浅析电力系统大数据的应用

浅析电力系统大数据的应用

发表时间：2019-03-14T10:41:47.537Z 来源：《电力设备》2018年第28期作者：雍茹艳俞贤文于方夏玉柱

[导读] 摘要：由于国家经济实力的不断增长，我们逐步迈入数字信息化的新的时代，信息化时代顾名思义，社会中的信息量也是爆炸增长。

(国网中卫供电公司宁夏中卫 755000)

摘要：由于国家经济实力的不断增长，我们逐步迈入数字信息化的新的时代，信息化时代顾名思义，社会中的信息量也是爆炸增长。人们在信息高速发展的时代，享受着这些信息所带来的第一手资源和便捷时，从而使全球信息资源的发展趋势正向着一个曾未预见的态势快速增长。社会在发展进步的过程中离不开人才的支持和技术的应用，电力系统对于整个社会的运行都具有积极的作用。电力系统在运行中为了提升效率，在很多环节中应用了大数据技术。大数据技术应用，包括发电环节、监测环节以及管理环节等。电力系统通过运用大数据技术，分析消费者的用电行为，可以帮助消费者更好的对自身的用电行为进行调整，合理规划电力的使用，提升资源的利用效率。

关键词：电力系统；大数据；应用；分析

1导言

大数据已成为国家基础性战略资源，运用大数据推动产业创新发展、培育新兴业态、助力经济转型正成为趋势。电力是社会发展的重要基础。电力大数据综合了电力企业的生产、运营和管理数据。充分利用电力大数据将有助于全面推动电网向更安全、可靠、高效、经济、清洁、互动的现代能源互联网转变，有利于提高电力企业管理水平和运营效率，实现企业价值增长模式转型。研究和应用电力大数据也是提质增效、推动电网发展方式和公司发展方式转变的迫切要求。

2电力大数据技术的相关概述

2.1大数据的定义

大数据本质上是数据组，数据数量比较多，数据来源范围广泛，因此具有很强的针对性。大数据的范围不仅包括传统意义上的数据信息，还包括图形以及声音等新型数据类型。广泛的数据来源使得利用大数据得出的计算结果更具有代表性。大数据是时代发展的结晶，并依赖于一些电子产品，包括计算机、传感器等，正是通过这些工具的运用，提升了数据的传递速度。

2.2电力大数据的来源及分类

电力大数据的来源比较广泛，包括采集系统、管理系统以及监测系统，采集系统主要是对数据进行收集整理，是其他系统运行的基础。管理系统是电力系统的核心，管理系统是对采集系统收集而来的数据进行处理分析，从而了解电力系统的运行情况。监测系统是对电力系统的运行进行监测，及时排除电力系统运行中存在的不稳定因素，为电力系统的运行提供一个良好的环境。电力大数据可以分为三类，分别为运行数据、管理数据以及客户数据，这些数据之间具有一定的联系。运行数据主要涵盖的范围是电力系统的运行环节，包括发电、配电以及输电等，管理数据主要是对电力系统运行过程中的人力以及物力资源进行管理。客户数据是指客户的电力行为，包括用电量、用电高峰期等。另外根据数据来源可以将电力大数据分为内部数据和外部数据两种。内部数据是电力系统运行中的各种数据。外部数据则是通过外部获取的数据。虽然通过不同的分类标准可以将电力大数据分为不同的形式，但是无论是何种形式的数据，都对电力系统工作的开展具有重要的影响。

3电力系统中的主要数据类型

3.1基础类数据

该类型数据是指与变压器、发电机等电力设施设备属性相关的基础数据。电力企业要根据自身实际情况，规划和管理基础类数据，并在电力系统中同步更新数据，确保调度中心掌握最新数据，并根据最新数据作为正确决策。同时，还要集中存储、整理这些数据，避免数据丢失。

3.2实时数据

该类型数据产生于电力系统运行的全过程中，其数据量十分庞大，要求配备大容量的存储空间。实时数据能够如实反映电力系统运行状况，通过对实时数据进行纠错处理，可进一步提升实时数据的使用价值，为调度部门决策提供依据。在现阶段的电力系统中，无需对实时数据进行再处理，而只需将稳定接口建立在数据输入与输出过程中。

3.3日常管理数据

该类型数据是各部门统计电力系统运行中产生的各类数据，以及在处理完问题后形成的数据信息。在电力系统中，日常管理数据会在特定范围内自动生成，并在电力系统建立的数据同步与共享平台上进行共享。通过对日常管理数据的共享，可如实反映出电力设施设备是否处于正常运行状态，同时还能便于电力各部门获取所需数据信息，为本部门工作的有序开展提供依据。

4电力大数据应用分析

4.1在电力规划中大数据的智能化应用

近年来配网规划业务的涵盖面不断外延，TB级数据得以不断积累，因此电力数据的采集、分析和处理面临更高的标准。除此之外电力规划中大数据技术还具备以下用途：一是预测空间负荷。根据电力网中小区的整个面积、行业的建筑或占地面积负荷密度、用地类型、容积率，小区目标年占地或建筑面积、总的或者行业负荷值等数值，进一步预测远景年电量负荷。二是预测用电量。以曾经大量的电量数据为基础，以及历史人口、三产比例、历史国民经济数据、规划区域面积等变化情况，预测一定区域内的用电量，并将电量数据作为下一步规划的基础。三是对多项指标进行关联分析。从不同的局外系统例如GIS，采集所需要数据的时间一致性切片，然后进一步分析利用，最后实现规划设计的要求。

4.2电力建设中大数据的有效管理

电力系统基本每年在大建设管理应用方面的项目多达3000，但本身受到数据储存、处理能力的限制，在进行项目管理时只允许储蓄较少的建设现场的相关信息。而且仅限图片，视频不合要求，因此系统管理人员不能系统深入的了解项目的各个细节，而且不具备决策应用支持和自动化的分析，管理人员也不能有效的利用这些数据。在“大建设”基建系统中，想要充分利用大数据技术必须注意以下几个方面：一是电力系统非结构化数据的储存能力要不断提升；二是项目管理的准确性需要不断提升；三是现场信息收集频率和范围要不断扩大；充分

利用大数据技术，实现对大量非结构化数据的分析处理的目标。

4.3在电力运行中大数据的便捷

公司“大运行”重要业务模块就是对设备状态进行管理，设备状态管理有助于针对计划类应用进行校验，再提出意见建议从而辅助电网调度，增强电网稳定性与可靠性。目前来看，设备状态管理并没有对过去设备断面的查询或者未来状态的预测分析而是从其他调度业务方面对当前设备状态断面进行记录。设备状态管理主要包括电网设备台账信息、设备遥信遥测信息、设备拓扑信息等相关信息。技术不断进步，调度业务规范也不断发展，对设备状态模块的提升需求日益上升。

5结论

通过上述分析可以得出，总而言之，基于公司现有一体化平台、业务现状及电力数据特点，充分利用大数据核心业务处理分析技术，加强对电力大数据的存储、处理、分析和控制能力。努力建设以预测业务趋势、深度挖掘数据潜在价值为主的大数据服务系统，先试点再逐步推广大数据应用，不断提升公司生产、经营、管理以及服务质量和水平。时代在不断的发展与进步，对电力系统的工作提出了新的更高的要求，因此电力系统在应用大数据技术时需要对大数据技术进行创新，这样才能使大数据技术更好的适应电力系统的工作需要，促进电力系统的发展。电力系统在应用大数据技术时也存在着一些制约因素，包括电力系统基础设施建设不完善以及信息安全防护工作不到位，因此在应用大数据技术时，电力系统需要做好万全的准备，及时解决现有的不足，为大数据技术的应用提供一个良好的外部环境。

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