浅析智能电网中的电力大数据应用

浅析智能电网中的电力大数据应用

发表时间：2018-08-21T13:09:56.377Z 来源：《电力设备》2018年第14期作者：侯振华[导读] 摘要：随着我国科学技术水平的不断提高，国内的大数据技术蓬勃发展和电力系统智能化程度也随之不断提升，必须注重电力大数据的收集和处理，以探索电力大数据背后的潜在价值。本文阐述了电力大数据的特点与应用技术，以综合服务平台和智能化产品研发支撑平台为例，分析了电力大数据现阶段的应用情况，并指出电力大数据在电网状态监测、电网损耗监测、电网安全稳定分析及智能预警方面

有广阔的应用前景。

(国网阳泉供电公司山西阳泉 045000) 摘要：随着我国科学技术水平的不断提高，国内的大数据技术蓬勃发展和电力系统智能化程度也随之不断提升，必须注重电力大数据的收集和处理，以探索电力大数据背后的潜在价值。本文阐述了电力大数据的特点与应用技术，以综合服务平台和智能化产品研发支撑平台为例，分析了电力大数据现阶段的应用情况，并指出电力大数据在电网状态监测、电网损耗监测、电网安全稳定分析及智能预警方面有广阔的应用前景。

关键词：智能电网；电力大数据；应用引言

智能电网随着信息化技术的发展不断的进步。在大数据环境下，为了能够更好地完善智能电网，提高智能电网的工作效率，提高智能电网的数据信息处理能力，提高整体运营的经济性，必须要对智能电网相关的大数据平台进行完善。本文对智能电网当中所应用的电力大数据关键技术进行简要分析。 1智能电网电力大数据概述现阶段电网基础设置很难满足信息资源日益增长的技术性要求，其中智能电网的应运而生能让数据信息的搜集、分析和存储等得到发展，但是要想让信息资源的利用效率增大，构建大数据平台能是实现其科学合理决策的关键。在这方面十分成功的案例是Hadoop服务平台的系统构建情况，需要将大数据与这一平台进行更为有效的融合和对接，进而能更为大数据的关键新技术的作用发挥起到良好的保障作用。例如，在进行海量的信息搜集与处理的时候，能够提供电子表格数据，并利用信息分类技术，将其实用性更好的发挥出来，进而能在用户信息效率方面有所提升。另外，智能电网大数据平台主要是以分布式的文件处理方式为主，为能更好的实现Pb和Zb级别的数据存储功能，可以在分布式计算机技术实现的过程中，实现P6和Zb的数据查询功能。现阶段的大数据平台涵盖的内容十分广阔，其中有功能性的模块数据，包括大数据访问与调度框架、商业智能应用模块、数据仓库等相关的数据模块。因此，大数据平台的构建需要在数据关键技术运行效果持续提高的情况下对电力领域内企业的智能化电网的实现提供有效的保障，用以提升企业的自身结构发展，也能让营销服务模式的优化创新能力得到极大的提升，进而能让电力企业持续稳健的发展下去。 2智能电网中的电力大数据应用 2.1ETL技术

在智能电网当中，大数据以分散的形式分布在电网的各个环节当中。并且数据本身的数量以及种类也相当繁杂，致使数据在处理上具有很大的难度。智能电网的数据处理工作必须要经过数据的收集、抽取、转换以及筛选和修正等等过程。电力企业在进行数据集成工作时，广泛采用的便是ETL技术，也既是数据仓库技术。ETL技术主要由三个主要部分组成：数据抽取部分，这一部分的主要工作内容是将数据从源系统当中进行抽取，之后送交目的数据源系统当中；数据转换技术，这一部分的主要工作内容是将抽取出来的数据进行形式转换，同时都对错误数据或者存有偏差的数据进行加工；数据加载技术的，这一部分的工作内容是将经过转换的数据进行加载，将其在源系统内进行存储。ETL关键技术是非常重要的数据集成技术，在智能电网当中有非常重要的应用。因此，电力企业需要从自身实际情况进行分析，选择合理的数据基层技术，将这些技术进行有机结合，最终实现数据的集成化，有效促进电力企业的快速、有效地发展。

2.2数据处理技术

电力数据当中，数据处理技术需要对采集到的多种多样且数量庞大的数据进行分区、分表、分库的合理处理。首先，对数据进行分区处理时，需要对不同文件进行同表数据载入，从而有效减小工作压力，使得数据访问的性能能够得到有效提升。进行分表处理时，需要以一定的数据处理原则做为工作基础，进行多种数据表的创造，从而减少表单压力。其次，进行分库处理时需要按照固定的处理原则进行不同数据库中的数据进行处理，将利用率低下的数据进行输入，从而提高数据利用率。另外，进行并行式或者纵列式的数据库构建，能够有效地强化数据本身的加载性能，对于实时查询功能的使用非常有力。例如，SQL与MapReduce进行有效结合，能够非常有利于对数据处理能力进行强化，从而增强整体工作的抗压弹性。

2.3数据分析的关键技术

从大数据的技术角度考虑，驱动能力是转化信号数据的主要动力之一。通过对数据分析能力进行转化能了解到，信息技术的转化能让信息在提炼与形成的过程中，实现知识的决策与行动能力的再次发展。因此，大数据背景下的电力数据分析技能在海量的信息数据支持系统中找到更多隐藏的模块态势规律，这能为决策者提供更多有效的信息支持。从电力企业的角度考虑问题，科学合理的决策是为生产经营的发展提供有效动力的关键，也能为生产经营服务的实施提供更具指导性的力量，使得竞争的能力得到提升，进而能为理想经济效益的创设提供不竭动力。例如，德国使用该项技术为太阳能的运行提供了十分科学合理的支持，使得太阳能广泛的在电力用户中进行应用，并将多余的电能直接输入到电网系统中，让企业的整体经济效益得到提升。

2.4数据展示的关键技术

智能电网大数据背景下，电力数据能够展示出来的关键性技术分别是可视性技术、历史流和空间信息展示技术这三类。当前的电力管理人员能直接和准确的对电力数据的意义和系统运行情况进行简要的了解。首先，可视化技术多是在电网状态下进行的实施监控，其中有着极为广泛的应用，若能利用电力系统进行自动化水平的提升，能让整体的电力发展状况达到最佳态势。其次，空间信息技术的展示能在电网参数和已有的GIS结合方面有所体现，例如虚拟现实技术以及三维展示技术的出现，能让GIS与电力系统设备管理进行紧密的配合，进而能更好的帮助电网管理者对电力相关设备进行了解，能为决策者带来更好的信息。 3电力大数据应用前景分析