基于国家电网公司的电力大数据的应用

王艺格 刘昂 孙志缨 戢光 张阔

摘 要传统的电网在用电及配电的过程中，往往会产生大量的传输数据。现今电网的智能化仍然集中于常规输电的基础之上，尚无法将这些数据行之有效的处理并指导公司业务、甚至为政府决策、社会公司提供帮助。大数据时代，国家电网的运营情况同国家能源战略、企业的稳定运行及百姓的日常生活息息相关。基于此思路，由国家电网东北分公司运营的业务特点及实际应用需要，提出对电网数据进行整合及深度分析的方法，进一步为其他行业相结合的方案开展研究。

【关键词】电网 数据整合 大数据 数据仓库

1 引言

大数据技术的出现及发展，为现今社会的各行各业提出了机遇与挑战。由于电力行业同社会的生产生活密切相关，其同大数据的结合尤为重要。传统的电网业务数据主要由生产、运营、管理三部分数据构成，然而，在实际运行的过程中，上述数据虽然契合度较高，但是其结构性较差，大量的冗余及非结构化信息的存在大大降低了该系统的效率。进一步而言，上述数据仅为电企提供了使用功能，但是深层次的数据分析功能则严重不足，传统的信息化技术无法解决上述问题。本文基于对电企内部的大数据的运行特点，结合东北电网的数据仓库实际情况，提出了其大数据化的升级方案，并对该系统进行架构，现介绍如下。

2 电企内部数据的整合趋势

大数据是融合信息数据同人类社会（human society）之间的重要纽带，在信息空间 （cyberspace）内，人类社会可以借助收集到的信息数据反映物理世界（physical world）的实际情况，电力大数据则是信息大数据的一种表现形式，由于其处理的实时性及容量大，往往瞬间就能产生规模庞大的海量数据。而传统的数据分析系统无法在有效时间内完成对上述数据的整合、管理及处理从而指导企业的运营决策。而在新架构下对于电力大数据分析，可以对其进行深度挖掘，迅速发现问题，提出方案。由于电力系统运行的特殊性，其采集的数据信息量大，内容详实，可信度极高，可以预见，对上述数据的有效整合可以大幅增加企业的运营效率，并在此基础进一步为其他社会部门提供指导。

3 大数据系统的建设方案

3.1 系统总功能介绍

本项目的核心设计将基于传统的电力运行数据仓库为基础，实现功能主要为基础分析、地域分析、数据挖掘及数据共享几大模块。其扩展的应用为运营管理、产品APP开发、客户服务、数据预测及扩展分析几项功能。本项目拟在Hadoop框架平台上运行。通过建立对传统的应用/Web层同Hadoop之间的联系，来实现上述功能的实现。

3.2 实现功能模块介绍

3.2.1 基础分析

传统电力数据由于多来源于电力系统内部，数据种类较少但是信息数量庞大，缺乏智能化分析手段，导致其更新周期过长，图形化形象化不足，往往导致为决策层提供的数据不够丰富。而针对电网的相应的评估多以经验为主。通过对下层数据的收集，并对实时、周期数据的抓取，可以迅速获得电网及企业运行的实际状况，特别是以大量图像化的资料配合数据，可以使企业针对运营的真实情况进行响应。

3.2.2 地域分析

电力部门的特性决定了其地域性的特点，不同地区的电力数据多以数据化的形式存在。单一的数据导致对各地用电、配电的实际状况掌控不足，特别是进一步对下一级地市区电力数据的细化，并配合阶段性的实时变化，往往针对性不足，通过对电网大数据的使用，可以直接对不同地域的实际情况进行快速分析，并得出结论。

3.2.3 数据挖掘

针对电力大数据，配合工业、农业、商业、物流等行业的用电情况。可以快速有效的反映城市公共建设及经济运行的真实状况。通过对电力大数据的充分挖掘，可以为政府的基础设施建设及公共服务提供实际支持，对本地企业，通过对大数据的挖掘，可以针对不同行业及领域企业的实际需求给与帮助，大大提高了企业的效率。

3.2.4 数据共享

通过对于电力公共大数据的整理及评估，得出相应的指导意见，并将其向社会公布，为公众提供参考。而对于战略性细化的数据，则可在大数据平台下，向政府的各级部门有限的共享，分级评估，分级管理，分级共享，可以将电力大数据的实际功能最大化。

3.3 扩展的应用

3.3.1 运营管理

为该大数据应用数据库的核心功能。通过对于底层数据的抓取，对数据仓库内的相关数据进行整合过滤。而这些经过整合后的大数据，则可直接为本集团内部的运营提供帮助。与传统的数据直接整合不同，大数据库可对重复信息、无用信息实时过滤。而且由于大数据仓库可以在任何时间节点截止，并快速响应，为电力企业的实际运营提供了极大的便利。

3.3.2 产品APP开发

从企业的角度出发，可以通过对电力大数据的深度挖掘，以实际需要为蓝本，为企业的相关人员提供APP软件服务。从社会角度出发，可以为公众提供APP接入端口，将付费，通知等项目整合，进一步增加大数据的信息量。

3.3.3 客户服务

由枯燥的数据分析转变为大数据过滤。通过大数据仓库的筛选，面向企业的实际需要进行服务，与相关行业部门的对接。通过这项服务，可以将部门内部的数据，整合为图形化的资料，以方便企业的使用。

3.3.4 数据预测及扩展分析

根据以往整合的大数据平台，可以为部门内的电力供应及配电情况进行实际分析，并可根据已知的数据建立不同区域的模型，对配电过程中的事故隐患进行排查，根据电力数据的波动带入模型，提升企业运行的效率。综合企业运行的各项参数，设置不同的应急预案，充分利用大数据平台的优势。

随着信息化技术的提升、大数据时代的来临，未来电网将在大数据的支持下，向着智能化迈进，而如何基于大数据平台，提高电网的运行效率，增强企业的竞争力，向公众、政府提供更好更安全的服务，充分研究大数据平台在电网中的应用，势在必行，通过本研究，可以为未来大数据同电网的结合提供切入点，促进电力行业的数字化进步。

参考文献

[1]程学旗.大数据系统和分析技术综述[J]. 软件学报，2014（09）：1889-1908.

[2]孟小峰，慈祥.大数据管理：概念、技术与挑战[J].计算机研究与发展，201350（1）：146-169.

作者单位

国网辽宁省电力有限公司沈阳供电公司 辽宁省沈阳市 110000