大數據時代下的新型電網規劃體系分析

吳俊洋

（國網湖南省電力有限公司湘潭供電分公司 湖南湘潭 411100）

引言

隨著電力企業的迅速發展，電力數據不斷激增，一方面這為電力企業的建設發展提供了數據支持，但也給電力企業帶來了一定的不利影響。因為電力企業的數據處理能力有待提升，且數據固化處理等方面的工作也比較薄弱。此外，在大數據化的發展趨勢下，數據形式越來越復雜，對數據的精度要求越來越高，在這樣的背景之下，我國的新型電網規劃體系面臨著嚴峻的挑戰。

1 大數據時代下電網規劃體系存在的問題

在大數據時代下，電力行業雖然取得了顯著的發展，但在其發展過程中也存在著一系列的問題。就目前而言，在電網規劃體系中主要存在以下問題，具體分析如下：

1.1 缺乏全面的數據種類

現階段，大部分電力企業的數據都是來自于其電力行業內部的數據系統，這種內部數據的收集方式較為狹隘。再加上其電網數據系統由于使用年限過久也會出現老化問題，進而造成無法全面收集數據，數據種類較少，如果所收集的數據種類不夠全面，就意味著數據獲取的方式不具備智能化的特征，這就大大降低了數據收集的價值與作用。

1.2 缺乏高效的數據處理能力

隨著我國經濟的迅速發展，用電需求量不斷上升，使得電網數據量不斷增加，由于大量的數據激增，數據產生、歸檔以及維護等過程的工作量大大增加，因而也對現有的數據處理系統提出了更高的要求。另外，數據處理能力不足也體現在數據處理的速度緩慢、效率低下等問題上。要想建設新型的信息化電網規劃體系，不斷提升電網系統的數據處理能力是十分重要的。

1.3 缺少完善的智能化評估體系

當前，大部分電力企業在對電網規劃工作進行決策和評估時，通常是參考以往的工作經驗，并將電網規劃的重心放在了經濟性方面，沒有對電網規劃建設的社會影響、環境影響等方面進行綜合考慮。一旦評估依據缺乏全面性，就到造成評估結果存在偏差；缺少完善的智能化評估體系，則會導致在建設新型電網規劃體系時無法達到能源持續發展的目標。

2 大數據時代下的新型電網規劃體系

2.1 新型電網規劃體系架構

大數據理念指的是在數據關聯分析的基礎上進行預測，針對電網規劃體系中存在的問題，本文結合大數據技術提出了新型的電網規劃體系，這一體系主要由三個部分組成，即數據獲取、處理以及應用。大數據時代下的新型電網規劃體系，能夠根據電網規劃體系的具體需求，來獲取電力系統內外的全面數據，并運用相應的數據處理技術，從而實現電網方案規劃、風險評估防范、工程實時監測以及用戶交互等項目的智能化、信息化。新型電網規劃體系架構如圖1所示。

圖1 新型電網規劃體系架構

（1）所獲取的電網規劃數據包括有地理環境信息數據、電力系統運行數據以及外部數據等。其中，可以利用無人機航測、衛星遙感以及雷達測繪等信息采集手段來獲取地理環境信息數據，與原有的人工測繪方式相比而言，這種先進的信息采集技術可以有效提升數據信息的精確度和實效性；電力系統的運行數據主要是由電力系統內部的各工作部門提供，電力系統各部門之間能夠實現數據的實時共享，進而大大提升數據的利用效率，充分發揮電力數據的價值；社會數據、用戶意見與反饋以及新能源數據等都是外部數據，但在原有的電網規劃中，外部數據是最容易被忽略的非結構化數據，在現階段的電力系統中缺少針對非結構數據的處理對策和應用方式。

（2）新型電網規劃體系的核心是處理與分析各種各樣的多源異構數據。建設電網規劃數據信息庫是十分關鍵的，數據庫能夠整理并存儲大量數據，數據庫的工作支撐是先進的內存計算技術和索引機制，能夠大大提高數據處理的效率。數據處理的主要步驟有四個：清洗修正（即查找錯誤數據并對其進行修正），特征提取（即對不同類型的數據特征進行分析），關聯分析（即分析不同類型數據之間存在的相關性），挖掘預測（即依據數據相關性來預測未來的數據）。而根據以往的和現有的數據來分析與預測未來的數據體現的正是大數據理念。

（3）數據分析與預測的結果能夠運用于電網規劃的全過程。通過深入挖掘與預測分析電網規劃數據，可以全面掌握電網發展趨勢，并按照能源與經濟的實際需求來對電網規劃方案進行設計，并對電網方案進行多指標、多維度的智能評估，從而減小決策風險。在電網規劃中，實時監測和用戶交互是至關重要但又容易被忽視的工作環節，通過實時監控電網規劃用地和輸電線路、與周邊用電客戶進行交流和反饋等，能夠為電網規劃數據信息庫提供實時的海量數據，還能節約不必要的經濟成本，提升電網規劃數據的精確性。

2.2 新型電網規劃體系獲取數據的方法

在大數據時代下，數據激增對數據處理的精確性和實效性等都提出了更高的標準，新型電網規劃體系獲取數據的主要方法是結合無人機、衛星遙感等先進的技術來獲取數據。無人機、衛星遙感等技術的發展日

趨成熟，在新型電網規劃體系中運用這些技術可以提高地理環境信息數據獲取的準確性和及時性。另外，在外部數據中存在大量的非結構化數據，此類數據非常容易被忽視，針對這一問題，新型電網規劃體系一般是對每類非結構化數據進行分析，并通過提取數據特征等方法來對數據進行識別，同時去掉非結構化數據中的冗余部分，再對優化的非結構化數據進行分類整理。

2.3 非結構化數據應用

非結構化數據使用二維邏輯表示的，無法直觀的表現出文字、圖片以及視頻等內容。隨著非結構化數據的迅速增加，不能再使用原有的方式來處理數據，導致大量數據無法使用、甚至是丟失。而在大數據時代下，其先進的數據處理技術能夠充分挖掘并運用非結構化數據。比如，實測地圖、輸電線路規劃以及場地監控等圖像視頻數據，用電需求預測、電網規劃方案設計、效益評估等社會經濟數據，需求分析、實時反饋、智能評估等用戶交互數據。因以前在處理非結構化數據時缺乏先進的技術、數據處理能力較差，導致在決策時過分重視經濟性，卻忽視了電網規劃的社會價值。因此，在新型電網體系規劃中運用了大量的多媒體方式，能夠有效處理非結構化數據。比如，利用大數據來繪制電子地圖，還能在地圖上詳細地標注出發電廠的廠址、線路規劃情況和實時監控情況等。

3 建設新型電網規劃體系的措施

建設新型電網規劃體系是一項系統化的長期工程，我們需要對現有的電網規劃體系進行不斷地創新與完善。針對大數據時代下電網規劃體系存在的問題，我們可以采取以下四方面的措施：

（1）優化數據信息的獲取方式是充分挖掘與利用數據價值的重要基礎，能夠逐步實現信息獲取方式的智能化，不斷提升數據質量、完善數據資源種類。隨著科技水平的不斷提高，無人機以及遙感等新型技術也日趨成熟。電網規劃設計部門可以利用遙感技術直接獲取數據，再根據具體的需求來繪制平面地圖或3D地圖，與直接獲取衛星地圖相比，這一方法可以提高原始數據的精確度并實現數據的充分利用。

（2）引進大數據處理性能較高的相關計算機技術。目前，針對大數據挖掘、存儲以及處理等問題，國內外已經發展了很多先進的技術，比如MapReduce和Hadoop等數據分析平臺。

（3）引進大數據處理的相關技術人員。在大數據時代下建設新型電網規劃體系需要多方面技術人員的共同合作和努力，大數據不僅僅與計算機科學技術相關，它還涉及到社會經濟、電子信息、社會調查等多個學科領域，所以除了電力人員以外，引入大數據相關的專業性人才是非常有必要的，這對新型電網規劃體系的建設有著十分重要的意義。

（4）健全電網數據管理機制，強化數據安全管理工作。在大數據時代下，數據是一種重要的資源，為此，電力行業必須強化對數據的安全管理，建立健全的數據安全管理機制，以防重要數據丟失，加強數據的安全性與保密性，有效保護數據價值。

4 結束語

綜上所述，隨著電力數據的激增，數據收集、存儲以及整理等工作的任務量也越來越大，而處理這些海量數據也給電網規劃體系建設帶來了新的挑戰。為此，我們需要對大數據時代下新型電網規劃體系存在的問題進行分析，并全面分析新型電網規劃體系的構架、數據獲取方式以及非結構化數據在電網規劃體系中的應用等內容，以不斷完善電網規劃體系，促進電力行業的持續發展。