摘要：近年来，我国电力产业蓬勃发展，智能电网、电力大数据等全新概念被相继提出。通过大数据技术来构建大数据平台，打造完全自动化、高效控制全部电网节点、信息数据在各个节点间双向流通的电力传输网络体系，彻底改变原有的电网建设模式。在此背景下，如何高效应用电力大数据技术是打造智能电网的关键，对提升用电服务质量、电网运行效率、管理水平有着深远的影响。

关键词：智能电网；电力；大数据技术；应用解析

引言

当前，经过十余年信息化建设，电网企业实现了从线下到线上、从分散到集中的转变，积累了海量的生产运行和经营管理数据。然而，无论是能源生产和消费革命，还是能源体制改革和技术革命，时代的发展对电力数据的高质量发展与价值应用都提出了新的要求，社会对电的依赖程度越来越高，对供电的可靠性需求也逐渐上升，这就需要电网企业加快数字化进程，变得更加可靠、更加坚强，并在实现深度感知和全面智能的同时，将传统的工业数据与互联网思维结合，发挥数据价值，推动数据创新。

一、智能电网概述

与常规电网相比较，采用了新的自动化控制技术和现代通讯技术，使得电力的利用更加稳定、高效、经济、环保。当前，我国电力工业对电力工程技术的研究与应用十分重视，但在电网建设与使用过程中，仍然存在着大量的能耗问题。在智能电网建设中，应充分利用可再生资源，如风能、太阳能等，并充分利用其节能、环保等优势。同时，由于计算机网络技术的广泛应用，使得智能电网具有更高的故障报警和处理能力，能够实现故障的自动诊断和修理，并能够定期进行自我检查，保证电网的安全。总体而言，智能电网节能环保，结构牢固，人机交互能力强。建立智能化的电网，可以对所用的电能进行科学的配置，方便管理。智能电网的建设已成为全球关注的热点，之前，美国经济的前景是很好的，美国政府将建立智能电网作为应对能源危机的重要策略，并以智能电网的建设带动其他产业的发展。中国国土辽阔，资源丰富，人口众多，也会导致产生巨大的能源消费，同时中国在能源分布方面存在着严重的失衡，所以在建立智能电网时，必须充分考虑中国的实际条件。当前，我国正在进行智能电网建设，其目标是把具有较强结构的智能建筑与网络结构有机地结合起来。

二、大数据分析技术

2.1Cassandra数据库管理系统

Cassandra数据库是一种非关系型的数据库（NotonlyStructuredQueryLanguage，NoSQL），专门用于存储大型数据集。Cassandra支持云基础设施，使其更适用于智能电网。在国外，Cassandra数据库已经在网飞、易趣、推特等著名网络公司中得到了应用。该数据库拥有扩展性强、模式灵活、多数据中心等优点，能够很好地存储智能电网中的各类数据。

2.2Hive数据库分析系统

ApacheHive数据库软件用于查询存储在分布式环境中的大型数据集并分析计算大数据。Hive使用一种类似SQL的查询语言HiveQL（HQL）来查询数据库。Hive由两个组件组成，分别为Hcatum和WebHcat。Hcatum是一个表，允许用户在其网格上编写数据。WebHcat使用HTTP接口运行HadoopMapReduce和Hive服务。HQL查询由Hive解析器编译为一组MapReduce程序。与关系数据库类似，Hive将数据组织做成表并存储到HDFS。

三、电力大数据技术在智能电网中的应用

3.1配电网运维

在配电网运维场景中，电力大数据技术多用于预测任务调度、指标管控、问题诊断。在预测任务调度方面，大数据平台对历史数据、当前批次数据进行运算分析，追踪采集到的电力、电量等参数，在此基础上绘制时间趋势走向图，根据实际走向来预测未来一段时间内配电网的调度情况，并评估设备运行状态等因素对调度情况产生的影响，将预测结果作为制定调度方案的主要依据。在指标管控方面，管理人员提前在系统中设立配网规模、检修、运行、抢修等指标的额定值，由大数据平台跟踪采集各项指标的实时值，对比实时值与额定值，在临近或超出额定值时，系统及时将问题反馈给管理人员，其可根据实际情况来启动相应的应急处置预案。在问题诊断方面，当配电网处于异常状态或设备出现故障时，由系统分析故障前后的数据走向和历史数据，准确判断出问题类型，深入分析故障形成的原因，并锁定故障点，为后续设备检修、现场抢修工作的开展提供参照。

3.2生产管理应用

传统电网在整个运行过程中会消耗较大劳动力来实现系统设备的监控、计划、操作、调度。普通电网经常因为信息处理不及时、人员配备量不足，导致相关工作无法顺利开展，进而降低供配电质量，很难保证电力行业发展，增加电能消耗。智能电网的出现解决了上述问题，借助物联网技术的辅助，实现对电网的实时监控和科学测量，保障系统的高效稳定运行。在智能电网中，应用智能化传感器可开展电气量、开关量等信号的采集和识别工作，利用物联网技术构建线上监控平台或软件，做到动态化、移动化的监督和管理。气象测量元件、振动传感器及视频探测器等先进设备的运用，强化了电力设备的定位和测量，加大了日常巡检力度，降低人工作业消耗，进而缓解人员作业压力，完善工作质量。此外，传感器、电力设备及自动化监控系统也可为故障识别和位置判断提供帮助，提高故障处理精准度。物联网技术还能帮助电网实行发、供、配以及用电的智能化和信息化管理，促使电网开展生产决策管理、智能化思考，提出增大能源利用率的各项策略，使相应管理指令变得更加科学合理。

3.3在检修中的应用

结合实际情况，传统数据解决方案存在很大局限性，算法复杂，解决电力系统问题需要很长时间，电力系统数据故障时难以及时维护，给正常运行造成很大干扰，并且基于数据处理技术的数据算法可以有效提高基于原始维护的数据计算的效率和准确性，减少故障原因的诊断时间。还可以根据故障类型使用目标算法，例如，对于大规模分布式数据，可以利用分布式计算技术的效率优化集成分布式数据的存储方式，提高数据处理的效率和相关性。计算机数据处理技术可以实时计算数据，改变故障处理方式，通过在线处理提高数据处理效率，并减少工作难度。此外，使用流式处理技术可以为无法预先确定速度和规模的实时数据故障及时处理数据故障。总之，智能电网供电的大数据关键技术不仅在数据收集、分析、排序和挖掘方面，而且在处理数据故障方面都具有明显的应用优势，可以进一步提高电力系统运行的稳定性。

结束语：

电力大数据价值挖掘并非简单的工具技术升级，其本质是建设一套可持续的让企业数据“活起来、用起来”的机制，并在其指引下形成企业级能力，为企业提供更高效、更准确、低成本的大数据分析决策服务，逐步实现数据资产化、资产价值化、价值生态化的演化提升，为能源革命注入数据新动力，为未来发展打造数据新引擎。

参考文献：

[1]谢敏敏.面向智能电网应用的电力大数据关键技术探析[J].数码世界，2020（01）：281-282.

[2]徐立波，郭琳琅. 面向智能电网应用的电力大数据关键技术分析[C]//.全国第四届“智能电网”会议论文集.，2019：197-200.

[3]杨梦，刘泽.面向智能电网应用的电力大数据关键技术探析[J].通讯世界，2019，26（12）：240-241.

[4]许多，宋莹玮.面向智能电网应用的电力大数据关键技术[J].数码世界，2019（12）：88.

[5]郭晓敏.面向智能电网应用的电力大数据关键技术探讨[J].企业科技与发展，2019（06）：84-85.

作者简介：郑真，男，1990.01，安徽省潜山市，硕士研究生，总师室科技专职，国网上海青浦供电公司，电力系统及其自动化