大数据技术在电力企业的作用

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【摘要】在当前建设智能电网的背景下，电力企业的经营管理工作离不开现代信息技术的支持。其中，大数据技术凭借其数据规模庞大、传播速度快等优势已经在电力企业中得到普及应用。大数据技术可以应用于电力企业的电力能源系统管理、电力数据挖掘、用电数据预测等方面，有助于提高电力企业的服务质量，帮助电力企业实现稳定长远发展。文章主要对大数据技术在电力企业中的具体应用进行分析，帮助同类企业更好地应用大数据技术。

【关键词】大数据技术；电力企业；电力服务

随着我国社会经济的不断发展，人们生活水平明显提升，社会大众对电力供应的质量、稳定性提出了更高的要求，这使得传统电网建设及其运行模式无法适应新时期的发展要求。近年来，汇集了传感、通信、测量等先进技术的智能电网建设成为电网发展的必然方向。随着我国智能电网的深入发展，电力企业不断加强信息化建设。电力企业在经营管理中会生成大量的信息数据，同时各业务系统积累的历史数据量也十分庞大。面对海量的信息数据，电力企业需要投入大量的人力、物力和财力对它们开展分析、管理，然而分析处理结果不足以支撑电力企业的生产、决策，造成这一局面的原因如下：首先，面对庞大的信息数据，传统的数据处理技术手段难以实现高效的分析和处理，很难从海量的数据中提炼有价值的信息，进而无法为电力企业的生产、决策提供可靠的数据支持。其次，电力企业更偏向于对业务流程的整合处理，建设的管理信息系统不仅难以为企业生产、决策提供可靠的数据支持，还不利于企业的持续发展[1]。为此，电力企业应积极应用大数据技术优化自身的经营管理模式，从而更好地满足现代社会对电力供应的需求，为社会大众的生产和生活提供优质的电力服务。

1电力大数据平台概述

1.1电力大数据平台

随着云计算技术、基础设备层的不断发展，在电力行业逐渐形成一个庞大的数据平台，即电力大数据平台。依托云计算服务访问层，借助应用软件可为企业的供电系统内部创造分层管理的基本条件。电力大数据平台具有较强的通用性，大多数电力企业通过对大数据的规划管理，均可收获可观的应用成效。如今，大数据技术主要采用分布式计算技术实现对相关数据信息的查询、存储及处理，保障各项任务的有序完成[2]。电力企业在打造电力大数据平台的过程中，主要涉及分析框架、存储框架及调度框架等的搭建，其中调度框架主要涉及数据信息存储库、序列传输工具、分布锁设备及日志收集系统等。为保障数据信息的准确性和高效率，应密切关注数据的组织和调度，为存储系统、访问系统建设奠定良好的基础。

1.2智能电网关联性

智能电网与大数据技术、云计算技术存在紧密联系，可实现对信息技术、通信技术、计算机技术等的全面整合，能协调和辅助输配电设施运行，提升电网的安全性、经济性及效率，减少环境因素对供电生产带来的不利影响，打造新型电网架构。伴随网络技术的不断发展，大数据技术、云计算技术不断向新型一体化技术方向发展，进而实现了信息采集、监测控制等一系列功能[3]。搭建大数据框架的过程中，应利用云计算技术可靠的数据分析、存储管理等功能，为大数据技术的应用提供有力支持。综上，智能电网、大数据技术、云计算技术之间存在相互促进又相互制约的关系。

2电力大数据平台的关键技术

电力大数据平台的关键技术主要包括电力大数据的数据分析技术、数据处理技术、集成与管理技术、数据可视化技术等。①电力大数据的数据分析技术主要涉及数据挖掘技术、机器学习技术及相关分析技术。这一关键技术可以从海量的数据中提炼有价值的信息。数据挖掘技术作为现阶段广泛应用的一项数据分析技术，在电力企业中主要应用于预测、展示等方面。机器学习技术属于人工智能技术，目前已经在各种电力系统领域得到推广应用，诸如电力系统暂态稳定评估、电力设备状态监测等。相关分析技术则可用于评定相关关系或者因果关系，在电力企业投资决策、电力负荷评估等方面得到充分应用。②电力大数据的数据处理技术主要涉及分布式计算技术、流处理技术及内存计算技术。分布式计算技术是数据库技术发展革新的重要体现，流处理技术可解决实时处理等问题，内存计算技术则是一项处理一系列历史、适时数据的创新手段。③电力大数据的集成与管理技术主要是指将两个或者两个以上信息系统的数据集合在一起，实现一系列新的应用功能，进而推动电力企业的创新发展。换言之，这一技术可将各式各样不同来源、不同特征、不同格式的数据集成在一个逻辑存储介质中，其主要涉及数据融合与数据集成、数据库管理等技术[4]。④电力大数据的数据可视化技术主要涉及历史信息可视化技术、地理信息可视化技术及三维可视化技术等，可实现对电力信息的准确和生动呈现。近年来，历史信息可视化技术、地理信息可视化技术及三维可视化技术均在电力企业中得到广泛应用。比如，电力企业运用可视化技术，可实现对相关设备的实时监控，能显著提升电力企业的自动化水平。又如，电力企业可将可视化技术与系统复杂的网络理论进行有效结合，可以对潜在的模式及关系予以评定。

3大数据技术在电力企业中运用的必要性

3.1有助于提升数据采集效率

在电力企业中，数据采集是企业日常管理中十分重要的一环，是评定企业总体运转状况的重要标准，也是制订机械设备维修养护方案的重要依据。电力企业科学地应用大数据技术，可以打造发散性的数据采集中心，对电力设备的运行状况进行实时监测、记录，经由对后台数据的实时检测，为技术人员了解各环节设备的运行状况提供便利。与此同时，通过对大数据技术的运用，还可以对各区域的用电情况进行全面调查，采集不同区域的用电信息，为电力企业工作计划及相关决策的制定提供有力的信息依据，进一步促进电力企业的有序健康发展。

3.2有助于实现一体化运转

通过对大数据技术的有效应用，可促进电力企业实现一体化运转，促进电力系统不断向信息化、数据化方向发展，建立一体化运行的系统机制，还可以对电力企业日常经营管理中形成的一系列运行数据进行全面、系统的分析，为电力企业的经营管理提供可靠的数据支持。电力企业日常经营管理中涉及庞大的信息数据，同时各项数据之间存在着不同程度的联系，对它们进行分析和处理具有较大的难度；而在大数据技术的支持下，则可实现对各项数据的智能化处理，让不同功能数据之间的关联性变得更为明确，并对各类数据归属类型和范畴予以高效处理，进一步推动电力企业的一体化运转。

3.3有助于优化电力管理模式

大数据技术在电力企业中的应用，促使电力企业的管理模式得到优化。在大数据技术的支持下，可对一系列电力数据进行全面的整合，并经由分析后准确评估某个区域各个时间段的用电量，由此制订出与该区域用电需求相符的发电计划，最大限度地提升电能的利用率。与此同时，大数据技术可以对电力输送环节形成的线路数据进行实时跟踪，确保输电方案的科学性、合理性，降低线损率，为智能电网建设提供有力保障。除此之外，应用大数据技术可以对用户用电数据进行全面的统计和分析，为相关营销方案的制订提供可靠的依据。综上，电力企业应用大数据技术能优化电力管理模式、节约电能，进而为企业创造更好的综合效益。

4大数据技术在电力企业中的应用实践

4.1电力大数据的传输、存储

随着我国智能电网的不断发展，电力系统日常经营管理中诸多环节的数据信息都需要收集和记录，由此对数据传输、存储提出非常高的要求。伴随各项业务中产生的数据逐步增多，电力企业的数据处理负担越来越重，在一定程度上影响了智能电网的建设。针对这一情况，应用大数据技术可为庞大信息数据的传输、存储提供有力的技术支撑，充分满足电力大数据平台处理的需求。比如，电力企业可引入分布式文件系统，为数据存储提供便利，诸如Hadoop的HDFS文件系统近年来在电力行业得到了广泛应用。与此同时，电力企业对数据的实时性提出了一定要求，而大数据技术能够实时采集电力运行数据，并经由流式传输开展实时数据分析。同时，可结合系统的实际情况和数据的类型进行分类存储，对于要求特殊并有待实时处理的数据可由数据库系统处理；对于常规数据可通过数据仓库处理；而对于历史数据或非结构性数据，则可借助分布式文件系统处理[5]。综上，依托大数据技术可将电力企业中海量且繁杂的数据进行融合和转换，有利于数据的进一步分析、存储，借助数据仓库进行有效管理，并有序地构建相应的信息管理系统，使电力数据的作用得到充分发挥，促进电力企业的有序健康发展。

4.2电网检测诊断优化

对于电力企业而言，在对电网进行维护的过程中会面临各式各样的风险和影响因素，它们不仅会对电力供应的稳定性造成不利影响，还可能引发各种电力安全事故；不仅会影响电力系统的有序运行，还可能对人们的人身财产安全构成极大的威胁。鉴于此，电网检测诊断作为电力企业日常工作中至关重要的一环，对数据信息提出了较高的要求，只有得到系统、精确的数据支持，才能确保对电网运行状态的精准评定。为此，电力企业可应用大数据技术采集电网信息并进行分析，保证电网检测诊断的质量、效率，为电网系统建立安全性较高的运行管理体系。具体而言，电力企业可结合各区域的实际情况，运用大数据技术对相关设备进行采集、检测，由实时、系统的分析取代传统、单一的检测，在对各项数据进行全面整合的基础上，建立数据化观测控制系统，对电力企业中形成的庞大数据进行采集、处理，并对其中的异常环节予以警示、分析，为技术人员诊断电网提供有力的数据支持[6]。基于大数据技术的支持，可实现对电网数据的高效、便捷监测和管控，尤其是应用数据库技术可为数据对比分析提供有力支持，比如开展年度检测，将本年度电力数据与往年的数据进行对比，分析数据变化情况和转化原因，进而制定相应的对策。

4.3配用电需求分析

随着智能电网业务的不断拓展，依托数据融合等方式可保障电力企业配用电业务的顺利开展，保障配用电数据挖掘工作的有序进行。基于对大数据技术的运用，配用电数据挖掘分析主要涉及配电网运行、配电网规划、用电管理、用电服务等内容。基于此，配用电数据挖掘分析无论是在供电侧，还是在政府政策、用户侧均发挥了至关重要的作用。首先，对于电力企业而言，配电网数据挖掘分析可为负荷预测、停电管理、故障检测等工作提供有力的技术支持；其次，对于政府政策而言，配电网数据挖掘分析可对社会经济状况开展评估和分析，对政府相关政策进行预测，比如能源补贴政策、限电政策等；最后，对于电力用户而言，配电网数据挖掘分析可对用户用电行为开展分析，在此基础上开展需求侧管理，并推进供电服务舆情分析。此外，针对智能配电网生产运营等环节产生的数据信息，可以借助大数据分析技术对这些数据信息的价值进行挖掘，这对电力企业、政府部门、电力用户等各方主体都有着十分积极的意义。即，依托大数据技术开展配用电需求分析，可提升企业的经营管理水平，掌握用户的用电需求，也有利于政府相关职能部门掌握相关行业的发展趋势，为相关政策的制定提供依据。除此之外，大数据分析技术对智能电网发展有着十分重要的作用，诸如各式各样设施设备的布局、电网的发展规划等。

5结语

总而言之，大数据技术作为一项先进的现代技术，对各行各业的发展都产生了极大的影响，这其中包括对电力企业发展的影响。鉴于此，电力企业应加强对大数据技术的有效应用，将大数据技术融入电力能源系统管理、电力数据挖掘、用电数据预测等环节，提升数据的采集、处理效率，及时找出并解决电力企业经营发展中存在的安全隐患，促进电力企业的可持续健康发展，为社会大众提供更为优质的电力服务。

参考文献

［1］王俊楠，刘颖，宿杉杉．浅析大数据技术在电力行业的应用［J］．信息周刊，2019（24）：70-71．

［2］陈瑞兴，尹洪苓，安东升，等．大数据技术在配电网全时序运行效率分析中的应用［J］．供用电，2021，38（3）：22-30．

［3］迟克寒，郝成亮，臧洪睿，等．大数据技术在电力系统中的应用［J］．数字技术与应用，2020，38（5）：151－152．

［4］范江涛．大数据技术在电力系统中的应用现状及发展前景［J］．现代工业经济和信息化，2021（7）：107－108.

［5］梁冰，郑锐涛．大数据技术在电力行业中的应用与研究［J］．电力设备管理，2021（5）：2.

［6］李文娟，杨生婧，韩宝卿，等．大数据技术在电力生产管理中的应用前景分析［J］．通信电源技术，2021，38（4）：158-160．

作者：程宁 单位：国网上饶供电公司