淺析大數據技術在電力調控中的應用

張建民

摘要：隨著社會用電量日益增加，電力系統也在發展與進步，在大數據時代的背景下，無疑對電網運行的質量和效率提出更高的要求。大數據技術作為信息技術中的重要內容，在新時代的電力調控工作中發揮著重要作用。大數據技術可以更好的管理和監控電網運行過程中實時處理、分析和研究各項基礎數據，并將智能化預警系統引入其中，以不斷降低電網運行的負荷壓力，使得電網能夠在當前電網規模和運行壓力不斷擴大的情況下，實現更好的穩定性和安全性。

關鍵詞：大數據技術;電力調控;應用

電力調控是供電公司的主要工作內容，如果將大數據技術應用其中，可以有效增強調控的智能化程度，提高電力運行的穩定性。對此，本文將簡單闡述電力調控運行中大數據的分類，同時分析電力調控應用大數據技術的意義。最后，從不同角度入手探究大數據技術具體的應用方式，以期為相關人員提供借鑒，推動供電公司穩定發展。

1基于大數據技術的電力調控應用的價值分析

1.1有助于提升電力系統運營的管理水平

在現代的電力系統中設備和系統構造都變得更加的復雜，對電力運營管理提出更高的要求。通過大數據技術對電力系統運營過程中產生的數據進行分析，然后結合自動化設備和智能設備，能夠實現對電力系統的自動調控，在很大程度上提升電力調控的精準性。

1.2有助于提高電網運行質量

大數據技術的應用，使得電力系統中的監控系統和調度系統一體化監控成為了可能。基于大數據技術的電網監控技術，一方面可以保證電網靈活運行，另一方面還有著自主恢復能力。在電網運行出現故障的情況下，電網監控中的數據收集和共享功能能夠自行全面診斷和便捷高效的處理故障，從而提升電網供電質量和供電的穩定。正是因此，智能電網監控可以在不同的環境中開展工作，甚至是相對惡劣的環境中仍能夠實現。

1.3有助于提升用戶的用電體驗

在基于大數據技術的智能電網應用中，利用大數據技術的預測分析，能夠有效判斷用戶的用電量和消費特征，形成科學合理的供給計劃和檢修計劃，從而更好地進行電力調度運行和規劃，提升電力調度的效率，減少資源的浪費，使用電客戶得到更加優質的服務，為用戶提供更好的用電體驗。

2電網調控運行大數據的分類

在電力調控系統中，不同的大數據來源主要分為三類，即基礎數據、電網運行與設備狀態數據、外部信息數據。運行過程中，三類不同的數據會相互影響、作用，保證電網在安全的狀態下運行。另外，電網調控中所產生的諸多數據，包含90%以上的結構化數據種類，如基礎數據、負荷預測數據、電網運行數據等。不僅如此，當前系統中所產生的非結構化數據，也已經逐漸成為電力調控數據的一部分，如圖形圖像處理數據、視頻監控數據等。由此能夠發現，傳統電力調控方式已經不能滿足相關需求，迫切需要將大數據技術應用其中。

3大數據技術在電力調控中的應用路徑

3.1核心技術應用

大數據技術在電力調控中的應用，涉及幾方面的核心技術，即數據集成管理技術、數據分析技術、數據處理技術、可視化技術。數據集成管理技術通常是對電網運行中的數據進行收集和整理，根據最終獲得的各項數據信息，并結合數據轉變獲取的新數據源，為電力調控提供更高質量的服務。數據處理技術需要建立在計算機技術、大數據技術相互結合的基礎上，對多方面動態數據信息進行實時分析與處理。數據分析技術主要是對各項數據進行更加全面地分析、更加深入地挖掘，為電力調控提供主要依據。最后，可視化技術在在具體應用中，可以通過圖像的形式處理各類數據信息，增強結果展示的直觀性，更有利于工作人員全面掌握重要數據，隨時調整工作的方案與計劃。

3.2對電網運行狀態進行智能控制

當電網為運行狀態時，電力調控系統能夠依據大數據技術的智能化功能，實現對電網運行狀態的監控。同時，還可以將數據集成技術、數據分析技術、數據處理技術等結合起來，對系統的個性數據進行在線檢測，對系統運行狀態、是否存在故障進行診斷。例如：應用ETL工具可以將相關數據抽取出來，從而實現對電子日志記錄監控的作用，為相關人員提供分析工作提供便利。目前，電網運行中所使用的電力設備，無論是數量還是負荷規模都在不斷增加，導致數據信息呈現出海量增加的趨勢。傳統以人工為主的控制方式，已經無法實現監控的目標，不能及時發現電力系統中存在的問題。究其原因，人工離線的控制方式無法對數據信息進行實時分析，導致控制工作發生在“事后”。因此，為了提高電力調控的有效性，解決人工離線控制存在的諸多不足，應當積極推動智能化電網的發展，將大數據技術應用在電力調控中，通過更加先進合理的方式緩解智能監控負擔，提高大數據技術應用的效率、質量。

3.3對電力系統安全進行智能預警

應用大數據技術的前提下，電力系統能夠具備智能預警的功能。雖然以往的電力系統中，也具備該功能但基本以離線的方式對系統狀態進行分析、計算與預測。因此，傳統的安全預警功能相對并不能獲得準確的結果，其整體效率相對低下。相比之下，將大數據技術應用在電力系統中，能夠增強安全預警的智能化程度，彌補傳統預警方式的不足。例如：將數據分類存儲處理技術、全網仿真統一技術等，應用在數據統籌處理中，可以實現對異常數據的篩選、處理，同時能夠追蹤至確切的故障區域中。基于此，工作人員可以結合數據信息第一時間確定系統故障位置，并結合數據信息分析發生故障的原因，以此來制定更具針對性的處理方案。因此，以大數據技術為基礎的智能預警工作，可以幫助工作人員快速對故障問題進行處理，從而全面提高故障處理的效率。另外，該系統還能夠實時對評估方案以分析、優化，降低工作人員分析工作的難度，增強故障處理的便捷程度。

3.4對電力負荷情況進行智能調控

傳統的電力系統中，基本以火力發電為主。而當前社會中，提倡節能降耗、環境保護的思想，因此積極建設并推動新能源發電系統。將兩種不同的發電方式進行比較，發現新能源發電更具有自然性的特征，其中的人為控制能力相對較差，并存在較強的間歇性問題。在這一條件下，如果實現新能源發電與傳統火力發電并網，將會進一步增加電力調控工作的難度。為了積極迎接挑戰、解決電力系統的問題，可以將大數據技術應用在電網中，利用大數據技術的重要作用，對電網運行進行合理的調度，實現對負荷信息的有效處理，優化電力調控的效果。另外，基于大數據技術對新能源發電進行調度，能夠有效避免間歇性問題的發生。當新能源發現系統發生間歇性問題后，常常會影響供電質量，無法滿足電力用戶的相關需求。同時，傳統的電力調控并不能及時運用火力發電彌補新能源供電的不足，此時電力系統的穩定新與安全性將會降低，影響供電的社會效益、經濟效益。針對這一問題，將大數據技術應用在電力負荷的調控中，可以實現智能調控的目的，一旦新能源供電發生間歇性問題以后，能夠根據負荷變化及時將火力發電系統的電能補充過來。基于此，可以在根本上實現電力資源的優化配置，同時最大程度提高電力資源的利用率，踐行節能降耗的時代理念。

結束語

電力系統的運行中會產生大量的數據，增加了傳統電力調控的難度，影響供電的質量。因此，將大數據技術應用在其中具有較強的必要性，能夠彌補傳統電力調控的不足，實現對系統故障、隱患的全面分析。基于此，可以為工作人員提供有價值的參考，便于第一時間進行針對性處理，確保電力系統可以長期處理穩定的狀態下。

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