大數據技術在智能電網中的應用策略分析

摘要：文章針對大數據技術在智能電網中的應用策略展開探討，基于大數據的特點，總結了智能電網當中常用的大數據技術，包括數據存儲管理、處理整合、計算分析、可視化展示以及集成管理技術，并結合智能電網實際運行需求，明確了大數據技術在電網運行監測、智能預警、用戶管理等方面的應用策略和應用模式。根據研究結果可知，大數據技術在智能電網當中的應用集中在電網運行狀態、設備監測、智能預警和仿真培訓等多個方面，能夠有效實現智能電網的構建，充分發揮其技術作用。

關鍵詞：電力；大數據技術；智能電網

doi：10.3969/J.ISSN.1672-7274.2023.02.038

中圖分類號：TM 7，TP309.2" " " " " " " "文獻標示碼：A" " " " " " " "文章編碼：1672-7274（2023）02-0-03

Application Strategy Analysis of Power Big Data Technology in Smart Grid

LI Xinyi

（State Grid Jibei Xintong Company， Beijing 100000， China）

Abstract： The application strategy of power big data technology in smart grid is discussed. Based on the characteristics of power big data， the commonly used big data technologies in smart grid are summarized， including data storage management， processing integration， calculation analysis， visual display and integration management technologies. In combination with the actual operation needs of smart grid， the power big data technology in grid operation monitoring， intelligent early warning Practical application countermeasures and application modes in user management， etc. According to the research results， the application of power big data technology in smart grid focuses on grid operation status， equipment monitoring， intelligent early warning， simulation training and other aspects. The cloud platform can effectively realize the construction of smart grid and give full play to the role of power big data technology.

Key words： electric power; big data technology; smart grid

1" 智能電網中常用的大數據技術

1.1 儲存管理

儲存管理是大數據技術應用的基本功能和要求，主要是指對智能電網中的數據信息展開系統性的管理和統一存儲，便于后續數據提取、轉換和加載，并對電網數據信息的采集、存儲建立統一管理模型。智能電網中的數據種類和來源較多，因此數據采集和存儲種類也各不相同。數據采集是根據數據來源分類的，主要包括流數據采集、數據庫收集及文件收集。數據存儲是根據數據類型與應用目的進行分類的，主要包括分布式文件系統、分布式數據庫、關系數據庫系統以及分布式消息隊列。在實際應用大數據技術的過程中，需要根據實際數據來源、類型以及特點，合理選擇數據采集和存儲策略，以此確保存儲容量充足，索引高效便捷。此外，為保障智能電網系統運行的順暢性，還應通過數據存儲技術實現不同系統之間的高效聯動，避免出現信息壁壘，促使數據之間有效融合[1]。

1.2 處理整合

智能電網中的數據量十分龐大，且來源廣泛，數據類型、格式、結構等存在較大差異，不利于后續數據的利用和分析，需要提前對其進行統一處理，以此使數據價值得到充分發揮和挖掘。電力數據的處理和整合主要包括以下步驟。首先，需要對源數據進行清洗和重構，剔除質量較差的干擾性數據，以保障數據質量。其次，通過抽取和集成處理，明確數據間的關系，為后續數據的應用和分析奠定良好基礎。最后，通過統一公共模型，進行數據存儲管理，以供后續使用。在實際進行數據處理的過程中，常用的數據處理技術主要包括以下幾種。一是分區處理。即將同一個表當中的數據，根據各自特點以及運用需求，載入到不同的文件當中，以此為后續數據的訪問和提取奠定良好基礎，同時也能夠有效降低數據表的運行壓力。二是分表處理。該處理方式是按照相應原則和基礎，有針對性地構建數據表，以此減輕大型數據表的運行難度，實現數據的高效處理。三是分庫處理。主要是根據數據的使用頻率，按照相應原則，將數據劃分到不同的數據庫當中，以此保障數據庫的使用頻率，提高數據使用效率。

1.3 分析計算

數據分析技術是智能電網運行過程中的關鍵技術，也是大數據運用的核心技術。在智能電網運行過程中，所產生的數據信息種類較多，來源廣泛，而且數據量龐大，這就會導致數據價值密度不足。為深挖數據價值，強化提升電力數據信息的參考作用，需要應用機器學習、神經網絡等數據分析技術，根據使用者的實際需求，對結構化以及非結構化數據進行分析、聚類，從中提取出有價值的信息，以此為后續電網的運行管理、生產決策以及營銷等工作的開展提供可靠支持，為用戶提供優質的電網服務，同時提升電網運行決策的合理性，推動企業穩定、持續發展。常用的數據分析技術包括文件屬性分析技術、文件數字分析技術、日志分析技術、數據解密技術以及密碼破譯技術等。

1.4 可視展示

數據可視化就是將數據處理以及計算分析結果以可視化的形式展示出來，如圖形圖像等，對數據信息進行視覺解釋，以此提高數據展示的直觀性。將海量、煩雜的數據信息直接呈現在用戶面前，提高大數據的易讀性，使用戶能夠在最短的時間內，了解數據信息內容和價值，甚至滿足人機交互要求。此外，大數據可視化展示技術，還能夠實現對電網運行狀態、設備信息的有效集成和實時更新，為用戶提供具有參考價值的復雜數據信息。隨著現代信息技術手段的不斷更新和優化，數據可視化展示方式已經從傳統圖表形式逐漸變為三維展示，例如交互式地圖和變電站3D顯示功能。將三維展示技術應用于智能電網中，有助于推動電網建設，能夠將智能變電站系統、設備的運行狀態以及相關參數等，通過三維視圖，實現一體化展示。其對于智能電網運行系統以及變電運維系統的發展有著重要意義[2]。

1.5 集成管理

在智能電網的運行過程中，電力數據信息來源十分廣泛，數據量增長較大，信息更新速度較快，例如環境濕度、溫度、設備運行狀態、參數等。為保障數據管理的有效性、高效性，避免不同系統之間出現數據信息壁壘，影響智能電網的正常運行，需要對數據信息進行集成管理。一方面，應結合供電站的實際運行情況，合理布設傳感器，在保障數據信息收集的準確性以及可靠性的基礎上，合理進行數據信息的利用，提高數據分析和處理能效；另一方面，通過數據集成管理技術，有效打破系統間的數據壁壘，提升電力數據信息的分析功能，提高智能電網的運行質量、效率以及可靠性。

2" 大數據技術在智能電網中的應用策略

2.1 電網運行

第一，電網狀態監測。在傳統電力系統中，主要監測對象為單臺設備，著重分析設備的運行狀態、數據參數等，并未對整個系統設備以及不同設備之間的運行情況進行全面監測和數據共享，導致供電企業與用戶之間交流不夠，供電企業無法充分了解用戶實際耗電情況以及真實需求，因而影響了用戶體驗。而基于大數據技術的智能電網，則能夠很好地解決上述問題，實現對電網運行狀態的實時監測，并借助數據收集、處理以及分析技術，準確分析電網運行情況，了解用戶實際用電需求和用電特點，以此為后續電網生產決策提供可靠參考，減少資源損耗。此外，相較于傳統的電力系統，大數據技術支持下的智能電網還能夠實現對于數據信息的高效計算和分析，尤其是在處理分布的異構數據時，有著更為明顯的優勢，在智能電網數據監測方面有著重要的作用和價值。

第二，電網損耗監測。電能損耗是電力系統當中不可避免的問題，只有在明確電力損耗的情況下，才能夠實現對電力系統的有效調整和生產控制，提高電網運行能效。但由于電力系統本身的復雜性相對較高，傳統電力系統難以實現對電網損耗情況的實時、高效計算。基于大數據技術的智能電網，能夠對電力數據進行實時監測，并結合電表數據情況和運行特點，進行科學建模，借助云計算功能，實現精準計算和分析，極大地提升了電網損耗分析的工作效率和準確程度。

2.2 智能預警

大數據技術在智能電網中的應用，能夠對電網運行的穩定性進行智能分析，并以此為電網管理人員提供預警信息，提升管理人員的反應能力，減少電網在運行過程中故障出現的概率，實現事前控制，從而充分保障電網運行的可靠性和安全性。基于大數據技術的實時性，能夠在電網運行的過程中，快速、準確地進行電力數據信息的收集和分析，充分了解當前電網系統運行的情況，大規模地對電網運行安全性進行分析，并實現智能預警。此外，大數據技術還能夠實現電網系統所有數據信息的實時共享，有效提升了整個智能電網的穩定性分析能力，保障了預警效果和質量。在實際應用大數據技術的過程中，可基于多源異構數據集成策略，構建電力系統全景數據結構，并建立在線智能穩定性分析系統，借助智能電力系統網絡特性和拓撲功能，實現對電網穩定性評估和可控性的評估。智能穩定性分析和預警策略的應用，不僅能夠對當前系統穩定性進行分析，預測故障發生后系統的穩定性，還能夠提供單元集群，為保障系統運行的穩定性提供可靠的參考信息，有助于電力系統的規劃管理和控制決策[3]。以變壓器油溫故障為例。在系統運行的過程中，運用大數據技術可對變壓器數據信息進行實時收集，并以歷史數據和實時數據為基礎構建數據源，然后展開相關性計算，挖掘造成油溫故障的關鍵性影響因素，并計算不同因素導致故障結果的概率，然后結合專家系統診斷結果進行概率調整，最后明確警告閾值。只要系統運行過程中某個影響因素達到警告閾值，系統就會發出故障警告，提醒工作人員及時進行干預和處理。

2.3 用戶管理

大數據技術還能夠用于用戶信息的分析和管理，明確客戶群的實際分布情況，以及外部市場需求，并以此為基礎，針對客戶不同需求，提供精準、高質量的供電服務，在保障供電質量的情況下，提升服務水平以及客戶滿意度。此外，電力企業還可以對自身運行情況以及電力數據進行分析，并將其與外部市場信息以及相關需求進行對比分析，以此明確當前電力系統運行情況與實際用戶需求之間的匹配度，為企業生產決策和經營管理提供可靠指導，保障企業競爭實力。

2.4 設備評估

設備評估主要是通過對電力系統中的設備進行實時監測和數據收集，對電力設備運行狀態進行評估。在大數據技術的支持下，智能電網不僅能夠保障設備監測的實時性，還可以結合設備自身參數信息、運行狀態數據，以及外部環境條件等進行綜合分析，明確不同工況下設備的運行狀態，以及可靠性指標，實現對風險、故障的有效預測，為電網運行管理提供可靠指導和有效參考，降低故障、問題等發生概率，保障系統運行的可靠性和穩定性。電力系統設備數據信息包括實時數據和離線數據，其中前者主要指設備在線監測數據、故障記錄數據、操作模式信息等；后者包括數據運行狀態記錄信息、故障診斷數據等。設備的實時數據監測、收集和管理是以云平臺為基礎的，在計算機服務器、分布式存儲系統和數據管理系統的共同作用和支持下，借助調度算法、任務管理等相應功能模塊，實現對于設備數據信息的并行處理。

2.5 仿真培訓

大數據技術還能夠用于智能電網調度員的仿真培訓，強化培訓系統功能，滿足二次電氣設備模擬需求。在實際運用的過程中，可借助大數據技術，實現對二次設備的數據采集，并對相應信號進行標準化處理，通過對設備類型關聯規則的預處理和信息挖掘，與相應規則進行關聯匹配，結合電力系統區域劃分情況，以及相應設備的電壓等級等相關條件，對電力設備數據信息進行科學分類和加載。基于大數據技術的仿真培訓，是以實際監控信號為基礎展開的，既能夠確保仿真的完整性，同時也能夠提升仿真作業的真實性，有助于提高仿真培訓的質量和效果。在實際展開仿真培訓時，需要先進行大數據的調取，進而生成數據分析和挖掘的訓練樣本，再借助數據挖掘算法和語義分析等相關技術，進行設備信號的提取、分析、挖掘和加載，最后驅動仿真邏輯，保障仿真培訓的真實性和準確性，實現高質量培訓[4]。

3" 結束語

大數據技術在智能電網中的應用主要體現在電網運行狀態監測、穩定性預警、用戶數據分析、設備狀態評估以及電網管理人員仿真培訓等多個方面。大數據技術的綜合應用，能夠實現智能電網運行過程中的實時監控和管理，極大地提高電網運行的穩定性和可靠性，有效提高生產決策水平，減少資源浪費，保障電網供電質量。■

參考文獻

[1] 沈夢雪，李屹然．基于云計算的大數據分析技術在智能電網中的應用[J]．無線互聯科技，2022，19（13）：117-119.

[2] 李晨，鄭遠潼，白云．大數據技術在智能電網中的應用現狀及展望[J]．電腦知識與技術，2021，17（15）：37-38.

[3] 楊春波，凌松．基于大數據框架的智能電網分析和可視化應用[J]．電子器件，2020，43（05）：1004-1009.

[4] 翁冬鳳．面向智能電網應用的大數據三維場景可視化技術研究[J]．城市建筑空間，2022，29（S1）：181-182.