宇动源电力行业BI解决方案

电力热力

用商务智能促进电网的宁静和经济运行
配景先容
　　现在我国的总装机容量已经跃居天下第二位，仅次于美国。随着海内经济的快速生长，电力的需求量也在快速增加。我国现在处在一个能源消耗总量和GDP能耗双高的状态。电力运送作为电力生产和消耗之中很是主要一环，怎样既保证电力运送历程中的宁静可靠，又要实现经济输电，为降低单元GDP的能源消耗做出应有的孝敬？是一个值得认真研究的课题。      
　　电网公司作为一个大的输电网络，包罗了许许多多这样的完善的环节。怎样让这些电力生产和运送历程中的众多环节更好地协同事情，实现又全安又经济的模式？这恰恰是一个涉及面广、庞大度高、需要综合剖析和实时反映的‘宏观’问题。
　　2000年10月13日，于四川二滩水电站的异常停机，造成7秒甩着力89万KW，川渝电网险些瓦解。究其缘故原由有四：
①　没有准确评估和明白输电系统存在的单薄环节和事故隐患，没有控制电网电压在正常的规模之内；
②　缺少紧迫状态的预警，输电公司没有准确意识到系统状态恶化的严重结果；
③　没有准确和实时处置惩罚电网的重修，造成事故的扩大；
④　没有取得电网的实时数据举行剖析，错过了事故剖析和预警的手艺支持时机。
　　宁静输电意味着实时和准确掌握系统中的装备状态、系统的运行状态、电力的供求关系，随时剖析系统中可能的隐患，和泛起问题的实时处置惩罚等。而经济输电就是电力供应的合理调配、及格理使用可再生能源、淘汰运送历程中的损失，及使用经济杠杆对用电量举行调治等。
　　以解决海量数据的实时、周全、准确的剖析为目的的商务智能手艺，正好为解决电网公司的所面临的剖析和决议问题提供了手艺解决方案。 
系统概述
1. 数据堆栈的建设
　　建设电网商务智能系统第一步是设站电网的数据堆栈（Data Warehouse）。如下图所示。数据堆栈中集中了：发电、输电、变电、配电、用电各个环节的运营数据，以及电力地理信息系统数据、电网所笼罩区域的社会经济数据，另外另有MIS系统数据、装备的状态、职员状态，及其它相关的历史和现在的数据。

2. 主题剖析及专题应用
　　主题剖析是基于数据集市使用OLAP手艺举行多维剖析，即从多角度剖析和查找统一个问题。专题应用是主题剖析的进一步扩展。围绕着多维数据的剖析，针对某一特定的问题举行深入的剖析。我们在后面将给出详细的主题剖析和专题应用的实例。 
3. 数据挖掘
　　数据挖掘是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据集中识别有用的、新颖的、潜在有用的，以及最终可明白的模式的非普通历程。它以数据堆栈为基础，涉及到数理统计、神经网络、数据库、软件开发

模式识别、粗拙集、模糊数学等相关手艺。通过数据挖掘可能资助我们实现电力运送历程中可能涉及到的：分类或展望模子数据挖掘、数据总结、数据聚类、关联规则发现、序列模式发现、依赖关系或依赖模子发现、异常和趋势发现等等。从而实现人工及其它系统无法发现的纪律或异常情形。
应用举例
　　电网BI系统建成后，可以凭据差别时期的需求，在数据堆栈的基础上搭建种种详细的应用。下面举几个可能的实例举行说明。 
1. 停电事故剖析
　　电力运送是个庞大的历程，一个故障往往会造成瞬间的连锁反映。以是事故缘故原由的剖析也是很是庞大的，真正的故障点和故障缘故原由往往要花很长的时间才气确定。 一样平常在操作系统中用SOE系统并不能剖析事故的缘故原由。
　　而电网BI系统则差别，它综合了种种与事故可能相关的数据在一起。这些数据被有机的整合或关联在一起。再通过成熟的BI剖析工具及剖析要领，很快就能找到事故的缘故原由所在。
2. 事故损失评估
　　事故发生后，系统马上获得数据规模的数据。而与事故规模内的装备状态、社会经济状态、恢复系统所需的时间和用度数据等等相关数据已经是系统已知的数据。此时一个准确的事故评估就会在瞬间得出。 

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