基于大数据技术的电力调控应用分析

刘文静

【摘  要】随着经济和信息技术的快速发展，本文对电力调控中大数据技术的应用价值进行了相关分析，同时全面分析了电力大数据的核心技术，探讨了大数据技术在电力调控中的具体应用情况，以期能够更好的推动电力调控工作智能化水平和自动化水平。

【关键词】大数据技术;电力调控;智能监控;智能预警

引言

随着电力系统的发展与进步，社会用电量日益增加，在大数据时代的背景下，无疑对电网运行的质量和效率提出更高的要求。大数据技术作为信息技术中的重要内容，在新时代的电力调控工作中发挥着重要作用。大数据技术可更好的管理和监控电网运行过程中实时处理、分析和研究各项基础数据，并将智能化预警系统引入其中，以不断降低电网运行的负荷压力，使得电网能够在当前电网规模和运行压力不断扩大的情况下，实现更好的稳定性和安全性。

1电力调控大数据集成和管理技术的重要性

1.1可以有效提高电力企业营销服务水平

用电客户可以将详细的数据信息通过相关数据分析平台呈报给电力企业的相关部门，实现对数据的管理、分析和应用。通过对电能计量、客户服务、有序用电等不同方面的了解，可以使得企业人员对电力营销服务的实时情况进行及时了解，从而落实好有效用电、对电费的管理、达到新兴业务的质量指标以及满足客户的服务需求等。

1.2不断完善客户体验，保证运营效率

在电力企业使用大数据集成和管理技术后，电力企业的运营效率可以有效得到提高，客户体验也能不断优化。电力企业的运营效率主要有资产管理、产品与网络管理、收益保障等内容，采用大数据集成和管理技术对营销策略进行创新时，可以使客户体验得到保障、客户关系得到优化。例如某电力公司在引进大数据集成和管理技术后，某次出现了停电情况，在恢复供电情况和用户预期的时间相比，提前了10min左右，调查用户的反馈情况后发现，此次反馈的满意度最高。而由于客户的满意度直接关系着客户的去留，因此，大数据集成和管理技术在电力企业中的应用可以有效降低客户的流失率，从而降低电力企业的损失成本。

1.3在精益调控中使用大数据技术的作用

精益调控中使用大数据的作用主要有两个：①如果使用风电这些新能源，当并网容量超过一定范围之后，仅仅依靠这些新能源完成对电网的实时调控，使得用电平衡状态不能得到保持，电网调控的作用也就得不到发挥。而随着电力调控中大数据技术的应用深度不断得到扩大，电网调控计划中可以不断增加可控资源的海量数据，在使用大数据的处理方式后，电网的调控运行信息可以得到实时存储和及时处理，保证了电网的调控能力，使得资源的配置得到了优化。②在使用电力系统安全智能预警后，实现了对预案过程的科学评估。以往的预警方式在人们电能需求不断增加的情况下已经满足不了人们的需求。在电力企业中使用大数据后，可以在数据分类处理和存储技术的幫助下，使得数据处理的实效性不断得到了提高。此外，在构建先进智能预警系统之后，能够实现对不同类型的故障问题进行追踪，实现对电网的科学评估，保障电网的全面发展。

2大数据技术在电力调控中的具体应用

2.1电力大数据核心技术的应用

电力大数据的核心技术一般体现在数据集成管理技术、数据处理技术、数据分析技术、可视化技术几个方面。数据集成管理技术一般是收集和整理电网运行过程中的各种数据信息，已结合数据的转变来实现新数据源的获得，接着更好的服务于电力调控的运行;数据处理技术是将大数据技术与计算机结合起来，实时处理各项动态数据信息;数据分析技术则是分析和挖掘电网运行过程中的各项数据，以更好的服务于电力调控;可视化技术则主要是以图形的形式处理数据，以使得展示更加的直观化。

2.2实现对电力系统安全的智能预警

智能预警是大数据技术在电力系统中的典型应用。传统安全预警主要通过评估预案和离线计算的方式对电力系统的运行状态进行预测。从实际的应用情况来看，这种预警方式的效率低下，难以满足当前电网运行的需求，因此必须利用大数据技术实现电力系统的智能化管理。例如采用全网仿真统一计算和数据分类储存处理的技术，对电网运行过程中产生的海量数据进行统筹处理，分析存在异常的数据，对故障发生的区域进行追踪，确定准确位置，并生成实时的评估方案，针对性的解决其中存在的故障和矛盾。

2.3实现对调控电力负荷情况的优化

新能源发电与传统火电的发电方式最大的不同点在于自然性比较突出，如风力发电、太阳能光伏发电都依赖于自然环境，不受人为的控制，具有明显的间歇性等，所以，如果将传统发电并网新能源发电，肯定会对电力系统电网调控形成更大的挑战，大数据技术的运用可以结合电网运行的具体情况确定出更加科学的调度技术，有效的处理负荷信息，实现电力负荷调控的进一步优化。例如利用大数据技术在Hedoop分布式文件系统中构建HBase数据库，实现数据的列动态增加和自动切分，实现对各项数据的实时读写和处理。

2.4电力调控大数据主要存储方式

2.41电力调控大数据系统中非结构化种类数据的存储

针对电力调控大数据系统中的非结构化种类的数据，除必要的常规储存以外，有些数据还需要实现数据共享以及数据备份。因此，这就需要借助HDFS分布式文件系统实现此类数据的存储。这样不仅可以满足海量数据存储的实际需求，而且也能够提供较高的吞吐量，从而实现非结构化数据的访问、管理与使用。

2.42电力调控大数据系统统一数据仓库数据

电力企业使用的电力调控大数据系统，都需要借助HDFS分布式文件系统对数据仓库的数据进行存储，在对仓库中的数据进行管理和查询时需要使用Hive工具。这主要是因为HDFS分布式文件系统和Hive工具都可以提高相关工作的效率，HDFS分布式文件系统可以实现海量数据的存储，Hive工具和常规数据库的使用相同，使得对数据的管理和查询更加方便、快捷。

2.43电力调控大数据系统的指标管控应用有关数据

就目前情况而言，电力调控指标一般囊括电网运行分析指标、关键绩效指标、专业管理指标以及同业对标指标等。一般指标定义的相关数据包括计算周期、相应维度以及计算公式等各个方面，而这些指标定义的数据一般都是存储在MySQL数据库中，该数据库的主要优点就是可以实现查询的高效率。指标计算需要的分钟级测量数据可以对近一年的数据进行保存。量测数据的主要优点在于起数据庞大，在进行指标计算时需查询量测数据。基于此，在对量测数据进行存储时就要借用到HBase数据库，这主要是因为HDFS系统作为HBase的基础，可以实现对海量数据的存储，此外，相比Hive工具而言，HBase在查询数据方面的效率比较高。

结语

综上所述，随着我国电力事业的不断发展，在电力调控中应用大数据技术已经成为一种必然的趋势，电力建设管理的自动化和数字化发展也迎来了崭新的局面。大数据技术应用到当前电力调控工作中对于电网运行质量和效率的提升，以及电网运行成本的降低具有重要的意义。

参考文献：

[1]谷芳，张新友.大数据技术在电力调控中的应用分析[J].数字通信世界，2017（12）：102-103.

[2]张炜.电网监控对电网运行的重要性探讨[J].建筑工程技术与设计，2017（24）：152-155.

[3]林静怀.基于大数据平台的电网运行指标统一管控方案[J].电力系统保护与控制，2018，46（4）：56-58.

[4]于磊，王双，韩宇龙等.基于大数据技术的电网故障智能诊断方法[J].中国科技信息，2016（2）：32-33.

（作者单位：国网湖北省电力有限公司鄂州供电公司）