智能电网大数据技术策略创新发展杜静

智能电网大数据技术策略创新发展杜静

杜静田晓娟王娟平王红燕

（山西电力职业技术学院山西省030021）

摘要：随着经济社会和科学技术的不断发展，智能电网技术在我国发展已经逐渐成熟，并且基本上实现了对电网信息的信息化采集。随着互联网技术及信息处理技术的迅速发展，智能电网来自网外的数据也在不断增加，大量的数据不断涌现，为智能电网的信息化建设提供了更多的信息，但是也给大量数据的存储、甄别及处理等带来了很大的挑战。大数据技术在智能电网中的合理运用能有效解决很多问题，本文结合智能电网大数据的特征、大数据的关键技术及具体方案等方面进行了阐述。

关键词：大数据技术；智能电网；应用

近年来，随着环境问题不断受到公众的关注，关于节能和新能源的讨论越来越受到重视，对于电力的依赖越来越显著，智能电网建设提上日程。自十八大以来，党和政府对于电力企业的支持力度不断加大，从资金到政策从各个方面支持电力的改革。在智能电网运行模式下，产生的数量是海量的，大数据技术有着明显的优势，电力大数据技术是支撑智能电网安全稳定运行的核心。

1智能电网大数据概念

1.1数据特征

智能电网大数据是指以计算机和信息技术为基础，通过对先进技术的应用，让电力信息化和各个专业的信息管理系统共同作用，这些数据就构成了智能电网大数据。

1.2智能电网大数据技术的特点

智能电网大数据技术具有规模大、速度快、多样化的特点。随着时代的进步，电网负荷量逐渐增大，这就要求智能电网大数据技术具有规模大的特性；为了能够让庞大的电网负荷量得到及时的处理，这就对智能电网大数据技术具有速度快、效率高的特性；最后，随着我国当前电网数据的来源逐渐增多、数据存储类型的多样化，这就使得智能电网大数据技术具有多样性的特点。

2智能电网大数据关键技术

2.1三层分析架构

对电网大数据关键技术进行分析，要了解大数据的分析架构，在行业中认为大数据分析架构主要结构为下图所示的三层分析架构。其涵盖了数据访问、计算、数据隐私以及领域知识、大数据挖掘算法三层。在现阶段，因为数据量呈现爆发式的增长，大规模的数据存储通过分布式存储方式进行处理是今后的发展趋势，对此电网平台的计算程序要对这些分布式数据信息进行处理，可以进行任务的划分处理并且完成任务。而三层架构的外层主要作用就是对大数据规模进行预处理分析，这些预处理主要就是数据融合、畸形无效数据剔除与控制，形成结论进行有效的樊哙。三层架构的中间层主要作用就是联系内外两层，也是完成信息共享以及数据因素、大数据应用以及形成知识的全过程的关键流程。

2.2关键技术

（1）大数据存储以及处理平台大数据存储以及处理模式可以分为不同的分类方式，基于二者相互关系开展，对其分类处理，可以分为流处理以及批处理两种类型。流处理就是实时性的处理，此种处理方式就是在一些实时性较高的场合中应用。批处理则就是分批处理，就是现将数据信息存储之后在处理，对于一些对于实时性要求不严格的业务中较为适用，可以处理数量庞大的任务，具有良好的容错性。而跨变电站的批量负荷控制技术还处起步阶段，在少数单位中已经实现了批量负荷控制的试点分析，其主要研究的内容就是对特高压电网紧急负荷切除进行精准、批量负荷切除控制。

2.3大数据数据解析

在庞大以及复杂的数据中存在着各种隐藏的关系，而为了弄清楚这些问题就要通过大数据进行解析处理。大数据机械就是数据分析以及解读两个方面的内容。在实践中大数据解析技术具体如下：

（1）数据挖掘以及融合

数据挖掘以及融合就是大数据中数据解析中的关键技术，其应用较为广泛。数据挖掘则就是在大量的数据中对信息提取的过程，数据融合就是对各种数据进行整合，通过数据集对木头物体描述的过程。在智能电网中应用数据管理就是对电网的数据进行深入的挖掘以及融合，对电网的工作状态进行宏观的控制，合理决策。同时，对万网运行中的历史信息与数据进行分析，可以了解其存在的问题与不足，深化资源配置与处理。

（2）领域知识挖掘

在不同的领域中知识有着适用性的特征，但是其并没有形成固定的理论知识，合理的应用大数据可以发现适用于不同领域的不同知识，其具有洞察性、可重复性以及可预测性的特征，进而提升智能电网的应用效果，提升掌握能力。

（3）过程挖掘

通过过程挖掘可以对不同用户进行系统分析，综合实际状况制定科学的解决方案，了解电网的运营峰值，实现实时的资源优化配置；第四，数据可视化。可视化就是通过计算机图形等技术手段，将数据通过图形的方式在屏幕上展示处理，解决用户问题的方法与技术手段。在智能电网中应用可视化技术可以实现全局以及具备的控制，进而直观的应用智能电网大数据。

3智能电网大数据技术的发展策略

3.1优化运行大数据传输和存储技术

当前，我国智能电网大数据技术处于发展关键性阶段，保证智能电网传输的安全性和持久性是基本要求，因此，大数据要保证实现电网传输和存储的安全，这就要求管理人员能够利用管理机制和算法框架，确保运行参数的项目分析结构的准确，适应智能电网发展需要。智能电网时代，要保持电力系统内部和各个基层组件的正常运转，从而提升数据存储能力和运转顺畅，实现数据的时效性。智能电网时代，收集数据存储参数会逐渐增多，需要处理的数据也很多，这就需要监控设备和存储参数带来了挑战，这就需要技术性人员要优化升级电力智能数据化存储能力，升级网络数据传输能力，强化文献系统的分布式运行优势，提升系统存储能力，另外，要提升大数据的运行软件，提升存储工作安全性和系统流畅性，提高大数据分析和处理能力，保证运行参数的正常需求，优化信息处理能力和分析能力，实现有效性。技术人员利用智能电网大数据技术，能够实现基本数据的分析和构建，不断强化技术性优势，保证核心数据收集和统一性处理工作，从而建立健全数据库系统回归性分析，集中进行整理收集分类，达到数据安全和稳定，实现非结构性数据的集中分类和整理，确保数据整体框架的稳定，建立一种智能电网分布式系统优化方案。

3.2优化运行大数据实时分析和整合技术

优化运行大数据实时分析，更多的关注数据库内存结构和运行方式，建立完整的数据库系统，保证数据内存的完整性和优化性，实现数据内存参数项目的正确性，在进行电力数据收集的时候，要利用计算机信息处理能力，利用云计算能力，提升智能电网系统运行技术环节的有效性，使用数据合成和智能信息平台；电网智能调度过程中，要提前建立好模型，特别是对一些具有小型小型发电能力的智能电网波动路径，要实时对电网系统和组织框架进行监管，提升其预防突发电荒的能力，不断增强应急处理能力和电网实时数据的更新任务。

3.3优化运行大数据源异构处理技术

对智能电网系统运行数据的分析过程中，要提升未来智能电网发展的预测，要对发电和输电系统进行分析，还要对用电环节进行分析，确保运行环节顺利进行和深度剖析，在信息采集过程中，集中优势资源提取大数据，综合运用大数据进行处理，使用数据异构处理，从而获得智能电网数据最大化，让传输和数据规模更加有效管理，提升基础设施管理，降低运行成本。

4结束语

总之，随着我国对电能用量需求的不断增大，我国智能电网大数据技术应用将会越来越广泛，虽然我国还处在大数据技术发展关键性阶段，但是，在以后的发展过程中，我国智能电网大数据技术将会不断提升操作能力，实现数据分析获取能力和实施监控能力，带动电网行业大发展，针对智能电网大数据技术的研究，还需要更多的研究。

参考文献：

[1]邢宇辰.智能电网大数据技术发展研究.中国新通信，2019，21.04.52.

[2]崔建业，徐奇锋，倪秋龙，马翔，黄健，倪一天.智能电网大数据技术策略创新发展.电子技术与软件工程，2018.22.144

[3]杨通国.智能电网大数据技术的发展策略分析及研究.科技展望，2016，26.14.109.