智能电网大数据技术发展研究

国网吉林省电力有限公司 赵雪松

国网吉林省电力有限公司检修公司 谢蓓敏

智能电网大数据技术发展研究

国网吉林省电力有限公司 赵雪松

国网吉林省电力有限公司检修公司 谢蓓敏

随着科学技术水平的不断发展，智能电网大数据技术成为当前电力领域发展的主要依靠技术，智能电网大数据技术对于我国电力行业的影响是非常重大的，并对于我国电力行业的可持续发展提供了巨大的作用。本文就智能电网大数据技术的基本概念、发展方向、面对问题以及智能电网大数据技术的理论基础进行了论述。

智能电网；大数据；关键技术；理论体系；发展研究

智能电网是一种通过通信技术、计算机技术、控制技术等先进技术对电力市场进行调控，从而达到促进电力市场优化运行的一种技术。通过应用智能电网大数据技术可以有效提升电力系统的运行效率，降低企业的运行成本，减少因为电力系统损失或者处理不当造成的污染，能够及时对电力系统进行宏观把控。为此，相关技术人员应当积极优化智能电网大数据技术的应用，使其更好的为人类服务，更好的改变人类的生活。

一、智能电网大数据概念

1.数据特征

智能电网大数据是指以计算机和信息技术为基础，通过对先进技术的应用，让电力信息化和各个专业的信息管理系统共同作用，这些数据就构成了智能电网大数据。

2.智能电网大数据技术的特点

智能电网大数据技术具有规模大、速度快、多样化的特点。随着时代的进步，电网负荷量逐渐增大，这就要求智能电网大数据技术具有规模大的特性；为了能够让庞大的电网负荷量得到及时的处理，这就对智能电网大数据技术具有速度快、效率高的特性；最后，随着我国当前电网数据的来源逐渐增多、数据存储类型的多样化，这就使得智能电网大数据技术具有多样性的特点。

3.智能电网大数据技术的关键技术

大数据在智能电网中的关键技术可以概括为大数据存储技术、数据解析技术、处理平台技术。大数据解析技术由数据分析和解读两方面组成，利用大数据分析技术可以快速、准确的找到在数据中隐藏的规律与联系，对数据进行更深层次的探究完成对数据的精加工。处理平台技术又分为“流处理”与“批处理”，“流处理”一般进行直接处理，其具有快速度、强实用性的特点，这种处理模式通常适用于对于时效性要求高的方面；“批处理”则是采用一种先储存后处理的方式，这种处理方式的主要思想就是将所有的问题进行分步解决，但是缺乏实效性，因而适用于容量庞大且复杂，但是没有要求时效性的方面。

二、发展动力和存在障碍研究

1.智能电网大数据的发展动力

近年来，大数据来势汹汹，对传统数据商业分析模式带来了毁灭性的冲击。电力公司往往资产巨大，对于资产的监控测量和运用会产生大量复杂的数据，通过数据分析可以有效提高电网资产的设备管理水平。通过数据分析，还可以在实现数据一体化的基础上，提高电能质量，对于特殊情况进行有效的停电管理，从而减少线路损失，有效预防用于窃电，以及其他一些因素造成的损失。并且从智能电网大数据中分析出用户的用电行为，电力公司可以依照这些数据设置合适的鼓励机制和需求管理机制。以智能家居产品为例子，智能家居产品在为居民用户提供节能减少花销的同时，而且还对电力企业改善用户侧需求管理，减少二次装机中发挥了重要作用。电网作为能源与用能的载体，受到国家的重视与长期保护，尽管对于智能电网大数据以往的发展中起了限制作用，但随着国家对于智能电网大数据的重视，相关政策依旧会为电力公司发展智能电网大数据提供强而有力的支持。

2.智能电网大数据的障碍

电力系统作为我国的一个传统行业，深受国家政策的保护，因而在发展中逐渐出现了跟不上时代脚步的现象。经验足的大都是些老一辈的技术员工，他们对于大数据的基本理念以及大数据在智能网络中的价值缺乏正确的理解。国内智能电网大数据技术起步晚，相交于国外技术有所欠缺，并且国外没有向中国这样庞大的人口，因而即便有先进的技术也不能直接照搬照抄，智能电网大数据技术仍需要进行探索。智能电网大数据技术的研发与实验都需要大量的资金投入，现今智能电网大数据缺乏明确的收益，因而很难引起投资人的兴趣与青睐。最后就是数据的隐私与安全问题，有些数据电力公司需要保证其隐秘性，因而意思保护与客户资料安全成为了发展与推广智能电网大数据技术的首要问题。

三、智能电网大数据技术的发展

1.智能电网大数据的的源网荷协同调度

为了符合可持续发展理念的要求，贯彻绿色出行的方针，电力领域对应能源的应用也提升到了电力领域中，保证新能源的准确预测成为了电力领域的重点关注问题。愿望和协同调度也从传统的调度出发点向需求侧运转，从电力用户的角度出发，通过市场调节的手段，对颠覆和进行调节，从而达到电力领域足以应对数据的存储、处理和调度的问题。智能电网大数据技术的应用可以为电力领域提供必要的辅助信息，从而使电力资源的优化调度能够更加顺利的实现，这是源网负荷协同调度发展的主要表现。

2.智能电网大数据的负荷波动与新能源处理的预测

电力用户的用电量将直接影响到电力负荷，进而影响到电力系统的运行情况，为了较小实际波动值与预测不懂数值之间的差距，让电力公司在进行电网管理决策后实施的措施更加合理。智能电网大数据技术的应用为负荷波动与新能源处理的预测提供了大量的历史数据，并且还保证了数据的准确性与多样性，对于负荷波动与新能源处理的预测准确性的提高提供了坚实可靠的辅助力量。

3.智能电网大数据的网架发展规划

电网的发展依托于智能电网大数据技术的建设，电转其技术目前也在研发过程中，其理念在促进天然气量增加的同时，对于天然气运输、储存的安全性也大大提供了保障。利用大数据技术进行点能预测，将其合理适度的转换为天然气，是提高网架发展规划技术的主要方式，也是该技术应用的主要发展方向。随着可持续发展战略的深入贯彻，电动汽车将逐渐取代传统燃气汽车称为汽车领域的研究方向，在此基础上，人们的出行方式将会发生重大变化，人们对有汽油也不在那么依赖，加油站也会像充电站转变。

四、智能电网大数据技术的发展策略

1.大数据传输和存储技术

智能电网大数据的为电力系统产生大量数据寻找一个合适的存储站点事进行大数据传输和存贮技术的目的。为了保证电力系统智能化的正常运行、降低监控工作的负担，应当将传输的数据进行压缩处理后再进行网络传输，对于要求时效性的数据则再用数据库系统进行单独归类，进行优先处理。智能电网化的数据格局相较于传统的商业数据具有分工明确、处理速度快、统筹兼顾全面安排的优点。

2.实时数据的处理技术

实时数据的处理技术是智能电网大数据的中常用的处理技术，实时数据的处理技术是利用内存技术对数据进行直接操作处理的一种方式，实时数据处理技术具有速度快、时效性高等优点，可以提高应用的性能。处理大数据常见的方法和框架是Apache Hadoop，它以批处理的方式运行数据处理任务。现在，如果需要实时处理数据和实时显示数据，那这种基于批处理的方式并不是很适合。随着绿色能源的推广与普及，电网在使用时会产生波动，并且这种波动是不可预知的，因此保持对于电网的实时监控就成了非常重要的行为，但是传统的检测方式对于数据的处理与储存都具有很高的要求，因此对云平台进行功能升级以及加强其对数据的处理能力，才能进一步达到预期的目标。

3.异构多数据源处理技术

为了让电网的发电、输电、用电保持流畅、贯通，让信息的采集更全面，就需要将多元异构信息进行整合。未来电网将更多地进行大规模整合，并且降低运用过程中消耗的成本，为此，通过科学有效的措施来进行管理成为了异构多数据源处理技术的重点。在提高自身利润的同时，为人们提供更好的服务与电力资源。

五、智能电网大数据的理论基础探析

1.理论基础概述

大数据是一项涵盖多门学科、多项领域的综合性技术，并且大数据技术也是一种抽象的思维性学科，尽管目前大数据理论体系缺乏完整概述，但是其在哲学、数学等方向的成果已被世人认知。

2.大数据的哲学基础

大数据作为一种全新的思维方式，其代表了人类对于世界的认知由物质世界升华到了精神世界，物质与精神世界二者相互融合最终同意，认知者从一个对象的另一个角度来观察对象运动轨迹的数据。大数据是从数据中挖掘关联关系的一种技术，这通常会产生两种结果，一种是挖掘出的关系是对于已知知识的一种定量表现，另一种则是超越了人类现在的认知，发现了全新的规律。通常情况下，混沌的规律是没有规律可以寻找的，但是只要有足够的数据，就可以通过大数据技术展现出其规律。智能电网大数据的出现将对当前的电力行业带来新鲜的血液，为人们带来更便捷的使用方式。

3.大数据的数学基础

数学是大数据的基础，大数据的分析与计算方式都是来源于目前已掌握的数学知识。形成大数据的体统建模方法与统一的数学结构是形成大数据统一完备理论的前提与关键。但由于大数据数据类型具有复杂性的特点，这也就注定了这个过程是漫长的。除了传统的统计学外，大数据还具有多种基于全数据分析的方法，例如决策树法、Apriori算法、划分法、层次方法等等。

总而言之，依照目前我国智能电网大数据技术的情况来看，大数据技术的研究仍然处理基础阶段，但是开发只能电网大数据技术意义重大，相关人员应当积极探索、研发，努力拓展智能电网大数据技术的潜在开发空间，为推动智能电网大数据的理论与技术发展，为使大数据技术得到充分的反战，做好各方面的准备。

[1]李国杰,程学旗.大数据研究:未来科技及经济社会发展的重大战略领域——大数据的研究现状与科学思考[J].中国科学院院刊,2012(06).

[2]顾卓远.基于响应的电力系统暂态稳定控制技术研究[D].中国电力科学研究院,2014.

[3]吴为.基于响应的电力系统暂态稳定性实时判别与控制技术的研究[D].中国电力科学研究院,2014.

[4]刘振亚.智能电网技术[M].中国电力出版社,2010.

赵雪松（1972—），男，汉族，辽宁海城人，大学本科，高级工程师，研究方向：电力系统自动化。