面向智能电网应用的电力大数据关键技术分析

周红军

摘要：随着社会发展速度的不断加快，对于供电的需求量也有所提升，需要保证电力系统的稳定运行才能够满足人们的日常需求。智能电网是当前电力行业发展的重要趋势，可以提高电网的运行效率，提高电力系统的控制效果，使得电力系统向着智能化和自动化的方向发展。智能电网可以对所收集到的电力大数据进行分析，从中提取了电网的运行规律，及时寻找到电网运行中存在的问题，对于保证智能电网的稳定运行有着积极的影响。基于此，本文分析了电力大数据关键技术应用意义以及在智能电网中该技术的具体应用。

关键词：智能电网;电力大数据;关键技术

当前人们每日的用电量正在不断提升，供电系统的压力不断增加，需要保证电力系统的稳定供电能力，才能够不影响人们的日常生活，让人们能够有序开展学习活动以及生产活动。在现代电力行业中，电力大数据技术应用较为广泛，在变电环节、输配电环节均有着广泛的应用，可以满足当前智能电网的发展趋势，构建智能化的电力系统。然而在电力大数据技术应用过程中存在着较多的问题，影响了电力大数据分析效果，相关人员必须要对电力系统中的各项设备和环节进行分析，将电力大数据技术合理应用到智能电网的建设过程中，充分发挥电力大数据的应用优势。

一、电力大数据关键技术在智能电网建设中的应用意义

电力大数据是近年来所提出的一种新型概念，通过挖掘数据价值、预测电网活动趋势的方式对数据进行存储、分析和处理，探讨和归纳不同用户在各个时间段的用电规律[1]。通过该技术的使用可以对电网面向典型性业务模式进行快速创新，为强化智能电网服务水平、建设智能电网提供了重要的技术支持。在当前的现代社会发展过程中，智能电网建设规模不断扩大，使得电力系统在运行过程中产生了大量的数据，增加了电力系统工作人员的工作压力。面对这一问题，电力大数据技术的应用提高了数据分析效率，可以在第一时间内收集数据、上传数据、存储数据、分析数据，从而获得有关于电力系统的运行情况，为智能电网的稳定运行提供重要参考。

二、面向智能电网电力大数据关键技术的具体应用分析

大数据是在信息时代下所产生的一个新的概念。具体是指无法在一定时间内利用常规化的软件或者工具进行分析和处理的数据集合，属于新型、具有多样化特点的信息资产。由于当前人们的用电需求不断提升，使得智能电网在运行过程中产生了大量的数据，大数据技术的应用则可以解决这些问题，为智能电网的决策控制提供重要的数据支持。电力大数据关键技术的具体应用主要体现在以下几个方面：

（一）集成管理技术在智能电网中的应用

集成管理是指通过系统数据合并的方式完成数据管理，可以是两个应用系统或者两个以上，能够对数据进行综合管理，构建一个集成组合，为电力系统的运行提供更加全面的信息和数据[2]。在集成管理中会将不同来源、不同特征、不同合适的数据进行集中存储，对其实施统一管理，利用标准的管理模式来提高管理水平，充分发挥数据管理的作用。大数据可以利用储存虚拟化路径对各种不同结构的数据实施分辨，将相同类型的数据存储到相应的平台之中，能够减少资源数据整理的成本投入，也能够有效削弱动态性变化容量。

（二）数据分析技术在智能电网中的应用

数据分析技术对于数据整合有著积极的影响，能够深入挖掘大数据中的价值和意义，从而为电力企业的角色和电网的控制提供数据支持。利用该类技术对数据实施分析可以帮助企业获得最佳的经济效益，达到预期中的经济发展目标，为管理模式的调整提供参考。在分析大数据之后可以及时评估智能电网的运行情况，了解电网运行中存在的问题和安全隐患，查找到数据中异常波动情况，为电网稳定运行提供重要保障。智能电网存在多个不同的运行高峰，并且呈现出了季节性的特点，如果没有对电力数据进行合理分析，难以结合具体的电力系统运行情况制定相应的干预措施，容易增加安全问题的出现几率。

（三）数据处理技术在智能电网中的应用

数据处理技术是大数据技术的应用重要形式之一，可以对智能电网中所收集到的数据进行分析和整合。在智能电网收集到电力大数据技术之后，可以自动对数据进行类型划分，可以为后续数据信息的查找提供便利性，在一定程度上能够提高相关人员的工作效率，在对电力系统进行安全维护时可以及时查找到自己所需要的数据。之前在对电力大数据进行整合时所需要投入的时间成本和人力成本均较高，并且由于缺少的合适的手段，使得整合效率出现了下降的问题。但是通过电力大数据进行数据整合时，所需要使用的时间较短，可以保证数据调取的时效性，从而充分发挥数据的利用价值。

（四）ETL技术在智能电网中的应用

电力系统数据的增长量不断加快，和以往的电力系统相比数据总量规模扩大，传统的计算方式难以承担，从而在一定程度上影响了个别业务活动的开展。ETL技术的应用则可以解决这一问题，该技术拥有数据调取、数据转换以及数据加载三项功能。数据调取可以分析出在制定的数据库系统中所需要的数据，在初识数据库系统之中完成数据提取。数据转换能够将提取到的数据进行高效的类型转化，根据初识数据误差情况完成数据整合。数据加载是指在转化数据后进行加载加工，加工完毕将其存储到数据库内部。ETL技术是电力系统中经常使用的技术类型，能够精准识别出影响系统运行的因素，保证数据的加载效率，使得加载数据和系统标准相吻合，提高数据的利用价值。

结束语：

智能电网是我国电力系统发展的重要趋势，其发展目标是安全、可靠，打造绿色高效的智能电网系统。为了可以强化智能电网的可观水平、可测水平和控制效果，需要合理利用云计算技术和大数据技术，以此来获取电网数据和外部业务活动数据，通过数据综合处理来对智能电网实施更加全面的管理。当前在智能电网建设过程中所使用的电力大数据技术包括集成管理技术、数据分析技术、数据处理技术和ETL技术，能够为智能电网的相关决策和控制指令下达提供重要参考。今后相关人员应当积极开发新的电力大数据技术，加快智能电网的发展速度。

参考文献

[1]王鹏飞，何丽娟，宋鸿雁.电力大数据关键技术在电力传输预测与规划中的应用[J].东北电力技术，2021，42（02）：19-22.

[2]任景，张小东，薛晨，刘鹏飞，臧阔，杨安奇.面向智能电网应用的电力大数据关键技术研究[J].信息技术，2021（05）：147-152.