電力調度綜合數據平臺體系結構及相關技術

朱克喜

摘要： 在現階段隨著我國社會經濟快速發展，其對電力需求也隨之提高。對此，相關電力企業需要重視電力調度綜合數據及相關技術的工作。只有這樣才能夠進一步的保障電力系統的正常運行。本文就對當前電力調度綜合數據平臺體系結構及其相關技術進行重點探討和分析，以便能夠更好的適應電網發展變化的需求。

關鍵詞：電力調度；綜合素質；平臺體系；結構；技術

根據當前電力用戶的數量的實際用電情況情況得知，用戶對其需求量逐漸提高，因而給電力系統提出更高的要求。對于這種情況，我國電力企業則開始不斷的提升帶電網系統信息化程度。對于其中綜合數據平臺的建設，已經成為現階段電力調度工作中必不可少的環節。但是在實際建設和應用中，由于受到多種因素的影響，該系統存在一定的問題。對此，相關電力企業就需要根據電力調度綜合數據平臺的體系結構和相關技術進行綜合分析，通過這種形式能夠在一定程度上提升該平臺體系結構和實際運行效率。

一、綜合數據平臺體系結構

在當前電網系統中，之所以重視對電力調度綜合數據平臺的建立，主要是因為其能夠有效的保障整個電力系統的安全運行，同時還能夠及時的應對一些突發情況，進而確保用戶對用電的需求[1]。由于電力系統在實際運行過程中會產生系統運行裝狀態的數據，即變壓器、電流互感器、斷路器以及其他相關電器設備的運行設備。對于這些數據，相關人員就能夠對其進行相應的整理和分析，在此過程中要能夠深入的挖掘這些數據，這樣能夠使其及時的發現該設備在運行中所存在的故障隱患，并采取針對性的措施來處理。

現階段電力企業行業中，其在電力調度數據網的相關業務上都是嚴格按照國家電力調度通信中心的規定和標準來劃分的[2]。因而相關電力企業在這方面必須要嚴格執行。在對數據進行整合時，要能夠注重數據的標準化和規范化。因為相關人員在對相關數據進行整合時，其會涉及到不同的方面，同時還需要多方的參與和配合。所以需要企業制定具有一定規范化和標準化的工作標準。要想能夠更好的實現調動數據的整合目標，相關工作人員則需要建立相應的數據平臺，并結合實際情況來制定符合應用需求的調度數據規范和標準。其會涉及到各個方面，即數據采集、存儲、傳輸、加工、交換以及共享這幾個方面。對于這些數據，其是相關人員進行關聯分析的重要基礎，因而該企業在數據分析時，要這方面予以足夠的重視。

二、主要技術

對于當前電力調度綜合數據應用中相關技術，主要有以下幾個方面：

（一）數據采集

在數據采集工作中，要能夠建立數據采集系統，這樣做能夠準確的將相關的數據信息進行篩選，并在此過程中保留重要的數據信息[3]。在通常情況下，數據采集在數據平臺應用中的技術主要分為兩種，即網絡數據采集技術和設備數據采集技術。包括不同的功能，具體來說就是報表定義、數據評審、數據填報以及數據預處理等功能。對于數據采集的形式，主要以文件、報文以及歷史數據抽取等形式為主，而在數據格式上， 則有EXCEL、TXT等。因此，該企業在數據采集中要能夠根據實際情況來選擇。

（二）數據存儲技術

相關工作人員在的采集完相關的數據之后，要能夠對其進行分類儲存。由于采集的數據涉及到不同的方面，如電力生產、電力運行以及電力管理等方面，因此，相關人員在對數據存儲模型進行設計時，要能夠全面考慮到數據儲存問題的效率和動態修改的相關問題，以便能夠更好的保障系統的使用性[4]。為了能夠更好的對數據儲存模型進行設計，作為設計人員則要根據相關的公共信息模型和數據模型來進行。通過這種形式能夠有效的實現內外平臺和調度指揮管理系統自動同步的目標，進而保障數據的統一性。

（三）數據傳輸

在數據傳輸的過程中，其可能會經過一條鏈路或者多條鏈路，具體來說就是在數據源和數據宿之間傳送數據的過程。數據平臺的主要功能之一就是對外輸出數據，以便能夠更好的滿足電力調度中心對相關數據的實際需求。相關人員在通過數據采集系統完成數據采集任務之后，必需要嚴格按相關的標準和要求來將數據儲存，然后在有數據輸出系統將已經存儲好的數據通過反向映射技術將需要的數據傳送出來[5]。根據電網的要求能夠得知，相關電力企業需要將傳輸的數據集中在相應的數據中心進行整合，然后在將這些數據提供給各個部門使用，能夠取得較好的效果。

（四）數據加工

對于數據來說，如文字、數字以及圖形等。數據加工技術在應用中主要就是在大量且較為復雜的信息中獲取一定價值的數據。數據加工是指相關人員對儲存系統中的原始數據進行二次處理，然后在對加工生成的數據進行再次加工，進而逐漸形成加工循環。之所以要對該數據進行加工，主要就是為了能夠讓存儲系統內形成更加具有層次的數據模型，并為接下來的數據應用提供豐富的數據資源儲備。

（五）數據交換與共享

在當前的電力調度綜合系統中，將相關數據進行交換和共享是其在重要的組成部分，在實際應用中，數據能夠在一定程度上實現對數據的交換，進而實現對資源綜合利用的目的[6]。這種方式更加符合綜合性的環境特點。此外，相關人員還可以在數據交換平臺和統一的數據模型的基礎上來對于的數據存儲技術進行適當的結合，這樣能夠進一步的提高實際應用的水平。

（六）數據倉庫與數據挖掘技術

電力企業可以在數據平臺中應用數據倉庫和數據挖掘技術。不僅能夠在一定程上有利于相關人員根據數據平臺中所積累的數據資源來挖掘重要的數據價值，還能夠為管理人員在決策分析上起到重要的作用。電力企業在使用BI技術來開展多維分析工作時，其首先就要能夠根據實際情況來構建相應的模型，在一般情況下，多數工作人員都以星形連接模式為主來構建該模型。對于這種模型，主要應用與對聯機的分析和處理上。如果維度模型在實際加載過程中呈現出服務器后，相關工作人員就需要借助相應的數據查詢工作來完成相應的任務，同時還要在此基礎上實施各個方面的交互計算，如鉆取以及切片等。

作為電力企業，要想能夠更好的滿足的人們的用電需求，首先就要能夠充分的認識到電力調度工作的重要性，同時在建立電力調度綜合數據平臺時，必須要按照相關的標準和要求來進行，此外，還要能合理的采用相關技術，具體來說就是數據采集、數據存儲技術、數據傳輸、數據加工、數據交換與共享以及數據倉庫與數據挖掘技術等。通過這些技術的應用，不僅在一定程度上提高電力系統運行的信息化程度，還進一步的保障電力系統的安全運行，進而滿足當前電力企業發展的需求。endprint