大数据技术在电力行业的应用研究

大数据技术在电力行业的应用研究

马敬超

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摘要：大数据技术的日渐成熟为电力行业提供了重要的发展途径。本文就大数据技术在电力行业中的应用展开论述，对数据采集、一体化运营机制构建、电力管理、数据挖掘等方面技术的应用优势进行探究，并提出了需求分析、异常检测、负荷预测、安全维护、集成管理等方面大数据技术在电力行业中的应用模式。

关键词：大数据技术；电力行业；智能电网

引言：随着大数据技术的发展，其在多行业的应用，为这一行业的发展提供了有效的延展空间。在电力行业中，借助于大数据在数据存储、数据迁移等方面的技术优势，可以有效提升电力行业中信息的收集效率与广度，并以此为基础维护供电安全，落实及时检测与预测机制，推进电网建设，促进电力行业的优化与革新。

1、电力大数据概述

电力行业的信息时代正处于关键转折点，以往单一、变化平缓的数据类型将逐渐被复杂及异构数据取代。这就要求电力企业需要有更高的对数据处理、挖掘、管理及互操作的能力。

1.1电力大数据的特征

国际数据公司（IDC）将大数据的特点总结成四个“V”，即体量大（Volume）、类型多（Variety）和速度快（Velocity）和价值高但密度低（Value），电力大数据同样具有以上特点。此外，《中国电力大数据发展白皮书》中指出电力大数据同时具有“3E”特征，即能量（Energy）、交互（Exchange）和共情（Empathy）。电力大数据与其它行业数据相比，有着更为广义的范畴。因此，如何用高效的方法将电力大数据进行分析和处理，使用科学的技术手段以挖掘出数据潜在的巨大价值是十分必要的。

1.2电力大数据的来源

如前文所述，电力大数据的来源主要有三个方面，即电力企业的生产数据、运营数据和管理数据。（1）电力企业的生产数据。此类数据是电力大数据的产生源头，主要包括实时生产数据和设备生命周期数据两类。这些数据往往由发电侧产生，用故障检测、恢复电网运行及发电设备的检查和维修等方面。（2）电力企业的运营数据。此类数据包含了用户侧的相关信息，如客户名称、电费计价、客户用电特点，并提供给相关部门，用以对客户行为进行分析决策，挖掘数据中存在的隐藏信息，构建针对营销的系统性算法模型数据库，用以改善服务模式，提高服务质量，满足不断发展的营销需求。（3）电力企业的管理数据。对于电力企业来说，如果能充分利用来自电网的数据，通过软件对这些数据进行有效的分析和管理，将有助于提高企业管理水平，降低运营成本，提高企业的工作效率，保证决策的正确性。对于用户来说，可以享受到由电力大数据产生的增值业务所带来的实惠，得到更高质量的服务。这就体现出了电力大数据“以人为本”的核心价值。

1.3电力大数据的核心技术

根据业界对大数据的研究，归纳出电力大数据的关键技术，包括数据集成管理技术、数据分析技术、数据处理技术和数据可视化技术。（1）数据集成管理技术。电力大数据中的数据集成管理技术，是对不同数据源、不同数据形式、不同特征的大数据进行收集、整理，经过数据转换、加载后得到新的数据源，之后对得到的新的数据源进行管理，统一对外提供服务。这一技术可以为电力企业创造出许多新的服务项目和应用功能。数据集成管理技术主要包含数据融合和数据集成技术、数据库管理技术以及萃取-转换置-加载技术（ETC）。（2）数据分析技术。电力大数据中的数据分析技术包括机器学习技术、相关分析技术和数据挖掘技术，通过数据分析，就能够将有用的信息从浩瀚的大数据中提取出来。其中，机器学习技术是人工智能的核心，它是利用经验来改善计算机系统自身的性能。该技术已被广泛应用于电力系统的不同领域，如电力系统暂态稳定评估、电力设备的状态监测等。相关分析技术可以识别数据间的相关或因果关系，而被广泛应用于电力系统的投资决策和电力负荷预测等方面。数据挖掘技术是当前数据库和人工智能领域研究的热点课题，用以解决复杂数据结构、多种类型、海量数据的有效分析处理问题，提高数据的质量和可信度，在电力大数据中，数据挖掘主要用于企业决策和用电行为预测等。（3）数据处理技术。大电力数据的数据处理技术主要有分布式计算技术，内存计算技术和分布式数据流处理技术。其中，分布式计算技术是利用网络将电力系统中的计算机连接起来，以组成一台虚拟的超级计算机，完成大规模数据的存储和计算。内存处理技术将收集到的电力大数据存储在内存中，并直接在内存中对海量数据的计算和分析，大大地提高了计算速度。分布式数据流处理技术由于具有良好的伸缩性、开放性和实时性，在对电力系统动态数据的实时处理中有着不可替代的地位。

2大数据技术在电力行业中的应用

2.1在大规划中的应用

随着人们生活质量的提升，对电量的需求也在持续上升当中，所以电量负荷问题成为电力行业目前所要注重的问题，在整个电力发展规划当中是一项至关重要的任务。在进行电力测试当中，运用大数据技术可以对用电人数、度量以及历史数据进行一个分析，这样就能在整体上对用电的负荷进行一个监控，从而有利于规划供电量，从而避免电量负荷过高的现象出现。

2.2在大建设中的应用

在进行电力建设的过程当中大数据起到了很大的作用，这是因为电力行业在目前已经成为人们的必然能源企业，在它建设的过程当中传统的数据储存方式过于老旧，无法做到全面的保存，而且还需要大量人员的辅助，这需要耗费一定的人力，而且很多时候对于数据保存并不完整。但是在大数据背景下能够将数据以多元化的形式进行储存，而且还能达到速度和效率上的最大化，这样对于整个电力行业的建设与发展都有极大的推动作用。就比如说电力行业将某地区的人员用电数量和情况以大数据技术将其搜集、分析然后整理成图表的形式进行储存，这样既方便有迅速，而且保存的时间也很长，十分有助于电力行业日后在发展建设当中以作参考[3]。

2.3在大运行中的应用

大数据技术能够在电力行业的运营中对其中的设备进行管理，而且能够对设备运行的环境进行检测，主要的技术是三遥。在此其中，大数据可以不间断的进行数据搜集，然后将这些数据存入指定的数据库当中，以方便与管理人员的调度，并在在设备的质量检测方面可以做到实时监控，可以在发现问题的同时进行预警并生成最合理的解决方式再进行模拟，这样就能保证供电设备的正常运行。

2.4在大检修中的应用

对于电力的维修方面，大数据可以对很多电力设备的运行状态进行检测，然后对于一些出现故障的设备达到改进的效果。这是因为它能识别设备的信息和维修记录等内容，这些数据都能作为维修的依据，所以当设备出现问题的时候大数据技术就能全方位的对设备进行分析，而后做出最有效的维修保障。

3大数据技术给电力行业带来的挑战

3.1数据质量方面的挑战

大数据技术的主要功能就是储存和搜集数据，但是现如今我国对于自动化电力网络范围的建设还整处于发展中阶段，甚至一些老旧的电路上并不具备自动化大数据技术，这样的话在这些问题上就无法达到最有效的数据搜集和保障，所以就会对整个大数据技术的应用产生一定的不利影响。

3.2数据集成与共享方面的挑战

在大数据技术当中除了能够搜集和整理分析数据之外，结合互联网能够实现数据的共享，这样的话我国众多电力就能组合成一个电力大网，这其中各地的用电、供电情况就能一目了然，这对于电力行业的发展有着重要的作用，但是因为很多数据的模型和口径有所不同，所以很难做到统一的共享。

3.3数据分析处理方面的挑战

现如今我国的电力数据十分的庞杂，但是部分地区的分析和处理技术还是出现滞后的问题，所以就无法深入的去挖掘电力信息，这样的话专业人员就无法查看电力数据的主要趋势，对于行业的发展而言是一个巨大的挑战。

3.4安全防御方面的挑战

因为涉及到互联网，所以网络安全防护成为目前电力行业的一个主要问题，但是由于电力网络当中包含着诸多客户的数据和电力信息，如果一旦遭受到黑客的攻击，那么带来的就是巨大的损失，而且在数据的生成和传输当中也存在着风险。

总结：综上所述，在我国对于电力的需求和要求不断提升的背景下，电力行业的发展方向是十分重要的一个问题，所以，在大数据技术的支持下电力行业应当将其合理的引进与运用，尽可能的发展智能化电力行业运行、管理以及发展，以此来面对接下来的挑战，这对电力行业的各个部分的发展都有着极大的推动作用。

参考文献：

[1]向婉芹,敖伟.大数据技术在电力系统中的应用[J].食品研究与开发,2020,41(20):228.
[2]万义飞,艾徐华,陶镇威.面向智能电网应用的电力大数据关键技术研究[J].电子世界,2020(18):58-59.