大數據技術在電力調控中的應用分析

王少倩 王曉莉 孫亞光 胡斌

摘要：隨著科學技術的快速發展，各行各業產生的數據信息都在不斷的擴大，對這些數據信息進行有效的分析和應用，能對行業的發展起到積極的推動作用。同樣，在電力調控中也會產生較多的數據信息，通過大數據技術對這些數據信息進行引用，能夠讓電網系統運行變得更加高效安全。

關鍵詞：大數據技術;電力調控;應用

1大數據的定義

大數據是指需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產。比較典型的大數據定義是3V定義，即規模性、多樣性、高速性。規模性是指數據規模龐大，已經達到PB級以上;多樣性是指包含各種數據類型，比如結構化數據、半結構化數據、非結構化數據等;高速性是指數據以數據流的形態迅速增長，數據處理速度達到高速實時處理。

2網調控運行大數據分類及特征

在電網調控運行過程中，各類數據的來源有三種，分別為基礎數據、電網運行及設備狀態監測數據以及外部信息數據。三種不同來源的數據可以相互作用和影響，在促進電網穩定運行方面都發揮著十分重要的作用。在電網調控運行的多個數據種類中，結構化數據種類占90%以上，包括電網運行數據、負荷預測數據、基礎數據等等，另外，非結構化數據也逐漸被導入至電網調控運行參數組成中，比如視頻監控數據、圖形圖像處理數據等。

3電力大數據的核心技術研究

3.1數據集成管理技術

電力大數據的數據集成管理技術，包含關系型和非關系型數據庫技術、數據融合和集成技術、數據抽取技術、過濾技術和數據清洗等。大數據的一個重要特點就是多樣性，這就意味著數據來源極其廣泛，數據類型極為繁雜，這種復雜的數據環境給大數據的處理帶來極大的挑戰，要想處理大數據，首先必須對數據源的數據進行抽取和集成，從中提取出實體和關系，經過關聯和聚合之后采用統一的結構來存儲這些數據，在數據集成和提取時需要對數據進行清洗，保證數據質量及可靠性。

3.2數據分析技術。

在電力大數據中，數據分析技術有很多種，包括機器學習技術、數據挖掘技術等等，通過數據分析，可以提取大數據中的有用信息。機器學習技術是人工智能的核心，其能夠改善計算機系統使用性能，主要被應用于電力系統暫態穩定性評估、電力設備運行狀態檢測等方面。數據挖掘技術在實際應用中可以有效處理復雜的數據結構形式，對海量數據進行分析處理，進而提升數據質量，主要被應用于電力行為預測中。

3.3數據處理技術

電力數據處理技術可以分為分布式計算技術、內存計算技術以及分布式數據流處理技術。其中，分布式計算技術指的是通過應用網絡技術，將電力系統中的計算機進行連接，進而形成超級計算機，對大數據進行存儲和計算;內存計算技術指的是將已經收集到的大數據存儲在內存中，然后直接對大數據進行計算和分析;分布式數據流處理技術具有實時性、伸縮性和開放性特征，可以對電力系統中的動態數據進行實時處理。

3.4可視化技術

可視化技術指的是通過應用圖形化處理技術，將各類信息以比較容易理解的形式來展現，便于運行管理人員能夠準確掌握各類信息。可視化技術的應用目標是發現信息，洞察數據，然后再做出決策。通過將可視化技術應用于電力系統狀態實施監測中，能夠有效提升電力系統自動化水平。

4大數據技術在電力調控中的應用分析

4.1電力大數據的核心技術應用分析

電力大數據的核心技術主要體現在以下幾個方面，分別是數據集成管理技術、數據分析技術、數據處理技術以及可視化技術。數據集成管理技術的主要作用是對電網運行過程中的各類型數據進行收集和管理，最終通過轉換數據獲取新數據源，然后依次為電力調控提供相應的服務;數據分析技術主要對電網運行過程中的各項數據進行挖掘和分析，從而得到能夠滿足電力調控應用的有效信息;數據處理技術主要將計算機與大數據技術相結合，從而實現對各項動態數據的及時處理;可視化技術主要將數據以圖形的形式進行處理，從而進行直觀的展示。

4.2大數據技術在電力調控中的應用體現

4.2.1對電網的運行狀態進行智能監控

電力調控中心在電網處于運行狀態過程中，可以結合大數據技術智能化的監控電網運行，并集合數據集成技術、數據處理技術、數據分析技術在線的檢測各項數據情況，對電網運行狀態中的各項問題進行診斷和分析。比如ETL工具的應用可以抽取相關數據，可以實現監控數據電子日志記錄功能，便于相關分析的開展。在電網運行中電力設備持續增加的情況下，數據量信息越來越多，要想確保電力調控的有效性，就應當將智能電網發展實現更大的跨越，以更好的對智能監控負擔進行緩解，確保大數據技術應用的質量和效率。

4.2.2對電力系統的安全進行智能預警

智能預警是大數據技術應用于電力系統的典型體現。傳統安全預警主要通過評估預案和離線計算的方式對電力系統的運行狀態進行預測。從實際的應用情況來看，這種預警方式的效率不足，難以滿足當前電網運行的需求，因此必須利用大數據技術實現電力系統的智能化管理。

4.2.3對電力負荷的情況進行優化調控

隨著科學技術的快速發展，在當前的電力系統中電力結構發生較大的改變，如：分布式發電、電動汽車供電等接入到電力系統之中，使得電力負荷的運轉規律出現較大的變化，造成電力負荷預測工作十分困難。基于此，在當前大數據技術應用中，應當著重加強這方面工作，通過對各方面數據信息的收集分析，考慮經濟、地理等行業數據信息，可以實現對電力負荷的有效預測。

5結語

總之，隨著我國電力事業的不斷發展，在電力調控中應用大數據技術已經成為一種必然的趨勢，而且從目前的實際應用現狀來看，大數據技術在電力調控中的應用也確實能夠為電網運行帶來實質性的幫助。

參考文獻：

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[2]李振元，李寶聚，王澤一.大數據技術對我國電網未來發展的影響研究[J].吉林電力，2014，1（230）：10～13.

（作者單位：國網安徽省電力有限公司阜陽市城郊供電公司）