大数据技术在电力调控中的应用研究

大数据技术在电力调控中的应用研究

任晓凯1吴蔚2

（1.国网河北省电力有限公司河北石家庄050000；2.国网河北省电力有限公司石家庄供电分公司河北石家庄050000）

摘要：随着信息技术的不断发展，社会迎来了大数据时代，电力调度和控制也向着数字化和智能化的方向迅速发展。因此，本文就大数据技术在电力调控中的应用进行研究，首先就大数据技术应用于电力调控中的必要性进行分析，然后着重分析电力大数据的核心技术，并对大数据技术在电力调控中的具体应用进行探讨，从而进一步提升电力调控工作的自动化水平和智能化水平。

关键词：大数据技术；电力调控；具体应用

引言

随着我国经济水平的不断提高，社会用电量日益增加，这无疑对电网运行的质量和效率提出更高的要求。近年来信息技术得到迅猛的发展，大数据时代随之到来，并且在社会各领域得到普遍的应用，大数据技术作为信息技术中的重要内容，在新时代的电力调控工作中发挥着重要作用，不仅能够降低电网运行的成本，还能够极大程度上提升电网运行的效率和质量，因此研究这一课题具有非常重要的意义。

1大数据技术应用于电力调控中的必要性

1.1电力系统自动化发展需求

电力系统的自动化和智能化发展已经成为时代发展的必然方向，因此在电力系统中必须建设电力调度中心，对电网运行进行全面的监控和管理，从而保障电力系统的安全性和稳定性。在电网运行过程中会产生海量数据，对电网运行过程的监控和管理，本质上就是对各项数据进行实时处理，深入挖掘和分析基础数据，引入智能化的预警系统，减少电网的负荷量，在电网规模不断扩大的情况下仍然能够保证电网运行的稳定性，而大数据技术能够合理满足这一需求[1]。

1.2使电网运行更加安全可靠

随着用电量的不断增加和用电质量的不断提升，电网运行中的不稳定因素也会相应增加，要保证电网运行安全可靠，必须对电网运行的状态进行监测和诊断，通过系统性和跨越式的数据共享实现对故障区域的追踪和定位，从而实现各项故障的合理预测和高效处理。

1.3提升客户用电的服务水平

大数据技术最大的优势在于预判性，通过对各项数据的处理和分析，能够形成科学合理的供给计划和检修计划，从而提升电力调度的效率，减少资源的浪费，使用电客户得到更加优质的服务。例如通过大数据技术对用电客户进行需求侧管理，深入挖掘和分析用户的历史用电数据，结合区域的用电总数据实施错峰计划，从而避免电网负荷过重，减少故障发生次数，保证电网安全稳定运行[2]。

2大数据技术的关键

2.1大规模并行处理数据库技术

为保证大数据技术中庞大数据的存储与处理，就需要利用大规模并行处理数据库技术对相关数据进行集群管理。这一技术能够以最快的速度对数据处理命令进行响应，并具有较低的延迟。此外，在云计算平台的配合下，大规模并行处理数据库的成本相对较低，在正常工作过程中，能够实现多个副本故障检测与转移机制，在长时间工作的状态下出现故障的几率也较低。

2.2分布式数据库技术

所谓分布式数据库技术，则是区别于云存储数据库的形式，它是利用互联网的空间特性，将物理空间相对独立的存储单元进行连接，通过一定的算法进行逻辑上的统一，形成具有超大规模的数据库，并具有较高的数据处理能力和数据存储能力。从信息安全的角度分析，这种分布式的数据库技术能够实现对数据资源的有效保护，即便出现大规模的计算机病毒事件，基于分布式数据的存储优势，相关病毒只会对部分计算机造成影响，并不能对全部计算机中的数据造成毁灭性的破坏。

2.3分布式存储技术

在大数据技术的实际应用中，为满足用户一定规模数据存储的需求，这就需要充分利用分布式存储技术所具有的纵向、横向扩展的优势，将数据进行分割后存储于多台服务器、存储设备上，从而有效降低单一存储器的数据存储压力，此外，这种分布式存储技术还将提高系统可用性和可靠性，并保证数据的高速存取。

2.4云计算技术

对于大数据技术来说，为了实现对一定规模数据的收集、分析和处理，则需要搭建云计算技术平台，从而为大数据技术的应用奠定坚实的硬件基础[3]。基于传统存储技术在速度、空间上的局限性，无法为大数据技术提供足够的支持，云计算技术则将传统计算机的存储、运算功能转移至云端，以一种更加高效的方式，为大数据技术在众多领域的拓展提供可靠的技术平台。

3大数据技术在电力调控中的具体应用

3.1电力大数据的核心技术应用分析

电力大数据的核心技术主要体现在以下几个方面，分别是数据集成管理技术、数据分析技术、数据处理技术和可视化技术。数据集成管理技术的主要作用是对电网运行过程中的各类型数据进行收集和管理，最终通过转换数据获取新数据源，然后依次为电力调控提供相应的服务；数据分析技术主要对电网运行过程中的各项数据进行挖掘和分析，从而得到能够满足电力调控应用的有效信息；数据处理技术主要将计算机与大数据技术相结合，从而实现对各项动态数据的及时处理；可视化技术主要将数据以图形的形式进行处理，从而进行直观的展示。

3.2大数据技术在电力调控中的应用体现

3.2.1对电网的运行状态进行智能监控

当电网处于运行状态时，电力调控中心能够通过大数据技术对电网进行全程的智能监控，并且利用数据集成技术、数据分析技术和数据处理技术对各项数据进行在线监测，诊断当前电网运行的状态。例如采用ETL工具对数据进行抽取。ETL工具分为Kettle、Talend和InaplexInaport三种，最常用的Kettle工具，主要利用集群方式对台机器上进行工作部署，优化Postgre等数据源，利用Java脚本、SQL语句完成数据清洗，并将监控数据记录在电子日志内[4]。随着电力设备的逐渐增多，电网运行中产生的数据量也越来越大，要实现有效的电力调控，必须促进智能电网实现进一步的跨越式发展，从而缓解智能监控的负担，提高大数据技术的应用水平。

3.2.2对电力系统的安全进行智能预警

智能预警是大数据技术应用于电力系统的典型体现。传统安全预警主要通过评估预案和离线计算的方式对电力系统的运行状态进行预测，从实际的应用情况来看，这种预警方式的效率不足，难以满足当前电网运行的需求，因此必须利用大数据技术实现电力系统的智能化管理[5]。例如采用全网仿真统一计算和数据分类储存处理的技术，对电网运行过程中产生的海量数据进行统筹处理，分析存在异常的数据，对故障发生的区域进行追踪，确定准确位置，并生成实时的评估方案，针对性的解决其中存在的故障和矛盾。

3.2.3对电力负荷的情况进行优化调控

随着社会对用电质量需求的不断提升，新能源逐渐成为电网建设中的重要组成部分，但是与传统火电的发电方式不同，新能源发电一般具有间歇性的特点，例如风力发电、太阳能光伏发电都依赖于自然环境，不受人为的控制，将新能源发电与传统发电按照一定的比例进行并网建设，无疑对电力系统的电网调控提出更大的挑战，利用大数据技术能够根据电网运行的需求侧可控资源信息制定相应的调度技术，从而实现对负荷信息的有效处理。例如利用大数据技术在Hedoop分布式文件系统中构建HBase数据库，实现数据的列动态增加和自动切分，实现对各项数据的实时读写和处理。

结语

目前我国电网智能调度控制系统仍然存在很多问题和不足，依然有待完善，但随着大数据技术在电力领域的不断发展，搭建起基于多元数据收集、整合、分类、处理的大数据信息交换共享平台，将为坚强智能电网的建设和管理奠定坚实的基础。然而由于技术与认识上的不足，电网智能调控系统中的大数据技术应用仍然滞后于信息技术的发展，需要进一步的探索和研究。

参考文献：

[1]李振元，李宝聚，王泽一.大数据技术对我国电网未来发展的影响研究[J].吉林电力，2016，1（230）：10～13.

[2]彭小圣，邓迪元，程时杰，等.面向智能电网应用的电力大数据关键技术[J].中国电机工程学报，2015，35（3），503～511.

[3]谷芳，张新友.大数据技术在电力调控中的应用分析[J].数字通信世界，2017（12）：70.

[4]李光珍.大数据技术在电力调控中的应用方向分析[J].低碳世界，2016（33）：71-72.

[5]王占英，李宝聚，李振元，等.云计算在智能电力调度中的应用[J].吉林电力，2015，41（6）：17～20.