大数据技术在电力运营监控中的运用研究

摘要：随着电力系统规模不断扩大，电网运行环境日益复杂，传统的电力运营监控手段面临挑战。大数据技术凭借其强大的数据处理和分析能力，为电力运营监控的精准化和高效化提供了新思路。文章概述了大数据技术及电力运营监控的概念，并从电力生产、管理、营销、检修四个环节详细阐述了大数据技术的具体应用，最后探讨了应用过程中需要注意的问题，旨在为电力行业相关人员提供参考。

关键词：大数据技术；电力运营监控；应用；精准化；高效化

中图分类号：TP311文献标识码：A

文章编号：1009-3044（2024）34-0117-03开放科学（资源服务）标识码（OSID）：

近年来，我国电网规模的持续扩张，用电需求急剧增长，电网运行环境日益复杂，传统的电力运营监控手段在处理海量数据、实时分析、精准预测等方面面临挑战，难以满足日益增长的电力系统安全稳定运行需求[1]。大数据技术的出现为解决这些挑战提供了新的机遇。大数据技术凭借其强大的数据处理和分析能力，能够实现对海量电网运行数据的获取和处理，及时发现并处理潜在问题。例如，通过分析传感器网络收集的电压、电流、功率等数据，可以实时监测设备运行状态，及时发现异常进行预警，避免故障发生[2-3]。此外，大数据技术还可以用于挖掘数据背后的潜在规律和趋势，为电网运营决策提供支持。例如，通过分析历史负荷数据、天气预报、节假日信息等，可以构建精确的负荷预测模型，优化电力调度和资源配置，提高电网运行的经济性和可靠性。因此，大数据已成为电力运营监控领域的研究热点。

1大数据技术及电力运营监控概述

1.1大数据技术介绍

随着智能电网的快速发展，电力系统对数据采集、处理和分析能力的要求不断提高，大数据技术得到了逐步的应用。大数据技术是指通过对海量、高增长率和多样化的数据进行处理，从中快速获得有价值信息的技术体系，涵盖了数据的采集、存储、处理、分析和应用等多个环节，是大数据价值体现的关键手段。需要注意的是，大数据技术是一系列技术的集合，而并不特指某项技术。具体来说，大数据技术包括大规模并行处理（MPP）数据库、数据挖掘电网、分布式文件系统、分布式数据库、云计算平台、可扩展的存储系统等。这些技术能够支持对大数据的实时处理、智能分析和深度挖掘，从而在海量数据中发现有价值的信息，以辅助行为决策。

如图1所示是对大数据技术四个明显特征的展示。这些特征实际上也突出了该技术在运用中所具有的优势。

1.2电力运营监控的内容

电力运营监控是利用传感器、数据采集系统、通信网络、数据处理与分析软件、控制装置等先进技术与设备，对电力系统运行的各项参数和状态进行实时监测和管理的过程。其主要目标是保障电力系统安全、稳定、可靠、经济运行，是连接电力系统规划、建设、运行和维护的重要环节。电力运营监控主要包括电力生产、电力管理、电力营销、电力检修四个模块，每个模块涵盖了不同内容（如图2所示）。

2大数据技术在电力运营监控中的具体运用

2.1在电力生产环节的运用

大数据技术在电力生产环节的应用主要体现在设备状态监控、生产流程监控和安全生产监控三个方面，可以有效提高设备运行效率、降低生产成本、保障生产安全。

设备状态监控方面，通过遍布生产现场的传感器网络，生产系统可以实时、全面地收集发电机组、变压器、输电线路等关键设备的运行数据，掌握设备运行状况，为精确判断设备状态的提供信息参考。此外，生产系统中还存储有历史维护记录、故障模式数据等以往的数据信息，这些数据也可以为设备状态精确判断提供支持[4]。基于这些数据，大数据技术可以从三个方面提高设备状态监控的能力和效果。第一，实现预测性维护。通过机器学习算法、大数据技术能够识别设备运行中的异常模式和趋势，预测设备潜在的故障点，使相关部门可以提前拟定和实施设备维护计划，减少非计划停机时间，提高设备运行的可靠性和可用性。第二，优化设备性能。在设备监测中，可以通过大数据技术分析设备运行数据，识别如燃烧效率、发电效率等影响设备性能的关键因素，进而提出如调整操作参数、改进维护策略等优化建议，提升设备性能和生产效率。第三，延长设备使用寿命。在设备监控中，借助大数据技术，可以实时监控和精准维护电力生产设备，减少设备的磨损和损坏，延长设备使用寿命。

生产流程监控方面，大数据技术主要用于整合燃料供应、燃烧效率、发电效率、排放控制等多个环节的数据，形成全面的生产流程视图。在此基础上，可以通过数据分析掌握实时的电力需求和发电能力，进而调整发电计划，实现电力供应与需求的精准匹配，提高生产调度的灵活性和效率。同时，通过分析燃料消耗和发电量的关系，大数据技术能够识别燃烧过程中的浪费现象，提出改进燃烧策略的建议，从而提高燃烧效率，降低燃料成本[5]。此外，大数据技术能够实时监控排放数据，并与环保标准进行对比分析，确保排放控制在合规范围内。而通过分析排放数据与生产过程的关系，可以辅助企业提出减少排放的改进措施。

安全生产监控方面，大数据技术能够帮助生产管理人员识别生产现场的安全隐患和潜在风险点，提前发出预警信号，防止生产事故的发生，或者减少生产事故的损失。在事故发生时，大数据技术能够迅速整合相关数据和资源，为应急响应提供科学依据和决策支持，提高事故处理的效率和效果[6]。同时，使用大数据技术对历史事故数据进行分析，可以总结事故发生的规律和原因，为安全培训和教育提供有针对性的案例和素材，进而提高员工的安全意识和应急能力。

2.2在电力管理环节的运用

大数据技术在电力管理环节的应用主要体现在电网运行监控、能源管理监控以及运维管理监控三个方面，可以有效提升电网运行的可靠性、经济性和安全性，优化能源利用效率，提高运维管理水平。

在电网运行监控方面，大数据技术可以用于实时收集电网的电压、电流、频率、功率等关键参数，并通过高级算法对这些数据进行快速分析，及时发现电网中的异常波动或潜在故障，从而迅速采取措施避免电网不稳定或供电中断。同时，大数据技术还可以辅助管理部门和人员结合历史负荷数据、天气预报、节假日信息等外部因素，构建精确的负荷预测模型，进而合理安排发电计划和电网运行方式，确保电力供需平衡，提高电网的经济性和可靠性[7]。

在能源管理监控方面，大数据技术可以用于收集电力系统的发电量、用电量、负荷率等能源消耗数据，并对这些数据进行深度分析，进而呈现出不同时段、不同区域的能源消耗情况，便于企业发现能源消耗中的不合理之处，为能源优化调度提供科学依据。同时，大数据技术还用于能效评估与提升方面，即可以结合设备性能参数和运行数据，对电力设备的能效进行精确评估，并通过对比，识别出能效较低的设备和环节，制定相应的能效提升措施。

在运维管理监控方面，大数据技术可以用于电力设备运行数据的持续监测和分析，并通过机器学习算法预测设备故障发生的概率和时间，便于提前制定和实施检修计划。同时，大数据技术还可以用于评估运维工作的效果，即通过收集、分析如检修计划执行情况、故障处理效率等运维工作的相关数据，可以评估运维工作的绩效水平，发现存在的问题和不足，为运维工作的持续改进和优化提供依据。此外，大数据技术可以通过构建协同工作平台，实现运维资源的统一调度和协同作业，提高运维工作的整体效率和效果，确保电力系统的安全稳定运行。

2.3在电力营销环节的运用

大数据技术在电力营销环节的应用主要体现在市场需求监控、客户服务监控以及营销效果监控三个方面，可以有效提升电力企业的市场营销能力、客户服务水平以及营销决策的科学性。

在市场需求监控方面，大数据技术能够用于整合并分析来自多个渠道的市场数据，通过数据挖掘和机器学习算法，预测电力市场需求的变化趋势，便于企业提前调整生产计划，优化资源配置，以满足未来市场的需求。同时，大数据技术还用于细分市场需求，即借助大户数技术对海量用户数据进行分析，识别不同的用户群体和他们的特定需求，然后制定更加精准的营销策略。此外，借助大数据技术，企业可以建立如图3所示的智能配用电大数据应用系统，对电网中的工商业用电行为、居民用户用电行为进行监测和分析，提高市场需求监控的准确性。

在客户服务监控方面，可以借助大数据技术分析客户满意度调查数据，深入了解客户对产品和服务的评价，识别出客户不满意的原因和痛点，及时改进产品和服务，提升客户满意度和忠诚度。同时，大数据技术可以用于对客户投诉数据进行实时监控和分析，自动识别出常见的投诉问题和潜在的投诉风险，提高客户投诉响应和处理效果。另外，在客户服务质量评估方面，通过大数据技术对客户服务过程中的各项数据指标（如响应时间、解决率、客户满意度等）进行分析，可以掌握客户服务质量的整体情况，并发现服务过程中的不足和短板，便于采取相应的改进措施，提升整体服务水平。

在营销效果监控方面，大数据技术主要用于实时监控和分析包括销售量、销售额、市场份额等在内的关键销售数据，进而评估营销活动的执行效果，了解销售趋势和市场变化，为后续的营销决策提供科学依据。同时，在多渠道营销的背景下，大数据技术还用于评估不同渠道（如线上、线下、社交媒体等）的营销效果，即通过对比分析各渠道的销售数据、用户反馈和成本投入等信息，优化渠道组合和投放策略，提高营销效率和ROI（投资回报率）。此外，基于大数据分析的结果，企业可以不断调整和优化营销策略。例如，根据用户行为和需求的变化，调整产品定价、促销策略和推广渠道；根据市场趋势和竞争对手的动态，制定更具竞争力的营销策略等。

2.4在电力检修环节的运用

大数据技术在电力检修环节的应用主要体现在计划检修监控、故障检修监控以及检修质量监控三个方面，可以有效提升电力检修工作的效率和质量，保障电力系统的安全稳定运行。

在计划检修监控方面，大数据技术主要用于检修计划制定与优化、检修任务分配与跟踪以及资源调度与协同。第一，大数据技术可以用于整合历史检修数据、设备运行状态数据以及外部环境数据等多源信息，通过智能算法分析，为检修计划的制定提供科学依据。同时，根据实时数据反馈，动态调整检修计划，确保检修工作的针对性和有效性。第二，大数据技术可被用于检修任务的智能分配和进度跟踪中，即可以大数据技术构建任务管理系统，将检修任务自动分配给合适的检修人员或团队，并实时监控任务执行情况，确保检修工作按计划进行，及时发现并解决潜在问题[8]。第三，在大型电力系统中，大数据技术可被用于构建协同工作平台，实现检修资源的统一调度和协同作业，即通过统一的平台实时数据共享和智能分析，优化资源配置，提高检修工作的整体效率。

在故障检修监控方面，大数据技术可以在故障发生时，结合故障树分析、专家系统等工具，快速定位故障点，为故障检修提供精确指导。故障排查与修复中，大数据技术可以辅助检修人员快速排查故障原因，提供故障处理建议。此外，大数据技术的支持下，企业可以通过对历史故障数据的学习和分析，构建故障处理知识库，为检修人员提供决策支持。此外，大数据技术还可以实现故障修复过程的实时监控和反馈，确保故障得到及时、有效的处理。

在检修质量监控方面，大数据技术可以用于对检修记录的数字化管理和智能分析，并通过构建检修记录数据库，实现检修数据的集中存储和快速检索。同时，还可以利用智能算法对检修记录进行自动分类、归纳和整理，提高检修记录的管理效率和质量。此外，大数据技术还可以用于构建检修质量评估模型，对检修工作的质量进行全面评估，并通过对比分析检修前后的设备状态数据、检修记录的完整性以及用户反馈等信息，评估检修工作的效果和质量水平，以便及时发现检修过程中存在的问题和不足，为后续的改进和优化提供依据。再者，大数据技术还可以用于检修数据的持续收集和分析，以及检修质量评估模型和优化检修流程的不断优化。

3结束语

本文系统分析了大数据技术为电力运营监控中的应用现状，从电力生产、电力管理、电力营销、电力检修四个环节详细阐述了大数据技术的具体应用场景和实现方法。研究表明，大数据技术可以有效提升电力运营监控的精准化、智能化和高效化水平，对保障电力系统安全稳定运行具有重要意义。未来，随着大数据、人工智能、边缘计算等技术的不断发展，其与电力系统的深度融合将进一步推动电力运营监控朝着智能化、自动化、精准化的方向发展。

参考文献：

[1]费伟伟.大数据在电力运营监控中的应用[J].集成电路应用，2023，40（4）：212-213.

[2]宋灿，朱青，王慧.基于大数据的电力运营监控数据处理技术[J].电子技术，2022，51（6）：232-233.

[3]李彦超，李洁，武国栋.大数据时代下电力运营监控系统数据处理技术分析[J].大众用电，2021，36（2）：74-75.

[4]余云昊，郭翔，林昌志.电力监控系统网络安全问题思考[J].数字通信世界，2020（2）：260.

[5]刘毅.大数据时代下电力运营监控数据处理[J].科技创新导报，2018，15（32）：21-22.

[6]李田.数据挖掘技术及其在电力行业过程监控中的应用[J].科技与创新，2019（2）：144-145.

[7]刘朋熙，卞真旭，肖家锴，等.大数据背景下谈电力运营监控数据处理技术[J].电脑知识与技术，2019，15（2）：244-245.

[8]魏艳霞.电力运营监控数据智能分析方法研究[J].现代信息科技，2019，3（23）：131-133.

【通联编辑：光文玲】