大数据在智能电网建设中应用思考

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摘要：2012年以来，智能电网在大数据技术的融入下取得了良好的发展，同时也为国家电网工作的开展提供了相当的促进作用。本文则针对当前大数据技术在智能电网建设中的应用进行了分析，希望可以就当前的电网技术应用情况进行有效的解释，为后续技术升级和改进工作提供相应的帮助。

关键词：智能电网;大数据技术;效率;管理

1大数据技术的简介

1.1大数据技术简介

大数据理念的发源相当早，而在20世纪互联网被建立时，大数据技术的雏形便已经逐渐清晰了。随着21世纪以来的技术研发不断深入，互联网对于人类社会生活形态产生了巨大的影响，同时也让人们生活得以数据化和信息化，社会也逐步迈入了大数据时代。而所谓大数据，便是应对大量数据出现和增加，而常规数据处理手段无法达到期望目标时，所采取的新型数据处理模式和技术。事实上，数据和信息本身所涵盖的价值量并不大，而大量数据在一起产生了价值的累加和乘数之后才具有相当的价值，对真实的情况进行高程度的还原。因此，当代社会条件所形成的海量数据规模便在大数据技术的处理下得以发挥数据应有的价值。现阶段，大数据技术最早被应用于商业趋势预估、征信普查、交通路况估算以及天气预报等，对人类社会生产和生活的作用是巨大的。

1.2大数据的特点

现阶段，大数据的特点主要分为5个方面，也被称作“5V”，分别为Volume（大量）、Value（价值）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Veracity（真实性）。具体来看，主要是针对数据规模和种类、数据价值累积、数据处理效率等方面来总结的特点。首先，大量性是对信息化时代数据量空前巨大的总结，无论数量规模、涵盖领域以及数据类别都有了巨大的发展，数据量从TB级上升到PB、ZB级，这是普通互联网用户难以想象的。同时，海量数据和信息虽然价值密度较低，但是在数据相互关联和整合下，将会产生巨大的价值，因此，大数据技术的作用也毋庸置疑。最后，高速处理能力也让大数据所采集的海量数据价值得以体现，信息的价值变动往往速度较快，若是不及时进行处理和分析，便不能发挥作用。因此，大数据类型的系统需要快速处理、实时处理、实时决策，才能保证系统信息的时效价值。同时，大数据技术也对多样化和多结构性的数据进行分析，对数据价值所需要的多样性和真实性是极大的保障，对各个产业数据价值进行了最大限度的挖掘。

1.3大数据在智能电网中的应用

从电力系统的整个运行流程来看，海量数据的产生和收集，尤其是存在大量图像型数据。具体来看，智能电网数据将具有量极大、种类极多、价值密度极低、处理低时延要求下的极高速、受干扰性的影响极也相当严重，这也是符合大数据的通用特点的。现阶段，我国智能电网建设还没有赶上欧美发达国家的顶尖水平，对大数据技术的应用也相对落后。尤其是美国早在2003年就提出了“电网2030规划”，重视智慧化电网的建设、推动电力总体生产成本合理化改进、实现电力生产的全过程环保控制，为所有用户提供可靠安全、精细供电的服务。部分欧洲发达国家更是如此，在可持续发展的能源政策引导下，电网建设的规划和实施都取得了相当的成果。

2大数据在智能电网建设中的应用思考

2.1智能调度

大数据在智能电网建设中的应用提升了电网调度的智能化水平，同时也提升了电网的实际运行效率。现阶段，电网对于区域的运行状况需要借助监测设备来完成，但是监测设备所采集的数据往往十分庞大，主要包括了设备基本信息、运行信息、巡检记录和缺陷数据记录等信息。而这类数据主要包含了结构化数据和非结构化数据，传统技术并不能很好的整合数据、分析信息并挖掘其中的价值，而大数据技术的应用则很好地解决了这方面的短板，在数据价值挖掘方面产生了巨大的作用，推进了电网智能化建设的发展。

2.2电能损耗分析

电能损耗作为干扰电力企业经营成本控制工作的主要原因，现阶段，电力部门已经能够通过变压器端变压表来进行测量，因此数据采集、统计以及分析都是在离线状态下展开的。而电表本身所存在的误差也造成了数据的误差，因此电表数据还需要经过专项的后处理机制和缺陷数据剔除工作后才能纳入到实际的分析和统计当中。而大数据技术的应用则可以实现对电表数据的精确建模，使用云计算技术可以实现实时或准实时的数据收集及分析。

2.3用电负荷控制及预测

电力系统的构建往往会存在大量容量小且具有一定存储性能的可控负荷。对可控符合的利用效率将成为供给高峰期用电的重要基础。而大数据技术在此间的应用，将能够对各个用户的用电负荷与可控符合情况进行深度分析与总结，对电力资源的调动也会更具合理性和针对性，对于电网实时需求的供应也更加有依据。

2.4安全分析及智能预警

在电力产业不断发展的过程中，智能化和自动化的监控设备层次不穷，对于大数据技术的应用奠定了相应的基础。因为这类设备会大面积铺设和覆盖电网运行区域，产生的大量数据需要得到迅速的采集和处理，并对其中的价值进行深度挖掘。而大数据技术正是以计算速度快、计算能力强的特点而出名。因此，能够迅速完成对处理海量的电网运行数据和监测数据的价值挖掘，并完成跨区域的海量数据共享与分析提供了可能性。现阶段，我国的电力行业在安全分析和预警机制的工作开展仍旧以专项调度中心完成，而调度中心在对离线数据进行采集、分析以及归纳之后生成预警预案，对于智能化实时监控、预测以及全面评估工作的开展并不能很好的满足。因此，大数据技术结合云计算来构建智能化系统，则可以有效地建立一体化安全监管和数据分析，其超强的计算能力能够满足实时处理的需求。

2.5数据传输及存储

现代化的数据压缩技术得以被研发和应用，帮助智能电网对涉及的海量数据进行处理、传输及存储等操作提高了可操作性。而随着技术的不断演化和升级，可以对电网数据的特点采取针对性参数化的压缩算法。也就是，可以在电线监测的过程中使用无线数据压缩技术，实现采样数据的压缩及优化处理，这对于数据传输和存储的要求得以降低。除此之外，云计算技术所提供的分布式处理技术也使得智能电网所涉及的海量数据存储问题得到了有效的解决。通常条件下，电网核心业务所涉及的数据还需要通过传统的关系型数据库进行存储，实时性要求较高的控制数据采用实时数据库系统处理，而大量的非结构化数据则采用分布式系统存储。

3结语

随着电网智能化不断朝前发展的过程中，电力集团也需要注重对于技术的实践与应用，尤其是大数据技术的应用可以有效地处理在电网发电、输电、用电等过程中都会形成大量的数据，让这些数据的价值得到最大的发挥。同时，大数据技术的应用也可以促进电网系统智能化水平的提升，加快电网的转型与发展，对于市场需求进行更好的满足，促进电网集团的持续化发展。

参考文献

[1]骆杨阳.浅谈大数据处理技术在智能电网中的应用[J].通信电源技术,2017,34(4):186-187.

[2]刘伟,侯轲,姜苏航,等.基于智能电网大数据技术发展研究[J].电子技术与软件工程,2016(6):179.

作者:骆卫雄 单位:国网湖北省电力有限公司黄冈供电公司