当下的开展趋向来看，用电需求的逐渐提升，请求将来电网愈加具有柔性和自顺应才能。中国长城分离开展趋向，推出了“智能配用电应用系统”，将大数据与城市电力运营深化分离，借助数据剖析用户用电的行为动态、用电特性，有针对性的对电力资源停止优化配置，不只提升了效率，更节约了资源，从而完成了城市聪慧用电的理念。这一“聪慧用电”处理计划也在上海得到了胜利施行。

　　中国长城的“智能配用电大数据应用系统”，首先集成了用户及用电数据、电网数据、外部数据等十余个数据源，树立数据仓库和数据集市，完成配用电大数据的多源集成、统一存储和关联交融。然后，搭建满足配用电大数据业务需求的软硬件平台，应用Hyperbase、discover等工具对数据停止存储和计算，具备数据密集型和计算密集型混兼并行处置才能，完成对配用电大数据的高效处置剖析。在多源数据集成及大数据平台根底之上，中国长城“智能配用电大数据应用系统”能够完成用电查询、电力地图等根底功用，以及用户用电行为剖析、节电、用电预测、网架优化和错峰调度等业务应用。

　　在“智能配用电大数据应用系统”中，其中一个根底功用是“电力地图”，在这里能够查看浦东每个行业的用电质变化趋向、每个台区每个时辰的负载率，浦东各规划功用区块的用电密度图，以及用电热力图。经过用户侧到电网侧数据的关联集成，与GIS空间可视化技术交融，完成浦东全景用电监测及能耗监测，为城市及电网开展规划提供效劳。

　　除了用电查询、电力地图等根本功用之外，中国长城“智能配用电大数据应用系统”胜利将大数据技术应用于电力系统传统业务中，经过搜集到的大数据对用户用电行为停止剖析，完成了用电预测、网架优化、节电、错峰调度等聪慧应用。

　　“智能配用电大数据应用系统”提供了多种办法的台区负荷用电预测，一种是综合思索气温、湿度、气压等气候要素，以及星期类型、节假日等要素，树立预测模型，可对台区每日用电的最大值、最小值，以及将来七天用电负荷曲线停止精确预测。另一种是运用聚类、深度学习两种办法停止台区用电预测。深度学习办法思索天气预告、用电负荷等数据，聚类预测办法则思索台区用电负荷特性。经过BP神经网络的优化，预测的误差能够降低到1.2%左右。

　　此外，这一应用系统还能够提供区块用电预测，经过对每个区块中用户的经济类型构成、行业的经济走势、每个个体用电行为的剖析，能够对将来三个月每个月的用电量停止预测。

　　中国长城“智能配用电大数据应用系统”综合思索环境要素，分离电力负荷、电量等电力时序数据，应用回归、神经网络、深度学习等大数据办法，进步了负荷预测精度，关于合理经济调理电网运转方式、制定发电方案及检修方案、确保电力设备平安、进步经济效益，具有着重要意义。

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　　“智能配用电大数据应用系统”在配用电网架优化中，采取多源数据关联剖析，剖析拓扑聚类结果、潮流散布、线损数据、牢靠性数据等十一种数据之间的相关性，发掘多元数据之间的相关性。在数据剖析的根底上给出不同的优化计划。

　　优化计划会充沛思索负荷增长及可能呈现的新增负荷点，分别给出不同的线路增容或新建线路计划，并使得网架在供电牢靠率、网络线损、负载率、建立运维本钱等指标上均有所进步。同时还能够对网架优化前后的潮流停止比照。

　　基于大数据的网架优化办法不只能表现传统优化办法中潮流、牢靠性等用函数方程表达的群体性要素，还能思索用统计量描绘的要素，如负荷用户画像、用户行业散布等表现个体信息，因此基于大数据的网架优化办法能更好地顺应消费实践，提出更具可行性与可信度的优化计划。

　　随着下一代电力系统的逐渐演进，高度灵敏的数据驱动的电力供给链将逐渐取代传统的电力供给链。中国长城方面表示，今后中国长城将继续依托智能配用电大数据平台与示范工程，分离电力公司消费需求及政府、社会应用需求，展开数据剖析研讨和业务应用开发，为推进配用电开展、完成“以客户为中心”的电力中心价值、有效配置清洁电力资源、推进我国能源构造绿色转型，而做出努力。

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