面向智能电网的电力大数据技术应用分析

面向智能电网的电力大数据技术应用分析

李勇富,李自步

新疆送变电有限公司  新疆乌鲁木齐    830013

摘要：为保证智能电网可以满足当下市场需求，应积极将新型信息技术应用于智能电网的建设与运行中，使大数据技术可以在智能电网中充分发挥出其强大作用。本文将立足于智能电网发展背景下，对面向智能电网的电力大数据技术应用进行分析，期望可以为相关工作人员提供参考。

关键词：智能电网；电力大数据；技术应用；分析

引言：近年来，我国电力产业得到快速发展，随后智能电网与电力大数据等概念被提出，在实际运行过程中，需要大量人员花费大量时间对海量的业务数据进行处理，而借助于电力大数据技术可以转变传统电网的建设与运营模式。面向智能电网，电力大数据的应用可以提升运行效率、服务质量、管理水平。

一．面向智能电网的电力大数据关键技术

1.数据仓库技术

数据仓库技术是基于信息系统业务发展需求与数据库系统技术发展而来的，是一项逐步独立的新型应用技术。数据仓库技术更多地被应用于数据仓库领域，如今也被应用于智能电网与决策支持等领域。数据仓库可以说是面向主题的、集成的、与时间相关的并且不可修改的数据集合，智能仓库技术可以解决传统数据库中语言数值计算能力与数据集成综合处理能力较差的问题，创造出可以对数据进行分析处理的数据环境。

2.数据集成管理技术

智能电网中的大数据十分分散，并且多样性较强，提升了大数据处理难度，如果想通过智能电网对大数据进行处理，第一步就需要对数据进行集成管理，并在此基础上打造出完整的职能电网大数据。数据集成是智能电网大数据应用中的重要组成部分，在实际操作过程中涉及到的数据信息类型繁多，管理难度较大。正因如此，在智能电网大数据集成管理中必须要对多种因素全面考虑，并积极运用新型技术使得智能电网朝着集成化方向发展。所谓数据集成管理技术，指的是将众多面向智能电网的应用系统数据资源进行集成处理，重新构成一个功能完善并且能够兼容多种数据格式的数据集合，体现形式为总数据库，可以在达到信息互通与资源共享同时，为电网调度以及电网稳定性分析等工作的顺利开展提供更为充足的数据样本。较早时期的电网管理系统中，每个应用系统产生与收集的数据也只能由本系统使用，无法实现相互关联，因此缺乏实用信息，并造成系统的决策能力较低，电网管理流程也十分繁琐复杂。面向智能电网的大数据信息管理平台需要处理的信息量巨大，因此需要大量的传感器为信息的输入与输出提供保障，从而完成信息采集工作，这些海量的信息中包含较多内容，只有将信息数据进行有效分析才能达到科学管理大数据的目的，成为后续数据分析以及数据处理工作的坚实基础。

3.数据分析技术

在智能电网的运行过程中，通过数据分析技术可以处理海量的数据信息，数据分析技术具有较强的针对性，通过智能算法可以得出数据中的潜在规律，再对数据进行关联度与可信度进行分析，得出的结果可以准确反映出智能电网的实际运行情况，并对未来变化进行预测。

4.数据处理技术

数据处理技术指的是在获得数据信息后对其进行分类处理，随后再将其应用至各个层面。以往统计数据不仅需要花费大量时间，所统计数据的效率与质量也得不到保证，因此，数据处理技术的出现可以与计算机技术相结合后，充分保证数据的有效性与准确性。但需要特别注意的是，智能电网具有数据量增长速度快、数据多元化等显著特征，为进一步提升数据分析效果，可以借助于并行算法对结构化以及半结构化的多元化数据进行合并处理，从而提升数据的运行速度。

5.数据保存技术

为进一步保证数据可以被有效利用，需要针对数据库的功能与类型对其进行协调，从而保证数据的有效性，实现数据的高效利用。如今较为常见的数据储存技术有分部式储存与非关系型储存技术，分布式储存技术是利用网络共享计算机的磁盘空间，使得分散的数据资源成为虚拟的储存设备。非关系型储存技术具有无需连续操作的明显优势，这两种技术都可以有效储存智能电网中的海量数据。

二．面向智能电网的电力大数据技术应用分析

1.配电网运维

电力大数据技术通常会应用于配电网运维中预测任务、管控指标以及诊断问题环节。在预测任务过程中，大数据将会对历史数据以及当前数据进行运算分析，将所采集到的电力、电量等参数以时间趋势走向图的形式展示出来，将其作为后续预测配电网调度以及评估设备运行状态对配电网调度造成的影响。对于管控指标环节，管理人员会预先将配电规模、检修、运行、抢修等指标额定值设立在系统中，再由大数据平台对其实时值进行跟踪式采集，将采集到的数值与预先设定的额定值进行对比后，如果实时值已超出额定值，或马上临近额定值时，系统会将其反馈给管理人员，管理人员就可以根据实际情况采取相应的处置措施。对于诊断问题，每当配电网设备发生故障时，系统将会对故障数据进行分析，诊断出问题类型后再找到故障发生原因以及故障点，从而为设备检修以及抢修提供可靠参考。

2.配电网调度

信息化时代背景下，智能电网的建设与发展速度也得以提升，其规模大小与复杂程度也随之提升，传统的人工调度模式因反应不及时、决策准确性不高等因素而无法满足当下的实际需求。因此，将电力大数据技术应用于配电网调度中，使其完成大部分基础性工作，再对于一些复杂程度较高的工作提供帮助。电力大数据技术可以帮助电力企业查询信息、处理故障、提供决策建议、统计数据、预测走向。

3.帮助分析电网稳定性

电力大数据技术可以完成电网稳定性评估模型的构建，并向模型输入电网中的实时数据，再根据模型的输出值对电网当前的运行稳定状态进行评估，如果发现对电网稳定运行造成影响的因素，还可以为其提供相应的稳定电网建议。比如说，在大数据平台监测到电网的稳定运行系数较低时，将会在系统界面上以数据、3D模型、图表等形式反馈给系统界面，从而为工作人员解决问题提供帮助。除此之外，电力大数据技术还可以对智能电网进行跟踪监测，一旦智能电网发现突发情况，系统将会采取相应的解决措施，如果处理效果不理想，将会反映给管理人员，使其调整处理措施。

4.新能源并网控制

为进一步满足当下的能源需求，新型清洁能源发电已成为当下的建设重点，但从新能源电网发电的实际情况来看，其稳定性还有待提升，存在电压频率博定幅度与瞬时电流过大的现象。针对这样的情况，如果将电力大数据技术应用于新能源并网中，就可以对微电源电压、电力、频率等参数进行预测，并在此技术上制定出并网控制方案。

结束语：综上所述，电力大数据技术不仅为智能电网的发展创造了良好的发展契机，也为电力事业长远发展提供了有力的技术支持。大数据时代背景下，电力企业要深刻认识到电力大数据技术的重要价值，积极构建电力大数据技术体系，不断提升自身的核心竞争力，推动电力大数据技术与智能电网朝着更好方向发展。

参考文献：

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