大数据技术在电力系统中应用

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摘要：随着互联网时代的到来，人们对数据的理解变的越来越透彻。本文首先对电力企业的数据情况和业务要求进行了总结和分析，以此为基础对电力系统里面大数据的特征进行了研究，从而找出电力系统里面对大数据应用的具体对策，为这项工作的推进提供参考。

关键词：大数据技术；电力系统；应用

随着科技的发展，各行各业的智能化程度不断提高，电力行业也是如此，电网技术的智能化程度已今非昔比。“大数据”、“物联网”等新概念的提出推动了电力企业迎接更多的机遇和挑战。国家电网、南方电网等不少电力公司都顺应时代潮流积极开展智能电网、用电效能与环境保护等众多领域的大数据层面的研究，从而让本公司的科技创新度不断提高。当电力公司面对海量数据的时候，他们必须找到科学的方法来对这些数据加以利用，这样公司才能够在激烈的市场竞争中立足。电力系统对大数据技术进行应用的时候，要对当前业务模式进行全面改革，从而构建出科学合理的电力系统大数据平台。

1电力系统中的大数据特点

随着人们对大数据的理解不断深入，再加上人们对电力公司业务要求的考虑，大数据技术在电力系统中的应用大有可为。当人们对数据的计算、集成管理等功能进行科学的整合以后，能够及时构建出与当下和将来发展趋势相匹配的业务管理模式。电力系统里面的大数据特征如下：首先，电力系统里面的大数据的体量较大。科技的发展推动着电力企业信息化程度不断提高，电力数据的增长率已经超出很多人的预测。其次，电力系统大数据的类型较多。电力系统的大数据类型多种多样，比如半结构化数据、非结构化数据。非结构化数据指不能通过数据二维逻辑表进行描述的数据，图片、影音正是非结构化数据。当人们遇到非结构化数据的时候，需要进行图像识别、语音语义识别等操作，使其向结构化数据转化。结构化数据指的是那些能够用二维逻辑表进行描述的数据。半结构化数据顾名思义是介于二者之间的数据，电力行业的不断运转推动着视频应用度的提升，非结构化数据在电力行业总量中的比重不断提升。第三，电力系统中的数据传播速度快。无论是数据的采集、处理还是数据的分析，其速度都很快。第四，电力大数据不受消耗，不受磨损，传输起来比较容易。电力企业的这些大数据还会在使用中增值。第五，电力大数据具有安全性。这就要求系统对数据进行收集、存储等操作的时候，都要使数据质量得到保证。电力系统的综合能力水平往往受制于该系统里面的弱势环节，而该系统里面的大数据安全性也受制于该系统中薄弱环节的数据质量。电力系统对大数据的应用首先要保证各个环节数据的安全。

2电力系统中数据的主要类型

2.1基础类数据

基础类数据的指的是那些和变压器、发电机等一系列电力设施属性存在关联的数据，电力企业要及自身具体情况对这些数据进行规划和管理并把这些数据在电力系统里面加以更新，使调度中心能够及时对这些数据加以掌握。这样他们作出的决策才会有更加可靠的基础并做好这些数据的管理和存储工作，这些基础类数据一旦丢失，其后果不堪设想。

2.2实时数据

此类数据往往产生于电力系统运行过程里面，这些数据数量大，需要的存储空间也非常大。此类数据能够对电力系统的具体运行状态加以反映，数据的及时处理能够使其使用价值大幅度提升，调度决策部门作出的各类决策也要以此为依据。

2.3日常管理数据

电力系统不同部门需要对该系统运行中以及问题解决以后形成的数据进行统计，此类数据即为日常管理数据。此类数据是在电力系统里面的特定范围中自动生成，其共享可以通过共享平台的构建来实现，从而对电力设备设施的状态加以反映。电力企业不同部门也能够及时获取自己所需要的信息，让自己的工作开展更加科学有效。

2.4外部数据

互联网、物联网等与电力系统存在连接关系的其他网络是电力系统外部数据的重要来源，此类数据往往会对电力系统的运行和维护产生不小的影响。举个例子，太阳能发电站的变化情况能够通过天气信息加以反映，进而影响电力系统的调度工作。而当石油、天然气等的价格出现变化的时候，电价也随之变化。当人们把这些外部信息纳入电力系统大数据里面以后，这些外部信息的潜力会得到充分的挖掘，其应用领域也随之拓宽。

3电力系统中应用的大数据技术

3.1大数据的存储传送技术

电网规模的拓展过程中，电力设备的数量也大幅度增加，各类数据不断增多，监控系统的压力也越来越大。为了对这些庞大的数据进行科学的存储，存储方式的选择就非常重要。当然面对那些非结构化数据和历史数据的时候，可以对这些数据用分布式文件系统来加以存储。数据信息的类型不同，则把其归入不同的类别并存储起来。如果有些数据存储要求相对较高，则可以通过数据库系统对其进行存储。如果有些数据需要保密，那么就可以通过数据仓库系统对其进行存储。数据仓库系统主要由三部分组成，第一部分是数据抽取，也就是把数据从数据源系统里面抽取出来；第二部分是数据转换，也就是把抽取出来的数据按要求加以转换。如果数据存在错误或者偏差，就要对这些数据进行加工；第三部分是数据加载，这一部分指的是把前两阶段所得数据进行加载并保存到数据源系统。

3.2数据处理技术

大数据技术在电力系统里面的应用，首先要做好大数据的仓库、分区、分表等处理。分库处理指的是基于固定的处理原则提升数据库管理数据的利用率。分区处理指的是合理载入各类文件的数据，从而使大型表的压力得到缓解，使数据的访问性能得到提升。分表处理指的是以一定处理原则为基础构建出不同的数据表，使各个单一数据表的压力得到缓解。构造并列形式、并行形式的数据库，从而使数据的加载性能得到一定程度的强化，实时查询也变得越来越快。

3.3数据分析技术

电力系统中对大数据技术的应用有一个重要目标，那就是把各类信号的数据转化，然后用数据分析提炼形成知识。如此以来，决策的科学参考随之出现。随着大数据的发展，电力系统通过对各类数据的分析能够在庞大的信息数据里面尽快找到其中的规律，从而及时构建起相应的模型，决策者也就有了更多的信息支持，其决策会更加科学。电力企业的生产经营等环节的管理也会更加科学，电力企业竞争力随之提升，经济效益也会大幅度增加。

4大数据技术在系统中的应用

数据量大、处理过程复杂是大数据的两个明显特征，这项技术的应用其关键是做好庞大数据的筛选工作，通过对庞大数据的筛选和加工，使电力系统使用者的各类需求得到充分的满足。电力系统主要包括六个环节，分别是发电、变电、输电、配电、用户、调度。这六个环节的整合能够推动信息平台的建立，使电力系统的调度得到改进。在一体化信息平台的构建过程中，大数据、云计算都是其重要支撑。电力系统的正常运行对不同环节的协同性提出了明确要求，动态的信息监测能够推动不同环节对数据信息进行实时采集、处理等操作，不同环节之间的协作随之增强。最近几年电力系统的各类数据越积越多，对这些数据的收集、处理、存储等工作也有了更高的标准。电力系统中对大数据技术的应用取得了较高成效，预测空间复合就是其中的一项重要成果。预测空间负荷就是以电网覆盖下的建筑面积、占地面积的负荷密度等来对接下来的年电量负荷加以预测。以历史人口数据、区域面积变化情况等历史数据为基础，对该电网区域下的用电量加以预测。利用对多项指标的关联，从各个外部系统对所需数据加以采集并作出分析，从而为规划设计的实现作出贡献。电力系统在开展项目管理的时候也会受到数据存储、处理能力等的制约。如果在对项目进行管理的时候，由于建设现场的各类信息存储不完整，导致项目细节的了解不够深入，也就无法对这些数据进行科学的利用。为了让大数据技术的应用更佳，就要推动电力系统存储非结构化数据的能力不断提升，从而实现对非结构化数据的科学分析。电力系统中对大数据技术的应用要通过建模处理等达到对风险的管理和控制这一目标。数据的监测采集属于基础工作，这项工作是其他工作开展的前提。

5结语

电网规模的拓展使电力业务里面的信息资源不断增加，如果这些信息资源的共享没有实现，那么电力企业的发展和升级就会受到更多的阻碍。大数据技术在电力系统里面的应用能够很好的整合不同部门的数据进行统一管理调度，资源的共享也就越来越容易。电力企业的运行效率也随之提升，企业的长久发展也就有了更坚实的基础。

参考文献：

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作者:杨诚宇 单位:华中科技大学