一种基于大数据分析的新型配电网建设方法与流程

1.本发明涉及电气工程技术领域，具体涉及一种基于大数据分析的新型配电网建设方法。

背景技术：

2.重过载是电网的非正常运行方式，由此引起的电力线路接入能力受限是电网建设的常见问题。一方面，在现有设备水平和运行技术条件下，较为理想的建设改造方式仍是通过替换大容量变压器、线路等方式消除重过载现象，虽然满足了配电网的重过载的治理需求，但投资方式过于粗放，电网建设投资回报率低下。另一方面，以国家电网为代表的央企顺应能源革命的大趋势，利用“大云物移智链”等新技术建设新型电力系统，推动电网的转型升级。因此，如何在新形势下利用大数据、云计算等新技术建设新型配电网，进而解决配电网的重过载问题，成为一项重要的研究课题。

技术实现要素：

3.为解决当前配电网的重过载问题，并有效避免传统重过载治理方式中集约粗放、电网资源虚耗浪费等缺点，本文运用大数据先进技术准确分析和定位影响配电网重过载的关键用户，确定需要投资建设的对象，并联合电网-企业-用户，利用光伏等清洁电源、储能等柔性负荷以及需求侧响应等各类新方法、新手段，共同解决新型配电网下的重过载问题，实现大数据驱动新型配电网的有效建设。
4.为了实现上述目的，本发明的技术方案为：一种基于大数据分析的新型配电网建设方法，所述方法具体步骤如下：
5.步骤s1：针对出现重过载现象的配电网络，读取电网内部的静态数据及动态数据，同时，结合外部的气象数据、地理数据以及政府建设用地等信息，开展数据挖掘；
6.步骤s2：利用电网内部数据挖掘影响重过载的关键用户，确立优化建设的对象；
7.步骤s3：根据挖掘出的关键用户，利用电网外部数据确立优化建设方案；
8.步骤s4：根据确立的优化建设方案，开展相关工程实施，进行增量改造，完成新型配电网的有效建设。
9.作为优选：所述步骤s2包括以下步骤：
10.步骤s21：选取近三年配电网络重过载数据进行预处理，计算用户日内平均负荷曲线和日内平均负载率曲线，为下面的指标计算奠定基础，计算公式如下：
[0011][0012][0013]
式中，s
ki
(t)为第k个用户第i天日内t时刻的负荷值，为第k个用户日内t时刻
的平均负荷值，为配电网络日内t时刻的平均负载率值，n为近三年的重过载天数，m为配电网络的用户数，t取1、2、
…
、t，sn为配电网络的额定容量；
[0014]
步骤s22：计算各用户负荷对配电网络负载率的影响程度；
[0015]
(1)变化趋势计算
[0016]
计算各用户负荷变化对配电网络负载率的影响，量化各用户负荷影响配电网络负载率的趋势，其值越大，代表实际对配电网络负载率变化趋势的影响越大；
[0017]
1)为消除负荷和负载率量纲不同的影响，分别将用户日内平均负荷曲线和日内平均负载率曲线进行标准化处理，计算公式如下：
[0018][0019][0020][0021]
式中，μs为用户日内平均负荷的均值，σs为用户日内平均负荷的方差，sk(t)为用户日内平均负荷的标准化数值，t为日内负荷的采样时间；
[0022][0023][0024][0025]
式中，μ
l
为用户日内平均负载率的均值，σ
l
为用户日内平均负载率的方差，l(t)为用户日内平均负载率的标准化数值，t为日内负荷的采样时间；
[0026]
2)利用标准化后的负荷和负载率数据，计算用户负荷变化对配电网络负载率的影响，计算公式如下：
[0027][0028]
式中，vk(t)为第k个用户负荷变化对配电网络负载率的影响系数，sk′
(t)为标准化后用户日内平均负荷的导数，l
′
(t)为标准化后配电网络日内平均负载率的导数；
[0029]
(2)数值比例计算
[0030]
计算各用户负荷大小对配电网络负载率的影响，量化各用户负荷影响配电网络负载率的比例，其值越大，代表实际对配电网络负载率数值比例的影响越大，公式如下：
[0031][0032]
式中，ωk为第k个用户负荷大小对配电网络负载率的影响系数；
[0033]
(3)影响程度计算
[0034]
选取重过载时段ti至tj，利用用户负荷的变化和大小计算该段时间内对配电网络负载率的影响，计算公式如下：
[0035][0036]
式中，uk为ti至tj的重过载时段第k个用户对配电网络负载率的影响值；
[0037]
步骤s23：将重过载时段各用户对对配电网络负载率的影响值进行大小排序，排序靠前的用户即为挖掘的关键用户，也是优化建设改造的对象；
[0038]
步骤s24：针对挖掘的用户负荷类型，提出相应的建设意见；
[0039]
1)若挖掘出的关键节点为大工业负荷或一般工商业负荷，则考虑
①
电网公司与相关用户进行谈判，开展需求侧响应，在电网重过载阶段减少对供电需求；
②
在有条件的用户侧配置分布式电源，减少电网的供电需求；
③
在条件不足的用户侧配置储能，通过削峰填谷平抑负荷需求；
[0040]
2)若挖掘出的关键节点为农业负荷、居民负荷，则考虑在相关用户侧配置储能，通过削峰填谷平抑负荷需求；
[0041]
3)若挖掘出的关键节点为电动汽车负荷，则
①
考虑配置储能，通过削峰填谷平抑负荷需求；
②
开展需求侧响应，进行有序充电。
[0042]
作为优选：所述步骤s3包括以下步骤：
[0043]
步骤s31：通过气象资源评估、地理信息评估、政府数据参考完成现场条件评估，计算各类优化建设方案的可实施性，为投资方优化建设方案的制定提供支撑；
[0044]
(1)气象资源评估
[0045]
1)通过气象数据评估该供电区域的太阳能、风能等气象资源，计算该区域内分布式电源建设的可实施性，为优化方案的确立提供参考，以光伏为例，本发明简要选取总辐射和日照时数指标，评估该供电区域的太阳能资源，计算如下：
[0046][0047][0048]
式中：h为计算周期内总辐照量，n为计算周期内小时总数，gi为第i小时平均总辐照度，h 为时间，取值1小时，t
p
为计算周期内日照峰值日照时数；若h的测量单位为mj/m2，则需将其转换为kw/m2，1kw/m2＝3.6mj/m2。
[0049]
2)根据气象信息查询该供电区域历年来是否有地震、台风、沙尘暴等极端恶劣天气，判断该区域是否有因自然灾害而无法建设分布式电源、储能站的可能；
[0050]
(2)地理信息评估
[0051]
1)通过卫星遥感观测关键节点用户处的场址地貌概况，判断周围是否有相关场地适合分布式电源或储能站的建设；
[0052]
2)通过现场勘查判断该区域内的地形地貌状况是否符合分布式电源或储能站的建设，例如分布式电源光伏站对地面的要求是平整开阔、地形朝向适宜，场地坡度不大，无凸出的山体丘陵，且具有一定的土层厚度，无坚硬土质等地理条件；
[0053]
(3)政府数据参考
[0054]
1)通过咨询国土局、林业局等相关政府机构，明确适宜分布式电源或储能建设场地的用地性质和范围，避免农耕用地、林业用地以及涉及军事、文物、保护区等敏感地区；
[0055]
2)根据政府相关数据，考察周围风口有大型冶炼、化工、石化等大型高耗污染性企业，是否有不符合分布式电源或储能站建设的外界要素；
[0056]
步骤s32：根据现场条件评估得出的分布式电源、储能等优化建设的可实施性，制定几套可行的建设实施方案，同时，通过政府联合电网-综合能源企业-用户，在综合考虑各方收益和电网调控效果后，确立最终的建设实施方案。
[0057]
本发明的有益效果如下：
[0058]
本发明提出了一种基于大数据分析的新型配电网建设方法，只需针对定位出的关键用户进行建设改造，突破了传统电网的建设改造方式和理念，节省了电网有关投资；其次，本发明方法仅针对少数用户建设改造，所受影响用户也较少，避免了大量用户临时停电，提高了电网的供电可靠性；最后，本发明实现了光伏、风电等新能源的接入，大大提高了当前电网的绿清洁能源比例，实现了节能减排的环保效益，有效助力了双碳目标的落地实现。
附图说明
[0059]
图1为本发明的新型配电网建设流程图。
[0060]
图2为电网内部数据挖掘关键用户过程图。
具体实施方式
[0061]
下面结合附图对本发明做进一步说明，如图1所示，一种基于大数据分析的新型配电网建设方法，所述方法包括以下步骤：
[0062]
步骤s1：针对出现重过载现象的配电网络，读取电网内部的静态数据及动态数据，同时，结合外部的气象数据、地理数据以及政府建设用地等信息，开展数据挖掘；
[0063]
步骤s2：利用电网内部数据挖掘影响重过载的关键用户，确立优化建设的对象；
[0064]
步骤s3：根据挖掘出的关键用户，利用电网外部数据确立优化建设方案；
[0065]
步骤s4：根据确立的优化建设方案，开展相关工程实施，进行增量改造，完成新型配电网的有效建设。
[0066]
所述步骤s2包括以下步骤：
[0067]
步骤s21：选取近三年配电网络重过载数据进行预处理，计算用户日内平均负荷曲线和日内平均负载率曲线，为下面的指标计算奠定基础，计算公式如下：
[0068][0069][0070]
式中，s
ki
(t)为第k个用户第i天日内t时刻的负荷值，为第k个用户日内t时刻
的平均负荷值，为配电网络日内t时刻的平均负载率值，n为近三年的重过载天数，m为配电网络的用户数，t取1、2、
…
、t，sn为配电网络的额定容量；
[0071]
步骤s22：计算各用户负荷对配电网络负载率的影响程度；
[0072]
(3)变化趋势计算
[0073]
计算各用户负荷变化对配电网络负载率的影响，量化各用户负荷影响配电网络负载率的趋势，其值越大，代表实际对配电网络负载率变化趋势的影响越大；
[0074]
1)为消除负荷和负载率量纲不同的影响，分别将用户日内平均负荷曲线和日内平均负载率曲线进行标准化处理，计算公式如下：
[0075][0076][0077][0078]
式中，μs为用户日内平均负荷的均值，σs为用户日内平均负荷的方差，sk(t)为用户日内平均负荷的标准化数值，t为日内负荷的采样时间；
[0079][0080][0081][0082]
式中，μ
l
为用户日内平均负载率的均值，σ
l
为用户日内平均负载率的方差，l(t)为用户日内平均负载率的标准化数值，t为日内负荷的采样时间；
[0083]
2)利用标准化后的负荷和负载率数据，计算用户负荷变化对配电网络负载率的影响，计算公式如下：
[0084][0085]
式中，vk(t)为第k个用户负荷变化对配电网络负载率的影响系数，sk′
(t)为标准化后用户日内平均负荷的导数，l
′
(t)为标准化后配电网络日内平均负载率的导数；
[0086]
(4)数值比例计算
[0087]
计算各用户负荷大小对配电网络负载率的影响，量化各用户负荷影响配电网络负载率的比例，其值越大，代表实际对配电网络负载率数值比例的影响越大，公式如下：
[0088][0089]
式中，ωk为第k个用户负荷大小对配电网络负载率的影响系数；
[0090]
(4)影响程度计算
[0091]
选取重过载时段ti至tj，利用用户负荷的变化和大小计算该段时间内对配电网络负载率的影响，计算公式如下：
[0092][0093]
式中，uk为ti至tj的重过载时段第k个用户对配电网络负载率的影响值；
[0094]
步骤s23：将重过载时段各用户对对配电网络负载率的影响值进行大小排序，排序靠前的用户即为挖掘的关键用户，也是优化建设改造的对象；
[0095]
步骤s24：针对挖掘的用户负荷类型，提出相应的建设意见；
[0096]
1)若挖掘出的关键节点为大工业负荷或一般工商业负荷，则考虑
①
电网公司与相关用户进行谈判，开展需求侧响应，在电网重过载阶段减少对供电需求；
②
在有条件的用户侧配置分布式电源，减少电网的供电需求；
③
在条件不足的用户侧配置储能，通过削峰填谷平抑负荷需求；
[0097]
2)若挖掘出的关键节点为农业负荷、居民负荷，则考虑在相关用户侧配置储能，通过削峰填谷平抑负荷需求；
[0098]
3)若挖掘出的关键节点为电动汽车负荷，则
①
考虑配置储能，通过削峰填谷平抑负荷需求；
②
开展需求侧响应，进行有序充电。
[0099]
所述步骤s3包括以下步骤：
[0100]
步骤s31：通过气象资源评估、地理信息评估、政府数据参考完成现场条件评估，计算各类优化建设方案的可实施性，为投资方优化建设方案的制定提供支撑；
[0101]
(4)气象资源评估
[0102]
1)通过气象数据评估该供电区域的太阳能、风能等气象资源，计算该区域内分布式电源建设的可实施性，为优化方案的确立提供参考，以光伏为例，本发明简要选取总辐射和日照时数指标，评估该供电区域的太阳能资源，计算如下：
[0103][0104][0105]
式中：h为计算周期内总辐照量，n为计算周期内小时总数，gi为第i小时平均总辐照度，h 为时间，取值1小时，t
p
为计算周期内日照峰值日照时数；若h的测量单位为mj/m2，则需将其转换为kw/m2，1kw/m2＝3.6mj/m2。
[0106]
3)根据气象信息查询该供电区域历年来是否有地震、台风、沙尘暴等极端恶劣天气，判断该区域是否有因自然灾害而无法建设分布式电源、储能站的可能；
[0107]
(5)地理信息评估
[0108]
3)通过卫星遥感观测关键节点用户处的场址地貌概况，判断周围是否有相关场地适合分布式电源或储能站的建设；
[0109]
4)通过现场勘查判断该区域内的地形地貌状况是否符合分布式电源或储能站的建设，例如分布式电源光伏站对地面的要求是平整开阔、地形朝向适宜，场地坡度不大，无凸出的山体丘陵，且具有一定的土层厚度，无坚硬土质等地理条件；
[0110]
(6)政府数据参考
[0111]
3)通过咨询国土局、林业局等相关政府机构，明确适宜分布式电源或储能建设场地的用地性质和范围，避免农耕用地、林业用地以及涉及军事、文物、保护区等敏感地区；
[0112]
4)根据政府相关数据，考察周围风口有大型冶炼、化工、石化等大型高耗污染性企业，是否有不符合分布式电源或储能站建设的外界要素；
[0113]
步骤s32：根据现场条件评估得出的分布式电源、储能等优化建设的可实施性，制定几套可行的建设实施方案，同时，通过政府联合电网-综合能源企业-用户，在综合考虑各方收益和电网调控效果后，确立最终的建设实施方案。
[0114]
具体实施例
[0115]
本实施例提供了一种基于大数据分析的新型配电网建设方法，整体的方法流程如图1所示，具体步骤如下：
[0116]
步骤s1：针对出现重过载现象的配电网络，读取电网内部的静态数据及动态数据，同时，结合外部的气象数据、地理数据以及政府建设用地等信息，开展数据挖掘。
[0117]
步骤s2：利用电网内部数据挖掘影响重过载的关键用户，确立优化建设的对象，具体流程可参考图2。
[0118]
步骤s21：选取近三年配电网络重过载数据进行预处理，计算用户日内平均负荷曲线和日内平均负载率曲线，为下面的指标计算奠定基础，计算公式如下：
[0119][0120][0121]
式中，s
ki
(t)为第k个用户第i天日内t时刻的负荷值，为第k个用户日内t时刻的平均负荷值，为配电网络日内t时刻的平均负载率值，n为近三年的重过载天数，m为配电网络的用户数，t取1、2、
…
、t，sn为配电网络的额定容量。
[0122]
步骤s22：计算各用户负荷对配电网络负载率的影响程度。
[0123]
(5)变化趋势计算
[0124]
计算各用户负荷变化对配电网络负载率的影响，量化各用户负荷影响配电网络负载率的趋势，其值越大，代表实际对配电网络负载率变化趋势的影响越大。
[0125]
1)为消除负荷和负载率量纲不同的影响，分别将用户日内平均负荷曲线和日内平均负载率曲线进行标准化处理，计算公式如下：
[0126][0127][0128][0129]
式中，μs为用户日内平均负荷的均值，σs为用户日内平均负荷的方差，sk(t)为用户
日内平均负荷的标准化数值，t为日内负荷的采样时间，一般日内负荷采样96次。
[0130][0131][0132][0133]
式中，μ
l
为用户日内平均负载率的均值，σ
l
为用户日内平均负载率的方差，l(t)为用户日内平均负载率的标准化数值，t为日内负荷的采样时间，一般日内负荷采样96次。
[0134]
2)利用标准化后的负荷和负载率数据，计算用户负荷变化对配电网络负载率的影响，计算公式如下：
[0135][0136]
式中，vk(t)为第k个用户负荷变化对配电网络负载率的影响系数，sk′
(t)为标准化后用户日内平均负荷的导数，l
′
(t)为标准化后配电网络日内平均负载率的导数。
[0137]
(6)数值比例计算
[0138]
计算各用户负荷大小对配电网络负载率的影响，量化各用户负荷影响配电网络负载率的比例，其值越大，代表实际对配电网络负载率数值比例的影响越大，公式如下：
[0139][0140]
式中，ωk为第k个用户负荷大小对配电网络负载率的影响系数。
[0141]
(5)影响程度计算
[0142]
选取重过载时段ti至tj，利用用户负荷的变化和大小计算该段时间内对配电网络负载率的影响，计算公式如下：
[0143][0144]
式中，uk为ti至tj的重过载时段第k个用户对配电网络负载率的影响值。
[0145]
步骤s23：将重过载时段各用户对对配电网络负载率的影响值进行大小排序，排序靠前的用户即为挖掘的关键用户，也是优化建设改造的对象。
[0146]
步骤s24：针对挖掘的用户负荷类型，提出相应的建设意见。
[0147]
1)若挖掘出的关键节点为大工业负荷或一般工商业负荷，则考虑
①
电网公司与相关用户进行谈判，开展需求侧响应，在电网重过载阶段减少对供电需求；
②
在有条件的用户侧配置分布式电源，减少电网的供电需求；
③
在条件不足的用户侧配置储能，通过削峰填谷平抑负荷需求。
[0148]
2)若挖掘出的关键节点为农业负荷、居民负荷，则考虑在相关用户侧配置储能，通过削峰填谷平抑负荷需求。
[0149]
3)若挖掘出的关键节点为电动汽车负荷，则
①
考虑配置储能，通过削峰填谷平抑负荷需求；
②
开展需求侧响应，进行有序充电。
[0150]
步骤s3：根据挖掘出的关键用户，利用电网外部数据确立优化建设方案。
[0151]
步骤s31：通过气象资源评估、地理信息评估、政府数据参考完成现场条件评估，计算各类优化建设方案的可实施性，为投资方优化建设方案的制定提供支撑。
[0152]
(7)气象资源评估
[0153]
1)通过气象数据评估该供电区域的太阳能、风能等气象资源，计算该区域内分布式电源建设的可实施性，为优化方案的确立提供参考。以光伏为例，本发明简要选取总辐射和日照时数指标，评估该供电区域的太阳能资源，计算如下：
[0154][0155][0156]
式中：h为计算周期内总辐照量，n为计算周期内小时总数，gi为第i小时平均总辐照度，h 为时间，取值1小时，t
p
为计算周期内日照峰值日照时数；若h的测量单位为mj/m2，则需将其转换为kw/m2，1kw/m2＝3.6mj/m2,参考标准具体见表1。
[0157]
表1光伏站可实施性的气象资源评估标准
[0158][0159][0160]
4)根据气象信息查询该供电区域历年来是否有地震、台风、沙尘暴等极端恶劣天气，判断该区域是否有因自然灾害而无法建设分布式电源、储能站的可能。
[0161]
(8)地理信息评估
[0162]
5)通过卫星遥感观测关键节点用户处的场址地貌概况，判断周围是否有相关场地适合分布式电源或储能站的建设。
[0163]
6)通过现场勘查判断该区域内的地形地貌状况是否符合分布式电源或储能站的建设，例如分布式电源光伏站对地面的要求是平整开阔、地形朝向适宜，场地坡度不大，无凸出的山体丘陵，且具有一定的土层厚度，无坚硬土质等地理条件。
[0164]
(9)政府数据参考
[0165]
5)通过咨询国土局、林业局等相关政府机构，明确适宜分布式电源或储能建设场地的用地性质和范围，避免农耕用地、林业用地以及涉及军事、文物、保护区等敏感地区。
[0166]
6)根据政府相关数据，考察周围风口有大型冶炼、化工、石化等大型高耗污染性企业，是否有不符合分布式电源或储能站建设的外界要素。
[0167]
步骤s32：根据现场条件评估得出的分布式电源、储能等优化建设的可实施性，制定几套可行的建设实施方案，同时，通过政府联合电网-综合能源企业-用户，在综合考虑各方收益和电网调控效果后，确立最终的建设实施方案。
[0168]
步骤s4：根据确立的优化建设方案，开展相关工程实施，进行增量改造，完成新型
配电网的有效建设。
[0169]
本说明书实施例所述的内容仅仅是对发明构思的实现形式的列举，本发明的保护范围不应当被视为仅限于实施例所陈述的具体形式，本发明的保护范围也包括本领域技术人员根据本发明构思所能够想到的等同技术手段。

技术特征：

1.一种基于大数据分析的新型配电网建设方法，其特征在于：所述方法具体步骤如下：步骤s1：针对出现重过载现象的配电网络，读取电网内部的静态数据及动态数据，同时，结合外部的气象数据、地理数据以及政府建设用地信息，开展数据挖掘；步骤s2：利用电网内部数据挖掘影响重过载的关键用户，确立优化建设的对象；步骤s3：根据挖掘出的关键用户，利用电网外部数据确立优化建设方案；步骤s4：根据确立的优化建设方案，开展相关工程实施，进行增量改造，完成新型配电网的有效建设。2.根据权利要求1所述的基于大数据分析的新型配电网建设方法，其特征在于：所述步骤s2包括以下步骤：步骤s21：选取配电网络重过载数据进行预处理，计算用户日内平均负荷曲线和日内平均负载率曲线，为下面的指标计算奠定基础，计算公式如下：均负载率曲线，为下面的指标计算奠定基础，计算公式如下：式中，s
ki
(t)为第k个用户第i天日内t时刻的负荷值，为第k个用户日内t时刻的平均负荷值，为配电网络日内t时刻的平均负载率值，n为重过载天数，m为配电网络的用户数，t取1、2、
…
、t，s
n
为配电网络的额定容量；步骤s22：计算各用户负荷对配电网络负载率的影响程度；(1)变化趋势计算计算各用户负荷变化对配电网络负载率的影响，量化各用户负荷影响配电网络负载率的趋势，其值越大，代表实际对配电网络负载率变化趋势的影响越大；1)为消除负荷和负载率量纲不同的影响，分别将用户日内平均负荷曲线和日内平均负载率曲线进行标准化处理，计算公式如下：载率曲线进行标准化处理，计算公式如下：载率曲线进行标准化处理，计算公式如下：式中，μ
s
为用户日内平均负荷的均值，σ
s
为用户日内平均负荷的方差，s
k
(t)为用户日内平均负荷的标准化数值，t为日内负荷的采样时间；的标准化数值，t为日内负荷的采样时间；
式中，μ
l
为用户日内平均负载率的均值，σ
l
为用户日内平均负载率的方差，l(t)为用户日内平均负载率的标准化数值，t为日内负荷的采样时间；2)利用标准化后的负荷和负载率数据，计算用户负荷变化对配电网络负载率的影响，计算公式如下：式中，v
k
(t)为第k个用户负荷变化对配电网络负载率的影响系数，s
k
′
(t)为标准化后用户日内平均负荷的导数，l
′
(t)为标准化后配电网络日内平均负载率的导数；(2)数值比例计算计算各用户负荷大小对配电网络负载率的影响，量化各用户负荷影响配电网络负载率的比例，其值越大，代表实际对配电网络负载率数值比例的影响越大，公式如下：式中，ω
k
为第k个用户负荷大小对配电网络负载率的影响系数；(3)影响程度计算选取重过载时段t
i
至t
j
，利用用户负荷的变化和大小计算该段时间内对配电网络负载率的影响，计算公式如下：式中，u
k
为t
i
至t
j
的重过载时段第k个用户对配电网络负载率的影响值；步骤s23：将重过载时段各用户对对配电网络负载率的影响值进行大小排序，排序靠前的用户即为挖掘的关键用户，也是优化建设改造的对象；步骤s24：针对挖掘的用户负荷类型，提出相应的建设意见；1)若挖掘出的关键节点为大工业负荷或一般工商业负荷，则考虑
①
电网公司与相关用户进行谈判，开展需求侧响应，在电网重过载阶段减少对供电需求；
②
在有条件的用户侧配置分布式电源，减少电网的供电需求；
③
在条件不足的用户侧配置储能，通过削峰填谷平抑负荷需求；2)若挖掘出的关键节点为农业负荷、居民负荷，则考虑在相关用户侧配置储能，通过削峰填谷平抑负荷需求；3)若挖掘出的关键节点为电动汽车负荷，则
①
考虑配置储能，通过削峰填谷平抑负荷需求；
②
开展需求侧响应，进行有序充电。3.根据权利要求1所述的基于大数据分析的新型配电网建设方法，其特征在于：所述步骤s3包括以下步骤：步骤s31：通过气象资源评估、地理信息评估、政府数据参考完成现场条件评估，计算各类优化建设方案的可实施性，为投资方优化建设方案的制定提供支撑；
(1)气象资源评估1)通过气象数据评估该供电区域的太阳能、风能气象资源，计算该区域内分布式电源建设的可实施性，为优化方案的确立提供参考，以光伏为例，本发明简要选取总辐射和日照时数指标，评估该供电区域的太阳能资源，计算如下：时数指标，评估该供电区域的太阳能资源，计算如下：式中：h为计算周期内总辐照量，n为计算周期内小时总数，g
i
为第i小时平均总辐照度，h为时间，取值1小时，t
p
为计算周期内日照峰值日照时数；若h的测量单位为mj/m2，则需将其转换为kw/m2，1kw/m2＝3.6mj/m2。2)根据气象信息查询该供电区域历年来是否有地震、台风、沙尘暴极端恶劣天气，判断该区域是否有因自然灾害而无法建设分布式电源、储能站的可能；(2)地理信息评估1)通过卫星遥感观测关键节点用户处的场址地貌概况，判断周围是否有相关场地适合分布式电源或储能站的建设；2)通过现场勘查判断该区域内的地形地貌状况是否符合分布式电源或储能站的建设，例如分布式电源光伏站对地面的要求是平整开阔、地形朝向适宜，场地坡度不大，无凸出的山体丘陵，且具有一定的土层厚度，无坚硬土质地理条件；(3)政府数据参考1)通过咨询国土局、林业局相关政府机构，明确适宜分布式电源或储能建设场地的用地性质和范围，避免农耕用地、林业用地以及涉及军事、文物、保护区敏感地区；2)根据政府相关数据，考察周围风口有大型冶炼、化工、石化大型高耗污染性企业，是否有不符合分布式电源或储能站建设的外界要素；步骤s32：根据现场条件评估得出的分布式电源、储能优化建设的可实施性，制定几套可行的建设实施方案，同时，通过政府联合电网-综合能源企业-用户，在综合考虑各方收益和电网调控效果后，确立最终的建设实施方案。

技术总结

本发明提供了一种基于大数据分析的新型配电网建设方法，通过大数据分析和定位影响配电网重过载的关键用户，有针对性开展电网投资建设改造，实现新型配电网的有效建设，其中包括以下步骤：1）读取电网内部及外部数据；2）通过电网内部数据挖掘优化的关键用户；3）通过电网外部数据确立优化建设方案；4）根据确立的优化建设方案，开展相关工程实施。本发明实现了光伏、风电等新能源的接入，大大提高了当前电网的绿清洁能源比例，实现了节能减排的环保效益。效益。效益。