基于Hadoop技术的配电网大数据研究及探索应用
李春莉
(重庆三峡学院 电子与信息工程学院 重庆 404000)
摘 要：配电网大数据研究是智能电网领域研究的热点之
一。本文针对配电网海量数据分析和处理的难题，采用Hadoop技术进行配电网大数据分析和处理，并探索应用于研究光伏发电对配电网产生的影响。
关键词：大数据；智能电网；Hadoop；光伏发电
统的输出功率具有较强的变化周期，这会对配电网产生周期性的冲击。同时，光伏发电系统的随机变化特性会导致并网后的各种负荷分布及潮流情况随机出现。因此，我们要基于Hadoop技术探索应用于光伏发电对配电网的影响研究。
根据光伏并网发电的负荷信息，以及配电网采集到的电力系统运行数据，建立光伏并网后配电网大数据HDFS存储系统
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一、配电网大数据研究存在的问题及意义
(一)配电网面临的问题与挑战
随着经济社会发展，我国对配电网可靠供电和智能化发展的要求越来越高。分布式电源、电动汽车、储能装置等新型技术在我国快速发展。终端的用电负荷呈现增长快、变化大、多样化发展的新趋势。配电网由“无源”变为“有源”，潮流由“单向”变为“多向”，给配电网的安全稳定运行带来了新的技术问题和挑战。目前，配电网发展存在诸多问题。如，中压配电网发展滞后，城市与农村之间、东西部地区之间配电网发展严重不平衡，配电网结构薄弱，并且自动化水平较低，配电网信息化手段及通信系统发展较为落后。因此，加快配电网转型升级的任务非常紧迫。
(二)配电网大数据研究的意义
配电网大数据研究是智能电网研究领域中的重要方向之一。该领域的研究是多学科的交叉与融合，已成为电气工程与信息技术领域的前沿交叉研究热点。当前无论是国家层面，还是学科研究层面，都缺少发展规划、理论框架和研究成果。我国对大数据在配电网中的价值挖掘和实际应用经验匮乏，需要电气行业的研究和运行人员开展大量工作，以提高配电网大数据研究水平。从而加速智能电网的转型升级。
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。通过HDFS客户端访问或管理数据系统的运行。数据系统包
括唯一的主节点，它负责管理HDFS的名称空间和数据块映射信息，并处理客户端发出的请求。利用3个数据节点分析光伏并网后配电网的运行状况。数据节点1负责存储光伏并网发电数据。具体包括：光照强度、光照时间、光伏设备容量、光伏并网发电功率等数据。数据节点2负责存储配电网运行参数数据。具体包括：母线电压幅值、母线电压相角、负荷有功、负荷无功、负荷功率因数、交流线路有功、交流线路无功、并联电容器投入容量、并联电抗器投入容量、戴维南等值阻抗等数据。数据节点3负责存储光伏并网产生扰动数据。具体包括：电压闪烁和谐波、电压脉冲、浪涌、电压跌落、频率偏移、瞬时供电中断时间等数据。HDFS存储架构示意图，如图1所示。在建立光伏并网后配电网大数据HDFS存储系统的基础上，可采用MapReduce并行计算分析光伏并网后配电网的电能质量数据，判断光伏并网对配电网产生的影响。
二、Hadoop技术在配电网大数据的探索应用
(一)Hadoop系统模拟搭建
为了模拟配电网中海量数据的分析和处理，我们设计并模拟搭建了一个基于Hadoop技术的数据存储和处理系统。系统包括Hadoop集群、存储客户端和查询客户端。用于模拟配电网的状态监测和大数据处理过程。在多台PC机上安装开源的虚拟机软件，形成虚拟环境。再安装JDK、SSH等常用软件，配置Hadoop软件，搭建一个完全分布模式下的简单Hadoop集群，用于模拟配电网的大数据分析处理过程。在配电网大数据采集方面，查阅并整理电网平台发布的数据信息，通过数学软件生成一个大数据库，作为Hadoop集群的数据样本。
(二)Hadoop在配电网大数据分析的探索应用
光伏发电是分布式能源发电的典型技术之一。而支持大量分布式电源的合理接入是智能配电网的重要特征。光伏发电系
图1 HDFS存储架构示意图
三、结束语
配电网大数据的分析和处理可以利用Hadoop的技术优点。通过模拟搭建Hadoop存储和分析系统，探索应用于光伏发电对配电网的影响研究，逐步了解配电网大数据的研究思路，为提高配电网信息处理及智能化水平提供借鉴方案。
参考文献：
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注：本文研究成果由重庆市教委科学技术研究项目(KJ1710258)资助。
作者简介:李春莉，女，重庆三峡学院电子与信息工程学院教师，硕士，主要从事高电压技术、智能电网大数据的教学和研究工作。
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