未来智能配电网的规划与运行，将涉及大量的数据，对这些数据和信息在数量、粒度和速度方面的需求，有可能比现在提高几个数量级，可能是海量的数据，也可能是大数据。未来的智能配电网显然将高度依赖于完整且高度集成的信息。数据仓储可以同时服务于电力企业的多个系统，能够确保及时更新网络的运行状态、网络资产状况等信息，并可以被相关的所有系统同步访问到最新信息。只有依据正确的信息才能做出恰当的决策(通常决策是自动进行的)，海量的、高精度的和同步的数据是实现智能配电网管理的必要基础。
0、引言
欧洲配电网智能化系列专题已经介绍了欧洲配电网智能化发展的驱动力和需求分析、应用场景及其功能、技术标准化工作、控制技术、通信技术及规划技术，本篇为数据仓储技术。当前各个组织每天都要捕获一些基本不可使用的数据，原因是无法很方便地访问、操作和呈现这些数据。在一个组织的各计算机系统上，有数十亿字节的数据基本上是“锁定”的，数据仓储技术定义了可以使该数据更容易访问的策略。需要强调的是，在智能电网中，信息和通信技术(ICT)已不再是电力系统的附属品，而是一种有利于智能电网发展的技术，通信基础设施和信息技术控制系统将在智能配电网中起着极大的作用，而首先要创造一个信息和数据管理安全、高效的解决方案。
未来智能配电网的规划与运行，涉及模型精确度和时间粒度(年、日前、时、分、秒)的正确选择，将涉及大量的数据，并需将大量数据转换成信息，而且对这些数据和信息在数量、粒度和速度方面的需求，有可能比现在提高几个数量级，也可能是海量的数据，也可能是大数据。未来的智能配电网显然将高度依赖于完整且高度集成的信息。因此，作为信息来源的数据，其实时性和准确性就显得尤为重要。零散的、非集成性的源于传统企业IT系统的信息有可能不能满足未来的需求。有两种不同类型的数据，一是用于网络规划和电网的控制的技术数据，二是用于能效和计费目的的消费数据，两者都是市场运作的关键。
对于数据和信息的管理，需要考虑以下问题：
①不同利益相关者(特别是DSO)在数据和信息的管理中的作用，有何激励机制;
②哪些数据需要所有成员(DSO、供应商、节能服务公司、聚合商)来共同执行任务;③对于信息和数据管理，作为一个中立的市场促进者，DSO是否具有足够的独立性;④是否会由于不兼容性而使不同数据中心与国家市场相抵触;
⑤数据和信息是否有足够的完整性和安全性;
⑥为了刺激客户主动参与系统/市场，什么是顾客的最佳的解决方案;
⑦为了适应给家庭抄表服务供应商的大规模扩张，是否有一个标准化(欧盟层面)的开放式接口;
⑧这是大数据还是数据量的挑战。欧盟委员会在智能电网工作组内已经开展了相应的重点工作，如专家组2和2014年期间发布的DPIA模型。像瑞典、芬兰和意大利等国，智能电表已经在国家层面成功地普及。
对这些数据和信息的需求，一方面来自高度集成化的配电网，其中包括集中式或分布式的能源、消费者以及“产消者(生产电能并消费电能的客户)”，见图1;另一方面，来自响应节能减排政策而衍生的用电需求，这需要配电运行部门更为主动地对配电网进行监控和管理，从而可以避免因网络约束而导致的网络容量越限问题，也可以避免传统规划造成的网络容量下的过度性或矛盾性投资。
图1未来配电网的集成特性
数据仓储可以同时服务于电力企业的多个系统，能够确保及时更新网络的运行状态、网络资产状况等信息，并可以被相关的所有系统同步访问到最新信息。虽然可以采取多种方式设计和组织数据仓储，但是最常见的还是采用集中式公共信息仓储的概念。从长期来看，数据有可能将会伴随智能电网的发展而爆炸性增长，未来更趋于采用分散和虚拟的系统。与此同时，对于智能电网以及集中式数据仓储而言，运行数据存储(ODS)将是关键的组成部分。
如果没有海量的、高精度的和同步的数据提供必要的基础，智能配电网管理无法依据正确的信息做出所需的决策(通常决策是自动进行的)，那么智能配电网就不可能真正实现。下面将对数据仓储的作用、数据仓储的效益以及数据仓储的结构部分进行概要介绍。
1、数据仓储的作用
为了分享和区分大量的数据与信息，构建标准的、可共享的，并可持续更新的数据仓储的重要性是不言而喻的。数据仓储可以同时服务于电力企业的多个系统，能够确保及时更新网络的运行状态、网络资产状况等信息，并可以被所有的系统同步访问到最新信息。智能电网信息的集中管理和可视化是其最基本的要求。如何将不同来源和不同格式的信息汇集成具有一致性及功能性的可视化信息将是一大挑战，同时还要考虑到将传统的(主要为非集成的)系统重新集成到新的集中管理系统中。构建满足以上条件的数据仓储的直接好处是，能够有效地降低运营成本，并能通过更好的现场资源管理来改善客户服务。智能配电网的数据集合关系见图2。
图2智能配电网涉及的数据集成
图2是配电网运行的一个简单子集，从中可以明显看出对于不同来源的数据进行集成的需求。集成的作用在于：
1)调度最适合的现场资源(综合考虑技能、位置、材料和设备);
2)进行准确和及时的信息通信;
3)制定更好的规划，确保在需要的时间和地点有正确且可用的现场资源;
4)可以对开关操作(包括非计划/停运的事件)进行更好的计划、执行和记录。
值得注意的是，对数据集成的需求，远不止对现场资源的优化集成，数据集成还要包括资产状况数据、网络和元件载荷数据、线路故障数据等。此外，还有一些其他数据：自动智能计量数据和一些参考数据(如网络管理、SCADA、资产管理、人员管理、地理信息系统和客户信息管理系统等)。图3展示了智能电网的一种数据管理架构。
图3智能电网的典型数据管理架构
2、数据仓储的效益
一个设计良好的集成系统提供了底层计算平台和基础硬件设施，使得有可能应用成熟的数据收集技术和存储技术进行电网分析和优化。其好处包括：
1)数据管理方面：①可以降低或延缓新增电网容量和储能成本;②降低冗余度需求和改善电网的安全性;③保证信息网络的安全性;④保证私人信息的安全性;⑤消除解决数据冲突的成本。
2)电网管理方面(基于更好的数据管理)：①避免由于坏数据或不完整的数据而产生不良的资产和网络管理决策;②提高监测和诊断能力;③延长资产寿命;④提高资产利用率;⑤提高设备负载水平;⑥减少网损;⑦准确识别电网容量水平(热稳定、电压、故障水平、电能质量等);⑧更好的网络优化和控制(包括设计、正常运行和实时状态);⑨通过更好地控制需求(包括平移和调整峰荷)降低配电成本;⑩提高集成DER(DG、分布式存储和需求侧响应)的能力;降低投资决策的风险。
总之，由于数据所承担的重要角色，高效的数据仓储是智能电网各类管理的保障，其中包括资产管理、网络管理和现场人力管理。
3)资产管理方面：①预测潜在的功能性失效;②优化维修和停运的时间进度表和优先级;③提高基于实时数据预测资产的建模能力;④智能化资产的跟踪与标签，以便获得智能化的资产性能预测和分析能力;⑤通过智能化，提高资产的性能和可靠性;⑥更详细和精确地估计资产的寿命周期，以及其位置和状态数据。
4)网络管理方面：①智能电网的故障定位与诊断，启动及时和有效的反应;②实时网络状态管理;③实时资产连接和连接状态;④自动将故障通知发给维修人员;⑤智能化资产的远程访问、监控和报告。
5)现场人员管理方面：①通过及时和准确的信息，提高现场人员效率;②根据整体综合资产信息，增强主动的预防性维护能力;③更全面的关键元素分析;④智能化的客户服务(包括预约服务和自我服务门户)。
3、数据仓储的结构
虽然可以采取多种方式设计和组织数据仓储，但是最常见的还是采用集中式公共信息仓储的概念。与此同时，分散和虚拟系统也在逐渐普及，也有人认为这是未来的趋势，尤其是考虑到从长期来看数据有可能将会伴随智能电网的发展而爆炸性增长。但是，对于智能电网以及集中式数据仓储而言，运行数据存储(ODS)将是关键的组成部分。图4显示了运行数据存储与数据仓储、数据仓储与分析应用之间关系的典型高层架构。
图4数据仓储的架构
单一源运行系统中的数据要经过提取、转换和加载(ETL)的流程，并要在上传至企业数据仓储之前保留在ODS中。这种方法基于2个基本原则：
1)包括运行调度、维修和停电管理在内的运行和战术决策，完全不同于诸如资产置换、改造与维修计划等的战略决策。因此，定制的数据集成方案能够为目标用户提供优化决策的支持。
2)随着智能电网的日益发展，集中式系统(包括网络管理中心系统)将能够通过点对点的通信方式(例如分散的网络管理系统)，远程实施实时决策和自动化操作序列决策。这样的运行方式，将可以避免基于远程终端单元(RTU)的双向通信系统的高成本和通信延迟，及其对完整性和自动化操作序列可靠性所带来的破坏。数据仓储因此能够包含快照;本地数据的中转区将能够与本地运行系统的数据共同进入提取、转换和加载(ETL)阶段。
图5数据仓储的关联图
4、结语
综上所述，未来的智能配电网显然将高度依赖于完整且高度集成的信息。因此，作为信息来源的数据，其实时性和准确性就显得尤为重要。零散的、非集成性的源于传统企业IT系统的信息有可能不能满足未来的需求。
消费者、监管机构、电网企业和电网都是广大利益的相关者，这就要求智能配电网管理的所有性能(可靠性、安全性、效率，整体性、灵活性、质量等)向最高水准发展。
虽然关于智能配电网的讨论往往集中在电网本身，但事实是，无论电网资产的智能化水平多么高，如果没有海量的、高精度的和同步的数据提供必要的基础，如果系统没有能力去选择和集成数据，以及对所需提交的信息进行必要的验证，智能配电网管理就无法依据这些信息做出所需的决策(通常决策是自动进行的)，那么配电网就不可能实现真正的智能化。
智能配电网的未来似乎取决于强大的数据仓储，但是更取决于越来越广泛的、分散的自治网络管理系统，运行数据存储(ODS)将与这些分散的网络管理系统进行通信，跟随其完成必要的自动切换操作，因此在实际开关自动切换顺序过程中，虽然运行数据存储(ODS)和数据仓储不参与其过程，但是能够以接近实时的速度更新其数据。
作者简介：
范明天(1954—)，女，博士，教授，研究领域为城市电网规划、城市电网应急管理、配电自动化规划、优化计算方法研究。
张毅威(1961—)，女，博士，副教授，研究领域为电力系统稳定与控制，智能配电网。
张祖平(1950—)，男，硕士，教授，研究领域为电力系统规划运行分析、电力系统分析数学模型及计算方法的研究、特高压大电网关键技术研究、城市电网规划方法研究。
曹其鹏(1993—)，男，本科，清华大学电机系，研究方向为电网的需求侧响应。
原标题：【讲座八】范明天：欧洲配电网智能化中的数据仓储技术
