基于面向电力物联网的电力大数据应用

朱冬梅 马振华

摘要：所谓电力物联网，是指实现电力系统中人机交互、万物互联，打造全球状态感知、信息快速处理、灵活便捷的智能供电系统。该系统可为人们的日常生活提供安全、清洁、高效的电力服务，为公共治理、可持续发展和智慧+城市提供新标准，为经济增长提供新动力。电力物联网是从传统电网公司向成熟的电力服务公司转型的重要里程碑。本文基于强大的大数据应用，对强大的物联网展开论述。

关键词：电力;物联网;电力大数据;应用

1强大的物联网概述

电力物联网是近年来发展起来的物联网技术在电力行业的应用，可以提高电力系统的智能化水平。就强大物联网的架构而言，通常由采集器、传感器、数据处理软件、通信通道等组成，其中先进的通信技术是打造强大物联网的关键环节。在电力物联网领域，涵盖新能源、煤电、电动汽车及充电站、配电自动化等领域，以及综合能源系统开发等领域。综合电力系统可以整合冷、热、电等多种不同种类的能源，以提高综合能源系统的能源效率。通过构建强大的物联网平台，可以提高电力数据的共享性，为提高电网智能用电提供有力支持。强大的物联网特点：（1）实时监控系统中每个机器的实际运行情况，如压力、温度、体积等;（2）实时监控系统中每个机器的工作数据;（3）实时跟踪工作人员;（4）为技术人员提供有用的信息。

电力物联网和智能电网都使用传感机器实时采集和整备信息，然后将电网机器接入电网，能够跟踪机器的实际状况，能够更好地了解机器情况和解决机器故障。同时，帮助用户和管理人员实时了解和监控电力系统的运行情况。电力数据传输和管理平台的应用，极大地方便了电力系统数据的精准采集和处理，可靠地传递了实时电力信息，从而确保了电力系统的平稳性和精准性。

2大数据对物联网发展的影响

大数据时代强大的物联网是企业级完整的基础设施和信息结构。它不仅可以对现存财产和机器信息进行完全的控制，还能够为用户提供更好的服务。在管理决策层面，建立风险指标相关指标优化模型，完善各级网络管理，建立结构扁平、功能区块化、系统灵活的结构体系。全面提升工作、规划和管理的自动化水平确保系统在最佳状态下稳定运行。

电力大数据在物联网领域的使用，可以有效联合电力系统基础设施和信息基础设施资源，让信息和通信基础设施为电力系统运行服务，进而提升电力系统信息化标准，完善现有电力系统，提高机器使用的效率。物联网的核心力量是创建具有智能评估和自适应调整能力的智能电网系统，实现多能源的统一入网和分布式管理，可以监控和收集电力系统和消费者用电信息。深入探索和分析实时能耗数据，提供有价值的用户能耗信息。最安全、最实惠的输电方法是通过管理和控制系统传输给最终用户的。通过配置和使用，使终端用户以最实惠的方式获得最高质量的电力，提高电力网可靠性和用电利用率。物聯网的本质是能源的替代和互联互通。必须基于开放系统和共享信息模型，经过大数据整理用电数据，完善电力系统的运作和管理。

大数据技术的运用能够为技术革命提供很多机遇，不断为电网的合理发展做出贡献。领先的大数据发掘技术是使用大数据技术的前提，它能够有效应对可持续发展面临的电力资源挑战，从增多清洁能源供给、减少能源消耗和把控能源消耗等根本性能源挑战，到多在电力物联网的创造和进步都将发挥很大作用。同时也能满足战略经营目标的需要，支撑下一代物联网的生产经营更加智能化，生产链结构越来越合理。而且电力系统的内部协调程度更加有效。

3面向电力物联网的电力大数据应用

3.1提高配电网供电服务的可靠性

用户的用电可靠，与人们的生活息息相关，配电系统是保证电力系统持续可靠供电最重要环节。然而，面对当今复杂的配电系统的扩展，各种类型的不确定性越来越多，传统分析方式的局限性越来越显著。在这个信息爆炸的时代，海量数据成为世界的“新石油”，引入创新技术，改变人们的思维方式。伴随现代能源企业服务质量的提升，很多结构化、半结构化

或非结构化数据开始服务于配电系统。巨大的增长使得如此大量的数据变得有用。在传统的数据分析中，要想得到最后的分析答案，就应找到数据源和分析结果之间的因果关系。相关性还能够更精准地分析预测答案，并且更加有效。在配电系统中应用大数据，增强配电系统的处理能力，可以有效提高配电可靠性，提供精准的客户服务。

3.2做好用电行为分析通报

通过建立“运配一体化”协调机制，实现运配数据的融合，实现用电用户用电数据和用户档案、计费等数据的对接。此电力消耗数据暗含电力消费者的使用特点。经过对此用电数据的深入分析和消费者类型的研究，能够帮助电网知道用户对个性化、差异化服务的需要，从而进一步提高电网企业的服务品质，为将来用电需求的个性化服务提供数据支持。用电行为分析分几个阶段进行：大数据技术使用分析、用电行为分析、重点技术分析、搭建用电行为模型、用电分析管理软件开发与使用。

3.3大数据在电力增值的使用

一个电网系统的数据来源主要有三个：机器监控数据、网络性能数据和网络管理数据。电力企业自然可以率先收集这些数据，伴随网络数据的不断累积，会有爆发式增加的趋向。在这些数据中获取增值业务数据的方法是构建智能电网和发展电力公司的核心。大数据技术的高速发展为网络化数据开辟了新的机会。大数据挖掘技术可以解决数据量高速增长的麻烦，能够提取有用的信息，为电力行业提供增值服务。在未知的大数据精准发现新的价值链是数据挖掘和处理的最终目的。高效的数据处理能力为公用事业企业在信用提升、产业拓展中介、节能服务、交通信息服务、节能减排等方面创造了新的利润空间。

3.4物料需求分析系统

电力材料是电网建设的主要保障。最近几年来，我国电力需求持续高速增长，各省电力企业稳步加快建设，电力资源管理更为重要。精准的预测结果可以制定合理的材料采购方案，确保材料供应，且作为减少采购成本的关键决策依据。现存的电力材料成本贵、可扩展性低，无法解决国家网络数据聚合导致的海量数据分布式处理问题。地方电力公司的物资需求管理主要来自各城市基地的需求计划，这取决于计划者的工作经验。顺应国内网络数据融合的趋向，网络公司需要通过大数据和设备学习来克服现有材料系统架构的局限性，满足数据融合提供的分布式大数据分析需求。通过发展科学理论，预测电力系统对物资的需求，为公司制定物资需求方案提供科学依据，把握住大数据时代的发展机会。精准合理的物料需求预测为物料采购提供较好的依据，有效提升工厂物料管理前景，为工厂提前整合资源建立有利环境。

结束语：

大数据技术极大地推动了电力物联网的发展，不仅为终端用户提供了诸多便捷的服务，也为电网的建设、运行、管理和控制提供了强大的技术支持。随着大数据技术的日益成熟和电力物联网的快速发展，电力系统运行过程中产生的海量数据的潜在应用价值正在逐步显现。在电力行业，基于这些高附加值的数据，可以实现电力系统的精细化运行，监管规范化、科学化，从而为我国电力事业的蓬勃发展创造源源不断的动力。

参考文献：

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