大数据处理技术在智能电网中的应用实践研究

李国文++杨庆刚++郭炜

摘 要：伴随着社會经济的迅速发展，智能化也逐渐延伸到各个领域，电网作为日常生活生产中主要的能源之一，运用智能化技术显得至关重要。互联网技术和信息技术不断发展的当下，智能电网的网外数据也在不断的增加，为数据的储存带来了较大的困难，本文首先分析了智能电网大数据的概念，同时阐述了智能电网中大数据的特点，最后总结了智能电网管理中大数据处理技术的应用及发展趋势。

关键词：智能电网；大数据；处理技术；应用；特点；分类

中图分类号：TM76 文献标识码：A 文章编号：1671-2064（2017）18-0150-01

近几年，伴随着全球气候升温，环境问题得到了大家的关注，节能减排是当前社会的发展理念，电能作为人们日常生活中不可或缺的能源之一，能源的消耗十分巨大。智能电网技术的应用能够有效的解决电力行业的耗能，使用大数据处理技术能够使得电力系统和外界进行有效的联系，大数据技术的应用能够为电网建设带来了很大的机遇，同时也为电网建设带来了很大的挑战。

1 智能电网大数据的分类及特点

1.1 智能电网大数据的分类

在智能电网系统中，每个环节都运用到了大数据处理技术，最主要大数据处理技术可以分为：电网运行时候设备检测、电网运行数据检测、电力企业营销数据、电力企业管理数据。伴随着社会经济的不断发展，电网的规模也在不断的扩大，电网系统中的输电线路运行状态检测工作中相关的数据检测量也逐渐增加，对系统数据的处理效率和能力的要求也越来越高。

1.2 智能电网大数据的特点

智能电网大数据的特点主要表现为：规模大、高速性、多样性，下面笔者将对这些特点做进一步的分析。

1.2.1 数据规模大

在我国电网朝着智能电网的发展中，发电机的节点、负荷节点的数量也在不断地增加，其中负荷和电网双向交换会产生影响，近而增加电网的数据量，时间一久就会导致电网的数据储存量增加，导致数据规模也随之扩大。

1.2.2 运行高速性

电网最重要的属性就是其能够保持电网的电力平衡，站在理论的角度上分析，电网的负荷波动具有很大的随机性。因此，为了确保电网的稳定运行，针对负荷的变化需要进行实时的跟踪。电网在运行的过程中会受到很多因素的影响，如此一来就加大了故障的发生率。为了确保电网安全、稳定的运行，需要在日常的检修中找出设备的故障问题并及时解决，这就要求电网具有高速处理的能力。

1.2.3 数据多样性

电网的数据来源比较广，储存的数据类型也比较多，采集的周期也具有多样性，电网数据来源的渠道比较多，主要包括：电网的内部数据、外网数据，外网包括：气象、信息、互联网等；数据的储存结构除了传统的数据，还包括网络采集的数据。

2 智能电网管理中大数据处理技术的应用及发展趋势

2.1 智能电网管理中大数据处理技术的具体应用

2.1.1 支持基建

就发电企业而言，大数据技术为发电站的电力运输线路、发电站的建设地址等提供了有用的参考数据，通过大数据技术能够掌握天气状况，使得大数据和企业的发电机技术相结合，接着对数据进行分析，根据公司累计的数据为基础，建立数据基建模型，深入分析这些因素对电力的影响，通过计算，将各方面的因素综合起来，选择最合适的发电厂地址，同时大数据技术还可以对卫星图像的相关数据进行整理和收集，更好的服务电力发展建设。

2.1.2 分析客户

通过对收集到的大数据进行分析，电力营销企业能够分析用户的特征，采取更加有针对性的服务；利用电网内外的数据，对用户在电力方面的需求进行分析，在营销的过程中能够进行更有针对性的营销，以此提升电力企业的竞争力和业绩。

2.1.3 智能控制

在对电力系统的基础故障的预防和故障处理的过程中，使用大数据技术能够在最短的时间内找出产生故障的原因，接着在短时间内进行故障处理。在故障处理方面控制处理的时间，能够将故障发生带给用户的影响减到最小，同时也阻止了故障恶化的可能性。采用数据处理技术中的现代化技术，能够对电力输送管理进行在线控制，确保电力系统朝着智能化的方向发展。

2.1.4 协同管理

就实际的情况而言，电力行业涉及的范围比较广，同各行业之间都有密切的联系，需要在日常的运行中加强和个行业之间的联系。才能确保电力系统的稳定、良好的发展。电力行业的各类数据（生产、运营、销售、管理），都会直接影响着电力资源的配置。使用大数据处理技术能够确保电力企业资金流动的安全性、优化电力企业内部的人力资源，加强设备的管理；应用大数据处理技术，能够加强电力企业中各行业之间的联系，对行业的发展动态进行实时的掌控，获取最时效的信息，能够为电力企业的发展提供决策依据。

2.1.5 云计算技术

电网数据管理的过程中，云计算技术在电网的大数据处理中占据着重要的作用，在电网的管理过程中，云计算技术的应用主要集中在数据的计算、数据的分析、数据的统计，云计算能够在大数据处理中的作用具体如下：第一，提高了数据的计算效率，运用云计算中能够有效的提升数据的计算效率，确保系统内庞大的管理数据能够在最短的时间内完成计算，提升大数据处理的质量和效率；第二，能够实现元成色数据监控，在智能电网的管理中，管理所涉及的区域范围较大，开展远程监控能够进行实时的控制，可以在网络平台内对各项数据进行实时的监控，及时发现其中的问题，采取预警处理，解决故障。

2.2 智能电网管理中大数据处理技术的发展趋势

智能电网大数据处理技术最主要的发展趋势包括两个方面，一是数据处理技术，另一个是处理质量，具体如下；

2.2.1 数据处理技术

伴随着电力企业的不断发展，电网的建设规模也在不断的扩大，智能电网运行中的数据也随之不断的增加。因此，大数据处理技术的发展趋势重点是数据的处理技术，这就需要在处理的时候采用新型的、先进的处理技术，以此提升数据处理的质量和数据处理效率。

2.2.2 处理质量

在电网的数据管理工程中，想要提升管理质量最好的手段就是提升数据的处理质量，需要在数据的管理中采取管理制度和技术相结合的方式，推动数据处理技术的提升。例如：在数据的处理过程中，严格按照处理制度进行，在制度的要求范围内提升工作质量。

3 结语

综上所述，在智能电网的管理中，应用大数据处理技术，能够有效的提升电网的管理质量。现代技术的不断发展，为电力行业的发展提供了现代信息技术，也需要电力企业具有较强的数据处理能力，电力公司需要充分利用现代技术，确保电力行业的健康、稳定发展。

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