智能电网中的电力大数据应用

智能电网中的电力大数据应用

于广祺1潘富志2

（1.山东国信电力科技有限公司山东济南250000；

2.上海国孚电力设计工程股份有限公司山东济南250000）

摘要：随着我国智能电网的发展建设，电力数据资源呈现出爆发式增长，如何从海量数据中提取出有价值信息，成为了当今研究热点和难点之一，传统的数据处理技术应对电力大数据已经遇到瓶颈，不能满足电力行业的需求，将云计算技术应用到电力大数据处理中，利用其强大的计算能力，可以迅速有效的处理大数据。在分析智能电网、大数据、云计算关系基础上，又深入探讨了符合电力企业发展需求的电力大数据关键技术选择，为电力大数据在智能电网中的实际应用提供了强大的技术支持。

关键词：智能电网；电力大数据；云计算；大数据关键技术

引言

电力大数据涉及到发电、输电、变电、配电、用电、调度各个环节，对电力大数据进行深入的挖掘，将有助于推动电网向安全、优质、高效、清洁的现代能源互联网转变，同时也可以为智能电网的实现提供有力的数据支持，而云计算则是作为智能电网与大数据之间连接的纽带。

1、电力大数据

1.1电力大数据与智能电网之间的联系

目前我国智能电网正在迅猛建设，技术也越来越成熟。智能电网综合运用了信息技术、通信技术和电力电子技术，紧密了不同类型信息之间相互联系。智能电网能够便捷地收集客户的用电情况、地区的用电情况以及各个时段的用电情况等，从电量的耗损状况中获得电力大数据，运用现代数据分析处理技术分析获得的数据，并提取出有效的信息。这些信息可以帮助运行人员对不同区域的电网进行宏观调控，根据不同地区的用电需求及时对其进行准确调控和满足。然而现阶段我国电网大数据的发展并没有很成熟，大数据平台构建尚在进行中。只有完善了大数据平台，才能综合运用大数据分析技术，智能电网才能够进一步发展。

1.2电力大数据的特征

（1）数据体量大：电力大数据首要特征是数据众多。电力大数据囊括电力生产、电力传输电力消费等各个环节，而这些环节设计层面繁复众多。另一方面，随着智能电网的迅速发展，智能电表等终端信息采集设备覆盖面的提升，获取的数据规模成爆炸规模增长。（2）数据类型多：在大体量的电力系统中，囊括的数据种类是五花八门的。以往我国电力系统产生的数据大多是结构化数据，随着近几年智能电网的快速发展，图片、音频这类非结构化的数据大量产生，使得电力数据的结构更加多样化。（3）数据速率高：电力大数据一般依靠信息数据流生成，电力系统正常运行时，数据的分析处理速度直接关系着数据处理的精确性和及时性。使用速度快、智能化程度高的设备才能充分发挥电力大数据的价值。（4）数据价值高：通过监测电力系统正常运营获得的这些数据，综合了电力生产、电力传输、电力消耗的各个部分。通过对这些数据的深度挖掘，提取出对电力企业优化运营有价值的信息，带动了电力企业的健康迅速发展。

2、电力大数据的分类及数据流分析

电网企业主要以建设运营电网为核心业务，随着智能电网的建设，电力大数据呈现爆发式增长，主要分为三类：一是电网调控运行及设备状态数据，主要包括电网运行潮流数据、电网运行关键指标、设备检测和监测数据；二是电网客户供用电数据，主要包括用电量、用电单位、业扩报装等相关营销数据；三是电网企业内部管理流程数据，主要包括人财物资源运营管理数据。从上述系统采集得到的电力大数据需要经过多个环节才能最终进行分析计算，大量传感器和智能电表以固定频率周期性的采集数据，数据源源不断的发往数据中心，数据规模将比以往成指数规模剧增，可以达到TB、PB甚至更高量级。为减轻云存储系统的访问压力，电力大数据首先进入前置机缓冲池，在这里进行解码和预处理。例如设备，人员等相对静态的信息则被保存在相关数据库中，可以与云存储系统随时进行数据交换。当客户端向计算处理单元发送有关命令后，计算处理单元根据业务逻辑对云存储系统中相关数据进行复杂的分析运算，从海量信息中筛选出有价值信息，并将计算结果存入云存储系统。在线查询可以从云存储系统中将满足用户请求的数据返回给用户。

3、智能电网中的电力大数据应用

3.1应用数据处理技术

电力大数据的处理技术，首先可以对数据进行分区处理、分表处理或是分库处理。分区处理是指将同一个表中的数据分别载入到不同的文件中，强化数据的访问功能，并有效降低大型表的工作压力；分表处理是指以一定的原则为基础建造数据表，从而减轻单个表的压力；分库处理是指在遵守一定原则的前提下，将使用效率较低的数据存储到不同的数据库中，从而提高数据库的使用效率。其次，构建纵列式数据库和并行式数据库，强化电力大数据的加载能力，实现电力企业各项相关工作信息的实时查询。在智能电网环境中电力企业的各项相关工作大部分通过智能网络来完成，并且需要存储很多的数据信息，保证数据信息的使用效率和安全性，因此，可以将电力大数据的数据处理技术应用在各项工作中能够提高工作的效率。

3.2应用数据分析技术

电力大数据的分析技术是指在海量的电力信息数据中提取最为有效的信息，并对信息进行有效分析与管理，并在电力企业的决策工作中使用这些数据，帮助电力企业合理开展生产以及营销等工作。在电力企业相关工作中，同样可以利用电力大数据从众多的信息中提取有效信息内容，并利用大数据的分析技术对提取的信息进行深入的分析，使其成为电力企业各项工作的重要依据，这样有利于提高相关工作的准确性，为电力企业的生产经营、项目决策提供科学且可靠的依据，提高电力企业决策的合理性，促进电力企业健康成长的同时，使其为与用户提供更优质的电力产品和服务。此外，电力企业的各项工作数据信息在指导电力企业运营和发展方面具有重要意义，因此应积极将电力大数据的数据分析技术应用在智能电网中。

3.3应用集成管理技术

电力大数据的数据增长非常明显，如比较常见的传感器网络，就是通过大量的传感器来感知运行环境，从中收集数据信息。电力大数据包含湿度以及温度等多种形式的数据，能够收集到大量的与电力系统相关的数据，并能够对数据进行科学管理。在工作过程中，通过合理布置传感器等，可以收集到很多与电力系统项目相关的数据信息，将其作为电力企业相关工作的重要依据，进而从基础数据的角度保证相关工作的有效性和准确性；同时，对电力企业相关工作产生的数据进行有效分析，从而使电力大数据为智能电网提供更好的服务，进一步提高智能电网的服务质量，提高用户的满意度。因此，在智能电网中，可以将电力大数据的集成管理技术应用在电力企业的相关工作中。

结束语

相信在不久的将来，数据就是资源，数据就是黄金。如何从海量的数据中找到真正的黄金，大数据+云计算技术给出了很好的答案。随着智能电网建设的全面发展，电力大数据资源急剧增长，电力企业各部门之间产生了很多相对独立的资源，阻碍了企业的结构化转型和服务升级，将大数据技术、云计算技术应用其中，是为了更好的解决电力系统的应用需求，发挥电力大数据的最大价值，为智能电网的建设带来新的发展契机。

参考文献：

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