电力大数据关键技术应用

蒋俊卫

国网甘肃省电力公司庆阳供电公司 甘肃 庆阳 745000

引言

随着科学技术的发展和人们生活水平的提高，电力资源已成为人们生活中最重要的能源。为了满足人们对电力资源的更高需求，电力公司应注意建立自己的供电系统，提高电网的稳定性和安全性，提高供电服务质量。如今，随着信息技术的不断发展，大多数电力公司正在将信息技术应用于电力供应系统并构建智能电网，而这样一个全面的电力供应系统的应用有效地提高了电力公司的管理水平和电力质量。电力大数据技术在智能电网建设中发挥着非常重要的作用，应用该技术可以满足在智能电网中处理大量数据的需求，有效避免了电网的安全隐患。这是公司正常运营的坚实基础。因此，有必要提高电力大数据核心技术的应用水平，为智能电网建设提供有利条件。

1 智能电网电力大数据概述

现阶段电网基础设施难以满足日益增长的信息资源的技术要求。随着智能电网的出现，可以开发数据和信息的收集、分析和存储，利用、配置信息资源的大数据平台可以成为实现科学合理决策的关键。这方面一个非常成功的例子就是Hadoop服务平台的系统搭建，需要更有效的大数据与该平台的集成和对接，才能做好大数据的核心新技术。例如，在收集和处理大量信息时，可以提供电子表格数据，利用信息分类技术更好地表明可行性，提高输出用户信息的效率。当前的大数据平台内容广泛，包括功能模块数据、大数据访问和调度框架、商业智能应用模块、数据仓库等相关数据模块等。因此，大数据平台的建设需要在核心数据技术运行效能不断提升的背景下，为电力企业实现智能电网提供有效保障，促进其发展，确定了公司自身的结构并启用了营销服务模式。公司优化创新能力大幅提升，促进电力公司稳步前进[1]。

2 电力大数据的实际应用价值及特点

由于当前能源需求的实际性质，传统电网容易受到若干安全问题的影响，无法满足人们对优质电力服务的新需求。随着能源工业技术的进步，智能电网应用范围广泛，在保障电力安全、提高能源效率方面发挥着重要作用。在智能网运行模式下，产生的数据量非常大，大数据技术发挥着非常重要的作用。通过分析数据的特点和规律，对调整能源产业发展政策非常有效。随着社会的发展，对能源的需求显著增加。智能电网是能源产业发展的必然选择，在满足各级能源供应需求方面发挥着重要作用。在实际应用中，智能网络包含许多链接和复杂的内容，会产生大量的数据信息。按来源划分，可分为公用事业公司内部产生的数据和执行过程中产生的外部数据两种。对于内部生成的数据信息（包括各类采集和监控系统），不同类型的数据信息非常多且复杂。外部数据信息比较简单，主要在互联网、地理信息系统等。从本地信息来看，外部信息分布广泛，没有统一的单位来管理这些数据。可以看出，智能网在实际运行中产生的数据信息是非常复杂的，来源具有多种特征。在应用智能网络时，也有多种类型的半结构化和非结构化数据信息[2]。

3 智能电网与电力大数据之间的关系

最近，为了提高电源系统的安全性和稳定性，电力公司已逐渐开始构建和应用智能电网系统。所谓的智能电网是指当前最先进的信息技术在电源系统中的应用。因此，电源系统的所有信息都已连接到电源系统。所有数据可以同时互连和共享，提高了电网的可控性，确保了电网的安全运行。但是，在构建智能电网时，由于现有基础设施的限制，很难通过这些设施来收集、传输、组织和存储信息和数据，并且不能充分利用系统中的数据。将电力大数据技术应用于智能电网，以实现这些功能。电力大数据平台的建设可以为处理信息和数据提供科学的解决方案，而这些解决方案的制定则需要云计算技术的帮助。云计算技术的引入可以大大提高系统数据信息的计算、分析和处理能力，并利用自身强大的容错能力，大数据技术可以解决应用过程中的问题，确保智能设备的正常运行。智能电网与大数据技术有着非常密切的关系，而云计算技术可以帮助有效地应用大数据技术。因此，大数据技术在智能电网系统中的应用必须通过集成云计算技术并利用云计算技术的优势来计算和分析智能电网中的数据信息，并利用强大的信息存储能力来满足这一要求。智能电网需要为智能电网提供强大的技术支持[3]。

4 电力大数据在电网建设中的具体应用

4.1 风电预测应用

在现代电力系统的运行中，大量风电场并入电网，这是系统安全运行的障碍，但是更准确的风力发电预测是有效解决此问题的最佳方法。风电场的功率预测应收集大量信息和数据，包括风电场的过去输出功率数据、实时输出功率数据、过去风塔数据、实时风力作为判断标准。基于大量数据的收集，使用适当的预测方法来预测风电场的功率。

4.2 电网状态监控

在过去的电力系统运行中，更多地关注单个设备的电网监视和诊断，但是由于不可能实现不同设备之间的测试数据的信息共享，所以进行了电源之间的信息交换。通过将电力大数据应用于智能电网，可以对电网状态数据进行实时检测和准确分析，并且可以很好地实现电力公司与用户之间的通信。在传统的功率数据计算中，很难在数据存储或分析中计算大量的功率数据，尤其是一些分布式异构数据。通过应用强大的大数据，可以非常成功地解决这些问题。与其他行业的网络大数据相比，网格大数据具有明显的波动性和无序性，但大数据的应用在智能电网数据监控中仍发挥着重要作用。

4.3 ELT核心技术

智能电网实际运行中产生的数据信息非常庞大复杂，如果按传统方式分析数据信息，很难理解数据信息的含义和基本规律，也无法支持电力企业的科学决策，只有通过标准化、规范化的操作，才能真正了解这些数据信息所包含的底层内容。一是数据提取，即从数据源系统中提取源系统所需的相关数据；二是数据转换技术，即对前面部分提取的数据按照特定的要求转换为另一种形式，该形式同时清理或处理有偏差或错误的相关数据；最后是数据加载技术，也就是说，加载从之前的转换中获得的数据并将其存储在目标数据的源系统中。由于ETL的核心技术是智能电网电力大数据应用中重要的数据集成技术，电力企业也需要合理考虑各种因素，结合各种先进技术进行科学的数据集成，促进电力企业的发展[4]。

4.4 数据分析关键技术

大数据技术中最重要的事情是将信号转换为数据单元，并通过有效的分析和处理来促进基本信息的形成。然后，这些信息将基于决策和行动的依据，形成科学而完整的决策，发展和提高综合应用水平，并提供良好的服务，为电力公司的发展提供有效的参考和依据。同时，面对大数据时代的发展，需要通过加强技术手段的不断创新和促进对海量信息数据的规律和形式的探索来做出决策。电力公司的生产者可以获得清晰的数据图并获得准确性。智能电网将进一步实现有价值的，有意义的能源输出，为更多的用户提供更好的服务，为参考电力用户提供更多帮助，逐步改进核心技术，也可以进一步改善电力供应。

4.5 大数据处理技术

根据特定的处理原理，从数据子数据库处理链接中提取利用率高的数据，并输入到不同的数据库中，以提高每个数据库的整体数据利用率；在数据分区处理链接中，将数据加载到常规数据库中。表格较大，请输入多个文件以减轻电表的压力，优化数据访问性能并提高操作质量建立多个数据表，以通过数据子表处理链接有效地缓解单个电表的压力。还可以设置并行数据库或列数据库，以提高数据加载性能和数据查询效率。

4.6 大数据显示技术

实时监控智能电网运行状态的可视化技术，提高系统自动化水平历史流技术，显示智能电网的历史数据，经过综合分析后对历史数据进行深入的应用价值探索，实时监控，以过去主要事件模拟器的发生和发展为中心，可以准确预测电网生产现场数据、电网规划数据和负荷数据趋势，并可以更好地利用电网历史记录的应用价值。空间信息流显示技术通常是通过将电网参数与现有的GIS（如三维显示技术、虚拟现实技术）相结合来实现的。将GIS 应用程序添加到配电设备管理中，可以让电网管理人员更直接地了解设备的相关状况，并为决策者提供实时地理信息。在变电站工程设计中使用空间信息流显示技术，可以提高工作效率、缩短时间、节约成本和能源，为电力企业带来更多的经济效益[5]。

5 智能电网发展趋势

智能电网的发展表明我国的技术水平有了较快的提高。过去相对落后的电网已经不能适应现代化发展和人们日益增长的电力需求。智能电网正逐步应用于各大城市，应用领域非常广泛。然而，智能电网在数据采集、处理、存储等方面仍存在缺陷。因此，合理应用电力大数据核心技术，不仅可以有效提高数据采集和应用的效率，还可以促进我国电力企业的快速发展。将综合管理技术、数据分析技术、数据处理技术等电力大数据技术定期应用于智能电网后，通过对从智能电网中获取的无缝数据和信息进行分类整合，可以有效地管理相关数据，提高数据利用率，帮助电网企业应用数据提高工作质量，实现更好的发展。在未来的电网系统中，智能电网将更好地与电力大数据技术融合，获取有用的信息，促进智能电网的平稳运行。这样，不仅可以提高数据收集和分类的效率，还可以为相关人员提供针对性的信息，适合其业务需求，也可以使电网公司从大量的数据和分类中获取相关规律。发展新动力将增强自身的市场竞争力，还可以有效监控和管理电力，科学配置电力资源，显著提高资源利用率[6]。

6 结束语

我国的智能电网发展迅速，即使在运营过程中也将继续产生大量数据。传统的数据处理方法已不能满足当前开发的需求。因此，在大数据时代的背景下，企业必须继续优化并构建更完善的功能，大数据平台才能充分利用数据的价值。一些核心技术可以用来提高智能电网中大数据的处理水平，并为企业带来更多的经济利益，保证了公司的竞争力和电网的运营。