基于大數據分析技術的智能電網研究

丁嘉熹 周寒英 董治洲 李樹東

云南電網有限責任公司保山供電局（云南 保山 678000）

0 引言

隨著信息技術的發展以及社會對電力能源日益增長的需求，如何提升電網安全保障能力以及電網運行整體效率成為電網企業的發展難題。基于大數據分析技術的智能電網，可以利用大數據分析技術大量（Volume）、高速（Velocity）、多樣（Variety）、價值（Value）、真實性（Veracity）“五V”特點，智能分析處理電網運行實時數據，形成實時反饋電網運行狀態及預測電網發展趨勢，并結合分析結果，實時提供優化建議的動態閉環機制。從源頭上解決電網運行難以預測、變化多樣、調整較難的問題，真正意義上實現電網企業節能降耗、降本增效的目標[1]。

1 大數據分析技術介紹

1.1 大數據概述

當今社會是一個科技高速發展、信息快速交互的社會，人與人通過手機、互聯網等途徑交流越發密切、頻繁，生活也越發方便、快捷。頻繁的交流產生大量冗雜的數據，這些數據雜亂無章、數量龐大，如何有效篩選、利用這些數據成為人們關注的重點，大數據概念也在此背景下應運而生。大數據是指在一定時間范圍內無法使用主流軟件工具進行收集、管理和處理的數據集合，是需要借助新的處理模式才能具有更強的決策力、洞察力和流程優化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產[2-3]。正因如此，大數據必須借由計算機對海量數據進行收集、存儲、比對、分析，才能得出客觀結果。

1.2 大數據分析技術

（1）數據采集與預處理。日常生活數據來源較為廣泛，包括銀行卡消費數據、患者就醫數據、社交網絡數據、用戶投資理財數據等，這些零散、單一、非關聯的海量數據又稱為數據孤島，然而這些數據就目前而言是毫無意義的。數據采集就是將這些海量數據寫入數據存儲服務器中，通過數據存儲服務器把零散、單一、非關聯的數據整合在一起，根據不同用戶需求以及關注程度將這些相對零散的數據進行初步的篩選處理，并同步將這些篩選處理過后的數據反饋至有需求的用戶。

（2）數據存儲與管理。采用分布式存儲模式，構建大數據存儲中心，即數據服務器集群，將數據分散存儲于存儲服務器中。利用多臺存儲服務器分擔大數據存儲負荷，利用位置服務器定位存儲信息，根據用戶的訪問需求定向尋找存儲在服務器集群中的數據，實現數據分門、分類、分散存儲，提高系統的可靠性、可用性和存取效率，同時增強數據訪問的安全性，確保“雞蛋不會全部放在一個籃子里”。

（3）大數據計算模式。大數據計算模式，即以用戶需求為導向，結合大數據多樣的數據類型，將大量數據計算問題提煉并建立的各種算法模型。利用這些算法模型可以實現不同用戶按需提取有用數據的目標，既滿足用戶對數據的實際需求，又縮減用戶找尋有用數據的時間。從本質上看，大數據計算模式能夠適應當今社會高速發展的信息技術節奏。

（4）大數據分析。大數據分析就是根據算法模型合理規劃使用有限的計算資源，有針對性、時效性地分析和處理特定用戶所需的數據。換言之，就是按照不同用戶群體的不同用戶需求來最大化利用資源的一種最優分析手段。通過計算機算法模型在用戶有需求時提供滿足需求的數據信息并加以分析，幫助有需求的用戶有效識別、利用數據信息，提高用戶數據使用效率，優化用戶收集、分析、處理數據流程，縮短用戶利用數據信息的時間，從而實現用戶利用資源最優化的目標。大數據分析主要依靠數據多線程化、任務并行化技術來實現。

2 大數據分析技術在智能電網中的應用

2.1 面向電網建立數據中心

目前，監控電網運行態勢的數據來源已經不僅僅是常規的四遙數據，即遙信、遙測、遙控、遙調數據，隨著一次設備狀態檢修模式以及二次設備智能運維模式的興起，涌現出了各式各樣的數據，如無人機巡視輸電線路的數據、智能機器人巡視設備的數據、在線監測裝置監測設備的數據、各類傳感器設備采集的數據等等。這些大量、多樣的數據來自不同的采集終端，傳輸模式、協議以及數據接口也不盡相同，如何將這些數據合理采集、存儲、分析、反饋成了智能電網發展過程中應該深究的問題。

面向這些大量、多樣且來自不同采集終端的數據，可以建立一個數據服務器集群（也稱為數據中心）。數據服務器集群根據功能將服務器劃分為數據采集服務器、數據存儲服務器、數據分析服務器三類。這三類服務器各司其職，數據采集服務器負責采集、傳輸變電站內常規的數據信息，包括四遙信息、保護信息等。數據存儲服務器依據采集終端種類、數據類型，分類、存儲采集終端回傳的實時信息，如無人機以及智能機器人回傳的巡視數據信息、常規的四遙數據信息等。數據分析服務器負責調取、分析數據存儲服務器內的實時信息。數據分析服務器內含大數據分析算法，可以綜合不同采集終端采集的信息運用大數據分析算法分析得出電網、設備的健康度、故障點、故障原因、故障處置建議，并將分析得出的結果以及處理建議反饋至專業人員，專業人員再據此擬定電網、設備的運檢計劃。即運用大數據分析技術宏觀調控電網、設備運維檢修方案，優化運維檢修流程，合理分配運維檢修資源，縮減運維檢修時間，提高電網運維檢修效率。

2.2 面向電網建立統一平臺

在電網企業運營過程中，根據服務對象類型及特點的不同，可將技術人員劃分為不同專業的運維人員。然而每個專業都有各自的日常運維流程和運維平臺應用，這些平臺應用的框架結構、傳輸協議、數據接口各不相同，導致各個專業相互提取數據時存在明顯的數據壁壘，從而各專業間形成一個個對外隔絕的信息孤島，不利于不同專業間數據信息共享，各專業的智能應用間交互極其困難，嚴重制約電網數字化、智能化發展進程。

為打破數據壁壘，去除信息孤島，實現不同智能應用間互聯互通、可互操作，就需要建立統一電網平臺。所謂統一電網平臺，是指在數據中心基礎上實現“四個統一”的高度集約電網智能平臺（電網、模型、數據統一；應用框架結構統一；傳輸交互協議統一；數據傳輸接口統一）。電網智能平臺除了具備互聯互通、高度集約的基本功能，還應具備智能業務應用擴展功能，即為滿足今后電網數字化、智能化需求在原有應用的基礎上可以擴展新的智能應用，既滿足電網未來長遠的發展規劃，又能保障電網資源合理分配，不會出現資源重復浪費的情況，進一步優化電網資源分布和配置。

要想實現不同應用間互聯互通、可互操作，需要在一個平臺基礎上，通過統一各智能應用框架結構以及數據接口，實現各智能應用間互聯互通、可互操作。根據不同電網企業專業人員需求合理提取數據中心的數據，利用大數據分析技術形成有專業特色的數據分析體系，當電網出現故障時，結合各個智能應用的數據綜合分析故障發生的原因、地點以及對設備運行造成的影響，最大限度縮減電網企業各專業人員處置故障的時間，優化處置故障流程，減少不必要的資源浪費，提高故障處置效率，進一步實現電網企業節能降耗、降本增效的目標。同時，智能電網平臺應具備故障自我診斷功能，能夠向平臺運維人員實時反饋平臺運行情況以及各智能終端采集的數據質量，便于智能電網平臺上線后的運營維護。

3 大數據分析技術對智能電網的意義

在日益增長的社會發展需求以及大力發展綠色能源的大背景下，電能已經成為人類不可替代的核心能源，電網數字化、智能化已經成為未來電網發展的趨勢。然而電網數字化、智能化勢必帶來海量、冗雜的數據，如何將這些數據高效、有針對性地收集、分析、使用，已經成為迫切需要解決的問題。

充分利用大數據分析技術針對不同需求用戶高效、迅速收集處理反饋至對應需求用戶的特點，可優化電網海量數據收集、處理、分析、反饋流程，有區別性、有針對性地為電網企業運營人員篩選有用的電網運維數據，優化電網運營流程、提升電網運營效率、縮減電網運營成本、合理分配電網運營資源，從源頭上實現電網企業節能降耗、降本增效的目標，真正意義上實現電網又好又快發展。

4 結論

總而言之，隨著電網朝著數字化、智能化方向發展，大數據分析越發重要。大數據分析技術作為智能電網發展的一個關鍵技術節點，如何有效地利用大數據分析技術是電網未來發展的持續性命題。文章主要探討利用大數據分析技術提升電網資源分配優化的可行性，從智能電網的角度出發研究大數據分析技術的優越性，同時也提供了一個使用大數據分析技術使電網運營更加智能、更加高效的研究方向，希望可以為相關人員帶來幫助。