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乌兰察布电网大数据技术发展研究

2017-09-13许莉芳

中国科技纵横 2017年16期
关键词:乌兰察布大数据技术电网

许莉芳

摘 要:大数据是近年来兴起的热点话题,在社会上的各个行业都得到了广泛的应用。电网作为电力行业未来发展的主旋律,最终主要致力于形成为覆盖整个产电过程的电力网络,而要使这个系统安全稳步地运行,就必须运用大数据分析来为它提供足够的保证。因此,电網大数据技术将是未来发展研究的重点。本文主要通过说明大数据在乌兰察布电网方面的应用,进而展望预测它未来的发展方向。

关键词:乌兰察布;电网;大数据技术

中图分类号:TM76 文献标识码:A 文章编号:1671-2064(2017)16-0128-01

大数据作为一种全新的思路和方法,在数据处理和分析方面必将是一个新的突破。但是就目前来说,大数据并没有形成其完整的理论体系,而且在技术方面也并不很成熟,在实际应用中经常会出现一些问题,这使得其在电网领域中的发展还有待进一步的研究。

1 电网中大数据应用的现状

近些年来,世界各国对于电网大数据研究都非常的重视,在我国,国家科技部下达了一系列项目来支持电网大数据研究的发展,各大电力公司也积极开展有关方面的研究,经过各方面的努力,在国内的一些电力公司对大数据技术的引进非常重视,并且已经逐步引进了大数据技术,但是公司员工对于大数据并不是很熟悉,只是大约有着模糊的概念,却不是很清楚它的应用价值,在理论知识滞后的情况下,毫无疑问必将影响到技术层面的具体操作,两方面的不足给电网中大数据的应用带来了很大的困难。而且,有些公司即便想要在这方面有所发展,也因为缺乏顶尖技术人员和有经验者的统一领导和部署,出现心有余而力不足的情况。

2 大数据技术在电网中的应用

电网大数据技术研究属于起步期,众所周知,电与人们的生活息息相关,随着电器的大量普及,电甚至成为很多人生活中不可缺少的东西,因此关于电力行业方面的新发展、新突破一直是社会上的热点话题,受到许多人的关注。

电网中大数据技术的应用主要有以下几个方面:

(1)提高电网运行的安全系数。通过对大数据进行客观分析,可以得到隐藏在数据中的某些规律,这样当电网在运行过程中出现某些问题而需要进行必要的调试时,就可以将其作为调整的理论依据,避免因不当的操作而可能引起的危险。(2)有助于对电网资产进行科学管理。电网资产主要包括设备资产和人员资产,通过对有关大数据进行分析处理,可以充分体现数据价值。对各资产进行优化配置,实现最佳组合,从而达到以最小的成本发挥最大的效能的结果。(3)优化用户体验。“顾客是上帝”这是每个行业蓬勃发展的保证,说到底,一切都是为了顾客,谨遵为顾客服务的宗旨,通过对采集到的用户信息进行分析处理,使电网公司更加准确及时地了解顾客的不同需求,针对不同的要求制定采取不同的服务策略,从而提高用户的满意度,进而提升公司整体水平。

3 电网大数据技术未来发展之路

智能电网是一种以“高观测”和“高控制”为主要特点的新兴电网,它以物理电网为基础,将现代一些先进的技术,如传感测量技术、通讯技术、信息技术等技术与与物理电网高度结合起来,包括发电、输电、变电、配电、用电等整个运行过程。

大数据的主要特征是数量非常庞大、类型繁多、来源多种多样,应用价值巨大,而且这些数据之间并不是毫无联系的,相互的数据互相影响,互相关联,我们经过严密的分析可以明确它们间的复杂关系,并找出一定的规律。

现在,大数据技术无论是在理论体系还是在具体应用中都不是非常成熟,还有着很大的提升空间,所以,它的快速发展给我们带来了一些挑战,比如收集到的数据如此庞大和复杂,我们如何能有效地用到所有的数据;数据库中包含着无效信息,有时还存在着一些缺失,在这种情况下,我们该如何在海量数据中准筛选出无效数据,又将如何处理;我们会遇到不同的情况,我们该如何结合具体情况将数据分析得到的结果应用在实践中等。

当然,电网大数据也给整个社会的发展带来了难得的机遇,大数据作为我们认识世界的一种新的视角和观念,有利于我们用新的方法重新认识世界,以一种更加科学可观的方式处理问题,从而提高整个工作的效率。

4 电网数据化的未来展望

(1)电网大数据技术的相关研究刚刚起步,值得探索的问题还有很多,关于它的具体概念还没有统一的定论,完整的理论体系亟待建立,一些技术型问题也等着人们去攻克,总之这方面的研究并不成熟,还处于飞速发展的阶段。(2)大数据技术将电网的整个运行过程中的各相关数据都收集起来,然后进行必要的分析处理,将得出的规律、结论等建立成一个系统的应用体系,最终作为指导实际的依据。

参考文献

[1]袁瑶,刘奭昕,王晓曦,张龙斌.我国电网规划现阶段研究与应用[J].长春工程学院学报(自然科学版),2010年04期.

[2]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,2012,27(6):647-65.

[3]赵云鹏,石丽,刘莹.基于数据挖掘的高校规模分析及应用研究[A].第九届全国信息获取与处理学术会议论文集Ⅰ[C],2011年.endprint

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