大數據技術在電力行業的應用研究

張浩

摘要：如今，大數據技術已經廣泛應用于各個領域，為許多行業的發展提供了技術支撐。電力行業為我國重要的支柱型產業，整個行業的發展趨向于智能化、現代化。大數據技術應用到電力行業的發展中，為電力行業發展提供了技術支持，符合現代電力行業發展需要，也符合現代社會發展需求。

關鍵詞：大數據;電力行業;應用

引言

因電力系統規模的不斷擴大，可再生能源發電滲透率的增強和電動汽車的快速發展，能量和信息之間的雙向流通的智能電網開始出現。國家電網與南方電網公司等在智能電網、網絡安全、用電能效等不同領域方面的大數據研究，進一步推動了大數據技術的發展。與此同時，外國針對智能電網大數據方面的研究也呈現出增多的趨勢。大數據技術在電力系統中的應用，通過對用戶的用電行為進行分析，可以更好的幫助消費者來調整自身的用電行為，通過對電力使用情況進行規劃，進一步提升資源的利用效率。

1大數據技術概述

在新時代，互聯網企業逐漸在大數據技術研究上投入了更多的精力，總的來講，大數據技術主要具有一下特點：首先，大數據技術所需要處理的數據信息體積比較大，其次，大數據信息價值密度比較低，在一段時間內，大數據技術發揮作用的時間比較短，與此同時，數據信息的種類比較多，在這其中也包括著一些影像資料及其位置信息等，除此之外，大數據技術具有比較強的實時性，同時數據處理速度比較快。

2大數據技術對電力行業發展的意義

大數據技術對電力行業的發展有著極大的推進作用，遵照電力行業的特質能夠進行三部分的劃分：①發電領域;②輸電領域;③用電領域。對發電領域來說，發電側是消耗最大之處。電力大數據技術的應用能夠對電力調度進行精準預測用電負荷，可以對用電計劃進行安排，不僅滿足客戶用電需要，還能對電網運行方式進行升華;對于輸電領域來說，電能在進行傳輸時也會形成消耗，運用電力大數據技術能夠及時對線路上設備的電能損耗實行剖析，探尋原因所在來降低線損;對用電領域來說，電力行業在向用戶銷售電能時，不僅可以取得用戶消耗電能數據，還可以對這些數據實行剖析，制定合理的電力營銷策略。

3大數據處理技術

3.1數據處理

智能電網的數據源眾多，產生數據結構不一，難以直接進行分析。數據處理分3步對數據進行處理：首先對數據源的數據進行清洗、重構，以保證數據的質量及可用性;然后對數據進行抽取、集成，提取各數據間的關系;最后采用電力數據統一公共模型將數據存儲起來，供后續分析使用。

3.2集成管理技術

在智能電網下建立的大型數據平臺，提供大量的信息存儲功能，特別是在直接向電網提供大量信息并優化數據收集的實際設計應用中。處理這些數據的技術包括網絡、信息管理和大型數據分析應用程序，從而通過分析和處理這些數據來優化集成管理技術。

3.3數據展現

通過數據分析從海量的數據中提取出用戶關心的信息后，應該將其直觀形象地展現給用戶。通過可視化技術合理地選擇數據的展示方式，能顯著提高電力數據的易讀性，幫助調度、運維人員更加直觀、準確地了解系統當前的運行狀態。除了傳統的圖表式展現方式，三維展示技術也可結合智能變電站的建設而加以應用。將智能變電站的設備及其相關參數、運行數據進行一體化的三維展示，將是變電運維領域的一大突破。

3.4數據分析技術

采用數據分析技術使電力系統能夠分析大量信息，對技術信息進行更有針對性的分析，并在數據處理過程中作出科學決策。要提高網絡化企業的競爭力和成本效益，這一戰略的有效性對于經濟高效的管理至關重要。據說，德國目前在數據分析方面處于極高水平，最大限度地利用太陽能，使用戶能夠連接電網的其他部分，從而帶來經濟實惠的新高度。

3.5數據存儲備份技術

在大型數據時代，需要更好的數據存儲以確保在網絡中高效地存儲大量數據。同時，通過自身的糾錯碼解決了系統平臺上的問題，不僅智能電網，而且還保證了數據和智能電網的完整性，提高了電網的可靠性。

3大數據在電力行業的應用

3.1應用于電網運行

電網的穩定運行依賴于發電側出力與用戶側負荷的平衡，利用大數據技術對電網運行的實時數據進行監控和分析，可及時實現電廠出力及短期負荷的精準預測，實現調度部門的精準調控，保障電網穩定運行。同時，在線路損耗計算、電網異常監測等方面，大數據技術也有應用空間。

3.2電力行業的數據采集

在電力數據的收集，主要以大數據技術為核心，建設發散式的數據中心。而數據中心對于電廠的運轉進行專門的監察，不僅要了解電廠的運轉情況，還要取得機械設備運行情況且對設備信息進行匯報，以此來定制維護方案[2]。大數據技術能夠依據電力系統的運轉狀況，對電力數據進行剖析。大數據技術依據每個地區的用電情形，通過分享收集的電力數據，作為幫助供電站供給決策的憑據，從而擬定解決方案。電力大數據技術以此完成電力行業有效率的運轉，使得電力行業在大數據技術的幫助下有更高的經濟收益。

3.3應用于用戶管理

利用大數據技術，能夠對外部的市場需求等信息進行分析，根據客戶群體的不同，提煉出對客戶群及其需求的分布情況。以此為參考，可根據客戶的不同需求提供更加精準的針對性服務，提高電力營銷的水平和質量。同時，電力企業可以對自身的數據進行分析，在接入外部市場信息后，通過內外信息比對，可以分析出企業產出與市場需求的匹配程度，以此指導企業的經營，提高企業競爭力。

3.4預警評估配電網重過載風險

傳統的“輕量級”設計模型已不再符合當今的需求，這是因為它消耗了大量電力，也就是說，電力需求急劇增加。這主要是因為經常出現過載問題，不僅保證了供電質量，而且影響了電網的運行。為了更好地實時了解配電裝置和電路的歷史以及三相電壓、功率流和功率因數信息，這些系統包括：b .可供靜電捕獲系統、世衛組織、SCADA、AMI、世衛組織和相關營銷部門使用。然后進行綜合分析，評估電網變壓器的相關特性，例如b .負載平衡比率、網路零件錯誤率、電路之間的傳輸能力等。

結束語

總的來說，大數據技術是當下時代的尖端技術，特別是在計算機技術和網絡技術被廣泛應用的前提下，大數據技術在工業領域和人們的現實生活中表現的作用尤為突出。對于電力系統來說，電力大數據技術不僅僅能夠提高系統的穩定性，還能夠保障電力營銷的質量和電網安全運轉，促進行業快速發展的同時，也推動了社會經濟的快速發展，大數據技術是電力行業建設的重中之重。

參考文獻

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