面向智能電網應用的電力大數據關鍵技術

喬茂斌

（廣州威能機電有限公司 廣東廣州 511400）

1 引言

伴隨電網技術的飛速發展，信息通信系統作為智能電網的中樞系統，促進了新時代電網的生產與管理方式的飛速發展，迎來了電力大數據時代。在大數據時代，電力系統中每天持續增長的數據量與信息量，對電力系統的信息處理水平有了更高的要求。現有的信息處理水平不能滿足智能電網的需求，只有將電力大數據關鍵技術應用在智能電網的數據處理系統中，才能達到更為強大的數據處理、分析、存儲和集成管理水平。

2 智能電網、云計算和大數據的關系

2.1 智能電網與大數據的關系

因為我國目前電網技術發展較快，致使各類信息之間的關系更加密切。但電網目前使用的基礎設施不具備強大的計算、處理、存儲數據的能力，這就使得智能電網的發展受到了限制。為了進一步發展智能電網，我們需要依靠大數據提供有效的決策信息，大數據平臺的構建已經迫在眉睫。

2.2 大數據與云計算的關系

云計算技術作為新的計算技術，能夠利用大量的計算機提高計算能力和計算速度，對數據資源進行快速整合，并將這種能力與處理器計算融合在一起，以便能夠處理大數據。同時，云計算的可靠性較強，容錯能力較高，更具備強大的擴展優勢，能夠用于處理智能電網在發展過程中遇到的各種大數據問題。

2.3 智能電網、云計算、大數據的相互關系

我們對智能電網中大數據平臺進行研究，引入云計算技術，是為了充分利用電力系統的各類數據資源，提高數據的存儲、分析和計算能力，以達到擴展智能電網在線分析能力的目的。同時，還能提高智能電網的實時控制能力，削減基礎設施成本，促進智能電網的健康發展。

3 電力大數據平臺的總體架構

根據智能電網的需求以及云計算體系的特點，目前可行的電力大數據平臺的架構是由云計算平臺與基礎設施層、云計算服務訪問層和云計算應用軟件集合層組成的。因為電力系統采用分層分級的管理機制，所以通過主云與子云實現權限設定并分配資源，能夠避免系統內部出現資源浪費和不必要權限，促進數據資源的合理化利用，進一步滿足智能電網在處理海量信息上的需求。

4 電力大數據關鍵技術

4.1 電力大數據的集成管理技術

電力大數據具有明顯的數據增長量，例如使用廣泛的傳感器網絡，就是利用大量傳感器感知環境而收集數據信息的。它們涵蓋了溫度、濕度等任何形式內容的數據，能收集到海量數據，并進行有效管理。通過自適應傳感系統和合理的傳感器布置，服務提供商能夠利用這些數據進行有針對性的分析，提供更好的服務。

4.2 電力大數據的數據分析技術

電力大數據的數據分析技術，指的能夠從海量數據中提取有用的信息，進行分析與管理，進而利用在決策工作中，幫助企業開展生產、營銷業務。例如德國人通過數據分析提出了太陽能推廣策略，當有家庭安裝有太陽能設施后，可以將多余的電能提供給電網進而獲利。對于電力企業來說，生產、運營和管理的數據收集都是非常重要的，這對于企業的發展和運營具有指導性意義。

4.3 電力大數據的數據處理技術

4.3.1 對收集到的數據進行分表處理，分區處理或分庫處理。分表處理，即遵循一定原則建造不同的數據表，減輕單表壓力；分區處理，即把同表數據載入

不同文件中，增強數據訪問性能，降低大型表的壓力；分庫處理，即遵循一定原則把利用率較低的數據輸入不同的數據庫，提高數據庫利用率。

4.3.2 并行式數據庫與縱列式數據庫的構建。并行式與縱列式數據庫能夠增強數據加載能力，實現實時查詢功能。例如SQL與MapReduce的捆綁結合能夠讓數據庫具有更強的處理能力和抗壓彈性。

4.4 電力大數據的數據展現技術

電力大數據能夠展現更多樣化的數據表征，實現相應數據之間的系統匹配與傳輸，支持資料的修復、回拷與備份。

5 大數據在智能電網中的應用案例

現階段，不少廠家已經開始研究建立Hadoop架構上的數據平臺和商務服務，希望能夠將大數據關鍵技術合理應用在智能平臺中。Hadoop作為雅虎創建的融合了MapReduce軟件技術的數據系統，能夠收集并處理海量數據，建造在其基礎上的Datameer系統提供的電子表格式界面，能夠讓用戶更便捷的處理和分析數據。將這樣的數據系統應用在智能電網中能有效改善電力企業的生產和營銷方式，實現多元化的發展。

6 結語

為了適應大數據時代的要求，提供更好的產品與服務，電力企業應當充分利用大數據關鍵技術和數據驅動系統，敢于創新，不斷提升智能電網的優勢地位，進一步提高電力企業的競爭力。

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