基于大數據的電力信息技術發展探討

程穎 李德盛

【摘 要】電力行業數據集合了產、運、銷、運營、管理等多個環節，成為大數據應用的重要領域。伴隨智能電網背景下電力信息化技術的發展，探討基于大數據的電力信息技術成為重要研究課題。本文分析了大數據的定義及其對電網發展的影響，簡述了電力企業業務信息中的“大數據”，并從新能源發展、信息分析、智能電網等方面，對基于大數據的電力信息技術發展進行探討。

【關鍵詞】大數據；電力信息；智能電網

引言：

2013年3月，中國電機工程學會電力信息化專委會編制發布《中國電力大數據發展白皮書（2013）》，標志著電力行業進入大數據時代。智能電網的迅猛發展帶動了信息技術的進步，與電力大數據一起，推動我國電網獲得了革新性突破，隨時產生、海量存儲、異構形態、即時處理的大數據將電網帶入了新的發展階段。

一、大數據的定義及其對電網發展的影響

大數據是指在一定時間內無法用普通軟件工具進行信息數據的捕獲、管理的集合。之所以稱其為大數據，是因為其數據信息量通常在10TB至1PB（1P=1000T）以上。當然，除了數據量大之外，數據產生的種類及速度也是大數據的主要特征。

隨著電力行業的不斷發展以及信息網絡的健全，電網建設管理體系對數據管理、操作、共享提出了更高要求。目前，大數據的處理成為電力行業面臨的主要問題，需要電力網絡行業對大數據進行深層次的挖掘研究，不斷探索適應大數據需求的方法和理論，讓電力系統行業能夠進一步適應大數據迅速增長的需求，不斷提高應對多樣化數據處理和提高數據時效性的水平。

二、 電力企業業務信息中的“大數據”

大數據之大，不僅表現在外在數據之大，更在于其信息數據的價值之大?！按髷祿钡摹傲款悤r”特性，已在海量、實時的電網業務數據中進一步凸顯，電力“大數據”分析研究已經提上日程。

電力企業主要業務數據來自于運營管理和生產數據。其生產數據主要包括企業發電量的數據，測量電壓穩定性所產生的數據信息，也包括云計算、互聯網、移動互聯、車聯網以及電動汽車充換電等技術所帶來的數據信息業務。而電氣企業的運營管理數據來源主要包括售電量、交易電價、一體化平臺、協同辦公和用電客戶等信息。

電力公司想要進一步提高這些數據的附加值，就需要對這些生產使用過程中產生的數據進行深層次的數據分析。分析所產生的附加值不僅能夠對客戶用電進行細分，進而做好重點客戶的維護工作，而且能夠有效對電網進行安檢和控制，提高電力企業的精細化管理水平，實現電力行業的科學化管理。信息數據的深層次分析探究是現代信息技術發展的不竭動力，而對大數據的分析研究應用，更是新經濟發展的必然趨勢。

三、基于大數據的電力信息技術發展探討

3.1 大數據推動能源信息的智能管理

隨著大數據的不斷發展，信息智能化的管理應運而生，以智能電網為例，其發展也是電力系統發展的必然要求，智能電網的出現，對于互聯網安全技術、配電網共用技術以及微電網技術的發展起到了推動作用。因此，分析、采集并有效運用大數據成為解決公共事業及能源業務的重中之重，通過智能電網數據轉型及改善分布式再生發電的調度與資產預報來提高發電效率，甚至可以優化客戶的運營模式。

在能源領域，大數據的運用主要包括4個方面：首先，可以促進新產品的開發研究；其次，可以優化能源結構，實現能源的綠色無污染轉換；再次，推動能源管理的智能化發展。可以利用大數據分析能源的需求量，預測能源使用情況，提高利用率，對客戶進行需求分析，降低企業運營成本。并且，通過電網與大數據的有效結合可以實現電網智能化，從能源利用、發電需求到客戶消費的整個過程，都可以進行智能化管理，其中電網技術智能化、智能輸電網絡化、配電技術智能化以及客戶群體用電技術智能分析等都是未來電網智能化發展的方向。最后，大數據運用可以改變社會，為城市電網、交通、能源以及環境等基礎設施的建設帶來新的發展機遇。

3.2 大數據提升電力企業信息分析能力

在電力行業的發展過程中，大數據能夠從客觀上深化企業管理，提升企業應用層次，是企業提高自身技術管理手段的有效途徑。隨著電力系統信息化的發展完善，信息數據實現了全面的采集管理，但電力行業面臨龐大的信息數據，如何對數據進行有效處理，挖掘數據的深層次價值成為其面臨的主要問題。而通過大數據則可以對電力行業業務進行有效分析處理，提高企業的運營效率。

隨著“十八大”提出了“推動信息化和工業化深度融合”，各大電力企業都在積極地采用信息化手段來改造和提升整個企業的核心業務模式。 國家電網公司 2006年啟動實施“SG186 工程”，與智能電網建設相輔相成，國網信通公司在北京亦莊的數據中心里，就設有10 200個傳感器，它們及時采集數據，存儲到云并進行分析和利用。此外，南方電網公司將投資建設一體化信息平臺，這個項目已經在2013年啟動。

各個電網公司和電力企業所籌劃的系統一體化平臺和集成平臺，從根本上講都是大數據信息分析、處理的綜合運用，屬于大數據處理平臺的一部分。如上圖，從整個系統框架可以看出，無論是數據存儲還是數據分析應用技術構架，都與大數據的分析、抽取、解釋、集成技術密不可分。因此，在大數據發展的時代下，電力企業的信息化建設要緊密結合大數據的信息分析、應用平臺，確保電力企業信息化建設能夠建立在大數據信息處理技術的基礎之上。

3.3“大數據”推動智能電網的發展

隨著電力企業和電子信息化的深入發展，智能電網的應用日益廣泛，并且承載著信息流、電力流和業務流有效管理的重大作用。電力信息系統與電網系統的重疊發展，將進一步提高整個電網的附加值，并且成為大數據時代的主要特征。電力系統的通信業務也會發生轉變，能夠突破傳統模式，提高通信業務管理水平。

智能電網之所以不同于普通電網，是因為其具備了現代化的信息傳感技術，可以利用現代化的信息網絡、通信技術對信息進行處理，實現電網之間信息的相互交換，自動實現信息的采集、計量、控制、保護和檢測，而且能夠根據需求實現電網的自動化調節控制，實現在線分析決策、協調處理等高級作用。從本質上而言，智能電網是大數據在電力方面的具體應用。對于電力行業來說，堅強智能電網的快速發展讓通信技術在深度、廣度方面有了深層次的發展，實現了電網生產與企業智能管理的有機結合，而通信系統也成為智能電網的重要組成部分，支撐著新一代電網的深化發展。

3.4 “大數據”有利于更準確地預測電力數據

大數據理念、方法、技術在電力行業得到了充分實踐運用。電力大數據涉及到電力行業的整個生產流通環節，包括電力的生產、輸送、配電、變電、調度和用電等環節，能夠對數據進行跨行業、跨區域的分析處理。電力大數據是由非結構化和結構化共同構成，隨著物聯網和智能電網的進一步推廣運用，非結構化數據呈現快速增長，其數據信息量遠超結構化數據。

電力大數據的特性滿足大數據的五個特性：數據量大（Volume）、數據類型多（Variety）、處理速度快（Velocity）、精確性高（Veracity）、價值大（Value）。其主要技術有數據挖掘技術、計算機分布式技術以及數據可視化技術等。目前為止，我國電力公司已經建立了國際領先技術的信息集成平臺。隨著一級應用范圍部署的完成以及三地集中式數據處理中心的投入運營，非結構化合結構化數據中心的電網數據在種類和數量上初具規模。隨著智能電表的不斷普及運用，電力行業數據統計將會更加便利快捷，能夠極大的提高其實效性。大數據種類和數量上的特征也會進一步凸顯出來，電力大數據的發展更是迫在眉睫。電力行業已經形成了跨地域、跨行業的數據分析綜合，對提高行業管理水平及經濟效益具有重大意義。

四、結語：

智能電網的不斷深化過程中，“大數據”正發揮著日益重要的作用，這給電力行業帶來巨大發展機遇的同時也提出了巨大挑戰。電力企業應該積極應用信息化技術，通過數據挖掘手段推動大數據發展，以不斷提高電力生產、營銷、運維等等方面的水平，助力我國堅強智能電網的建設和發展。

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