大數據技術在智能電網中的應用現狀及展望

彭林喬

摘要：作為一個高度的智能化系統，智能電網主要通過將傳感器運用于電網并結合現代信息技術實現其相關控制和監控功能。由于傳感器所收集的數據量龐大，因此我們需要通過運用大數據技術分析并處理智能電網系統中的電力數據從而使智能電網發揮最大作用。21世紀以來，大數據技術在智能電網中的應用研究取得了一些初步的進展。研究人員所做的相關研究性的嘗試為大數據在智能電網中的應用奠定了堅實的基礎。該文主要從三個方面對大數據技術在智能電網中的具體應用、應用中遇到的困境以及對大數據在智能電網中運用的展望。

關鍵詞：大數據;智能電網;應用現狀;展望

引言

智能電網是集數字信息技術、通信技術、計算機技術和電力設施為一體的現代化電網，智能電網可以提高能源效率、電源的安全性和可靠性。當大量的可再生能源被整合到電力系統中時，更多的變量被代入系統，更多的數據需要被處理。大數據技術在預測和分析這些隨機因素方面具有很大的優勢，以下對此提出探討。

1智能電網的功能

智能電網將現代先進的傳感測量技術、通訊技術、信息技術、計算機技術和控制技術與物理電網高度集成而形成的新型電網。首先，運用智能電網可以在避免大規模投資的情況下，為不斷增長的生活用電需求提供可持續穩定的電能供給。而通過大數據技術對電網中各類用電數據的收集、分析，實現從電能的供給側和需求側進行優化管理的目的。大數據技術在智能電網中的應用分為以下四個方面：第一，通過傳感器收集配電網絡不同點的實時電能信息。第二，利用安裝在房屋中的智能電表收集用戶的用電信息。第三，分析所有收集到的數據，預測用電需求，在優化供需的同時迅速應對配電網中的突發狀況。第四，為用戶提供用電建議，設計激勵計劃以改變用戶的能耗行為。其次，智能電網還能夠使可再生能源和綠色電能安全地并入電網。盡管太陽能、風能等可再生能源已經成為了我國電力資源不可或缺的一部分，但如何保證其接入電網的安全性和經濟性始終是需要時刻關注的話題。由于天氣狀況的變化，可再生能源生產的間歇性特質可能導致電壓和頻率波動，從而對電力電子設備產生危害。而可再生能源的并網可能會使電網過度充電，從而導致斷電事故，并使電網的維護負擔加重，影響電網所提供電力的可靠性和質量。

2智能電網大數據時代的機遇和挑戰

2.1大數據傳輸和儲存技術

智能網中的數據格式與傳統的業務數據格式有很大不同，并有自己的特點。例如，在故障記錄信號轉換設備的狀態控制模式下，存在大量的波形數據，研究發現，在智能網條件下，不同類型的數據具有異構性，無法用簡單的數據結構來描述。對復雜結構數據的處理時效較低，而對均勻數據的處理效率更高。大量數據的存儲和處理，就是將其系統化，使其成為一種合理的均質結構。在智能網絡中，大量非結構化和半結構化數據仍然存在著如何將其轉換成結構化格式的大問題。

2.2數據的實時處理技術

（1）數據處理及時

當前的云計算系統能夠提供高速、超高速率的服務，在未來智能電網中，實時數據處理還需要發電。但這可能會造成網絡臨時超載，甚至一臺服務器發生故障，而且無法保證響應時間。存儲器數據庫越來越受到重視，該數據可被存儲并直接操作。在存儲器中讀寫的速度比硬盤快好幾倍。將數據存儲在內存中能夠顯著提高應用程序的性能，而不是從硬盤訪問數據。現在能源系統已開始使用存儲數據庫，例如，針對中國部分地區去年發生電荒和其他地區電力過剩的情況，SAP推出了基于Hana數據庫的智能電表分析解決方案，希望整合并分析智能電網和大用戶數據，以便分析不同地方的用電量，并在大數據集中采取相應的預防措施，這也是一個重大挑戰。瀏覽整個記錄，查找所需記錄。即便用MapReduce這樣的并行處理技術來加快掃描速度也是不明智的。預先建立數據索引結構，節省系統資源。當前，通用索引結構僅支持少數簡單數據類型，而大型數據必須為復雜數據創建適當的索引結構，例如，通過物聯網收集的多維數據量在不斷增加。在查詢時間上，索引結構必須不斷地更新。因此，要設計一個索引是很困難的。下一步，我們將分析智能電網大數據處理在發電、輸變電、用電等方面面臨的挑戰。

（2）發電環節

研究表明，如果SCADA系統在延遲接收監測數據后獲得超過50米，這將導致控制策略錯誤。這主要是因為SCADA系統中使用的TCP協議是互聯網上最常用的TCP/IP協議，SCADA系統中的TCP協議是TCP/IP協議，TCP協議是TCP/IP協議，用于控制流量和消除數據錯誤，以及實時響應TCP/IP協議的必要性，使未來智能網絡解決方案能夠更好地應對網絡故障。當前云計算系統主要用于關系型數據庫系統，主要用于處理永久穩定的數據。有關的數據庫強調數據的完整性和一致性;云系統強調可靠性和可擴展性，但是在工業生產管理應用中很難考慮到數據處理和處理的時間限制。

（3）輸變電連接

對數據的性能或實時存儲、處理的狀態監控是非常重要的。雖然云計算能有效地處理海量數據，但為了滿足實時性要求，需要進一步提高云平臺對海量監測數據的訪問性能。以往，大停電最初是由一系列環境因素引起的，目前SCADA系統的應用范圍局限于對系統最重要的參數，缺乏建立系統所需要的健康信息，給運行人員帶來很大困難。將來的智能網絡必須配備糾錯工具，其SCADA系統應該具備整個網絡監控系統和設備狀態的數據。其分散控制方式不允許對大電網和小電網的波動和不可預測行為作出響應。近幾年的經驗表明，為適應這一形勢，必須建立新的網絡監測系統，因此，未來的SCADA系統需要對定量數據進行實時處理。

（4）電力供應環節

為了節約用電成本，適應電網負荷，在未來智能電網環境中，居民可配置多種電能和電力監測設備。比如，電熱水器可以在晚上低能耗的時候啟動，空調可以根據舒適度、電價以及電網負荷進行實時調節。從某種程度上說，SCADA系統已經滲透到日常生活中，電力數據的實時處理變得越來越重要。

2.3大數據可視分析技術

針對智能電網數據量大、數據量大的特點，采用可視化方法對數據進行綜合分析是一種行之有效的方法，已在實際工作中得到廣泛推廣。在可視化技術的發展過程中，可視化技術通過一系列復雜的算法將數據可視化成高精度、高分辨率的圖像，為有效地利用人類視覺系統提供了交互工具，可視化技術所面臨的挑戰主要有可視化算法的擴展性、并行圖像合成算法、重要信息的提取和顯示等。

3結論及未來前景

當下智能電網的發展已經比較完善，光纖、微波與載波通信等已經成為智能電網主要的通信方式，與此同時，依托于多種先進的通信技術以及傳感技術，電網系統信息共享平臺更加完善和高效。總而言之，在信息技術的迅猛發展過程中，大數據技術的應用使得電力系統更加智能化。通過應用大數據處理技術才使得電網的系統運行更加安全穩定，這使得即使在非常惡劣的氣候條件下智能電網也能通過大數據技術及時消除故障從而保障供電正常運行。大數據技術在智能電網中的應用使得智能電網系統中數據的處理效率明顯提高，并且也使得數據的傳輸和存儲得到良好保證。作為智能電網現在以及將來的發展方向，大數據技術與智能電網的結合已經成為實現電力系統運行的安全性以及供電的可靠性的必要途徑。隨著時代的進步，智能電網的功能在不斷發展的科學技術的加持下將會更加智能化。

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