAt(aSuApceqruviissiotiroynC) o是nt数ro据l 采 集和监控，是一种实时采集和 分析数据的计算机监控系统。
识别接近额定容量并报警， 减少负荷以增加设备的寿命
对设备老化情况进行分析， 制定合理维修策略
部署智能电表，实现对用户 侧电量、电压、电流、功率 的完整数据采集
借助双向通信的电表，实现 与用户的互动
通过电价策略调整，加强需 求侧管理，优化负荷曲线， 减少电力消耗
通过系统集成，建立完成的 停电管理系统
Units of M eas ure UOM
IP Enabled Digital Communications Network
Equipment Monitoring
Automated
Substations
LAN
Digital Relays Sensors
整合程度
4个分析层次
Level 4 - 高级优化, 建模,规划, 决策支持
P
Circ uit B reak ers C irc uit B reak er ID
S ensor Readings S ens or ID (F K ) Tim estam p
S ensor Reading V alue
S ensor Types S ensor Type
S ens or Ty pe Des c ription UO M (FK )
• 个体识别技术中需要重点考虑数据降噪等避免伪特性的方法，而群体共性提取技术则需要考虑如何识别个体特性相似性的模型。
用户用电 行为分析
基于数据挖掘和人工智能技术的用户用电行为分析主要有两方面的内容： ➢ 时间对单个用户的用电模式进行识别。用户的用电模式往往不止一种，存在多样性。通
过对用户的用电规律和用电特性进行深入分析，识别出用户的所有用电模式。 ➢ 对不同用户的用电模式进行聚类分析。得到用户用电模式的群体性，有助于针对同一群
开始试点家庭电力自动化管 理方案
保安监控
远程视频监视
智能传 分布式 感器平 线路传感器
台
智能化电网设备
数据采集和通信网关 变电站自
动化
LAN
表计网络
数字化保护装置 传感器
IED, 线路监测, 智能传感器, 智能电网设备, 线路监测, 气象数据, 表计作传感器
电力大数据平台参考架构
信息展现 分析优化 信息集成 数据传输 数据采集
生产提前1小时 生产推后1小时 关闭2台机组
错峰量
2.6MW 2.4MW 1.7MW
62MW
NO 用户ID
用户类型
用电模式 用电指导
错峰量

商
业2
用
户3
富康线3号 南环线7号 尹通线12号
亮化工程，限 娱乐场所 照明工程，限
减少部分亮化 营业推后半小时 减少部分照明
3.2MW 1.2MW 2.8MW
2 智能用电策略优化与仿真:
• 策略定义：针对用户特点寻找适应的策略，针对设备发现并解决问题 • 方案优化：针对给定的目标和用户适应的策略，综合考虑成本、供电可靠
性和用户满意度等多重因素，形成最优方案 • 场景仿真：模拟不同场景，分析不同情况下的智能用电分析效果
分析
决策
评估
1 用户特征及设备状态综合:
• 设备运行工况评估：根据重过载监测与分析， 给出解决方案后查看设备运行工况
• 策略库反馈调整：根据用户实际的执行情况， 调整适应于用户的策略库定义规则
14
设计新型的用户用电特性分析模型，为新型智能用电解决方案奠定基础
• 用电特性识别是新型智能用电解决方案的基础。既要识别个体用电特性的技术，同时也需要从个体特性中提取出群体共性的方 法。
智慧电力大数据解决方案
议程
电力大数据背景简介 电力大数据应用场景 国内外案例分享 基于Scada系统的电力大数据平台架构探讨
电力大数据平台对实时数据进行深入分析，指导电网的规划/ 建设、运行、资产运维和客户服务，提升电力企业的运营水平
规划/建设
配网运行
依据精确地监测数据和计算 ，指导线路和设备的布点
体用户开展进一步研究，识别出对应的用电模式。
用电信息采 集系统
用户的用电 信息
整年的日负荷 特性曲线
用大数据技术进 行聚类分析
各
类
一个聚类代表
应
一种用电模式
用
制定错峰方案
NO 用户ID
1
工 业2
用 户
3
4
北交线5号 富康线28号 水泉线16号
……
用户类型
高耗能，限 高排放，限 高排放，限
用电模式
用电指导
Trans m is s ion Lines Trans m is s ion Line ID
P
IE D s IE D ID
P S ubs tation ID (F K )
1
IE D Ty pe (F K )
W eather S tations W eather S tation ID S ubs tation ID (F K )
Utility Applications
External Applications
数据集成总线
WAMS CIS
OMS Planning Engineering
ERP MWFM Doc. Mgt
GIS
实时数据高速总线