面向智能電網應用的電力大數據關鍵技術

許多 宋瑩瑋 國網長春供電公司電力調度控制中心

前言

國家電網公司于2009年啟動了智能電網建設工作，并主張以特高壓電網為骨干網架、各級電網協調發展為基礎運行原則、以信息通信平臺為電力運行支撐基礎的理念內容。鑒于智能電網建設的信息化特征以及自動化特征，像發電、輸電以及配變電等過程初步實現了統一調度功能，并初步實現了從能源流、業務流、數據流等方面加強建設，根據感知層、網絡層、平臺層以及應用層等結構內容，實現數據方面的采集處理、分析處理等功能。這無疑是標志著我國電網建設工作正式進入智能化發展進程當中。然而，在這樣的發展趨勢下，國家電網公司對智能電網運行的數據處理問題提出了新的要求，亟待解決。

1 智能電網電力大數據問題的相關研究

1.1 智能電網電力大數據問題的發展契機

新時期電網基礎設置難以滿足用戶電力需求以及信息資源技術需求，在這樣的發展趨勢下，智能電網建設應運而生。對于智能電網而言，能夠初步解決傳統電網存在的不足問題，至少在數據信息搜集、分析以及存儲等方面實現了深化目標。但是若想讓信息資源不斷趨向利用最大化方向發展，我們需要積極構建大數據平臺，實現對信息數據資源的處理過程。

根據現有案例資源來看，Hadoop服務平臺在系統構建方面積極借助大數據應用優勢，實現平臺系統的融合過程與對接過程。舉例而言，在實行海量信息搜集與處理的過程中，管理人員可以利用信息分類技術構建電子表格數據，確保用戶信息處理效率得以提升。足以見得，智能電網電力大數據技術的出現與廣泛應用，無疑是給智能電網的進一步建設提供了發展契機。

1.2 智能電網電力大數據的平臺建設

根據實踐應用來看，智能電網電力大數據平臺建設主要以分布式文件處理方式為主，同時在數據存儲功能的設定方面，集中以Pb、Zb數據存儲功能為主。因此可以說，分布式計算機技術實現過程可以初步實現Pb、Zb數據存儲功能，能夠進一步規避以往數據運行效率不足或者處理質量不佳的問題。

目前，大數據平臺涉及到的內容十分寬泛，在功能性模塊數據設定方面，如大數據范圍、調度框架等，基本上可以實現功能處理過程，解決傳統電網運行過程存在的不足問題。可以說，大數據平臺構建過程最好結合數據關鍵技術，針對電力領域內的智能化電網建設過程進行深化處理，目的在于確保營銷服務模式得以創新發展，達成預期建設目標。

2 面向智能電網應用的電力大數據關鍵技術分析

2.1 ETL技術

對于智能電網運行而言，大數據始終以分散分布方式存在于電網各個運行環節當中。因此數據種類與數量儲存方面，呈現出冗雜性特點，在數據處理與分析方面存在一定難度。一般來說，智能電網數據處理工作需要以數據收集、抽取、篩選等步驟為主。其中，實現上述數據集成工作的過程中，電力企業為進一步提升智能電網運行效果，在技術應用方面，主張優先選擇ETL技術內容，也就是我們常說的數據倉庫技術。對于ETL技術而言，在技術內容組成方面主要以數據抽取、數據轉換、數據加載技術為主。

數據抽取技術主要是指將從源系統中將所需數據抽取出來，并經過系列處理后將數據內容轉移到數據源系統當中；數據轉換技術主要是指將抽取出的數據內容以形式方式實現轉換過程，針對錯誤數據內容或者存在偏差的數據內容進行反復加工處理，目的在于確保數據資源的真實性與準確性；數據加載技術主要實現將轉換過的數據內容進行加載處理，目的在于將這些數據內容全部存儲于源系統當中。需要注意的是，在正式應用過程中，電力企業需要根據自身實際情況，選擇合理的技術內容實現數據處理過程。

2.2 數據處理技術

正式處理電力數據過程中，工作人員需要運用數據處理技術實現對數據采集過程的分析與整合作用。一般來說，工作人員需要針對數據源進行分區、分表以及分庫的處理。其中，實現分區處理的過程中，工作人員應該根據不同文件需求進行同表數據載入過程，目的在于確保數據訪問性能得以有效提升。需要注意的是，實行分表處理過程中必須按照數據處理原則為基準，降低表單壓力。

除此之外，實行分庫處理過程中，工作人員最好按照一定的處理原則，針對不同數據庫中的數據資源進行有效整合與處理，目的在于盡量提高數據輸入效率。在此過程中，無論是并行式還是縱列式數據庫構建過程，都需要按照數據本身實際情況實現加載處理過程。對于實時查詢功能而言，可以利用SQL與 MapReduce相結合方式，對數據處理過程進行強化處理，以期從根本上強化整體工作的抗壓效果與彈性處理效果。

2.3 數據分析關鍵技術

驅動能力作為信號數據轉換的動力源泉，在一定程度上可以對數據分析能力的實用情況產生直接影響。其中，信息技術的轉化過程需要按照信息數據內容，實現知識決策與行動能力的延續發展。因此可以說，大數據背景下電力數據分析技能可以在支持系統的作用下，滿足模塊態勢規律，盡可能地為決策者提供更多的數據支持以及信息支持。舉例而言，太陽能技術廣泛地應用于電力用戶當中，并且將多余的電能直接連入到電網系統當中，促使電網整體運行效益得到顯著提升。

2.4 數據展示的關鍵技術

智能電網大數據背景下，電力數據關鍵性技術可以集中從可視性技術、歷史流技術以及空間信息展示技術等內容方面進行深化與分析。其中，可視化技術多是處于電網狀態下實現監控過程，應用層面較為廣泛且自動化程度較高。近些年來，國家電網針對電力系統自動化研究問題進行了積極研究與分析，并且按照可視化技術需求確保電力發展情況可以滿足最佳態勢要求。

與此同時，空間信息技術在電網參數與GIS結合方面，如虛擬現實技術、三維展示技術，基本上可以實現與電力系統設備管理的協調配合過程，目的在于幫助電網管理者更好地了解電力設備運行狀態，確保決策者可以根據電力信息情況制定相關方案。

3 結論

總而言之，面向智能電網應用的電力大數據關鍵技術應該根據電力系統運行需求以及運行狀況，做好數據處理的優化工作與強化分析工作。最好針對電力大數據平臺運行問題，及時將電力運行過程涉及到的數據問題實現最大化價值提取過程，確保電力大數據真實、準確。與此同時，需要根據電力企業等級保護建設原則，實現電力大數據關鍵技術與安全管理措施的并存共進目標，力求從安全目標、技術需求以及業務類型等方面，體現出智能電網電力大數據技術的應用優勢。