◎王鹏丞 刘怡青
基于智能电网应用的电力大数据关键技术
◎王鹏丞 刘怡青
大数据是智能电网发展的一股新气象,对于电力行业的可持续发展及建立智能电网具有重要的意义。应用电力大数据技术成功确保了电力行业的可持续发展和稳态生存。大数据及云计算和智能电网三者相互关联,正确应用大数据关键技术可以帮助电力行业实现新的改革。在本文中对云计算、大数据关键技术以及智能电网三者进行了深入探讨,并对大数据关键技术做出了应用探究,希望有所助益。
随着信息通讯系统的发展,智能电网系统变得也越来越庞大,现代电网生产以及管理方式也发生了很大的变化,电力大数据关键技术也因此普遍应用起来。数据量及信息量的迅速提升给电力系统信息处理带来了新的挑战,传统的电力信息处理技术已经不能够满足这个需求,通过应用电力大数据关键技术能够有效解决这个问题。应用大数据关键技术可以增加智能电信信息处理及存储的能力,增加集成管理水平。
智能电网同大数据关系。智能电网是由通信技术、信息技术以及相关基础设施构成的,随着智能电网的应用越来越广泛,其在维持供电、提升能源消耗上面发挥着越来越重要的作用。利用智能电网处理信息的功能,可以广泛获取用户的相关用电信息,并进一步优化供电分配及电力生产,实现电力供应服务又好又快发展。
大数据和云计算的关系。云计算是伴随着互联网行业而兴起的,主要应用在数据的共享和计算方面,大数据技术则是以云计算为基础,进行数据的存储、管理及分析。云计算具有十分强大的计算功能,这也是进行大数据计算的基础,可以为用户提供更好的体验。大数据和云计算属于相辅相成关系,云计算为大数据应用提供技术支持,而大数据强大的信息来源则使云计算能够进一步升级,促进云计算进一步发展。
智能电网、云计算、大数据三者之间的关系。三者的关系是相互关联的,大致为:云计算的应用帮助智能电网数据进行整合、处理,使智能电网能够正常使用;而大数据技术则主要针对用户的需求,以云计算为技术基础;智能电网则是大数据的应用对象,三者关系相辅相成,息息相关。
电力大数据的集成管理技术。智能电网行业的集成管理技术主要为了创作一个具有多功能企业应用的过程,主要应用于解决电力企业内部各系统之间的数据冗杂和信息孤岛问题。它通过把不同的来源、格式、特点、性质的数据进行有机集中,并统一存储为一个数据集合,这个数据集合必须是能够面向主题的,相对稳定并能够完整反应历史变化的,主要为了提供全面的数据共享功能。
电力大数据的数据分析技术。电力大数据的数据分析技术涉及到对所收集的大量数据进行分库、分区、分表处理,分库处理指的是在原则允许之下,在不同数据库当中输入利用率比较低的数据,帮助提升数据库利用率;分区处理指的是将载入的通表数据进行分区,分解压力,提升数据的访问性能;分表处理指的是在数据处理原则允许之下,通过构建不同的数据库来分担单表的压力。
智能电网中应用大数据关键技术。电力大数据关键技术应用颇广,涵盖了发、输、变、配、用、调等各个电力行业环节,并在风电场选址、降低网损、风电并网等各个行业都发挥了很重要的作用。随着智能电网技术的进一步发展,大数据技术也在智能电网行业发挥出越发重要的作用。以下将着重介绍几个应用实例。
IBM大数据技术应用于新能源接入当中:新能源的接入给电力生产管理及计量工作带来了新的工作负担,使得电力生产环节变得复杂起来,通过应用大数据技术可以解决此类问题。在丹麦的维斯塔斯锋利技术集团,就通过在超级计算机上应用IBM大数据解决方案,来对PB量级气象报告、潮汐相位、地理空间以及卫星图像等庞大库存数据进行分析,从而对原有风力涡轮机的布局进行优化,提高了风机发电效率。
大数据技术应用于风电机安全状态评估:户外风电机组发电环境十分恶劣,经常会受到天气、温度、湿度等因素影响。通过应用大数据挖掘技术对风电机组的整体安全运行状态进行综合评估,并对出现的零件损耗、疲劳原因信息进行分析,从而实现风电机组设备故障的识别和预测,帮助提升风电机组的运行安全性能,提早发现小故障,避免早发故障引起更大的故障,降低维修费用。
在电网灾难预警中应用大数据技术:电网在实际应用当中会面对很多的灾难性事件甚至出现连锁事故引发大灾难,这些灾难发生大多都开始于一个比较小的元件故障。一般来说,大规模的停电事故大多来自于少量元件相继故障,控制好前期故障可以减少很多后期的麻烦。通过应用大数据技术可以实现智能电网的事故预测功能,在电网供电期间,利用大数据技术可以辨识电力网络当中的脆弱环节,提前预防处理可以降低大规模停电的概率,确保供电质量。
大数据、云计算、智能电网三者是具有很强的关联性的,通过应用大数据关键技术在智能电网当中能够提升电力行业迅速发展,并引领到一个全新的高层。应用大数据关键技术到智能电网行业将会进一步提升信息分析、处理功能,提升供电水平。
(作者单位:国网武汉市东湖新技术开发区供电公司)