基于大数据的电力信息技术应用

2015-01-29许锦丰毛英田

中国科技信息 2015年21期

许锦丰毛英田

基于大数据的电力信息技术应用

许锦丰毛英田

电力企业已经进入了大数据时代，大数据在电力信息技术的应用日益受到重视。本文阐述了大数据的概念及电力大数据的特点，指出电力企业在大数据时代所面临的挑战，研究了基于大数据的电力信息技术在电力企业中的应用。

随着电网智能化水平的不断提高，产生了海量的数据信息，我们称其为“大数据”。电力大数据的产生是由于电力生产、传输、消费等环节信息化程度不断提高，各类电力数据与信息暴发式增长的结果。电力信息技术的进一步发展必须充分利用大数据的潜在价值。本文就大数据背景下的电力信息技术应用做出有益的探讨，首先说明了电力大数据的特点，指出大数据时代电力系统面临的挑战，阐述了大数据处理的技术体系，最后说明了电力大数据在信息技术方面的具体应用。

大数据时代的电力系统

大数据的概念及其特点

电力大数据是指电力生产消费过程中产生的大量类型繁多、数量巨大的数据集合，它隐含着很高的使用价值。

电力大数据具有以下几个方面的特征。

（1）数据类型多。其中不仅包括各种结构化的生产数据，如电量数据、运行状态记录、资产优化信息等，随着智能电网的发展，还出现了大量非结构化的数据，如视频、音频、文本等。

（2）数据量巨大。电力行业的所有生产环节都在产生大量数据，电网智能化水平的不断提升，非结构化数据将超过结构化数据，数据规模从PB量级增长到EB量级。

（3）数据处理速度快。电能不能大量贮存，发电量必须与用电量实现实时平衡，要求对电力系统的实时运行数据、状态信息快速响应、及时处理。

（4）数据价值潜力大。对电力大数据进行挖掘与分析，不仅可以反映电力行业的发展规律和内部特征，而且还能反映社会、经济的发展规律，存在着巨大的潜在价值。

（5）数据处理灵活性高。电力系统对大数据的应用种类很多，为了适应不同的需求，对大数据的处理必须具备高度的灵活性。

（6）数据处理复杂度高。量大、类型多、要求处理速度快等特点使得电力大数据的处理相当复杂。

大数据时代下电力系统的挑战

从目前我国的电力系统发展现状来看，大数据的产生来源于电力生产与消费的各个环节。在发电侧，信息化和自动化水平的不断提高，各种与电力生产相关的数据和信息都得以保存；在输电侧和配电侧，电网智能化和配电网自动化程序不断提升，设备在线监测能力越来越高，各种状态信息被记录与存储；在用电侧，智能电表的普及，把数量极其庞大的电力用户的用电信息上传和保存。

目前，电力企业对大数据的处理、应用能力有限，仅能存储、查询、统计等，尚不能实现更有价值的应用。大数据时代中的电力企业，必须深刻理解大数据的内涵，在解决了“信息孤岛”的难题之后，不能转而变成受困于“数据大海”茫然无措的状态。为破除这一困境，有关专家和学者需做出相当大的努力，电力企业也应该积极应对。

电力大数据的技术体系

电力大数据的技术体系是指电力大数据在采集、处理、应用过程中所依赖的所有技术总和。

大数据采集与预处理

电力大数据的来源主要有：（1）电力规划设计信息；（2）电力系统内设备运行状态信息；（3）电力生产管理方面的信息；（4）所有用户的用电信息。

电力数据采集之后须做必要的预处理，比如异构数据集成、实体识别以及数据清洗、数据质量控制等。

大数据存储与管理

数据的存储和管理不是新课题，但大数据背景下给这个问题带来了更大的挑战：（1）存储的数据量级达到PB甚至EB；（2）异构数据并存使存储更复杂；（3）不同的高级应用对数据服务种类和水平要求不同，数据的大规模和高复杂度使得存储系统的高性能、高可靠性等指标的实现难度大增。

基于分布式的文件系统、数据库以及分布式的访问接口和查询语言等是存储、管理大数据最适用的技术。目前各个大数据库的厂商都已开发出分布式索引和查询的产品，还有很多面向全文检索的产品，且这些产品都是开源的。

大数据计算模式与系统

大数据的计算必须适用于不同的高级应用，要求处理方式更具多样性，而且必须满足高级应用的性能要求。为了达到这个目的，多种大数据计算模式应运而生，对应的计算系统和工具也随之涌现。大数据的计算模式决定了大数据被利用的程度，目前云计算模式是当前最成功、最广泛接受的。

大数据可视化分析

大数据量大而杂，只有通过可视化技术才能在有限的空间与时间内呈现大量信息，再者人类视觉系统获取信息量大、速度快，用户可以通过观察大数据的图像、视频，结合自身储备的知识，做出分析与判断。通过可视化技术，让看似庞杂、无序、无关的数据得以直观的呈现，用户还可以通过对可视化系统的不同设置，改变数据的输出方式，从而获得大数据不同角度、不同方面的利用价值。目前，已经出现了不少相关的产品，为大数据的可视化服务做出了不少努力与尝试。