大数据技术在智能电网中的应用研究

郜亚轩 刘陆洋

(国网乌鲁木齐供电公司，新疆 乌鲁木齐 830011)

1 几种常用的大数据关键技术

1.1 数据管理

数据管理是指对智能配电网大数据进行系统管理、提取、转换和加载电力数据，规范包括数据采集和数据存储在内的统一公共模型。数据采集通常分为3种：流数据采集、数据库收集和文件收集。数据存储通常包括分布式文件系统、分布式数据库、关系数据库管理系统和分布式消息队列。根据数据类型和特性选择相应的收集和存储策略，以确保有足够的存储容量和高效的查询索引功能，同时在不同存储系统之间建立连接以实现快速的数据融合。

1.2 数据处理

数据处理是指通过新的数据处理技术有效地利用硬件和软件资源，为开发大功率数据提供更稳定和强大的数据处理能力，其中包括流计算、内存计算、分布式计算。

1.3 数据分析

数据分析是指对大量不同数据进行深入研究和分析的过程，这些过程会发现潜在有用的数据值和相互关系。它包括统计分析、数据挖掘、机器学习和新兴方法。其中，机器学习是一种可以自动获取规则并利用定律预测未知数据的算法，属于人工智能的一个分支。机器学习可分为监督学习、非监督学习、半监督学习和增强学习。

1.4 数据可视化

数据可视化是通过使用图形图像处理、计算机视觉和用户界面对数据进行视觉解释的高级技术方法。在大数据时代，数据通常是海量、高维和复杂的。传统的可视化方法无法满足大数据可视化和人机交互的要求。大数据可视化分析通过有效地集成计算机的大规模计算能力和人类认知能力，并基于人机交互的实时计算和可视化来显示数据，从而获得大规模复杂数据的信息。电网状态下实时监控，交互式地图和变电站3D显示的主要应用可以提高电力数据的直接性和可视性，从而提高电力数据的可用价值。它主要应用于电网状态的实时监控，交互式地图和变电站的三维显示，可以提高数据的直观性和可视性，以增强电力数据的可用性。

2 大数据技术在智能电网中的应用研究

2.1 基于大数据技术的电网规划综合信息平台

传统的电力网络规划通常会遇到不准确的基本数据来源，并且缺乏必要的信息工具，因此，基于大数据处理技术开发了电网规划综合信息平台。该平台集成了来自Grid GIS、生产PMS、调度EMS和智能配电网运行监控平台的海量基础数据，并充分利用了大数据分析和处理、多源信息融合分析、多维显示等先进技术。该平台开发了6个模块，包括集成信息管理、电网诊断分析、电网图管理、负荷预测分析、规划和可行性评估、经济技术评估等，以实现全面安排网络计划数据、网格的实时诊断、网格运行的精确模拟以及计划成果的集中共享。

2.2 基于大数据分析的电网调度与控制培训仿真方法

电网运行监测数据呈现大数据趋势，其数据具有巨大的潜在价值，变电站自动化和电网设备水平也在不断提高，但是传统的电网调度员培训模拟系统(DTS)不能适应日益精确的二次电气设备模拟要求。基于大数据分析的电网培训方法提取并标准化二次设备的采集数据及其发出的信号，设备类型关联规则经过预处理后对设备和信号数据进行挖掘，并根据关联规则进行关联匹配，最后根据区域、变电站、机架和电压等级的条件对分类的设备数据进行划分和加载，并驱动设备详细的仿真逻辑。该方法基于电网设备实际运行监控信号，可以保证仿真的完整性、真实性和有效性。首先对大数据进行操作监控，以生成数据挖掘所需的训练样本；然后使用数据挖掘算法利用语义分析和关联规则技术以及ETL和Elastic Search工具来实现电网一级和二级设备信号的提取、解析、挖掘和加载；最后，可以驱动监控器仿真以及网格仿真。通过这个方法可以提高仿真的真实性、准确性、适应性和精度。

2.3 基于大数据技术的电网智能稳定分析

借助大数据和数据挖掘技术，利用海量数据中的有用信息，通过智能信息处理，获得电力系统智能分析与决策的相应安全性和稳定性。通过电力系统多源异构数据的集成策略，建立电力系统全景数据的结构。然后在线建立电力系统智能稳定分析系统(ISAS)框架，包括稳定性评估系统和可控性评估系统。最后在大型电力系统网络特性和拓扑智能分析的基础上，分析实际区域电力系统的ISAS。采用这种方法不仅可以预测意外情况后的系统稳定性，还可以提供单元集群，从而为稳定性控制提供更多信息，可以对电力系统的规划和运行进行安全性分析和评估，同时，结果可为电网调度和控制提供重要的决策依据。

2.4 基于大数据的电力设备状态监测技术

综合监控系统的数据包含实时数据和离线状态数据。实时数据不仅包含设备的在线监视数据，还包含来自故障记录器的数据、操作模式信息等。离线数据包含设备的运行状态记录、故障诊断数据、设备文件分类帐等。

实时数据和脱机数据由基于云的平台管理。基于云的平台由商用计算机服务器，基于开源HDFS的分布式存储系统和基于开源HBase的数据管理系统等组成。状态监视数据的并行处理系统基于MapReduce，包括调度算法、任务管理、计划和监视以及其它功能模块，这些模块构建在云计算存储平台上。

3 结语

随着大数据时代的到来和大数据应用技术的发展，大数据技术的使用可以增强电网的开发和运营，提高电网公司服务社区和用户的水平。智能电网大数据的研究和工程应用才刚刚开始，它仍处于探索阶段。为了促进智能电网大数据的发展，有必要共同努力消除现有障碍，制定各种发展战略。这可以使智能电网数据实现健康有序的发展，为中国电力的“安全、可靠、优质”打下基础。