大数据在电力系统中的应用
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建 设 信 息 。 这 些 信 息 数 据 仅 限 于 文件 、 图 片 等 占用 储 存 空 间 小 的 数 据 ，而 不 能储 存 视 频 。 在
随着大数据技术的不断进步和完善 ，使得
电力大数据获得 了快速 的发 展，并被应用于 电 网故障诊断 、电力风险评估 等领域当中，为 电 力系统的安全、 稳 定运 行提供了强有力的保障 。
的采集频率 ，提升系统 自身的数据储存空 间： 扩展电力系统功能 ，使其 能够 分析处理大量非
结构 化 数据 。
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。 １ ． ２ 实 时数 据
３结论
综 上所 述 ，电力 系统 的运 行稳 定 不但 关 系到社 会生产 ，而且还与人们 的 日常 生活息息 相关 。随着 电力系统的不断运行 ，其 中的各类
一
该 类型 数据 产生 于 电力系 统运 行的 全过
编 号，以此作为 谐波原因设备，最后从谐 波治
理 方 案 中 ，选 出 与 之 相 匹 配 的 方 案 给 工 作 人 员
本文仅从谐波 治理 、电力规划和系统建 设管理 这三个方面 ，对大 数据的应用进行 了论述 。在 未来一段时期 ，可对 大数 据技术在 电力系统其 它领域 中应用 的研 究予以加强，借此来推动我
数据信 息大 幅度增多，通过对这些数据 的合 理 程 中，其数据量十分庞 大，要求配备大容量 的 备 ，分别提取 它们的 电流及 电压数据 ，并对其 利用 ，能够在 一定程 度上提高系统的运行稳 定 存储空 间。实时数据 能够如 实反映电力系统运 执行谐波检测 算法，随后输 出带有谐波 的设备 性。由于 电力 系统涉及的内容较广 ，限于篇 幅， 行状况 ，通过对实时数 据进 行纠错处理，可进
１ ． 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
２ ． ２在 电力规划 中的应用
参考文献
随着 电力规划业务 的快速发展 ，积累 了大
量的 Ｔ Ｂ级数据 ， 这对及 时采集数据、 分析数据 、 规划中应用大数据技术 ，实现以下功能：一是 整体面积、 占地面积 、用地类 型、负荷密度、
数据储存能力 以及项 目 管 理的准确性；不断扩
大电力系统的信息收集 范围，提高对现场信息
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 Ａ ｐ ｒ ｉ ｏ ｒ ｉ 数据 挖掘 算法对 谐波 产 生 的原 因进行 根 据 自身实际情况 ，规划和管理基础 类数据 ， 定位分析，在此基础上找 出与分 析结果相匹配
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。
进行参考 。基 于大数据的谐波处理方式 ，不但 使检测结果 的精确性 获得提升，而且还使原 因 定位更加准确 。
国电力系统的持续发展 。
［ １ 】 卢 建 昌 ，樊 围 国 ．大数 据 时代 下数 据 挖
论述 。
２ ． １在谐波治理 中的应用
２ ． ３在系统建设管理 中的应用 在 电力项 目建 设 管理 方面 ， 电力 系 统每
年 要参 与至少 ３ ０ ０ ０个项 目的建 设，但是 受系 统 自身数 据储存容量不足 的影 响，只能够在参 与建 设管理的过程 中储存少量有 关施 工现场 的
Ｄ ａ ｔ ａ Ｂ ａ ｓ ｅ Ｔ ｅ ｃ ｈ ｎ ｉ ｑ ｕ ｅ・ 数据库技术
大数据在 电力系统 中的应 用
文／ 靳海涛
电力 系统的各个环节当中 ，下面对此进 行具 体
系统 中获取所 需数据，对多项指标进 行分析， 为 电力规划设计提供数据 支持。
文章 首先 对 电力 系统 中的 主 要 数据 类 型进 行 了 简要 分 析，在 此基 础 上从 谐 波 治理 、电 力规 划 以及 系统 建设 管理 三 个方 面，对 大数 据技 术 在 电力 系统 中 的应用 进 行论 述 期望 通过 本文 的研究 能 够对 电 力 系统 运行 效 率 的提升 布豫帮助
并在 电力系统中 同步更新数据 ，确保调度 中心 的谐波治理方案 ，工作人 员则可 以此作为参考 依据，快速制定 出治理谐波 的有 效途径， 由此 能够大幅度提升工作效率 。系统 可 自动对 谐波 检测数 据结果及谐波点上 的电压 、设备状态等 数据进 行读 取，然后 运用 Ａｐ ｒ ｉ ｏ ｒ ｉ 算 法进 行初 始化 ，并执行关联分析 ，同时输 出设备与谐波 点的置信 度，再从中选出置信度最 高的三 个设
问题 ，通过 大数据技术，并借助现有 的平台和
１电力系统 中的主要数据类型
１ ． １ 基 础 类 数 据
Байду номын сангаас
系统 ，可对谐 波进 行检测、分析及治理 ，有助 于提升 电力系 统的运行可靠性 。大数据在 电力 系统谐波治理 中的应 用，主要是对谐波产生 的 原 因进 行分 析及 定位 ，并利 用数 据 挖掘 技术 提 出有 效的 治理 方案 。具 体应 用 中，可采 用
与传 统 的 数 据 处 理 技 术 相 比 ，大 数 据 着 重 强 调
了数据本 身所 具有 的 … ４ Ｖ 特点 ，即跨领域、 【 关键词 】电力系统 大数据 应用
多类 型 、融 合 及 利 用 。 谐 波 是 电力 系 统 运 行 过 程 中 不 可 避 免 的
这种情况 下，系统管理人员不能依靠储存 的数 据 了解 电力项 目的实施 过程， 同时 电力 系统缺 失 自动化分 析功能和决策功能 ，不利于 提高项 目建设管理水平 。为此，有必要应用大 数据 技 术，加快 “ 大建 设”基 建系统建设 ，具体应 从 以下方面入手 ：不 断提 升电力系统的非结构化
随着大数据技术的不断进步和完善 ，使得
电力大数据获得 了快速 的发 展，并被应用于 电 网故障诊断 、电力风险评估 等领域当中，为 电 力系统的安全、 稳 定运 行提供了强有力的保障 。
的采集频率 ，提升系统 自身的数据储存空 间： 扩展电力系统功能 ，使其 能够 分析处理大量非
结构 化 数据 。
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。 １ ． ２ 实 时数 据
３结论
综 上所 述 ，电力 系统 的运 行稳 定 不但 关 系到社 会生产 ，而且还与人们 的 日常 生活息息 相关 。随着 电力系统的不断运行 ，其 中的各类
一
该 类型 数据 产生 于 电力系 统运 行的 全过
编 号，以此作为 谐波原因设备，最后从谐 波治
理 方 案 中 ，选 出 与 之 相 匹 配 的 方 案 给 工 作 人 员
本文仅从谐波 治理 、电力规划和系统建 设管理 这三个方面 ，对大 数据的应用进行 了论述 。在 未来一段时期 ，可对 大数 据技术在 电力系统其 它领域 中应用 的研 究予以加强，借此来推动我
数据信 息大 幅度增多，通过对这些数据 的合 理 程 中，其数据量十分庞 大，要求配备大容量 的 备 ，分别提取 它们的 电流及 电压数据 ，并对其 利用 ，能够在 一定程 度上提高系统的运行稳 定 存储空 间。实时数据 能够如 实反映电力系统运 执行谐波检测 算法，随后输 出带有谐波 的设备 性。由于 电力 系统涉及的内容较广 ，限于篇 幅， 行状况 ，通过对实时数 据进 行纠错处理，可进
１ ． 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
２ ． ２在 电力规划 中的应用
参考文献
随着 电力规划业务 的快速发展 ，积累 了大
量的 Ｔ Ｂ级数据 ， 这对及 时采集数据、 分析数据 、 规划中应用大数据技术 ，实现以下功能：一是 整体面积、 占地面积 、用地类 型、负荷密度、
数据储存能力 以及项 目 管 理的准确性；不断扩
大电力系统的信息收集 范围，提高对现场信息
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 Ａ ｐ ｒ ｉ ｏ ｒ ｉ 数据 挖掘 算法对 谐波 产 生 的原 因进行 根 据 自身实际情况 ，规划和管理基础 类数据 ， 定位分析，在此基础上找 出与分 析结果相匹配
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。
进行参考 。基 于大数据的谐波处理方式 ，不但 使检测结果 的精确性 获得提升，而且还使原 因 定位更加准确 。
国电力系统的持续发展 。
［ １ 】 卢 建 昌 ，樊 围 国 ．大数 据 时代 下数 据 挖
论述 。
２ ． １在谐波治理 中的应用
２ ． ３在系统建设管理 中的应用 在 电力项 目建 设 管理 方面 ， 电力 系 统每
年 要参 与至少 ３ ０ ０ ０个项 目的建 设，但是 受系 统 自身数 据储存容量不足 的影 响，只能够在参 与建 设管理的过程 中储存少量有 关施 工现场 的
Ｄ ａ ｔ ａ Ｂ ａ ｓ ｅ Ｔ ｅ ｃ ｈ ｎ ｉ ｑ ｕ ｅ・ 数据库技术
大数据在 电力系统 中的应 用
文／ 靳海涛
电力 系统的各个环节当中 ，下面对此进 行具 体
系统 中获取所 需数据，对多项指标进 行分析， 为 电力规划设计提供数据 支持。
文章 首先 对 电力 系统 中的 主 要 数据 类 型进 行 了 简要 分 析，在 此基 础 上从 谐 波 治理 、电 力规 划 以及 系统 建设 管理 三 个方 面，对 大数 据技 术 在 电力 系统 中 的应用 进 行论 述 期望 通过 本文 的研究 能 够对 电 力 系统 运行 效 率 的提升 布豫帮助
并在 电力系统中 同步更新数据 ，确保调度 中心 的谐波治理方案 ，工作人 员则可 以此作为参考 依据，快速制定 出治理谐波 的有 效途径， 由此 能够大幅度提升工作效率 。系统 可 自动对 谐波 检测数 据结果及谐波点上 的电压 、设备状态等 数据进 行读 取，然后 运用 Ａｐ ｒ ｉ ｏ ｒ ｉ 算 法进 行初 始化 ，并执行关联分析 ，同时输 出设备与谐波 点的置信 度，再从中选出置信度最 高的三 个设
问题 ，通过 大数据技术，并借助现有 的平台和
１电力系统 中的主要数据类型
１ ． １ 基 础 类 数 据
Байду номын сангаас
系统 ，可对谐 波进 行检测、分析及治理 ，有助 于提升 电力系 统的运行可靠性 。大数据在 电力 系统谐波治理 中的应 用，主要是对谐波产生 的 原 因进 行分 析及 定位 ，并利 用数 据 挖掘 技术 提 出有 效的 治理 方案 。具 体应 用 中，可采 用
与传 统 的 数 据 处 理 技 术 相 比 ，大 数 据 着 重 强 调
了数据本 身所 具有 的 … ４ Ｖ 特点 ，即跨领域、 【 关键词 】电力系统 大数据 应用
多类 型 、融 合 及 利 用 。 谐 波 是 电力 系 统 运 行 过 程 中 不 可 避 免 的
这种情况 下，系统管理人员不能依靠储存 的数 据 了解 电力项 目的实施 过程， 同时 电力 系统缺 失 自动化分 析功能和决策功能 ，不利于 提高项 目建设管理水平 。为此，有必要应用大 数据 技 术，加快 “ 大建 设”基 建系统建设 ，具体应 从 以下方面入手 ：不 断提 升电力系统的非结构化