面向智能电网应用的电力大数据关键技术

牛强

摘 要：大数据时代的今天，信息作为科技力量在21世纪最强有力的代表元素以猝不及防的普及力度纵横各大产业整体，而作为我国核心产业的电力事业也必然免不得这种新生代力量的冲击，当信息时代逐渐取代大工业时代渗透进我们的生活，工业电网也逐渐向智能电网过渡，而在过渡之后的智能电网系统内，信息通信系统又逐渐显现出它在21世纪的主导地位于智能电网里的核心体现，而这一进步不仅推动了电网产业本身的技术壁垒的突破，还可以在管理或生产方式这种产业共性的元素上体现着信息系统独到的高效率与保密机能。大数据时代进而引发了电力的大数据时代，而该文就是在这类大背景下，对智能电网系统以及其核心概念云计算与大数据之间的相互作用进行阐述，从而对电力大数据这一崭新平台的系统优化性以及其核心技术展开探讨，并为电力大数据这一整体发展趋势的发展前景做出蓝图。

关键词：智能电网应用 电力大数据 关键技术

中图分类号：TM76 文献标识码：A 文章编号：1672-3791（2017）06（b）-0032-02

作为我国核心产业的电力事业也必然免不得这种新生代力量的冲击，当信息时代逐渐取代大工业时代渗透进我们的生活，工业电网也逐渐向智能电网过渡，而在过渡之后的智能电网系统内，信息通信系统又逐渐显现出它在21世纪的主导地位于智能电网里的核心体现，而这一进步不仅推动了电网产业本身的技术壁垒的突破，还可以在管理或生产方式这种产业共性的元素上体现着信息系统独到的高效率与保密机能。大数据时代进而引发了电力的大数据时代，大数据时代中对人们生活方式的一大变革便是对生活效率与生活质量的进一步追求，而这种追求的提高反应到电网系统中来就对电网本身的信息处理模式提出挑战，所以，电网事业与现阶段消费者市场体验的磨合关键就是将信息系统这一核心技术灌输到电网事业本身发展过程中来，才能以更快地处理速度，更大的存储能力来迎接更复杂的受众需求。

1 智能电网、云计算和大数据的相关性

1.1 大数据时代下的智能电网

我国现阶段电网发展的一大难题便是，大数据时代的进程与电网本身的利用程度不协调，这体现在电网事业的基础设施与电网事业本身的信息化进程不匹配，我国电网事业现有的基础设施还不具备较为成熟的计算、处理、存储数据的一套系统，这就在硬件设施上对我国电网事业的发展制造了现实瓶颈，而突破这个瓶颈的关键便是国家以及社会相关机构的支持，维系大数据时代行业链条的大数据平台的构建与应用应该被提上日程，电网事业的发展将受制于其并突破于其。

1.2 大数据时代下的云计算

“云”这个概念在作为21世纪初的一个新兴概念。涵盖着广泛并且精准两层意义，而当云的性能推广到云计算这一概念上时，它的两层意义都得到了一定程度上的加强。云计算是作为大数据时代计算科技中的核心手段来运作的，它不仅可以双重启动计算机的运算能力，还可以最大程度上开发计算机的运算速度，在这个基础上与全球数据库系统相呼应，将计算能力与处理能力结合起来，用以应对信息化社会电网系统内部浩瀚并多样的各类数据。云计算概念的引进不仅仅在速度上展示了其优质性能，并且在可信任度与容错能力方面体现出更适合电网发展的效能，正是因为这种强大的推进优势，才使得云计算成为当代电网发展过程中不可或缺的重要技术力量。

1.3 大数据时代下的云计算与智能电网的结合

信息社会的到来使数据成为一个强有力的资源，而围绕这个资源生存发展的产业链必须及时跟进相关技术，作为该产业链的一员，电力系统引进云计算技术的一个重要意义便是可以将大数据平台的信息资源纳入产能利用的范畴，进一步保证电力系统本身数据库存储信息资源，分析当台数据，计算相关变动的质量，从而进一步提高电网管理系统的稳定性与安全性，用强有力的分析能力来确保电力系统在线的控制力与线下的操纵力。

2 电力大数据平台的整体结构分析

依从现阶段市场需求与智能电网本身的发展状况来看，现行的电力大平台的数据结构基本由以下几个模块组成：云计算平台与基础设施层、云计算服务访问层和云计算应用软件集合层。而在这几个模块中，云计算服务又可以被分为主云与子云，二者之间有独立系统，存在相应的权限划分与特定资源的管理分配以避免资源重复带来的技术资源的浪费。

3 电力大数据核心技术

3.1 电力大数据的集成管理技术

电力大数据拥有很突出的数据增长含量，举例来说如，普及度较高的传感器网络，它的一个运作原理就是利用传感器对周围环境的感知度来收集处理相关环境信息。所谓对周围环境的感知，这类感知包含对湿度、温度等各类元素的记录、分析与处理。它的一个优势是能在收集大量信息的同时保证该信息有条不紊的分析处理。而这种分析反馈到提供商体验上，便可以作为第一手依据进行自我調整，给用户更贴近日常的服务体验。

3.2 电力大数据的数据分析技术

电力大数据的数据分析技术，意思是可以从庞大的数据资源中提取有效资源，进行分析与管理，又进一步将这种处理结果利用在决策工作中，推动企业开展生产、营销业务。举个例子来说，德国人通过数据分析提出太阳能推广策略，当有家庭安装有太阳能设施后，可以将多余的电能提供给电网进而获利。而这一技术的利用对于智能电网来说生产、运营和管理的数据收集都是非常重要的，这对于电力企业的发展和运营具有领航性的作用。

3.3 电力大数据的数据处理技术

对系统收集以后的庞大数据资源进行系统化分析处理。其中分区处理又被称作分库处理。而分表处理，意思是说按照一定原则构建不同的数据表，从而舒缓单表压力；分区处理，意思是说将同表数据分别嵌入到不同文件中，进而加强数据访问的张力，舒缓大型表的压力；分库处理，意思说按照一定指标将利用率较低的数据输入不同的数据库，从而增强数据库利用性能。

3.4 电力大数据的数据展现技术

电力大数据可以体现出更为多元化的信息特点，实现相应数据之间的系统匹配与传输，支持资料的修复、回拷与备份。

3.5 大数据在智能电网中的具体应用案例展示

在当下的发展过程中，很多产业都已经开始研究建立 Hadoop这一架构上的数据平台以及其对应的商务服务，目的是为了将大数据关键技术高效的应用于自身的智能体系中。 Hadoop作为雅虎创建的融合了Map Reduce软件技术的数据系统，具有收集并处理海量数据，并在此基础上构建Datameer系统所提供的电子表格式界面，这可以让消费者更高效地处理和分析数据。而这一系统在智能电网中的应用也会为智能电网下一阶段的多元化发展提供技术支持。

3.6 总结

大数据时代的今天为电网事业的发展提出更大更新的挑战，无论是产品性能还是那消费者服务方面，电力系统都应该利用大数据时代下的大数据处理技术进行更好的自我监测与市场反馈，将数据驱动系统与大数据处理技术实际应用到自己的产业发展过程中，不断突破自己也不断适应市场生存规则，把智能电网这一业务腿上发展巅峰，也为电网事业的进一步发展提供更好的技术支持与数据基础，在日渐激烈的市场竞争中夺得一席之地。

参考文献

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