基于隨機矩陣理論的智能電網大數(shù)據(jù)體系結構設計

　　摘 要：針對智能電網數(shù)據(jù)繁多、用戶應用困難的技術問題，提出了新型的大數(shù)據(jù)驅動方法，并設計出基于隨機矩陣理論處理智能電網大數(shù)據(jù)的系統(tǒng)。通過隨機矩陣理論建立隨機矩陣算法模型，對智能電網大數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)獲取樣本，并進行訓練、學習，建立用戶需求的數(shù)據(jù)模型。通過計算，將隱藏在智能電網大數(shù)據(jù)中的宏觀數(shù)據(jù)轉換成微觀數(shù)據(jù)，供用戶參考使用，從本質上發(fā)現(xiàn)影響智能電網正常運行的參數(shù)。計算數(shù)據(jù)不僅可以本地顯示，還能夠遠程上傳到SG186營銷系統(tǒng)，供各種用戶使用，同時，還可以通過無線通訊的方式上傳云端，實現(xiàn)計算數(shù)據(jù)的永久性保存。設計的方案隨機矩陣理論算法引入到智能電網大數(shù)據(jù)體系，不僅提高了智能電網大數(shù)據(jù)的直觀顯示，還為后續(xù)工作的進一步開展提供技術參考。

　　關鍵詞：智能電網;隨機矩陣理論;算法模型;云端;大數(shù)據(jù)庫

　　《國家電網》雜志是國家電網公司系統(tǒng)最高層次的刊物，主要面向公司系統(tǒng)各單位廣大干部職工以及政府部門、社會組織、電力客戶和有關企事業(yè)單位，及時準確地傳達國家電網公司黨組的各項決策和工作部署。

　　隨著智能電網技術的飛速發(fā)展，智能電網產生的拓撲結構也異常錯綜復雜，各種智能電網數(shù)據(jù)互相交叉、滲透[1-2]。智能電網數(shù)據(jù)目前已經成為異常復雜且難以處理的工程大型數(shù)據(jù)，同時智能電網在運行過程中還存在諸如數(shù)據(jù)源多元化、數(shù)據(jù)異構、同步運行等特點，智能電網網絡中的復雜拓撲結構以及運行過程中的負荷劇增、猛增等都會對智能電網的正常運行產生極大的影響[3-5]。

　　由于智能電網大數(shù)據(jù)存在規(guī)模巨大、種類繁多、產生速度快、數(shù)據(jù)維度高等特征，用戶難以從浩瀚的大數(shù)據(jù)中獲取有效的電網數(shù)據(jù)信息，也很難對從智能電網中獲得的宏觀數(shù)據(jù)進行微觀分析，并捕捉稍瞬即逝的電網數(shù)據(jù)信息，以揭示潛藏在數(shù)據(jù)本身中的技術問題。因此，如何從海量的智能電網數(shù)據(jù)庫中提取數(shù)據(jù)信息進行即時、多樣、真實地分析是目前亟待解決的技術問題。基于此，基于隨機矩陣理論(randommatrixtheory，RMT)設計并研究了智能電網大數(shù)據(jù)體系結構[6-8]。隨機矩陣理論基于統(tǒng)計學原理來分析各種數(shù)據(jù)之間的相關性，通過建立隨機矩陣模型提取并分析電網數(shù)據(jù)信息，從而及時、準確地處理智能電網中的撲朔迷離的多層次數(shù)據(jù)，便于用戶提前發(fā)現(xiàn)問題、跟蹤、分析、診斷等，從而保證電網系統(tǒng)的正常運行[9-10]。下面對技術方案做詳細描述。

　　1 大數(shù)據(jù)體系構架設計

　　設計的基于隨機矩陣理論處理智能電網大數(shù)據(jù)的體系構架，通過建立隨機矩陣理論模型對大數(shù)據(jù)進行處理、相關性分析、特征的表征等，使得海量的智能電網數(shù)據(jù)、多維度數(shù)據(jù)、異源數(shù)據(jù)等通過構造矩陣的方式可視化，直觀反映電網系統(tǒng)的運行狀態(tài)。在本架構設計中，系統(tǒng)包括大數(shù)據(jù)管理平臺、數(shù)據(jù)監(jiān)控中心、電力營銷數(shù)據(jù)管理中心。其中，大數(shù)據(jù)管理平臺接收大型專變終端用戶、中小型專變用戶、單/三相一般工商用戶、居民用電用戶、公用配變考核計量、變電站關口等智能電網運行數(shù)據(jù)，通過數(shù)據(jù)輸入使得各種大數(shù)據(jù)在大數(shù)據(jù)管理平臺進行統(tǒng)一分類、處理、分析、計算、顯示等管理，如圖1所示。

　　大數(shù)據(jù)管理平臺設置有數(shù)據(jù)存儲中心、數(shù)據(jù)處理單元等，數(shù)據(jù)處理單元從數(shù)據(jù)存儲中心調取智能電網數(shù)據(jù)，并建立隨機矩陣模型，通過隨機矩陣算法對智能電網大數(shù)據(jù)進行分析、處理。大數(shù)據(jù)管理平臺可以在數(shù)據(jù)存儲中心中存儲，數(shù)據(jù)存儲中心為基于Hadoop平臺的大型Hbase數(shù)據(jù)庫，其具有結構化的數(shù)據(jù)和非結構化的數(shù)據(jù)，非結構化的可以數(shù)據(jù)在Hadoop平臺中的HDFS文件系統(tǒng)進行存儲。在Hadoop平臺中的各種大數(shù)據(jù)可以實現(xiàn)分布式存儲、超融合VS分布式、刪重和壓縮以及整合分析等功能。處理后的數(shù)據(jù)通過數(shù)據(jù)診斷甄別數(shù)據(jù)真?zhèn)危⑼ㄟ^顯示器進行數(shù)據(jù)顯示。用戶可通過該終端直觀地看出數(shù)據(jù)運算結果，同時，處理數(shù)據(jù)可通過數(shù)據(jù)監(jiān)控中心遠程監(jiān)控，進而從更高層次上觀測智能電網數(shù)據(jù)情況。監(jiān)控數(shù)據(jù)可通過無線通訊的方式上傳云端，通過云端數(shù)據(jù)庫實現(xiàn)數(shù)據(jù)的永久性存儲。監(jiān)控數(shù)據(jù)也可以通過通訊協(xié)議(Modbus協(xié)議，諸如TCP/IP協(xié)議)實現(xiàn)遠程在線傳輸?shù)诫娏I銷數(shù)據(jù)管理中心(比如SG186營銷系統(tǒng))，在該系統(tǒng)實現(xiàn)對數(shù)據(jù)、客戶的檔案管理，諸如電費計算、線損統(tǒng)計、分析、營銷等業(yè)務供用戶使用。

　　2 隨機矩陣理論的建模和應用

　　2.1 隨機矩陣理論的建模

　　隨機矩陣理論是通過統(tǒng)計、分析智能電網數(shù)據(jù)的能譜和本征態(tài)，得出實際測量中的隨機程度，進而揭示實際數(shù)據(jù)蘊含的整體關聯(lián)的事件特征。下面構建隨機矩陣理論模型對智能電網數(shù)據(jù)的相關性進行計算。

　　2.2 隨機矩陣理論的應用

　　基于上述模型的建立，將上述建立的數(shù)據(jù)模型應用到電能計量的影響量的評估上，觀察電網中隱藏的外在參數(shù)對電能計量數(shù)據(jù)的影響情況。在本文設計的方案中，忽略數(shù)據(jù)輸入的步驟，直接從大數(shù)據(jù)管理平臺中的數(shù)據(jù)存儲中心中提取數(shù)據(jù)，然后進行下一步的操作，其具體步驟如圖2所示。

　　(1)從大數(shù)據(jù)管理平臺中提取智能電網數(shù)據(jù);智能電網電網數(shù)據(jù)錯綜復雜，根據(jù)用戶需要，提取有待評估的數(shù)據(jù)類型;比如電能計量的功率數(shù)據(jù)，諸如耐壓數(shù)據(jù)、外觀數(shù)據(jù)、紋波、功率、電壓、電流等，影響電網運行的數(shù)據(jù)類型，諸如振動、溫度、濕度、磁場、諧波、其他雜波、負載等數(shù)據(jù)。為了研究的便利，僅提取樣本數(shù)據(jù)作為參考。

　　(2)對提取的大數(shù)據(jù)預處理，保留有效數(shù)據(jù)，通過數(shù)據(jù)清理、數(shù)據(jù)集成、數(shù)據(jù)規(guī)約或數(shù)據(jù)變換的方式對提取的數(shù)據(jù)預處理，使得預處理后的數(shù)據(jù)更有效地用于實踐。大數(shù)據(jù)的處理通常是實時處理，首先將采集到的不同類型數(shù)據(jù)進行簡單都處理，比如進行數(shù)據(jù)格式的轉換，將ip轉換成容易識別的地址，將包含信息量少或者無用的數(shù)據(jù)過濾掉等，然后進行簡單的加工處理，比如歸一化處理，在本步驟中，包括將模擬量轉換為數(shù)字量的步驟。在此，不做詳細說明。

　　(3)建立隨機矩陣模型，基于矩陣模型計算出相關數(shù)據(jù)，如圖3所示。

　　在該步驟中，主要將處理后的純凈數(shù)據(jù)輸入到建立好的數(shù)據(jù)模型中，輸出用戶需要的數(shù)據(jù)。首先對處理后的數(shù)據(jù)進行T次采樣，構建狀態(tài)數(shù)據(jù)矩陣。即構建：以下數(shù)據(jù)以數(shù)值的方式表示，比如

　　由于矩陣的規(guī)模和篇幅的限制，在此僅僅做示例性說明，不再將矩陣按其真實規(guī)模展開。

　　在步驟中，按照標準化后的標準化公式(見公式4)來計算，根據(jù)公式9求出奇異值等同矩陣，根據(jù)公式10求出奇異值計算，最后根據(jù)公式8求出Dstd的值。公式在此不做重復描述，根據(jù)上文列出的公式，分別輸入采樣數(shù)據(jù)，求出各個公式的值。

　　(4)利用隨機矩陣模型分析大數(shù)據(jù)，當計算出標準化矩陣積Dstd的特征值分布時，便可評估電網雜波對電能計量計算誤差的影響，Dstd越大，影響量越大。由于D1表示的數(shù)據(jù)集合為影響智能電網正常運行(諸如諧波、雜波干涉等)，數(shù)據(jù)集合{P1，P2，P3，…，PM}中表示不同的參數(shù)，電能計量(如電流、電壓、功率等)的數(shù)據(jù)集合為{Q1，Q2，Q3，…，QN}中也表示不同的集合，因此在實際應用時，根據(jù)選擇數(shù)據(jù)類型而構建矩陣。

　　(5)將分析的大數(shù)據(jù)進行診斷、顯示、上傳。根據(jù)用戶需要選擇后續(xù)處理措施，比如本地數(shù)據(jù)顯示，通過數(shù)據(jù)監(jiān)控中心遠程監(jiān)控數(shù)據(jù)，上傳電力營銷數(shù)據(jù)管理中心進行綜合管理等。

　　(6)數(shù)據(jù)判斷，判斷輸出數(shù)據(jù)是夠滿意，如果不滿意，則重新計算，如果滿意，則任務結束。

　　3 方案實驗及分析

　　在試驗時，選用基于Matpower的IEEE-118節(jié)點的仿真系統(tǒng)系統(tǒng)。在仿真系統(tǒng)中設置電網異常數(shù)據(jù)參數(shù)，比如，電網雜波干擾、振動、溫濕度、諧波干擾、異常事件(諸如符合突然增加)等，然后獲取電能計量數(shù)據(jù)，將正常測量的電能計量數(shù)據(jù)輸入仿真系統(tǒng)。假設矩陣D1 = 80*150，D2 = 400*500，根據(jù)公式Dstd = [w1，w1，w1……wM+N]T進行計算，其中D1分別為溫度、負荷、濕度、諧波、磁場數(shù)據(jù)構成的矩陣。在實施例時間，D1構成5個矩陣，D2為電能計量參數(shù)(電流、電壓、功率、紋波等)，其數(shù)據(jù)樣本見表1所示。由于智能電網的影響因子頗多，本文不做一一說明。僅以溫度、負荷、濕度、諧波、磁場作為影響參數(shù)作為分析。

　　根據(jù)上述數(shù)據(jù)，應用上文提高的公式，將結算結果匯成曲線圖，如下文所述。

　　對上述各個試驗項目做失效統(tǒng)計，統(tǒng)計在2000小時內的記錄變化，失效率如圖9所示。

　　電網系統(tǒng)中還含有信號網絡拓撲變化、負荷異常、短路/斷路等情況，檢測效果與上文描述類似。通過隨機矩陣理論都可以逼真地獲取智能電網數(shù)據(jù)。通過隨機矩陣理論也可以對智能電網數(shù)據(jù)進行耗損評估，由于篇幅的限制，本文僅對智能電網不穩(wěn)定因素對電能計量測量的影響作為實驗分析。通過上述試驗，隨機矩陣理論在處理智能電網大數(shù)據(jù)方面具有明顯的直觀顯示。

　　4 結 論

　　基于隨機矩陣理論對智能電網數(shù)據(jù)進行了分析和試驗，通過隨機矩陣建模使用后對智能電網大數(shù)據(jù)的認知提供了直觀的視覺識別，該種方案可以充分利用大數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)中各種數(shù)據(jù)信息作為初始信息數(shù)據(jù)，然后利用隨機矩陣建模方法輸出不同的數(shù)據(jù)類型，使得用戶從宏觀的高緯度電網數(shù)據(jù)獲取數(shù)據(jù)微觀的本質規(guī)律，從而從根源上解決智能電網運行過程中存在的問題，為智能電網的健康、綠色運行提供較為有價值的技術參考，同時也具有較好的學術研究意義以及工程應用價值。

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