淺談面向智能電網應用的電力大數據關鍵技術

云南電網有限責任公司昆明供電局 張克宇

淺談面向智能電網應用的電力大數據關鍵技術

云南電網有限責任公司昆明供電局 張克宇

智能電網是在日益信息化的背景下應運而生的新型技術，為進一步提高電力企業供電質量及其管理水平打下了基礎。但是在大數據環境下，要追求更大的進步，如更高效處理電力系統的龐大數據信息、保證電網運行的經濟性、有效性與可靠性等，則應該構建完善的電力大數據平臺，并且熟悉、掌握與落實相關關鍵技術。

信息化；智能電網；電力領域；大數據技術

如今人類的生存與經濟發展越來越依賴于電力系統，而電力系統在運行的過程中會產生數量龐大的數據信息，數據增長快速并且類型豐富，決定了電力系統滿足大數據的一切特征。隨著智能電網的日益推進，電力系統的數據源也不斷擴大，甚至呈現出爆炸式增長的趨勢。在傳統數據處理技術無法滿足當下電力領域海量數據信息處理技術需求的情況下，電力大數據技術的發展與運用勢在必行。

1.智能電網電力大數據概述

1.1智能電網信息數據來源

智能電網的運行過程中會產生海量的信息數據，基于不同來源可包括電力企業內部數據與外部數據。其中，內部數據主要在數據采集與監控、生產管理、配電管理以及客戶服務等各大應用系統中產生，而外部數據則來源于互聯網或者氣象、地理信息系統，這些數據具有非常分散的特點，因此其管理單位也并不一樣[1]。

1.2智能電網大數據平臺的構建

當下電網擁有的基礎設施沒辦法滿足日益增長的信息資源技術要求，而智能電網的應運而生能夠實現有效的數據信息搜集、分析以及存儲。但是要切實地利用不斷增加的信息資源，就要構建大數據平臺來實現更科學合理的決策。而這方面比較成功的就是基于Hadoop服務平臺系統的構建，并將大數據關鍵技術與這一平臺進行有效對接和融合，為智能電網中大數據關鍵技術作用的良好發揮提供了保障。比如，可以進行海量數據信息的搜集和處理，同時提供電子表格界面，利于進行數據信息的合理分類處理，切實提高了用戶處理信息的效率及質量。

另外，智能電網大數據平臺基于分布式文件處理技術，可能會實現Pb和Zb級的數據存儲，而基于分布式計算機技術，則可能會實現Pb和Zb級的數據查詢分析功能。而且大數據平臺還可以涵括其它功能模塊，比如大數據訪問與調度框架、商業智能應用模塊、數據倉庫、網絡層模塊、操作系統模塊、服務器、數據管理模塊等等[2]。因此，大數據平臺的構建可以基于大數據關鍵技術的良好運用來為電力領域各企業對智能電網的有效控制提供保障，并且促進企業對自身生產結構與營銷服務模式進行優化與創新，推動電力企業的可持續健康發展。

2.智能電網中電力大數據關鍵技術的運用

2.1ETL關鍵技術

在電力領域的智能電網中，其大數據在分布上具有比較分散的特點，其數據也具有量大與種類多的特點，因此在數據處理方面具有一定難度。而在這基礎上，智能電網大數據處理要遵循“數據集成—抽取—轉換—剔除—修正”這一標準流程。在電力企業的數據集成方面，一般廣泛采用ETL技術（數據倉庫技術）。ETL技術可以包括三個部分，首先是數據抽取（Extract），即是將目的數據源系統需要的相關數據從數據源系統中抽取；其次是數據轉換技術（Transform），即是將上一部分中抽取獲得的數據根據一定要求而進行轉換，變成另一種形式，與此同時，對存在偏差或錯誤的相關數據進行清洗或者加工；最后是數據加載技術（Load），即是前面所轉換獲得的數據進行加載，保存到目的數據源系統內。ETL關鍵技術是面向智能電網的電力大數據應用中的重要數據集成技術，因此，電力企業還需要對各項因素進行合理的綜合考慮，與多種先進技術相融合而實現科學的數據集成化，促進電力企業發展[3]。

2.2數據分析關鍵技術

對于大數據技術而言，其根本驅動力即是將信號向數據轉化，進而通過數據分析能力轉換為信息，再將信息進行提煉而形成知識，最后通過知識為決策與行動提供推動力。因此，在大數據背景下，電力數據分析技術能夠在海量的信息數據中找到其隱藏的模態及規律，從而為決策者提供有效信息支持。針對電力企業而言，科學的決策能夠為其生產經營服務的實施提供指導性力量，進而促進競爭能力的提高，創造更理想的經濟效益。比如德國采用這項技術為其太陽能推廣應用決策的制定提供了科學合理的支持，而且太陽能的廣泛運用利于電力用戶把多余的電能向電網中輸入，這也是企業經濟效益提升的新方法。

2.3數據處理關鍵技術

而在電力大數據中，其數據處理技術即是對采集的龐大數據進行分庫、分區與分表的合理處理。首先，分庫處理就是基于一定處理原則對不同數據庫中進行利用率低下數據的輸入，進而實現其數據庫相關數據利用率提高的目的。其次，對數據進行分區處理，即是對不同文件進行通表數據的合理載入，進而較好地減少大型表壓力，使得數據訪問性能運行更佳。而對數據進行分表處理，即是基于一定數據處理原則進行不同數據表的建造，降低單表壓力。另外，構建并行式和縱列式數據庫，利于強化數據的加載性能，利于實時查詢功能的實現。比如，結構化查詢語言（SQL）和MapReduce（映射與歸約）的有效結合，利于強化數據庫的數據處理性能，增強其抗壓彈性。

2.4數據展現關鍵技術

在智能電網大數據背景下，電力數據展現關鍵技術主要有可視化技術、歷史流與空間信息流展示技術等三種技術，利于電力管理者更加直觀和準確地了解電力數據意義與系統運行狀態[4]。首先，可視化技術一般在電網狀態實時監控領域具有較為廣泛的運用，利于電力系統自動化水平的有效提升。其次，空間信息流展示技術一般在電網參數和已有GIS結合方面有所體現，比如虛擬現實技術以及三維展示技術。而將GIS與電力配電設備管理進行密切結合，能夠幫助電網管理者更直觀地對電力設備相關情況進行了解，利于為決策者帶來最新的地理信息。而空間信息流展示技術用于變電站工程設計方面，利于實現時間、成本與資源的有效節約，為電力企業創造更好的經濟效益。最后，歷史流展示技術一般在電網歷史數據的管理以及展示方面有所體現。對于電力系統而言，其深層次的運用分析一般都建立在歷史數據基礎之上。歷史流展示技術能夠針對電力生產現場的實時監測數據或者電網規劃、負荷預測數據等進行發展趨勢圖表的繪制，將未來相關數據走勢進行科學合理的預測。因此，這一技術的運用，能夠實現對歷史重大事件的發生與演變進行模擬，進而挖掘其隱藏的知識與規律，具有極大的應用價值。

3.結束語

綜上所述，在國內智能電網發展十分迅速的環境下，電力系統在運行過程中產生了龐大的信息數據量，要適應大數據時代提出的更高要求，我們應該構建出更完善化的電力大數據平臺，將電力大數據的相關數據價值進行充分的挖掘，有效利用ETL技術、數據分析技術、數據處理技術以及數據展現技術等一系列關鍵技術，提高面向智能電網的電力大數據技術應用水平，并且強化電力大數據關鍵技術的深入研究，為電網的高效與穩定可持續運行提供保障。

[1]張東霞,苗新,劉麗平,張焰,劉科研.智能電網大數據技術發展研究[J].中國電機工程學報,2015,01:2-12.

[2]薛禹勝,賴業寧.大能源思維與大數據思維的融合(一)大數據與電力大數據[J].電力系統自動化,2016,01:1-8.

[3]徐高翔,黃勇達,趙卓.云計算大數據處理技術在智能電網中分析與應用[J].科技與企業,2016,06:91-92.

[4]張根周.大數據在智能電網領域的應用[J].電網與清潔能源,2016,06:114-117.