面向智能电网应用的电力大数据关键技术研究

吴 冉

（国网湖北省电力有限公司襄阳供电公司，湖北 襄阳 441000）

随着我国国民经济的进一步发展，我国电网管理模式也发生了一定的变化，进一步顺应了社会发展需求，推动了我国电力行业向前发展，运用更为优质的技术加强了电力能源管理工作。智能电网的运用使得我国用电安全得到更大的保障，需要进一步重视电力大数据关键技术。

1.智能电网电力大数据的概述

智能电网数据信息主要来源：我国智能电网的应用更加广泛，给我们的日常生产生活带来了新的惊喜，也使得行业经营活动越来越稳定。实际上，各个行业的发展都需要智能电网的支持，根据分析我们大致了解到，目前，智能电网电力大数据的信息来源主要有以下几点。第一，电力企业内部数据。内部数据主要包含的有信息采集、整理以及项目的管理过程等，并且还包含客户的各方面信息服务，它们对智能电网数据信息来说有十分重要的作用，需要我们能格外重视管理工作。第二，一部分还包括外部资源，实际上，它与内部资源有一定的区别，它主要包含的是人文信息、地理条件等因素，这些信息不方便收集和整理，数据信息系统的管理也需要进行完善。

智能电网大数据平台的构建 ：为全面提高信息处理效率和质量，供电企业还应加强智能电网大数据库建设，这是最直接、最有效的方法之一。随着社会经济的快速发展，智能网络在大型平台上得到了广泛的应用，这主要是由于传统的网络管理方法已经不能满足现代社会发展的要求，也不能满足信息资源的要求、提高使用成本效益，最重要的是不能满足人们的日常工作和生活需要，所以智能网络的出现可以最大限度地满足各种需求，如数据收集、信息分析、信息存储等。大数据平台的构建也必须与智能网络相关联。更广泛的数据平台必须适应计算机网络的实际情况，使各类资讯资源得以善用，进一步为大型科技的跟进工作奠定可靠的基础。例如，利用大型数据平台收集数据，合理分类信息，不仅可以改善数据获取情况，同时也提高了信息处理的整体效率和水平。建立大型智能电网信息平台，可以给电力企业带来很多便利，能激发企业向多元化方向发展，也能促进内部结构的不断优化与创新，归根到底，在激烈的竞争中，它可以使电力企业在市场上站稳脚跟，带动电力企业长期可持续发展。

2.智能电网、云计算、大数据技术之间的关联

在科学技术的帮助下，电力系统的发展也在逐步得到不断完善，科学技术的应用效果也能得以凸显出来。就目前的情况来看，电力系统在信息技术的帮助下使得资源共享成为可能，对我国的电网也有了更加系统的管控。但是，整体电网的环境条件还是有一定的弊端，比如：当前电网数据信息收集和整理过程的工作量比较大，很容易产生各种各样的误差，进而影响后期工作。所以，大数据平台的使用极大程度上改善了智能电网的应用现状，使得信息资源得到充分利用，更好地发挥它的价值，突出科学性和合理性。

在应用大数据平台时，还需要采用云计算技术，这种技术的应用极大程度上促使计算机的各方面能力得以极大地提高，庞大的数据信息也能实现有效整合，为企业的后续发展提供的更为优质的服务，能利用好大数据平台来进行数据分析。由此可知，认识到大数据平台、云计算技术和智能电网之间的关系对后续技术的开发过程起着至关重要的作用，需要我们在满足电力企业发展的基础上，更好地运用信息技术平台来进行有效管控，促使我国智能电网得以更好、更快地发展。

3.面向智能电网的电力大数据平台的构建思路

大数据平台是进一步整合云测量服务和应用计算机程序的重要内容，以分层管理的形式实现有效的实时访问控制，并更合理地分配和促进信息资源收集、处理、分析、存储等过程，使我国电力企业能够做出科学决策，为其智能电网的进一步发展创造有利条件。可以说，在电力企业中应用大技术获取大数据是一项重要任务，这是当前发展和变革的主要挑战，需要不断研究和学习适当的技术，进一步提高电力企业的综合实力和技术的应用水平。

图1 智能电网大数据平台技术建设图

4.面向智能电网应用的电力大数据关键技术

ETL 关键技术：根据上述内容我们可以得知，当前的电力企业发展中运用大数据关键技术是至关重要的，并且它也有一定的分散性，与数据信息的多且繁杂有直接原因。为此，就需要我们能重视大数据信息的处理过程中，运用合适的技术来进行优化。其中，ELT 关键技术就是最为有效的一门技术。第一，它可以在数据处理过程中严格遵守相关的流程进行处理，即抽取、转换、剔除、改正等。这也为提高我国电力企业数据处理的规范化夯实基础。第二，灵活应用该技术可以使数据集成过程更加方便快捷，在该环节技术的应用过程主要呈现在以下几个方面：首先，抽取过程。先对整个数据库进行分析，并从中选择抽出合理的信息。其次，转换数据。该过程是在前者的基础上，将抽取出来的数据进行转换，从而使这些数据用另一种形式呈现出来。这样有利于数据管理系统更好地进行数据分析，并且该技术也能使转换过程中产生的误差达到最小。最后，在数据加载过程中，该技术能将上述转换好的信息进行加载并保存。可以说，该技术在电力数据关键技术中的地位是不可替代的，在数据信息处理方面发挥的作用不可磨灭。

数据分析关键技术 ：时代的进步和社会经济的发展进一步推动了电力企业规模的扩大，但电力供应系统中隐藏的问题也凸显出来，如果不能及时解决，不仅会降低供电质量，也会降低经济效益和市场竞争力，不利于企业可持续发展。要带动电力企业长期稳定发展，利用新的高科技提高供电质量，灵活运用智能电网，提高电力系统的数据处理质量势在必行。首先，针对营商过程中资料繁多，电力企业数据信息复杂的现状，提出了利用关键技术灵活应对企业发展需求中更为具体的要求。数据分析的基本方法是获取大数据的最重要技术之一，它的应用可以改变方向，即从信号向数据化方向转变，从而简化复杂的数据信息，使其成为各种活动的动力，作为决策的最终数据推动活动开展。比如，在对信号向大数据进行转化时，该技术可以先将信息进行提取，并将提取出来的信息进行多次分类加工，使得最终得到的数据信息更加的精准可靠。其次，在针对海量信息的处理分析上，该技术也充分发挥了它的价值，可以通过精准分析发展这些信息中的一些特点和规律，为管理人员提供更有力的信息进行服务。并且，它也能促使企业在发展过程中获得可观的经济效益。目前，在供电过程中，太阳能已经成为一种较为优质的资源，不仅能使企业经济效益大大提高，还可以使企业能在市场环境下有一定的竞争力。

数据处理关键技术：随着智能电网的应用范围越来越广，电力企业的整体管理水平和运行效率得到提高，为了全面提高企业的数据处理能力，就必须灵活应用数据处理技术。这项技术也是一种大规模数据处理技术，最大限度地分配和处理对活动至关重要的海量信息，进一步减轻电力的工作量，提高整个信息处理的质量和水平，以数据处理原则为基准进行信息处理。首先，对不同数据库所包含的信息进行合理的细分，可以有效地利用效率较低的数据中的信息，这将有助于更广泛地利用从数据中获得的信息，并最大限度地发挥其效用和价值。而进行数据处理的分类一般意味着处理不同的内部数据，最大的优点是可以减轻大数据表的压力，确保供电系统正常有序地运作。第二，数据处理方法也可以包括与表格处理有关的内容，必须遵循某些数据处理原则，最大限度地减少单表的压力。同时，企业应积极建立有效的数据库，如纵向表数据库，可以帮助管理人员实时检查数据库，例如，结构化搜索语言，从而通过利用关键数据处理技术提高企业能力，增强数据处理能力。

数据展现关键技术 ：随着智能电网的快速发展，重要的信息技术已广泛应用于电力企业，而且现在已经取得了令人印象深刻的成果。数据显示，关键技术是大数据技术的重要组成部分，对数据的获取和有效利用至关重要，可促进该行业的可持续发展，提高经济和社会效益，因此，为了长期稳定的发展，电力企业在应用这项技术时必须具有灵活性。在应用电力数据展现关键技术时，我们首先要了解该技术包含的种类，主要有可视化、空间信息流展现等，他们在对电力数据信息的展现方面发挥了不可替代的作用，有利于工作人员更加直观地分析和判断电力系统的发展情况，并及时发现系统运行中的一系列问题，从而采取行之有效的措施保障电力系统的安全。除此以外，应用空间信息流展现技术可以帮助管理人员提供当地的地理位置信息，能根据实际地理信息进行调整和更新。

5.结语

总的来说，我国大数据时代在社会发展下发挥了巨大的作用，使得我国数据信息变得更加多样化，在大数据关键技术的帮助下，我们也能够实现数据的收集、提取、分析等过程，使信息以数字化形式呈现出来，进一步优化当前电力企业发展中的各项功能，为实现可持续发展提供的行之有效的举措。