面向智能电网应用的电力大数据关键技术林国华

面向智能电网应用的电力大数据关键技术林国华

林国华

（国网山东省电力公司五莲县供电公司山东日照262300）

摘要：伴随电网技术的飞速发展，信息通信系统作为智能电网的中枢系统，促进了新时代电网的生产与管理方式的飞速发展，迎来了电力大数据时代。在大数据时代，电力系统中每天持续增长的数据量与信息量，对电力系统的信息处理水平有了更高的要求。现有的信息处理水平不能满足智能电网的需求，只有将电力大数据关键技术应用在智能电网的数据处理系统中，才能达到更为强大的数据处理、分析、存储和集成管理水平。

关键词：智能电网；电力大数据；关键技术

一、电力大数据的特点

1.1规模性与多样性

互联网、社会计算和移动计算等新兴技术的飞速发展，智能电网数据的来源和规模正呈现出爆炸式增长态势，数据类型也呈现出多样性，主要包括历史数据、实时数据、时间序列数据、及跨媒体数据等各种结构化数据、半结构化数据以及非结构化数据。目前电力系统中非结构化数据占到很大比重。

1.2低价值密度

在大量的数据当中找到有价值的数据概率会较低。以波形数据为例，在产生的大量波形数据中，几乎所有的波形数据都是正常数据，但是对监测、检查异常这项工作来说，有价值的数据恰恰是那些数量极少的异常数据。

1.3实时性

指大数据中的物理数据都是真实事物物理状态实时更新的数据，如电网调度、控制需要的数据是实时数据，需要快速而准确地处理。电力生产需要发电和用电及时平衡，需要对电力调度、设备检修等生产数据实时处理。

二、智能电网、云计算和大数据的关系

2.1智能电网与大数据的关系

智能电网就是将信息技术、计算机技术、通信技术和原有输、配电基础设施高度集成而形成的新型电网，具有提高能源效率、提高供电安全性、减少环境影响、提高供电可靠性、减少输电网电能损耗等优点。智能电网的理念是通过获取更多的用户如何用电、怎样用电的信息，来优化电的生产、分配及消耗，利用现代网络、通信和信息技术进行信息海量交互，来实现电网设备间信息交换，并自动完成信息采集、测量、控制、保护、计量和监测等基本功能，可根据需要支持电网实时自动化控制、智能调节、在线分析决策和协同互动等高级功能，因此相关研究者指出：可以抽象的认为，智能电网就是大数据这个概念在电力行业中的应用。

2.2大数据与云计算的关系

从技术上看，大数据根植于云计算，云计算的数据存储、管理与分析方面的技术是大数据技术的基础。利用云计算强大的计算能力，可以更加迅速地处理大数据，并更方便地提供服务；通过大数据的业务需求，可以为云计算的发展找到更多更好的实际应用。云计算使大数据应用成为可能，但是没有大数据的信息沉淀，云计算的功能将得不到完全发挥，所以从整体上看，大数据与云计算是相辅相成的。

大数据关注重心在于数据背后的信息沉淀与业务分析，因此其推动力量来源于拥有大数据的企业和软件厂商；云计算关注重心在于计算能力，偏重于技术解决方案，因此其推动力量来自于计算资源和存储资源的生产厂商。云计算技术的发展早于大数据技术的发展，但是大数据的业务需求又为云计算技术的发展带来新的机遇，一方面促进了云计算技术向更加贴近用户需求的方向发展，另一方面带来了更高处理速度、更大存储容量的要求。

2.3智能电网、云计算、大数据的相互关系

智能电网、云计算、大数据三者之间的相互关系如图1所示。

云计算能够整合智能电网系统内部计算处理和存储资源，提高电网处理和交互能力，成为电网强有力的技术组成；大数据技术立足于业务服务需求，根植于云计算，以云计算技术为基础；智能电网可以抽象的认为是大数据这个概念在电力中的应用，所以三者是彼此交互的关系。

三、面向智能电网的电力大数据关键技术分析

3.1集成管理技术

电力大数据具有明显的数据增长量，例如使用广泛的传感器网络，就是利用大量传感器感知环境而收集数据信息的。它们涵盖了温度、湿度等任何形式内容的数据，能收集到海量数据，并进行有效管理。通过自适应传感系统和合理的传感器布置，服务提供商能够利用这些数据进行有针对性的分析，提供更好的服务。

3.2数据分析技术

采用这一分析技术则能够为电力企业实现对海量信息的有效分析奠定技术基础，通过数据分析技术能够提取出有针对性的信息，然后在分析与处理的过程中为实现科学决策的制定奠定基础。对于电力企业来讲，要想实现自身经济效益与竞争实力的提升，则就需要以科学的决策来指导自身生产经营服务的开展，因此，决策信息的科学与否则直接关系到了电力企业的发展。比如：当前德国正是通过对大数据分析技术的应用，实现了太阳能推广应用策略的科学制定，而太阳能的应用则促使相应用户能够将多余的电网输入到电网中，这就为提高电力企业的经济效益提供了新途径。

3.3数据处理技术

电力大数据的数据处理技术则主要指的是对所收集的大量数据实施分库、分区及分表的处理，其中分库处理主要是指在一定的处理原则允许的情况下，在不同的数据库中输入利用率比较低的数据，从而实现有效提升数据库利用率的目的；分区处理主要是指在不同的文件当中载入通表数据，从而有效的降低大型表的压力，也能够发挥良好的提升数据访问性能的作用；分表处理主要指的是在一定的数据处理原则允许的情况下，建造出不同的数据表，从而有效的减轻单表的压力。

3.4数据存储备份技术

基于大数据技术下，其还具备着良好的数据存储能力，能够实现对智能电网下所读取海量数据的有效存储，与此同时，还具有着修复与备份的功能，进而能够解决系统平台故障下所引发的安全隐患问题，确保数据信息的安全性，为促进智能电网的完善建设、确保智能电网的安全、可靠运行提供技术基础。

四、大数据在智能电网中的应用案例

现阶段，不少厂家已经开始研究建立Hadoop架构上的数据平台和商务服务，希望能够将大数据关键技术合理应用在智能平台中。Hadoop作为雅虎创建的融合了MapReduce软件技术的数据系统，能够收集并处理海量数据，建造在其基础上的Datameer系统提供的电子表格式界面，能够让用户更便捷的处理和分析数据。将这样的数据系统应用在智能电网中能有效改善电力企业的生产和营销方式，实现多元化的发展。

结语

电力大数据技术在智能电网建设中的应用是推动我国电力行业发展的重要途径。实际应用过程中应正确认识大数据与智能电网以及云计算的关系，并做好相关电力系统平台的构建，在此基础上充分发挥大数据集成管理、数据分析以及数据处理等优势，将具体以大数据为基础的现代数据系统在实际应用中进行推广，以此为电力企业创造更多的经济利益与社会利益。

参考文献

[1]张磊.试探面向智能电网的智能电力设备技术与应用[J].科技资讯，2013.

[2]彭小圣，邓迪元，程时杰.面向智能电网应用的电力大数据关键技术[J].中国电机工程学报，2015.

[3]梁正波.面向智能电网应用的电力大数据关键技术[J].中国电机工程学报，2015.

作者简介

林国华（1986.08.26），男，籍贯：福建省龙岩市新罗区大池镇九里洋村，学历：青岛大学电气工程及其自动化学士，单位：国网山东省电力公司五莲县供电公司，研究方向：电气工程及其自动化