近年来，面对广大客户日益增长的供电服务需求，和风电、太阳能等新能源大规模接入电网带来的挑战，国网山东省电力公司积极发挥信息化建设对电网运维的支撑保障作用，通过对海量数据的搜集、整理、分析，全面监测客户侧供电质量，准确预测用电负荷，为电网规划建设和大修技改提供了决策依据。
畅通电网“最后一公里”
“平台数据显示，8月份我们共受理配电网抢修工单73764件，较5月份增加78.66%;平均时长为118.61分钟，较5月份缩短38.71%。”在国网山东电力9月份月度例会上，该公司运营监控中心通报了上月配电网抢修流程监测数据，借助清晰的柱状图和丰富的表格，全省各地的配电网信息一目了然。
为发挥海量数据价值，推进企业大数据分析应用工作，国网山东电力研究建立相关标准规范，启动企业级大数据平台试点建设。7月30日，国家电网公司企业级大数据平台项目在山东顺利上线试运行，该平台共有29台服务器，存储能力达到464TB。建设过程中，该公司从数据与业务融合入手，完成了营销部客户档案信息、客户用电负荷信息，运检部电网设备台账信息，电力调度控制中心变电站负荷信息以及区域负荷信息等业务数据的接入，并为气象信息、GDP、各产业值等外部因素捕捉构建了获取模型。
配电网公变台区的设备状态是配电网安全稳定、经济高效运行的重要环节。国网山东电力在前期开展全量配电网公变台区低电压监测工作的基础上，进一步拓展监测分析范围，运用大数据技术充分挖掘存量数据资产价值，结合专业规范和标准判据，基于用电信息采集系统产生的海量明细数据，对全省配电网公变台区出口侧采集的电压、电流、负载等明细数据进行自动计算和判断，开展配电网公变台区低电压、过电压、重过载、轻空载的监测工作，针对配电网公变台区运行情况从电压质量、安全运行和经济运行三个方面进行监测分析，及时向未达标的台区发送供电隐患预警信息，并督促开展核查整改。
“以5月份为例，我们重点对低电压、过电压和过载持续时间在20天以上的台区下达预警信息，共有151个低电压台区、74个过电压台区和42个过载台区开展核查整改工作，通过增加巡视次数、实施配电网改造等措施，截至目前，不合格台区数量降低了90%。”国网山东电力运监中心张伟昌介绍。
今年以来,在国网运营监测(控)中心的统一组织下，国网山东电力试点开展基于“五位一体”的配电网抢修流程绩效分析工作。试点工作以大数据挖掘为手段，从营销SG186系统中获取2014年及今年1~4月份共37.3万件工单及350万条明细数据，分析省、市、县三级业务、岗位和协同绩效情况，查找业务薄弱环节;利用概率统计方法，分析流程时长的合理分布范围;基于抢修班组和人员的大数据，开展业务量及工作效率关联分析。
针对故障派发、接单派工等6个环节用时情况，国网山东电力设置告警阈值，督促提升工作效率。“在接单派工、故障处理、故障工单审核三个主要环节中，故障处理占流程总时长的比重最大，是优化提升的重点环节。”国网山东电力运监中心分析处副处长姚刚说。在接单派工环节，部分单位过于求快，平均时长不到1分钟，很难较好完成故障预判，导致将判断压力下传至故障处理环节，影响流程整体效率。“对此，我们建议明确流程中部门职责归属，实现跨部门流程无缝对接，完善工作单填报、交接机制，使抢修队伍能够快速应对和处理故障，提高效率。”
为负荷预测定盘子
电力负荷预测是电网科学调度运行管理的前提，有了准确的负荷预测，定好电力生产“盘子”，才能经济合理地安排电网内部发电机组的运行方式，确保电网运行安全稳定。
“影响负荷的因素非常多，预测非常复杂。”国网山东电力调度控制中心调度计划处处长张健说，“就拿影响短期负荷的因素来说，包括气象因素，如天气类型、温度、降雨、湿度和体感温度等，以及预测日类型、季节、特殊因素等等。工作日和休息日的负荷就有明显区别，此外，输电线路故障和大客户自备机组、设备故障情况也会影响到用电负荷。”
怎样才能准确预测短期用电负荷呢?“海量数据的应用是准确预测负荷的基础。”张健说，这些数据包括近年来用电负荷历史数据、当前天气预报的相关数据等，就像一个数据的汪洋大海。
“1999年以前，负荷预测工作完全是靠人工‘拍脑袋’完成，预测专工每天用铅笔在带有坐标系的纸上画负荷曲线。”张健不无感慨地说，“1999年后，我们开发了负荷预测分析管理系统，利用信息管理系统自动完成短期负荷预测，不再用手工绘图了。不但工作量减轻了，负荷预测准确率也明显提高了。这10多年来，我们又对系统进行了3次大的技术升级。近3年来，我们的负荷预测准确率一直保持在98.5%以上，在国家电网公司同业对标中处于A段。”
这时，该公司调度控制中心专工张国强开始对负荷曲线进行微调，计算机屏幕上出现了5条负荷曲线。“微调就是根据参考负荷曲线对系统预测结果进行人工干预。这条红色的是系统自动生成的明天负荷预测曲线，绿色的是今天的负荷曲线，蓝色的是昨天的负荷曲线，黄色的是去年同期的负荷曲线……最多的时候可以调取7条参考曲线。”张国强说，“如果没有海量数据作为基础，就不会有这些参考曲线;如果没有强大的信息系统，数据处理也不会这么快……”从开始到完成短期负荷预测，张国强用了不到15分钟时间。
“不是所有的时候都这么简单。比如，今年三伏期间天气多变，准确预测负荷的难度非常大。张国强每天都会给气象部门打好几次电话，随时掌握天气变化情况。我们还召集相关专家一起‘会诊’，力争做到准确预测。”张健说。
除了短期用电负荷预测，国网山东电力调度控制中心还将大数据技术应用到清洁能源发电负荷预测中，与中国电科院合作开发了山东电网新能源调度技术支持系统。
“风电场和光伏电站都是‘看老天脸色出力’的机组。”张国强说，“发电负荷的准确预测是科学调度管理新能源的前提。”应用新能源调度技术支持系统前，在编制发电计划时，只能根据经验，粗略估计新能源机组发电负荷的数值“拉一条直线”。这在新能源机组少的时候还可以，如今新能源机组越来越多，仅靠估计是万万不行了。
为了解决这个问题，张国强他们在系统开发时应用了高精度数值天气预报技术，建立了数学模型，实现了风电场和光伏电站发电功率的准确预测，预测准确率超过90%，从而摸准了新能源机组的“脾气”。在此基础上，优先安排新能源机组出力，做到了新能源发电全额并网和电网安全运行。
通过大数据应用，国网山东电力供电质量有了显著提升。今年1～10月，全省累计新建改造10千伏线路1.73万千米，低压线路1.58万千米，新增配变1.92万台，更换配变0.64万台，解决配变过载7178台，解决长期与季节性低电压9.9万户。
开展配电网带电作业18.4万次，同比增长196%，多供电量5.88亿千瓦时，减少停电818.9万小时˙户。
规范设置网格化抢修站点2246个，平均抢修时间同比缩短16.4%。员工服务行为有效规范，服务投诉同比下降45.3%。
