大数据技术及其在智能电网中的未来应用

焦会英，辛存生，刘俊艳



大数据技术及其在智能电网中的未来应用

焦会英，辛存生，刘俊艳

（国网汇通金财（北京）信息科技有限公司，北京 100053）

电力大数据涉及到发电、输电、变电、配电、用电、调度各个环节。依托数据平台，整合数据资源，基于智能终端、云计算、人工智能与大数据挖掘技术对众多影响数据做深度分析，在能源的分析预测，用电交易、防范电网风险、能源资源分配调度方面开展积极探索与实践，实现更高效、盈利、资源节约共享的智能电网建设与能源资源的优化配置。

智能电网；大数据；智能终端

0 引言

信息化的飞速发展使得各行业的数据量成爆发式增长，数据即价值，研究表明每当数据利用率调高10%，便可使电网提高20%~49%的利润，企业的核心开发模式正由应用驱动模式转变为数据驱动模式。大数据已成为各行业中研究和应用的热点课题，在智能电网的建设和应用中也发挥着越来越重要的作用。

中国的智能电网是以特高压电网为骨干网架、各电压等级电网协调发展的坚强电网为基础，将现代先进传感测量技术、通讯技术、信息技术计算机技术和控制技术与物理电网高度集成而形成的新型电网[1]。

电力大数据涉及发电、输电、变电、配电、用电、调度各个环节，并在企业设备运维监测、提升客户满意度、降低损耗和成本等诸多方面提供了较为可靠的解决方案[2]。未来，大数据在智能电网中的应用必将是更加多元化、一体化、实时化，充分满足用户对电力的需求和优化资源配置、确保电力供应的安全性、可靠性和经济性、满足环保约束、保证电能质量、适应电力市场化发展，实现对用户可靠、经济、清洁、互动的电力供应和增值服务[3]。可以说，智能电网的建设、能源资源的优化配置，都离不开电力大数据的平台，这是一个坚实的基础和坚强的保障。

1 大数据技术

在电力系统中数据即能量、数据即交互、数据即共情，企业对数据处理的需求与日俱增。为此，企业通过建立大数据平台实现对数据的处理与分析。企业对大数据平台的需求如图1所示，在企业大数据平台中，不仅需要大数据技术对海量数据实现存储、管理、统计、分析、挖掘、预测等，还需要终端设备、人工智能与云计算技术提供技术保障和数据支持。本节主要介绍了大数据的具体实现技术及相关技术和设备，系统描述了大数据技术在工程应用中对数据的处理流程和技术应用。

图1 企业大数据平台视图

1.1 大数据技术构成

大数据技术对数据的处理过程包括数据的采集、数据存储、数据清洗、数据处理和分析[4]。电力数据体量大、类型多、产生速度快，收集到的原始数据形式为结构化数据、半结构化数据以及非结构化数据。大多原始数据是杂乱无章的有很多垃圾数据在里面，因而需要清洗和过滤，得到一些高质量的数据。对高质量的数据进行存储和分析，从而对数据进行分类，或者发现数据之间的相互关系，得到知识。

大数据技术涉及的主要应用包括预测分析、数据可视化、流式大数据处理、高量级数据存储等方面[5]。数据的预测分析基于数据挖掘方法，在海量的结构化和非结构化数据中使用机器学习、深度神经网络、决策分析等算法和技术进行预测、预报和模拟，如实现电网设备故障趋势预测、电网负载趋势预测等。数据可视化能够把大数据变为直观的、以图形图像信息表示的、随时间和空间变化的物理现象或物理量呈现出来。数据可视化帮助数据挖掘模拟和计算，成为研究数据展示、数据处理、决策分析等一系列问题的综合技术。流式大数据处理利用Storm、kafka等流式计算系统和Spark、Streams等流大数据流分析工具，可以同时对多个高吞吐量的数据源进行实时的清洗和分析[6]，对存在于社交网站、视频、新闻、电子感应器之中的数字格式的信息流进行快速处理并反馈。高量级实时数据存储大都采用Hadoop的HDFS系统，通过使用分布式数据存储和MapReduce运算模型，实时存储如此巨大的数据。

1.2 相关技术和设备

智能电网的建设、能源资源的优化配置，都离不开电力大数据的平台。大数据技术在智能电网中的应用离不开其他技术与设备的支持，只有电网技术的全面进步和智能化发展才使得大数据技术更全面、更高效的应用于智能电网的建设。除大数据技术外，云计算、人工智能、物联网技术、储能技术以及终端设备的发展与应用也为大数据在智能电网中的应用提供了技术保障和数据支持[7]。宏观上看，智能电网是以大数据与云计算技术为支撑，物联网技术为桥梁、各类智能终端设备为信息触角的综合服务型电网。在实现技术上：依托云计算技术在IaaS、PaaS和SaaS层实现存储资源，计算资源、数据资源的共享，依托大数据技术与分布式技术，实现PB级数据的存储和处理需求、结构化和非结构化数据的统一存储和海量明细数据的接入、大大提高分析计算能力和实效性[8]。

2 大数据结合智能电网的应用

在云计算、物联网、储能技术以及各种终端智能设备的支持与保障下，大数据可以应用在智能电网的全面建设中，尤其在调整供电量、错峰供电方面，大数据凭借其对庞大数据的预测分析以及实时流数据计算能力，可以提供更可靠、更经济的解决方案，降低用电损耗和运营成本。大数据技术在智能电网中的未来应用包括：

（1）调整供电量，错峰供电。通过大数据分析电网负载的历史数据和实时数据，展示全网的实时负载状态，并根据数据预测电网负载趋势，调整供电量。宏观上，还可以根据各区域的负载及供电能力实现区域间的能量调度，调整供电量。当智能电网发展到一定的阶段，未来也可以实现电力的洲际互联，如将美国电网、欧洲电网、中国电网相连通，实现洲际间电力的自动调度和削峰填谷。

（2）优化可再生能源消纳平台。太阳能、风能等可再生电力资源越来越多的被应用，但受天气等条件的影响，太阳能、风能提供的电力资源存在功率不稳定、供电量不稳定等问题。为了确保太阳能、风能这类“间歇性能源”安全接入电网，运用大数据技术，整合用电数据、供电数据、气象状况等数据进行智能化分析和预测，掌握实时和预测的新能源电力信息，并结合储能技术智能调节供需，提升能量利用率，减少资源消耗。

（3）助力光伏云网。光伏发电作为新能源，清洁能源的代表性能源已接入电网，实现光伏云网“科技+服务+金融”综合服务云平台。使用大数据技术对光伏入网客户的信息（用电量、发电量、每个时间段对电网的供电量等）进行存储和分析，结合电网的实时供电与用电数据，配合电网发电、输电、变电、配电、用电、调度各个环节。

（4）企业设备运维监测，防范电网风险。大数据平台收集了所有关键设备的监测数据，传感器、专用设备、电厂设备监控会高频率的向数据中心发送实时数据。这些数据的量级是相当庞大的，根据历史数据可以预测出当前设备的健康状态，及时对设备进行维护和更换，避免设备故障。除此之外，可对设备的更换量进行统计预测，减少采购成本。

（5）结合智能终端设备，推荐个性化用电方案。物联网与智能家居不仅扩大了用户的用电范围，也为大数据平台提供了更多的用户信息，如各类智能电器的用电量、用电时间，智能电表记录的家庭实时用电数据、用电总量。这些用户信息都可以接入到大数据平台，进行数据共享，应用于电费计算、用户画像分析，根据用户用电习惯推荐适合的购电方案，引导用户避开高峰用电，缓解供电压力。此外，移动终端、专用设备、智能电表也可使客户与公司，客户与客户之间完成实时高效的数据交换。

3 总结与展望

智能电网的特征是在技术上实现信息化、数字化、自动化和互动化，同时在管理上实现集团化、集约化、精益化、标准化[9]。大数据技术以大数据模型为驱动，完成数据交互的实时自动化处理与预测，为企业的管理与决策提供依据，也为企业数据化运营带来专业的技术与服务支持。总体来说，大数据技术对电网的电力调度、新能源分析预测、电力交易、防范电网风险、企业系统运维监测、提升客户满意度、降低损耗和成本等诸多方面做出了积极探索与实践，使电网平台更加高效、盈利、实现资源的节约共享、并提高能源利用率[10]。大数据技术的应用不只推动了电网的智能化发展，以大数据技术推动智能电网，以智能电网推动智能小区、智能城市的发展已成为未来研究和城市建设的重要内容。电力大数据的平台为智能电网、智能小区、智能城市的建设、能源资源的优化配置提供了坚实的基础和坚强的保障。

[1] 赵庆波, 张正陵, 白建华. 能源资源格局与“一特三大”电力发展战略[J]. 中国电力, 2007(12).

[2] 姚博华. 大数据管理在电网公司用电采集系统的设计与应用[D]. 华北电力大学: 华北电力大学(北京), 2017.

[3] 栗向鑫, 江长明. 智能电网综述[C]. 中国电机工程学会年会, 2009.

[4] 唐安. Hadoop大数据在智能电网中的应用构想[J]. 中国管理信息化, 2015, 18(20): 41-41.

[5] 彭小圣, 邓迪元, 程时杰, 等. 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, 35(3): 503-511.

[6] Meng X, Meng X, Meng X, et al. Spark SQL: Relational Data Processing in Spark[C]// ACM SIGMOD International Conference on Management of Data. ACM, 2015:1383-1394.

[7] 宋亚奇, 周国亮, 朱永利. 智能电网大数据处理技术现状与挑战[J]. 电网技术, 2013, 37(4): 927-935.

[8] 刘智慧, 张泉灵. 大数据技术研究综述[J]. 浙江大学学报:工学版, 2014, 48(6): 957-972.

[9] 周冲. 智能电网的研究现状与发展前景[J]. 科学与财富, 2013(12): 71-71

[10] 刘广一, 朱文东, 陈金祥, 等. 智能电网大数据的特点、应用场景与分析平台[J]. 南方电网技术, 2016, 10(5): 102-110.

Big Data Technology and its Future Application in Smart Grid

JIAO Hui-ying, XIN Cun-sheng, LIU Jun-yan

(Beijing huitong jincai information technology co., LTD., Beijing 100053, China)

Big data of electric power involves power generation, power transmission, power transformation, power distribution, electricity utilization and dispatching. Relying on data platform, we integrate data resources, intelligent terminal, cloud computing, artificial intelligence and data mining technology to do deep mining of high order data. Big data technology is actively exploring and practicing in energy analysis, forecasting, electricity trading, prevention of power grid risk and allocation of energy resources. And the technology has achieved a more efficient, profitable and resource sharing smart grid construction and optimal allocation of energy resources.

Smart grid; Big data; Intelligent terminal

TP311.52

A

10.3969/j.issn.1003-6970.2018.09.040

焦会英(1991-)，女，国网汇通金财(北京)信息科技有限公司，主要研究方向：机器学习；辛存生(1984-)男，国网汇通金财(北京)信息科技有限公司，主要研究方向：计算机应用，互联网技术；刘俊艳(1978-)，女，国网汇通金财(北京)信息科技有限公司，主要研究方向：计算机应用。

本文著录格式：焦会英，辛存生，刘俊艳. 大数据技术及其在智能电网中的未来应用[J]. 软件，2018，39（9）：200-202