Bài báo phân tích và ứng dụng dữ liệu lớn trong lưới điện thông minh bao gồm: Khái niệm cơ bản, nguồn sinh ra dữ liệu trong hệ thống điện, các đặc trưng và đánh giá nghiên cứu về dữ liệu lớn. Bên cạnh đó, đưa ra kiến trúc tổng thể và các kĩ thuật liên quan của dữ liệu lớn trong lưới điện thông minh.
68 Lê Xuân Sanh PHÂN TÍCH VÀ THẢO LUẬN ỨNG DỤNG KĨ THUẬT DỮ LIỆU LỚN TRONG LƯỚI ĐIỆN THÔNG MINH ANALYZING AND DISCUSSING APPLICATION OF BIG DATA TECHNOLOGY IN SMART GRIDS Lê Xuân Sanh Trường Đại học Điện lực; sanhlx@epu.edu.vn Tóm tắt - Kĩ thuật phân tích liệu theo phương pháp truyền thống không đáp ứng yêu cầu phát triển lưới điện đại Từ năm 2012, có số nghiên cứu liệu lớn lưới điện thông minh với kết ban đầu thuận lợi Bài báo phân tích ứng dụng liệu lớn lưới điện thông minh bao gồm: khái niệm bản, nguồn sinh liệu hệ thống điện, đặc trưng đánh giá nghiên cứu liệu lớn Bên cạnh đó, đưa kiến trúc tổng thể kĩ thuật liên quan liệu lớn lưới điện thơng minh Cuối đưa mơ hình ứng dụng kĩ thuật liệu lớn lưới điện phân phối với việc chẩn đoán trạng thái hoạt động thiết bị; đánh giá đường dây cấp điện; phân tích đặc điểm hành vi khách hàng dự báo phụ tải Abstract - The traditional method of data analysis has not met the requirements of modern grid development Since 2012, a number of researches into big data in smart grids have been conducted with initial advantageous results This article analyzes and applies big data in the smart grids including basic concepts, data sources in the power system, characteristics and assessment of big data studies In addition, the overall architecture and related techniques of big data in the smart grids are demonstrated The last section of the article presents a model for applying the big data technology in a distribution grid with the diagnosis of equipment operation status, evaluating electricity lines, analyzing customers’ characteristics and behavior as well as forecasting supplementary load Từ khóa - liệu lớn; liệu lớn lưới điện thông minh; lưới điện phân phối; lưới điện thông minh; kĩ thuật liệu lớn Key words - big data; big data in a smart grid; distribution grid; smart grid; big data technology Giới thiệu Thuật ngữ ‘dữ liệu lớn’ (Big Data) năm 2008, tạp chí Nature xuất năm 2008 với chuyên đề tên Năm 2012, tổng thống Mỹ công bố đầu tư tỉ USD để khởi động "Kế hoạch nghiên cứu phát triển liệu lớn", tạo bùng nổ nghiên cứu liệu lớn tồn giới Hiện nay, chưa có định nghĩa thống liệu lớn, có số đồng thuận ngành Trong định nghĩa liệu lớn, định nghĩa tương đối có tính đại diện định nghĩa 3V, tức tính quy mơ (Volume), đa dạng (Variety) tốc độ cao (Velocity) [1-3] Ngồi ra, Cơng ty Dữ liệu Quốc tế (International Data Corporation, IDC) cho liệu lớn nên có tính giá trị (Value); phía IBM cho liệu lớn tính chân thực (Veracity) [4] Chính đặc điểm liệu lớn định bắt buộc phải nâng cấp có tính cách mạng kĩ thuật xử lý liệu đại Đặc điểm chung hệ thống điện phân bố vị trí địa lí rộng lớn, phát tiêu dùng cân với thời gian thực, tốc độ truyền dẫn nhanh, vận hành thời gian thực, tốc độ lan rộng cố tức thời, v.v Những đặc điểm dẫn đến, vận hành hệ thống điện sản sinh số lượng liệu cực lớn, tốc độ tăng cực nhanh, chủng loại phong phú, hoàn toàn phù hợp với tất n lưới điện phân phối thông minh Tác giả dựa vào đặc trưng mục tiêu chung xây dựng lưới điện phân phối thông minh, kết hợp tham khảo kết nghiên cứu học giả chuyên gia, phần tiến hành nghiên cứu mơ hình liệu lớn ứng dụng lưới điện phân phối thơng minh 4.1 Chẩn đốn trạng thái hoạt động lưới điện phân phối Để đánh giá mức độ hoạt động lưới điện phân phối đưa tiêu lớn cần chẩn đoán đánh giá mức độ mạnh mẽ hệ thống, Bảng Bảng Sơ đồ cấu trúc chẩn đoán trạng thái hoạt động lưới điện phân phối Mức độ kết cấu lưới Đánh giá liệu Độ tin lớn cậy trạng cấp thái điện vận hành lưới điện phân phối Tính tối ưu chất lượng điện Tỉ lệ liên lạc đường dây Mức độ kết cấu Tỉ lệ liên lạc phân đoạn lưới Hệ số phân đoạn bình quân Mức dự Tỉ lệ TBA dây cấp phòng Tỉ lệ TBA có MBA Tỉ lệ thơng qua TBA “N-1” Mức độ cung cấp Tỉ lệ thơng qua đường dây “N-1” điện phụ Tỉ lệ thông qua TBA “N-2” tải Tỉ lệ thơng qua đường dây “N-2” Tỉ lệ lắp đặt thiết bị tự đóng lại Năng lực tự hồi Tỉ lệ lắp đặt nguồn cấp điện liên tục phục Tỉ lệ trang bị nguồn dự phòng (nguồn cố phân tán) cho khách hàng Chất lượng ổn định động Tỉ lệ lắp đặt thiết bị tự động điều chỉnh điện áp VQC Tỉ lệ lắp đặt thiết bị bù công suất phản kháng SVC Tỉ lệ lắp đặt thiết bị hồi phục ổn định Chất điện áp động lượng ổn định tĩnh Tỉ lệ lắp đặt thiết bị hạn chế dòng cố tuyến dây ISSN 1859-1531 - TẠP CHÍ KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ ĐẠI HỌC ĐÀ NẴNG, SỐ 11(132).2018, QUYỂN Dung Tính lượng hiệu Mức độ kinh quản lý doanh vận hành Tỉ lệ mang tải TBA Năng lực ‘giao Tính tiếp’ với tương tác khách hàng lưới điện Đáp ứng nhu cầu Tỉ lệ lắp đặt đồng hồ thông minh thông số thu cách kết hợp thời gian đánh giá phần đánh giá Cuối cùng, theo điểm số thông số, phân cụm thiết bị, cột giá trị điểm tổng thể tính Phương pháp đánh giá kết hợp thời gian không gian ba chiều, phù hợp với tính đa chiều liệu lớn kết đánh giá gần với trạng thái thực đường dây truyền tải [15] 4.3 Dự báo phụ tải Dự báo phụ tải điều kiện tiên cho việc vận hành hệ thống điện, giám sát điều khiển thời gian thực, lập kế hoạch hoạt động phát triển, thơng tin mà phận vận hành lập quy hoạch lưới điện phải có Mơ hình liệu lớn cho dự báo phụ tải Hình Tỉ lệ mang tải đường dây Tỉ lệ tự động hóa TBA Tỉ lệ tuyến dây hồn chỉnh (tốt) Tỉ lệ thiết bị tốt Tỉ lệ lắp đặt hệ thống thu thập thông tin khách hàng Tỉ lệ lắp đặt hệ thống phục vụ khách hàng Tỉ lệ điều khiển phụ tải Tỉ lệ áp giá theo thời gian thực Một ưu điểm liệu lớn thống kê thơng tin tồn diện, đánh giá từ nhiều quan điểm [14] Ví dụ, độ tin cậy cấp điện đánh giá gồm: tiêu lấy từ sơ đồ cấu trúc, từ xác suất cố, hay tiêu chất lượng điện áp để đánh giá 4.2 Đánh giá đường dây cấp điện Tầng ứng dụng Dây nối đất Mơ hình dự báo dài/trung/ngắn/rất ngắn Thời gian đánh giá thiết bị Ghép tích hợp liệu Thiết Thiết Môi bị nối bị phụ trường đất trợ kênh Đánh giá thơng số Hình Mơ hình liệu lớn cho dự báo phụ tải Hình Đánh giá đa chiều trạng thái đường dây cấp điện Một phương pháp đánh giá đa chiều đường dây truyền tải lưới trung áp Hình Trước tiên thiết lập mơ hình nhiều lớp để đánh giá thiết bị, phân đoạn đặc biệt giai đoạn Phương pháp khấu trừ tích lũy sử dụng để đánh giá tham số bản, điểm số Dự báo phát triển kinh tế Hiểu hành vi sử dụng điện phân tích nhân tố ảnh hưởng hành vi khách hàng Nhận biết mơ hình dùng điện Phụ tải điện Phân tích đặc trưng hành vi dùng điện Tập hợp liệu Hóa đơn điện Phân tích tỉ lệ trống khu dân cư Thơng tin phí Hỗ trợ định giá điện Đánh giá tín dụng khách hàng phân tích cường độ ảnh hưởng hành vi khách hàng Thơng tin khách hàng Phân tích đặc điểm, hành vi tiêu thụ điện khách hàng dân sinh Thu thập liệu người dùng Dữ liệu ngày nghỉ tích hợp liệu tiêu thụ điện năng, kinh tế xã hội liệu nội lưới điện đưa liệu dự báo phụ tải 4.4 Phân tích đặc điểm hành vi khách hàng Thực hợp lưu trữ liệu đa nguồn liệu tiêu thụ điện, dịch vụ khách hàng, dân số, v.v (Hình 5) Các mơ hình thu dùng cho việc dự báo xu hướng phát triển kinh tế, phân tích tỉ lệ cư trú, hỗ trợ định giá điện đánh giá nhu cầu người dùng Những liệu có khối lượng lớn, từ nhiều nguồn nhiều định dạng khác Việc tích hợp phân tích liệu cần phải sử dụng kĩ thuật liệu lớn [16,17] Vị trí khơng gian thiết bị Ứng dụng tổng hợp Dữ Dữ Dữ Dữ liệu liệu liệu liệu nhân vận khách khí hành hàng tượng kinh tế địa lí ứng dụng kết dự báo phụ tải vào điều độ quy hoạch lưới điện phân phối phân tích mối quan hệ yếu tố nhạy cảm ảnh hưởng đến phụ tải, thông qua mô hình dự báo xử lí số liệu tiến hành dự báo loại phụ tải Phân tích yếu tố nhay cảm Tầng tích hợp liệu Vật liệu dẫn điện Cách điện Kế hoạch đại tu Xử lí tính tốn Đánh giá vị trí cột Móng Thân cột cột Kế hoạch tiết kiệm lượng Kết dự báo Cột N Cột Quy hoạch lưới điện Kế hoạch vận hành Tầng phân tích dự báo Đánh giá hệ thống đường dây truyền tải Cột 71 Dữ liệu ngành tiếp thị Cấu trúc lưới Chính sách giá điện … Phân tích đặc điểm sử dụng điện khách hàng thương mại Dữ liệu dịch vụ khách hàng Dữ liệu thông tin địa lý … Xây dựng mô hình tương quan hành vi khách hàng Thơng tin thời tiết Mơ hình hành vi khách hàng Phân tích đặc điểm sử dụng điện khách hàng công nghiệp Dữ liệu dân số Dữ liệu thời tiết dung lượng lớn, đa nguồn, cấu trúc liệu không đồng nhất, quản lý tài Hình Phân tích tiêu thụ điện khách hàng dựa khai thác liệu lớn 72 Lê Xuân Sanh Kết luận Trong lưới điện thông minh với số lượng lớn liệu đo lường, giám sát, phương pháp xử lý khai thác giá trị liệu vấn đề mà công ty điện phải đối mặt Ứng dụng kĩ thuật liệu lớn không sử dụng liệu riêng lưới điện mà tận dụng tồn liệu bên ngồi, làm tăng mức độ phát triển, vận hành lưới điện, nâng cao trình độ cơng ty điện lực phục vụ xã hội, phục vụ người dùng mở rộng dịch vụ giá trị gia tăng Bài báo trình bày khái niệm phân tích liệu lớn, tảng kết cấu bản, kĩ thuật liên quan lưới điện thông minh Đồng thời ứng dụng liệu lớn lưới điện phân phối chẩn đoán trạng thái hoạt động lưới, dự báo phụ tải hành vi tiêu thụ điện khách hàng Với kết ban đầu, hi vọng có ý nghĩa lớn thu hút kết nghiên cứu nước để chia sẻ kiến thức kinh nghiệm nhằm thúc đẩy nghiên cứu ứng dụng lĩnh vực liệu lớn lưới điện thông minh Nghiên cứu ứng dụng kĩ thuật liệu lớn lưới điện thông minh lĩnh vực phức tạp đòi hỏi q trình phát triển lâu dài Cần quan tâm Chính phủ, tăng cường nguồn nhân lực tài nguyên vật chất, thúc đẩy cải tiến công nghệ then chốt cho liệu lớn Cần xây dựng hệ thống tiêu chuẩn quốc tế thống nhất, mơ hình kĩ thuật liệu lớn lưới điện thơng minh Khuyến khích công ty điện lực xây dựng kiến trúc liệu lớn phù hợp với phát triển công ty, sử dụng kĩ thuật liệu lớn để tạo doanh thu cho công ty Từng bước thâm nhập kĩ thuật liệu lớn vào khía cạnh lưới điện thông minh TÀI LIỆU THAM KHẢO [1] Birney E The making of Encode: lessons for big-data projects Nature, 2012(489): 49-51Irving M R, Luan W P, Danial J S Supply restoration in distribution networks using a genetic algorithm Electrical Power and Energy Systems 2002, 10: 447-457 [2] UN Global Pulse Big data for development: challenges & opportunities.(0511-2012) http://www.unglobalpulse.org/projects/Bigdata Development [3] Agrawal D, Bernstein P, Bertino E, et al Challenges and opportunities with big data http://www.cra.org/ccc/resources/ccc-ledwhite-papers [4] Meng Xiaofeng, Ci Xiang Big data management: concepts, techniques and challenges Journal of Computer Research and Development, 2013, 50(1): 146-169 [5] EPRI The whys, whats and hows of managing data as an asset USA: EPRI, 2014 [6] IBM Managing big data for smart grids and smart meters IBM Software White Paper http://www.smartgridnews.com/artman/ publish/Business_Strategy/Managing-big-data-for-smart-grids-andsmart-meters-5248.html [7] Informatization Committee of the CSEE White paper of electric power big data of China Beijing: China Electric Power Press, 2013 [8] Zhao Gang Big data technology and application practice Beijing: Publishing House of Electronics Industry, 2013: 56-58 [9] McKinsey& Company Big data: the next frontier for innovation, competition, and productivity New York: McKinsey Global Institute, 2011: 1-28 [10] Wu Xindong, Zhu Xingquan, Wu Gongqing, et al Data mining with big data IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering, 2014, 26(1): 97-107 [11] Havens T C Fuzzy c-means algorithms for very large data IEEE Transactions on Fuzzy System, 2012, 20(6): 1130-1146 [12] Shim K Algorithms for big data analysis Proceedings of the VLDB Endowment, 2012, 5(12): 2016-2017 [13] Kong Yinghui Study on data stream techniques and its application in electric power information processing Heibei: North China Electric Power University, 2009 [14] Wang jiye, Ji Zhixiang, Shi Mengjie, et al Intelligent equipped with TVU data demand analysis and application Proceeding of the CSEE, 2015, 35(8): 1829⁃1836 [15] Hung Ronghui, Li Xun, LYU Qishen, et al Research on the defect analysis of power equipment based on data mining Electrical Application, 2015, 34(2): 46⁃50 [16] Hu Changhua Based on user behavior analysis of peak load shifting management system research and design Modern Computer (professional edition), 2014(21): 42⁃47 [17] Quilumba F L, Lee W J, Huang H, et al Using smart meter data to improve the accuracy of intraday load forecasting considering customer behavior similarities IEEE Transactions on Smart Grid, 2015, 6(2): 911⁃918 (BBT nhận bài: 20/8/2018, hoàn tất thủ tục phản biện: 05/9/2018) ... trình bày khái niệm phân tích liệu lớn, tảng kết cấu bản, kĩ thuật liên quan lưới điện thông minh Đồng thời ứng dụng liệu lớn lưới điện phân phối chẩn đoán trạng thái hoạt động lưới, dự báo phụ... ty điện phải đối mặt Ứng dụng kĩ thuật liệu lớn không sử dụng liệu riêng lưới điện mà tận dụng toàn liệu bên ngoài, làm tăng mức độ phát triển, vận hành lưới điện, nâng cao trình độ công ty điện. .. kĩ thuật liệu lớn [16,17] Vị trí khơng gian thiết bị Ứng dụng tổng hợp Dữ Dữ Dữ Dữ liệu liệu liệu liệu nhân vận khách khí hành hàng tượng kinh tế địa lí ứng dụng kết dự báo phụ tải vào điều độ