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【摘 要】现代化智能配电网中合理应用大数据技术能够有效提升工作效率，更好的进行数据采集、整理、分析工作，同时提供了优质高效的电力服务，为人们生活提供方便。本篇文章针对智能配电网中应用大数据技术展开了分析，并展望了技术的发展方向和应用前景。以下的观点仅供参考和借鉴。
【关键词】智能配电网;大数据;技术应用
引言：随着科学技术的进步和发展，大数据技术的应用范围逐渐扩大，在生物、医学等行业中都进行了一定程度的应用，为现代化企业进步和发展提供了数据信息支持。在这样的发展形势下，部分企业的市场竞争力增强，技术应用更加娴熟。从电力行业发展的角度来说，智能配电网的发展减轻了电力工作者的工作压力，使收集和整理数据信息异常轻松，更加合理有效的规划电网，保证了系统的正常化运行。
1大数据应用技术在配电网中的用途
1.1用电行为分析
大数据技术在智能配电网中应用能够全方位的分析用电行为，在掌握用户用电情况的基础上建立科学的电网规划方案。首先，运用聚合管理模式管理收集的用电数据信息，通过大数据技术整合电力资源，形成服务性数据。服务性数据要包括区域的用电情况、地理条件和自然环境因素，在汇总数据信息的基础上分析影响因素之间的关联。其次，运用大数据技术进行用电行为分析的过程中要根据电量、费用、电力负荷总结出用户的用电特征和基本规律，设计综合性的用电系统模式，满足不同用户的用电需求。最后，将同用户用电行为相类似的数据信息综合到一起，能够更好的理解用户的用电行为，发挥大数据技术的作用。
1.2 用电负荷预测
智能配电网中通过大数据技术预测用电负荷是十分重要的一个检测环节，同时良好的负荷预测和分析也起到了技術应用管理的作用。作为智能配电网建立调度计划、制定运行规划方案，做好市场教育管理的前提条件，用电负荷检测发挥十分重要作用。与此同时，良好的用电负荷预测为正常运行和规划智能配电网提供了数据信息支持。用电负荷检测和配电网运行的安全稳定性息息相关。首先能够对智能配电网内部的所有安全配置点进行合理化调整，其次还可以保证配电目标网架整体结构的完整性。最后掌握负荷变化规律是提升负荷预测结果精准性的主要方式。作为重要的基础性保证，负荷数据主要分为实时性负荷数据与历史性负荷数据两种。其中，实时性负荷数据所指的即为电力系统内部电量负荷的实际数值，而历史性负荷数据所指的即为电力系统内部电量负荷的历史数值，主要被应用到对电力负荷变化趋势的研究上，从而更好的掌握用户负荷的需求量以及相应的负荷变化特征。针对智能配电网大数据技术的应用场景展开分析的过程当中，相关研究学者可以采用预先建立负荷预测模型的方式来达到提高负荷预测精准度的作用。需要注意的是，电力负荷在系统运行的过程中存在一定变化，但具有周期性特点，但这种特点也会受到数据信息波动产生的影响，直接导致用电负荷预测结果不准确。在智能配电网大数据的应用背景下，配电电源的种类形式将变得更加多元化，电力企业也可以同用户之间展开密切的交流互动，尽可能的提高负荷预测的精准度。
1.3电网运行评估
智能配电网中应用大数据技术应该充分发挥其应用价值，从系统运行的角度出发，全方位的开展评估工作，了解发电频率、各个线路的运行状况以及关键点的电压，在精准评估的基础上更好的进行管理工作。为了保证配电系统运行的安全稳定性，应该提升线路的负荷转移能力，这需要评估工作者清楚供电容载比。在供电不充足的情况下，能够制定出合理的管理方案，及时有效的调整电量负荷。除此之外，需要重点评估智能配电网运行的可靠性，因此要充分了解影响配电运行的因素，改进负荷点中所存在的故障率，保持正常的发电频率和稳定电压，在智能配电网中实现大数据技术的高效合理应用。
2大数据技术在智能配电网中的应用前景
2.1优化网架规划方案
智能配电网具有较强的关联性和动态性，因此发展态势良好。但这两种特性比较复杂，因此工作人员在用电管理的过程中应该充分重视。城市化进程的加快凸显了智能配电网的优势特征。为了更加准确的预测网架态势，可以分析整体的用电趋势和特点，得到预算结果。根据用户的实际用电需求制定电网规划的目的能够保证大数据技术的良好应用效果。原有的网架规划方案中，以提升电网运行的经济效益作为主要目标，忽视了用户的用电需求。随着科学技术的进步和发展，电力工作者分析用户的用电需求可以在大数据技术的支持下，采用举例分析法进行分析，保证电网规划的可行性，更加安全可靠。优化数据驱动网架的规划方案应用借助相关的数据信息技术。例如通过应用网架结构数据来开展关联与聚类分析，以此来保证分类分层数据模型的顺利构建，有效提高网架优化率。
2.2降低电能损耗
随着人们生活质量的提升，用电需求也在不断增加，因此用户的用电数据信息庞大。为了整理和分析数据信息，应该采用关联分析道德方式，保证数据的完整和准确性。要积极引入并应用最新的运行机制，例如分布式电源运营与分布式电源接入，构建出联合优化模型。为了制定更加人性化的用电管理方案，电力工作者在用户用电的过程中应该精准分析行为特点，在综合数据信息的基础上制定方案。良好的用电管理一定程度上减少了用电成本，同时保障用电系统的安全稳定性。
3结束语
由上文可知，科学技术的进步和发展为智能配电网提供了动力支持，实现了数据、流量的双向承载，电力用户能够享受更加高端优质的服务。文章中针对智能配电网中应用大数据技术展开了分析和研究，在系统规划和运行的过程中投入了更多的电力资源，在建设驱动型智能配电网方面发挥了重要作用。但构建数据信息模型以及保护大数据技术应用安全方面有待进一步考证和研究。
参考文献：
[1]陈代金，赵建峰.孤网运行机组调节系统工作不稳定分析[J].电子技术与软件工程，2015（6）：109-110.
[2]王继业，季知祥，史梦洁，等.智能配用电大数据需求分析与应用研究[J].中国电机工程学报，2015，35（8）：1829-1836.
[3]赵腾，张焰，张东霞.智能配电网大数据应用技术与前景分析[J].电网技术，2014，38（12）：3305-3312.
（作者单位：国网浙江云和县供电有限公司）
【关键词】智能配电网;大数据;技术应用
引言：随着科学技术的进步和发展，大数据技术的应用范围逐渐扩大，在生物、医学等行业中都进行了一定程度的应用，为现代化企业进步和发展提供了数据信息支持。在这样的发展形势下，部分企业的市场竞争力增强，技术应用更加娴熟。从电力行业发展的角度来说，智能配电网的发展减轻了电力工作者的工作压力，使收集和整理数据信息异常轻松，更加合理有效的规划电网，保证了系统的正常化运行。
1大数据应用技术在配电网中的用途
1.1用电行为分析
大数据技术在智能配电网中应用能够全方位的分析用电行为，在掌握用户用电情况的基础上建立科学的电网规划方案。首先，运用聚合管理模式管理收集的用电数据信息，通过大数据技术整合电力资源，形成服务性数据。服务性数据要包括区域的用电情况、地理条件和自然环境因素，在汇总数据信息的基础上分析影响因素之间的关联。其次，运用大数据技术进行用电行为分析的过程中要根据电量、费用、电力负荷总结出用户的用电特征和基本规律，设计综合性的用电系统模式，满足不同用户的用电需求。最后，将同用户用电行为相类似的数据信息综合到一起，能够更好的理解用户的用电行为，发挥大数据技术的作用。
1.2 用电负荷预测
智能配电网中通过大数据技术预测用电负荷是十分重要的一个检测环节，同时良好的负荷预测和分析也起到了技術应用管理的作用。作为智能配电网建立调度计划、制定运行规划方案，做好市场教育管理的前提条件，用电负荷检测发挥十分重要作用。与此同时，良好的用电负荷预测为正常运行和规划智能配电网提供了数据信息支持。用电负荷检测和配电网运行的安全稳定性息息相关。首先能够对智能配电网内部的所有安全配置点进行合理化调整，其次还可以保证配电目标网架整体结构的完整性。最后掌握负荷变化规律是提升负荷预测结果精准性的主要方式。作为重要的基础性保证，负荷数据主要分为实时性负荷数据与历史性负荷数据两种。其中，实时性负荷数据所指的即为电力系统内部电量负荷的实际数值，而历史性负荷数据所指的即为电力系统内部电量负荷的历史数值，主要被应用到对电力负荷变化趋势的研究上，从而更好的掌握用户负荷的需求量以及相应的负荷变化特征。针对智能配电网大数据技术的应用场景展开分析的过程当中，相关研究学者可以采用预先建立负荷预测模型的方式来达到提高负荷预测精准度的作用。需要注意的是，电力负荷在系统运行的过程中存在一定变化，但具有周期性特点，但这种特点也会受到数据信息波动产生的影响，直接导致用电负荷预测结果不准确。在智能配电网大数据的应用背景下，配电电源的种类形式将变得更加多元化，电力企业也可以同用户之间展开密切的交流互动，尽可能的提高负荷预测的精准度。
1.3电网运行评估
智能配电网中应用大数据技术应该充分发挥其应用价值，从系统运行的角度出发，全方位的开展评估工作，了解发电频率、各个线路的运行状况以及关键点的电压，在精准评估的基础上更好的进行管理工作。为了保证配电系统运行的安全稳定性，应该提升线路的负荷转移能力，这需要评估工作者清楚供电容载比。在供电不充足的情况下，能够制定出合理的管理方案，及时有效的调整电量负荷。除此之外，需要重点评估智能配电网运行的可靠性，因此要充分了解影响配电运行的因素，改进负荷点中所存在的故障率，保持正常的发电频率和稳定电压，在智能配电网中实现大数据技术的高效合理应用。
2大数据技术在智能配电网中的应用前景
2.1优化网架规划方案
智能配电网具有较强的关联性和动态性，因此发展态势良好。但这两种特性比较复杂，因此工作人员在用电管理的过程中应该充分重视。城市化进程的加快凸显了智能配电网的优势特征。为了更加准确的预测网架态势，可以分析整体的用电趋势和特点，得到预算结果。根据用户的实际用电需求制定电网规划的目的能够保证大数据技术的良好应用效果。原有的网架规划方案中，以提升电网运行的经济效益作为主要目标，忽视了用户的用电需求。随着科学技术的进步和发展，电力工作者分析用户的用电需求可以在大数据技术的支持下，采用举例分析法进行分析，保证电网规划的可行性，更加安全可靠。优化数据驱动网架的规划方案应用借助相关的数据信息技术。例如通过应用网架结构数据来开展关联与聚类分析，以此来保证分类分层数据模型的顺利构建，有效提高网架优化率。
2.2降低电能损耗
随着人们生活质量的提升，用电需求也在不断增加，因此用户的用电数据信息庞大。为了整理和分析数据信息，应该采用关联分析道德方式，保证数据的完整和准确性。要积极引入并应用最新的运行机制，例如分布式电源运营与分布式电源接入，构建出联合优化模型。为了制定更加人性化的用电管理方案，电力工作者在用户用电的过程中应该精准分析行为特点，在综合数据信息的基础上制定方案。良好的用电管理一定程度上减少了用电成本，同时保障用电系统的安全稳定性。
3结束语
由上文可知，科学技术的进步和发展为智能配电网提供了动力支持，实现了数据、流量的双向承载，电力用户能够享受更加高端优质的服务。文章中针对智能配电网中应用大数据技术展开了分析和研究，在系统规划和运行的过程中投入了更多的电力资源，在建设驱动型智能配电网方面发挥了重要作用。但构建数据信息模型以及保护大数据技术应用安全方面有待进一步考证和研究。
参考文献：
[1]陈代金，赵建峰.孤网运行机组调节系统工作不稳定分析[J].电子技术与软件工程，2015（6）：109-110.
[2]王继业，季知祥，史梦洁，等.智能配用电大数据需求分析与应用研究[J].中国电机工程学报，2015，35（8）：1829-1836.
[3]赵腾，张焰，张东霞.智能配电网大数据应用技术与前景分析[J].电网技术，2014，38（12）：3305-3312.
（作者单位：国网浙江云和县供电有限公司）