智能电网中应用电力大数据初探

智能电网中应用电力大数据初探

宁强

国网忻州供电公司，山西省忻州市034000

摘要：随着智能电网的发展与建设，各种电力数据急剧增加，以往电力企业采用的数据处理技术已经开始逐渐不再适用，无法有效的从海量的数据信息中找出有价值的数据并加以分析，无法满足电力企业的需求，在这种背景下，应用以云计算技术为核心的电力大数据技术成为了当前与未来电力企业发展的必然选择。基于此，文中对电力大数据应用于智能电网中进行了介绍与探讨，望有所帮助。

关键词：大数据；智能电网；应用

引言

2013年3月，中国电机工程学会发布了《中国电力大数据发展白皮书》，这标志着我国电力行业的信息时代真正来临。在白皮书中，详细分析了我国电力企业和电力行业所产生的大数据的传输、存储、处理等基本情况，并指出我国电力大数据正在逐步由传统的单一数据结构、缓慢增长速率转变为复杂异构的海量数据集。

1智能电网中电力大数据技术的简述

当前电网系统的基础设施已经无法满足日益增长的数据信息，而智能电网则可以很好的解决这一问题，减少工作人员的工作量与工作压力，使得数据信息的收集与储存变得更加容易，且更加完整、更加全面，但随之而来的是数据量过于庞大，内容过于繁杂，信息格式也不同，要想从中获取有效信息的难度增加，数据信息的应用效率也不高，而利用电力大数据技术则可以有效的对不同渠道与种类的数据进行有用数据信息的提取，电力企业可以据此作出更加科学的决策，推动电力企业的发展。笔者结合工作经验与实际情况，对电力大数据的特点进行总结，主要有以下五个方面：一是数据量大，无论是资源的使用，相关电力设备的运行，还是生产调度或客户服务都会产生数据，且当今社会以电力为主要能源的设备越来越多，这些数据也随之增加，数据量越来越大；二是处理速度快，无论是对设备进行检修、对物资进行管理，还是对客户提供针对性的服务，通过对数据进行处理可以使得上述工作的效率更高，因此当前的电力大数据技术具有处理速度快这一特点；三是价值高，在智能电网中应用电力大数据技术不仅可以使企业了解到客户的需求、相关数据的规律、系统运行状态等信息，同时还可以为企业的决策提供科学的数据支持，促进了电力企业的发展；四是数据类型多，有音频、网络日志、地理位置信息、图片、视频等；五是准确性高，电力大数据技术收集与处理的数据具有较高的准确性。

2智能电网中电力大数据技术的应用

2.1ETL技术在智能电网中的应用

随着智能电网的建设与发展，使得电力企业可以收集数据信息的渠道增加，再加上用户的增多与电力使用的多样化，当前智能电网中的数据不仅数量极多、内容繁杂，同时十分分散且多样，这种情况使得对数据进行处理，并从中获取有价值的数据信息并分析的工作的难度增加，且工作量巨大。因此要想对具有上述特点的智能电网数据进行处理与分析，就必须要根据实际情况与其特点制定具有针对性的工作流程，将整个数据的处理过程划分成多个环节，使其变得更加有序且便捷，通常会将数据处理过程分成收集、抽取、转换、筛选、修正等多个环节，极大的提高了数据处理的效率。当前电力企业在进行数据收集工作时，多使用数据仓库技术，而ETL技术是构建数据仓库极为重要的一个环节，ETL技术的英文全称为Extract（抽取）、transform（交互转换）、load（加载），如其字面意思一样，该技术共分为三个主要部分：一是抽取部分，即Extract，该部分的主要工作是从数量庞大的数据信息中抽取出有价值且有用的数据，可以有效的提高数据之间的关联性；二是转换部分，即transform，由于数据信息的来源渠道较多且极为广泛，因此数据极为繁杂，其表现形式也多种多样，利用数据转换技术可以将抽取部分所获得的不同形式的数据加以转换，将其转换成只能电网可以进行处理与应用的数据形式。

2.2数据集成技术与储存技术在智能电网中的应用

所谓数据集成技术，就是将来源渠道不同、特点不同、性质不同、格式不同的数据集中起来，使数据变得更加全面，根据全面的数据所处理分析得出的结果会更加科学，当前大多数电力企业所使用的数据集成模式为竖井模式，这种模式中的数据信息采集系统与数据信息管理系统彼此独立。应用该模式对信息进行管理需要解决数据冗杂与数据信息关联性不强的问题，这就涉及到了数据储存技术，笔者认为可以应用NOTONLYSQL技术，该技术可有效的处理数据集成所形成的的规模庞大且种类繁多的数据群，该技术在应用时无需实现对数据模式进行定义，其将数据储存在本地服务器中，通过磁盘读取数据的效果与效率要远高于从网络中进行传输。

2.3数据分析技术在智能电网中的应用

随着社会经济的发展，社会在对电力能源需求增加的同时，也提出了其他的要求，如电力能源运输的稳定性与质量等，要想保证智能电网可以满足这种需求与要求，电力企业就必须要制定更加科学、合理且符合使用者需求与要求的决策，使企业提供的服务质量更高，从而使使用者更加满意并支持，进而树立企业的形象与信誉，推动企业的发展。要想做到这一点，就必须要了解使用者的共同需求与差异需求，而这就需要应用数据分析技术，数据分析技术可以对收集、转化、并储存的数据信息进行进一步的筛选与整理，找出其中的规律，进而为电力企业的决策提供更加科学的数据支持。

2.4数据处理技术在智能电网中的应用

智能电网中数据处理技术主要是对收集来的信息进行处理，并将其作出区分，通常包括三个途径：分库，根据使用者的需求与要求，将需要被多次使用的数据输入到多个数据库中，进而使得这些数据的使用几率得以提高；区分，将通标数据加载到多个文件中，使得大型表的内容减少，减轻其压力，进而提高访问时的流畅性与速度；分表，将数据中具有关联的部分制作成相关的表格，不仅可以减少单标中的内容，使其压力降低，同时还更加方便使用者对数据进行查询，如用电高峰时间表等。

2.5数据展现技术在智能电网中的应用

智能电网中应用的数据展现技术主要有三个方面：一是可视化技术，该技术可以对智能电网的日常运行进行监督与管理，可有效的提高其自动化能力；二是历史流，主要应用于对智能电网系统的历史数据进行管理，通过对历史数据的查看，可以使电力企业对某一阶段智能电网的运行状态与趋势进行了解，并找出其中的规律，对可能出现的问题制定针对的防范措施，从而保证智能电网系统的稳定运行；三是空间信息流，其经常用于与电网参数结合或与地理信息系统结合中，如三维展示技术，可以使相关工作人员更加清晰直观的看到电力设备的运行状态，减少工作成本，提高工作效率。将这三个方面的内容应用于数据处理的过程中可以使工作人员更好的了解到设备、系统的运行状态。

结束语

随着大数据技术的不断发展，大数据技术已经在多个领域得到了广泛的应用，并取得显著成就。我国电力产业改革正在进行，随着智能电网建设的不断深入，电力大数据必将成为服务电力企业与电力用户的关键，将大数据技术引入电力系统建设具有非常重要的意义。

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