摘要：本文以大数据的特点为基础，归纳出了在智能电网中常用的电力大数据技术，主要包括数据的存储管理、处理整合、计算分析、可视化显示和集成管理技术。根据智能电网的具体运营需要，提出了电力大数据技术在电网运行监控、智能预警、用户管理等方面应用方案及实施方式。通过本文的研究可以看出，在智能电网中，大大力数据技术的运用是非常重要的，其应用主要集中在电网运行状态监测、设备监控、智能预警与仿真培训等方面，以更好地完成智能电网建设，更好地发挥其技术作用。

关键词：电力；大数据技术；智能电网

引言

近几年，随着国家经济的快速发展，电力工业的发展也提上了日程。随着时间的推移，其发展质量和效率都得到了极大的提高。新技术和新思想开始涌现，包括智能电网的建设、电力大数据的应用等，为该产业的发展指明了一个清晰的发展方向。利用大数据构建网络平台，实现所有电网结点的自动化和系统化控制，实现信息资料在结点之间的双向传递，这样的电力传输系统是近年来研究的重点。

这样的电力传输系统使得以往的电网运行和施工方式将发生根本性的变化。在这种情况下，为了提高电力大数据的使用效率，本文提出了一种新的解决方案。将该技术与构建智能电网密切结合，从而提高供电质量和供电效能以及电网的管理水平。

1 电力大数据特点

1.1海量的数据

在电力行业中，数据都是海量的，这些数据主要源于管理、生产等方面。产生的数据比较繁杂，除包含符号、数字以外，还有影像、视频等，所以会占据更多的数据空间，它的运算和管理都很困难，这就是我们现在所看到的电力大数据。

1.2数据处理速度快

尽管电力大数据具有海量的数据，但是在快速的计算过程中，其效率仍然是比较高的。所以，为了确保整个系统的安全和稳定运行，这就要求我们不断地进行数据分析技术的更新与改进。只有在数据处理速度方面得到保证，电力公司的产能才不会受到影响，以适应不断增加的用电需求。所以，在电力企业中应采用先进的技术，以保证大数据的精确性，确保它能起到应有的效果。

2智能电网中常用的大数据技术

2.1库存管理

存储管理是大数据技术在实际应用中的重要功能和要求，主要涉及到在智能电网中对数据进行系统化的管理以及统一储存，方便后续资料撷取、转换及载入，并对电力系统中的信息进行采集和存储，建立统一的管理模型。在电力系统中，存在着大量的不同类型和不同来源的数据，从而导致了数据的获取与储存种类都不一样。数据采集是按照数据来源进行归类的，其中包括流数据的采集、数据库的采集和文档的采集。数据存储时按照不同的数据类型和应用目的分为不同的类别，其中包括分布式文件系统、分布式数据库、关系数据库系统和分布式讯息队列。大数据技术在实践中的应用，要考虑到实际的数据来源、类型和特征，合理选择数据收集和储存策略。以此确保存储容量充足，索引高效便捷。另外，为了保证智能电网的平稳运转，还应当利用资料储存技术，使各系统有效地进行联动，可以防止信息屏障的产生，促进数据的高效融合。

2.2处理整合

在智能电网中，产生了大量的、多源的数据，其数据类型、格式和结构不同，对随后的数据使用与分析不太有利，必须事先对它们进行统一的加工，让数据的价值得以最大程度的实现与发掘。电力数据的加工与分析包含如下几个方面。首先，必须进行数据源的清洗与重建，去除低品质的干扰数据，确保资料的质量。其次，对数据进行抽取与整合，使数据之间的关连变得清晰，为以后的数据分析与处理打下坚实的基础。最后，通过一个通用的公共模型，实现对数据的存储和管理，以便以后的应用。在实际数据处理中，常见的数据处理技术如下：一是按划分的区域进行处理。也就是将在相同的表格中的数据，按照其特点和使用要求，将其载入到了不同的应用程序中。这将为以后的数据存取打下基础，还可以有效地减轻对数据表操作的难度。二是分表处理。这种处理方法依据对应的原则和基础，有针对性地构建一个能缓解大型数据表运转困难的数据表，以达到有效的数据处理。三是分库处置。主要根据数据的使用频率，根据对应的原则，将其划分到不同的数据库。这样以来，就可以保证数据库的正常使用率，提高数据使用效率。

2.3分析计算

在智能电网操作中，数据处理技术处在非常关键的位置，则是对大数据应用最重要的技术。在一个智能电网工作过程中，生成了更多类型、来源更广、数量更多的数据。由于数据的海量，造成了数据价值密度的缺乏。基于此，提升电力数据信息的借鉴功能，有必要应用多种数据分析技术，如机器学习、神经网络等。

根据现实需要，分析结构性和非结构性数据，抽取有用的数据，为下一步电网运行管理、生产决策和市场推广等方面的工作提供坚实的基础。在提高电网运营水平的前提下，为客户提供高质量的电网服务，促进公司的稳定和可持续发展。常用的数据分析技术主要包括文件属性分析技术、文档数字分析技术、日志分析技术、数据解密技术等。

2.4可视展示

数据可视化是指对数据进行加工，并对其分析计算结果以直观的方式显示，例如用图表或图象等对数据信息进行视觉解释，以改善数据展示的直观性。把海量的、杂乱的数据资料直接展示给使用者，提升了大数据的使用效率和可读性，让使用者在最快的速度掌握数据内容和价值，更能满足人机互动的需求。另外，大数据视觉化展示技术，也可以将电网的运行状态、设备信进行高效整合并及时地进行更新，为使用者带来了可借鉴的信息。由于最新的现代化资讯科技手段不断优化，从传统的图表形式到现在的三维展示，比如交互式地图和变电所的3D显示功能。在智能电网系统中使用三维展示技术，可以帮助促进电网建设，可以将智能变电站系统、设备的运行状况、有关的参数等进行立体显示。这对智能电网运营和电力设备维护管理体系的发展具有重要的意义。

2.5集成管理

在智能电网运行期间，电力数据的来源分布范围广，即在数据大量增加的情况下，以更快速的速度更新信息，比如环境湿度、环境温度、设备运行状态等。为保证数据的高效管理，防止不同系统之间的数据壁垒的出现，对其进行有效的管理是必要的。一是要与供电站的具体操作情况相联系，要保证数据采集的精度，要科学地布置传感器。在保证数据可靠度的前提下，对数据信息进行适当的使用，提高数据分析与处理效率。另外，透过数据集成管理技术，有效地突破了各大系统之间的数据屏障，提高了电力数据信息的分析功能，改善智能电网运行质量和效率。

3电力大数据驱动的智能电网优化策略

3.1电网运行

第一是对电网状态进行实时监控。在传统的电力系统中，主监控对象是单台设备，重点是对设备的工作状态、数据参数进行分析，没有对整个系统设备和各个设备的运行情况进行全面的检测和资料分享，从而使电力公司与用户之间的联系不够紧密，使电力公司不能完全理解客户的实际耗电力状况和实际需要，从而影响到用户体验。而基于大数据技术的智能电网，可以很好地处理以上问题。通过数据采集，可以对电网的工作状况进行实时监控，对电网的运行状况进行精确的分析，了解用户的实际用电需要及用电特点，为进行下一步的电力生产决策提供了可信的参照，减少资源的浪费。而且，和传统电力系统相比，在大数据科技的支撑下，智能电网还可以完成对数据信息的运算和分析，特别是对分布异构数据进行处理时，具有更明显的优势，在智能电网监控领域具有重大意义。

第二是对电网损耗进行监控。在电力系统中，电能损耗是无法回避的问题，仅当电能损耗明确时，才能够达到高效调节、生产控制的目的，改善电力系统操作能效。但是，电力系统是一个比较复杂的系统，在常规的电力系统中，很难做到实时有效的电网损耗状况的计算。以大数据为基础的智能电网，实现了对电力数据的有效管理。对电力数据实施实时监控，并根据电表数据的实际状况及运行特征，采取相应的措施。在云计算的帮助下，进行科学构建模型，进行精确的计算和分析，大大提高了电网损耗分析的工作效率与准确度。

3.2 智能预警

将大数据技术引入到智能电网中加以应用，可以实现对电力系统运行的有效调控。对线路的稳定性进行智能化的分析，并以此作为电网管理者的参考。提供预警信息，提高管理者的应变速度，降低电力系统在事故中的损失。减少在操作期间失效的可能性，达到预先控制的目的，从而保证电力系统运行的可靠性、安全性。以大数据的实时性为基础，可以在电力系统运行中快速准确地对电力数据信息进行采集与分析，对电力系统运行现状有一个全面的认识。大规模地对电网运行安全性加以分析，并实现智能预警。另外，大数据技术使电力系统中的各种数据和信息都可以实时地分享，为智能电网的安全运行提供了可靠的保证。在大数据的实际应用中，可以根据多源异构数据集成策略，构建一个完整的电力系统数据全景结构，并建立在线智能稳定性分析系统。基于智能电力系统的网络特征和拓扑功能，对电力系统的稳定性与可控性进行了评价。智能稳定分析及预警技术的应用，可以对电力系统的稳定现状进行分析，也可以对出现事故后的稳定状态进行了预报，还可以提供单元集群，为保证系统运行的稳定性提供可靠的参考信息，有助于电力系统的规划管理和控制决策。

以变压器的油温异常现象为例加以说明。在系统运行中，利用大数据技术可以将电力系统中的变压器数据信息进行实时收集，根据历史和实时的数据进行数据源的构建并进行相关性计算，对导致油温故障的各种因素进行分析，并对造成故障结果的各种原因进行统计，再与专家系统的诊断结果相结合对该概率进行调整。一旦有一个因子在系统的操作中达到了警告阈值，系统就会发出故障警告，提示操作人员及时介入和处理。

3.3 用户管理

此外，还可以利用大数据技术来分析和管理用户的信息，清楚地了解真实的客户群的分布情况，并以这一点为依据，准对顾客的不同需求，提供高质量的供电服务，提高了服务水准，同时保证了供电品质和顾客满意程度。另外，电力企业也能根据自己的实际经营状况和电力数据进行分析，并把它与外界的市场信息和相关需求相比较，可以清楚地了解目前的电力系统运营状况与真实使用者的需的吻合度，以指导企业做出正确的产品决策，推动企业进行科学的运营管理，保证企业的竞争力的提升。

3.4设备评估

在电网中，对各种设备进行实时监测和数据收集，同时评价电气设备的工作状况，这是一项重要的工作，即设备评估。通过大数据的支撑，智能电网不但可以保证设备监测的实时性，也能与设备本身的参数信息、运行状况数据、外部的环境状况等相结合全面地开展分析，操作人员可以弄清楚在各种工作条件下设备的工作状况和可靠性指数，达到了对故障和风险有效预测的目的，为电力系统的运营管理提供了可靠引导与有效参照，减少故障、问题等发生的可能性，保证了整个系统运行的可靠性。电网设备的数据资料由包括实时数据与离线数据，前者主要是指设备的在线监测数据、故障记录数据、操作模式信息等，后者包括数据运行状态记录信息、故障诊断数据等。设备的实时数据监测、采集和管理是基于云端平台的。在计算机服务器、分布式存储系统、数据管理系统的支持下，借助调度算法、任务管理等对应的功能模块，实现设备数据信息的并行处理。大数据也能将测试的数据与同类的故障数据进行比较，两者的相似性达到一定比例，要用更深层次的技术来确定有没有发生故障。如果真的出现了问题，我们会在最短的时间内，向工作人员发出警报。操作人员可以遥控停机，使发生事故的地点与电网的整体联系断开，以防止对电网的整体运转造成干扰，然后进行设备检修。从而降低了作业难度，缩短了应急处理的周期，提高了电力系统的工作效率。

3.5仿真培训

大数据可以在智能电网中实现对调度人员的模拟培训，增强培训系统的功能以适应二次电气设备模拟的需求。在实践中，可以通过大数据技术的帮助，来达到对二次设备的数据收集的目的，并对对应的讯号进行标准化处理。其中，通过对设备类型的相关规则进行预处理，并对其中的数据进行了挖掘，与对应的规则进行匹配，结合电力系统区域划分情况，以及相应设备的电压等级等相关条件，对电力设备数据信息进行进行整理、加载。以大数据为基础的仿真培训，是基于真实的监控信号进行的，可以保证模拟的完整行，并提高模拟工作的真实性，对模拟训练的改进具有一定的指导意义。在实施模拟训练时，首先要提取大量的数据，然后才能生成数据分析和挖掘的训练样本，再借助数据挖掘算法和语义分析等相关技术分析、挖掘并加载设备信号。最终驱动仿真逻辑，以保证模拟训练的真实性，实现高品质的训练。

3.6 新能源并网控制

为促进可持续发展，缓解当前能源短缺状况，近几年我们国家启动了一项新能源电网兴建计划。光伏、风能发电正在逐步替代燃煤发电，减少对有限能源的使用，代之以可再生能源为发电提供动力。但是，从现实出发，风力发电和光伏发电技术不稳定，更频繁地发生故障，这是因为这两种发电方式过于依靠设备和科技，如果系统不够先进、不够稳定，就会引起电压频率的剧烈波动、电流过载。这些问题直接影响到电力系统的正常运行。所以，把大数据技术集成到新能源电网建设中十分重要。可以通过大数据平台来搜集与此相关的数据，对配电网络在今后一段时期的发展方向进行预测，也可以对电压和电流等参数的变化台式态势进行预测。根据预期的结果，制订风险管控计划。

结语

总之，电能大数据对国家电力事业的发展起到了巨大的推动作用，它与智能电网的融合是今后电力工业发展的必然趋势。电力企业必须充分意识到大数据的重要意义。智能电网中大数据技术的运用主要体现在电网运行状况监控、稳定性警报、用户数据分析、设备状态评价和管理人员模拟训练等。电力大数据技术的运用，使其智能电网运营中可以真正地发挥作用，进行实时监测与管理，大大增强了电网运性的稳定性与可靠性，高效地提升了企业的生产决策水平，减少了资源浪费，保证了电网的供电品质。

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