互联网、大数据技术在智能电网中的应用

李可

摘要：智能电网技术目前在我们国家发展的已经日趋完善和成熟，大体上实现了对电网全景信息的采集。随着互联网、大数据技术的发展，智能电网来自外网的数据信息在不断的增加，大量数据信息的涌现，不仅为智能电网的决策提供了更多的参考信息，同样大数据的储存、甄别、处理又为智能电网带来了巨大的挑战。而互联网、大数据技术在智能电网中的应用，能够有效解决这一发展瓶颈，因此，本文就来分析互联网、大数据技术在智能电网中的应用。

关键词：互联网;大数据技术;智能电网;应用

互联网、大数据技术的迅猛发展，使得智能电网的发展已经进入到一个新纪元。随着广大人民群众对于用电需求在日益提高，可再生绿色能源发电对于缓解经济发展下环境污染、温室效应等问题具有重大又深远的意义，符合当下绿色、环保、可持续发展的理念，但是不能实现可控性的发电，对于电网的运行控制以及维持电网的平衡起到一定的限制作用。随着互联网、大数据技术深入普及，催生智能电网进行改革，从而满足广大用户群众的用电需求。

1、智能电网的相关概述分析

智能电网也就是电网的智能化，智能电网是建立在集成化、高速双向通信网络的基础上，通过运用现代化先进的通信技术、信息技术、计算机处理技术等等，和控制技术、传感器测量技术等技术相结合，并和物理电网高度集成的一种新型电网，智能电网的发展能够为广大用户提供更多的用电需求，在一定程度上能够保障电网运输的稳定性以及用电的安全性，进一步降低了电力生产成本[1]。智能电网的出现，在一定程度上能够满足21世纪广大人民群众的用户需求的电能质量，智能电网容许不同种发电形式的接入，致使电力市场以及资产的优化能够实现高效的运行。

智能电网具有以下特点：兼容性、集成化、经济性、自愈性、优化性等等，高精准的“可观测性”以及“可控制性”是智能电网中最为“智能”的表现形式，能够及时的获得反映系统的运行状态，对电网数据信息进行预判、分析、监测，从而来满足客户多样性的用电需求。

2、互联网在智能电网中的应用形式

2.1 保证电能的质量

只有保证电能的质量，才能保障智能电网在运作过程中更加的优质的经济。对于智能电网来说，智能电网自身也存在很多的技术支撑，比如自适应静止无功补偿技术、直流有源滤波器相关技术等，通过使用互联网技术的主要目的也是为了能够获得更加优质的电能。互联网技术在保证电能的质量的同时，还要对电能质量控制器的统一问题进行规划，电能质量控制器能够调节电力系统中的用电高峰期和低谷期的用户用电量[2]。要想进一步提升电力企业的整体经济效益，相关电力人员应该要熟练掌握智能电网的建设过程中相关的互联网技术，进一步保证电力系统输出的稳定性。

2.2 运输重要的能源物质

在一些大型的能源基地，电力传输的范围是比较大的，所以，对于电力传输的距离以及电力容量的要求相对来说比较高。借助互联网技术，能够让电网运输变得更加的智能化、安全化，比较方便电力能源的传输。在电力能源运输的过程中，智能电网的应用，能够有效减少能源在运输过程中的消耗，进一步提升运输的工作质量。特别像晶闸管这种类型的电子器件，在提升电力流通能力、维持电能传输的稳定性等方面具有重要的意义。采用互联网技术能够促使智能电网的发展得到进一步优化升级，进一步为这些能源物质的输送创造一定的价值。

2.3 高质量的电子器件

电子器件指的是半导体、半控器件组和全控器件组成，电子器件的应用不仅能够满足广大人民群众日益增长的用电需求，还能适应变化莫测的自然灾害和多变的天气情况，同时生产出高质量、高性能的电压电流，进而有效控制智能电网的运作[3]。通过使用互联网技术，能够对电子器件的市场环境进行深度的分析，同时还能进一步了解相关的生产数据，保证生产出来的电子器件具有较高的可靠性、稳定性、以及抗干扰能力。对此，为了有效控制智能电网运行过程中电子器件的安全性、稳定性，就需要借助互联网技术。

3、大数据技术在智能电网中的应用领域

3.1 实现协同管理

根据目前的发展情况来看，电力行业涉及到的工作范围比较宽泛，和各个行业之间都存在一定的关联性，只有加强电力行业之间的联系，才能促进多行业的优化发展， 电力行业生产数据、运营数据、销售数据、管理数据等等都会对电力资源的配置起着重大的影响，而且大数据技术的使用对于优化电力行业内部的人力资源管理以及电力设备管理有着积极作用，同时大数据技术还能保障资金流动的安全性、稳定性。在智能电网中应用大数据技术，能够加强行业之间的沟通、交流，及时了解市场上有关数据信息的动态变化情况，帮助电力企业能够掌握第一手数据信息，进一步为智能电网的发展奠定良好的基础。

3.2 负荷波动以及新能源预测

智能电网电量管理系统中比较核心的部分就是负荷预测，负荷预测的误差的差距直接会影响智能电网的运行安全，如果预测的误差过大，那么就会导致智能电网的运作存在不可估量的风险。通过负荷预测的历史数据能够达到现阶段的负荷预测，相比于其他的预测方式，负荷预测能够在短时间之内进行精准的预测，有效避免了中长期精度较差的情况发生，进一步达到最为理想的预测目标。为了实现更加精准的负荷数据变化趋势，整体提升预测的准确度，必须要加大智能电网相关数据的规范采集，通过借助大數据技术将气象信息、宏观经济指标、用户作息规律等等不同种类的数据信息，通过非量化的数据指标进行负荷预测。通过分布式发电的不断介入，新能源的渗透率在不断的加大，打破了传统的电网管理模式，在享受便利的同时还应该考虑到负荷预测的波动情况以及新能源的间歇性问题，最终做好高精准度的预测。

3.3 网架发展规划

电网从传统的电网形式发展成为如今的智能电网，成为能源互联网的重要组成部分，进一步使得整个电网和整个能源网之间的联系更加紧密。随着电转气技术的提出，为新能源的发展注入了新的生机，将不易保存的电能转化成为比较方便储存的天然气，但是因为效率较低，目前还没有进入市场，只是处于理论阶段。传统的电网规划数据渠道来源较窄，数据分析能力也比较低，所以在规划过程中就会存在一些不可抗力的因素。尤其是大数据技术的全面落实，使得电网能源结构发生变化，导致传统的电网规划和实际需求差别非常明显。在智能电网的发展规划之下，通过借助大数据技术，综合考虑多种因素，比如分布式电源的介入、电动汽车的增长趋势、电力市场环境的信息变化等等，进一步为广大用户群体提供多种选择的用电服务。

结束语：

总而言之，随着广大人民群众物质水平的日益提升，电力行业在社会发展过程中的作用也越来越大，互联网技术、大数据技术的不断发展，为电力行业的发展奠定了良好的技术支撑。在电网系统中存在的大量数据信息，也需要电力企业具有很强的数据处理能力，对此，在智能电网发展过程中采用互联网技术、大数据技术，推动智能电网能够加快发展的步伐。在智能电网发展过程中，充分利用互联网技术、大数据技术，促使电力行业能够蓬勃发展。

参考文献：

[1] 周高强， 王二辉， 李英杰，等. 大数据技术下智能电网配用电数据存储技术分析[J]. 科技资讯， 2020， 018（011）：25-26.

[2] 张智军. 大数据技术在智能电网中的应用现状及展望[J]. 电子工程学院学报， 2019， 008（011）：P.144-144.

[3] 周念成， 廖建权， 王强钢，等. 深度学习在智能电网中的应用现状分析与展望[J]. 电力系统自动化， 2019， v.43;No.650（04）：267-284.

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