电力企业大数据技术的应用与前景

谢黎　朱江

摘要 电力企业在信息化建设的进程中积累了大量的历史数据，对结构化、非架构化数据的综合治理成为了评价企业信息化程度的基本指标。文章主要介绍了大数据及其数据挖掘技术的基本概念和体系结构，同时分析了电力企业如何应用数据挖掘技术，并且结合电力企业的特点，探讨了将大数据技术引入到电力系统中，为了获得有价值的信息，可以对海量实时数据进行分析、管理并且不断挖掘，最终形成一种全新的指导电力营销、生产、服务决策的电力企业运营模式。

关键词 大数据；数据挖掘；元数据；大规模并行处理

中图分类号 TP3 文献标识码A 文章编号2095—6363（2016）04—0014—02

随着智能电网技术的飞速发展和电力企业信息化的不断建设，在电力营销、生产、服务过程中，每天都会生成大量的信息数据，各个业务系统都积累了大量的历史业务数据。企业付出了大量的精力和时间对这些数据进行运维、分析和管理。然而面对如此庞大的数据，其分析和处理结果对企业生产、决策的支撑却频频表现出不足和乏力，其主要来源于2个方面的原因。一方面，采用传统方法对数据进行分析和处理，已不能实现更高效、更深层的提炼和应用。倘若从中提取部分有效数据或有用信息，企业的管理、决策水平又得不到全面性、根本性的提高；另一方面，当前停留在只注重业务流程处理环节的管理信息系统，已无法满足企业生产、营销决策对大数据分析的依赖。为此，需要借助大数据技术来解决电力企业在发展过程中各种业务数据的增长所带来的潜在性问题。

1大数据概述与特点

大数据（Big Data），作为最近炒的火热的IT行业词汇，在不同领域、多意义层面上有着多重的理解和解释。科学技术的不断的进步，尤其是信息通信技术的发展，加快了信息系统在各行业、各领域的快速拓展。因此，一种在不可容忍的时间内用信息技术和软硬件控制技术对应用层进行感知、获取、管理、处理和服务的数据集合——大数据应运而生。因此，“大数据”是在一种新处理模式完成得具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。大数据是继云计算、物联网之后IT产业又一次颠覆性的技术变革，Volume（大量性）、Variety（多样性）、Value（价值性）、Velocity（高速性）是其主要的4个重要特征。

2大数据技术现状

大数据的技术包括分布式计算框架、分布式资源调度管理、分布式文件系统、大规模并行处理数据库和可扩展的分布式存储系统及数据分析、挖掘能力。大数据技术是数据挖掘、分析、计算全过程的前沿技术。简而言之，大数据技术就是对各式各样类型的数据中进行挖掘、分析和计算，快速获得有价值信息的能力。如果把大数据比作一种产业，其增值点就是对数据的“加工”，“加工”的过程，正是对数据挖掘、分析、计算的全过程。

目前电力企业在数据大集中之后所面临的尴尬和困境主要是海量数据、信息枯竭，原因主要体现在2个方面：1）具有数据量大、查询分析复杂等特点；2）大多数系统采用关系型数据库解决方案。因此，目前的数据管理仅仅实现了数据录入、查询和统计等较低层的应用，不能挖掘数据中存在的有用信息，更不能通过数据分析发现更高的信息价值。通过数据的大量有效收集和分析，探寻其数据结构及特征，发现某个用户、群体或组织的兴趣和行为规律，企业将可以预测到未来可能发生的变化趋势。从而提高企业的核心价值及其竞争力。同时，如果能够借助高性能的机器和强健的算法更加迅速、及时地对每个数据源获取的元数据进行定时、定量的分析，从海量数据中寻找其规律、关联、继承关系，构建企业数据的价值链，充分应用于企业生产、经营、决策中，最终实现企业运营模式的根本性转变。

3电力企业大数据需求及应用

对于电力企业而言，大数据的构成主要来源于电力生产、经营、服务各个业务环节。业务数据大致可分为3类：一是电力企业生产数据，电网运行中所涉及的设备运行状态、电网运行参数等实时生产数据和继电保护系统所采集的监测数据以及配送电量电压稳定性等方面的数据；二是电力企业运营数据；三是电力企业管理数据。根据电力企业的特征，电力企业大数据主要来源于电力生产、管理运营、智能电网三大部分。

这三大数据来源共同构成了电力企业大数据。如果能够充分利用这些数据，对其进行深入分析，便可以挖掘出具有价值的信息，以此提供信息的增值服务。有效的增值服务将有利于电网安全检测与控制，比如说大灾难预警与处理、供电与电力调度决策支持和更准确的用电量预测等。面对如此海量的数据，如何更好的挖掘、分析、利用，成为大数据应用极为迫切的需求。

电力企业大数据应用的需求，主要产生于电力生产、管理、营销3个环节：1）电力生产环节。风能、太阳能等新能源技术的大量运用，使得电力生产在计量和管理方面变得日趋复杂；2）在服务管理环节。电能的不可储存性使得电力企业面临着极其复杂的安全生产管理形势，电能的光传输特性决定了瞬间的电网失衡而造成无法挽回的价值损失。单靠人工、传统生产管理模式已无法保证企业的高效运转。再次，在电力经营环节，在高度灵活的数据驱动下，新的动态、敏捷的电力供应链将逐步取代传统、静止的电力供应链。其中，智能电网也是大数据技术在电力行业中的应用，通过获取更多关于用户如何用电、怎样用电的用电习惯等信息，对其进行分析处理，以此来优化电能的生产、分配以及消耗，同时对电网规划、建设、服务等提供更可靠的依据。

实际上，电力企业信息技术平台和业务应用的升级改造均是利用大数据存储、整合、计算、应用四类核心技术，电力企业将不断扩展填补在非结构化数据分析与利用、海量数据挖掘等领域的空白，不断提升电网对数据的传输、容纳和处理能力，不断提升电力企业在数据资源价值挖掘的整体水平，促进业务管理向精细、协同、敏捷、高效的方向发展。

4评价和展望

随着大数据技术在电力企业的融合与发展，大数据将综合电力企业的生产、营销、运行、管理等业务归口数据，并在电力企业的发展中将着重于对数据的采集、传输、存储、分析，并最终指导生产，服务终端用户。电力企业从数据运维监控角度实现信息、知识、价值发掘的基础和条件，将能够在数据运监的领域创造出数据的增值价值空间，提供全新的交付式服务与用户消费形态。通过在智能电网中引入信息流概念，研究如何利用电网将电能流和信息流有效的分离和融合，实现电网在传输能源的同时还能满足信息数据采集和传输的需要。利用优化算法和模型对采集数据进行深度挖掘和分析，预测电能流的情况，最终一定能够实现清洁发电、高效输电、动态配电、合理用电，这一智能电网的建设目标。