智能电表数据可以补偿SCADA实时数据的不足，其提供的小时冻结数据甚至是分钟冻结数据显著提升了状态估计精度。把智能电表系统收集的历史数据与天气信息和GIS模型结合起来，构建精度更高的用户模型。用户数据实现近实时收集，随时掌握用户点的精确功率流，为配电网状态做出更精确的估计。
6.电压和无功优化
集成的电压/无功优化（volt/var optimization，VVO）与传统未经协调的局部控制方法不同，VVO使用全网实时信息和在线模型对配电网络进行全面评估，提供全网优化和协调控制策略，使各项调节控制措施产生的结果能与最佳控制目标一致。 当前应用的VVO系统采用准实时的配电网潮流模型，潮流模型建立在实时网络拓扑模型、节点负荷模型和二次回路等效模型之上。负荷模型的调整依靠变电站自动化和馈线自动化SCADA系统的测量来实现，并采用下游配电线路的状态估计电压作为配电网潮流模型的参考电压。因此客户端电压的精度取决于参考电压的精度与配电线路、配电变压器和二次回路等效模型的压降。这些模型的误差都给电压无功优化带来许多不确定性，降低了VVO的性能。利用覆盖全网的智能电表（包含馈线、配电变压器和居民电表）和通信网络，智能电表的量测数据作为SCADA系统的冗余，能够通过减少无功优化中的不确定性，提升电压无功优化性能。
VVO的另一个目的是在不违反电力服务标准的情况下，使得任意用户点的配电电压尽可能低。大多数VVO方案依靠状态估计所得到的低电压限制和模型结果往往精度不够，VVO应用倾向于采用保守方案来保持电压不违反低电压门限。智能电表的历史数据和实时数据能显著提升模型的精度，并保证无功控制行为不违反运行限制。另外在系统中的薄弱点，通过对智能电表进行特定的设置，使其能为VVO返回近实时测量数据，为其优化过程提供帮助。
综上所述，智能电表数据大量应用于配电网的规划设计、运行维护及客户服务等各个方面，除了上面列举的方向外，智能电表数据还可以广泛应用于负荷预测、可靠性评估、相位识别、三相不平衡分析等方面。
关于智能电网就介绍完了，您有什么想法可以联系小编。
