智能电网大数据技术的特点及发展

李新 滕子贻 张岩

摘要

在技术的不断突破中，智能电网的建设也日趋完善。而大数据技术的应用能够利用数据分析技术和数据挖掘技术等对电网数据信息进行集成和分析，提高电网运行的智能化水平。本文对智能电网大数据技术发展研究进行研究。

【关键词】智能电网 大数二握技术 发展

1 智能电网大数据技术的特点及发展

整个电网系统包含了众多的子系统，以及种类繁多的电气设备和电网交互系统，这些系统会产生许多的数据信息，这些数据信息种类多样，数据信息来源广泛，而且信息储存的类型也较为丰富，信息收集和传输的途径也呈现出多样性特征。在电网的智能化建设中，大量的电气设备被投入到电网系统中，同时负荷节点以及发电机节点也在成倍增长。而这种快速的增长为电力系统的运行带来了海量数据，这些数量巨大的数据信息对于计算、储存的要求也越来越高。在我国电力体制改革的不断推进下，电力系统的信息化建设进程日益加快，由此使得电力的各个方面产生出了大规模的数据，如实时状态监测、生产运行调度、管理运营、电力用户服务等等，不仅如此，数据也从原本的PB级增长至EP级。

利用智能电网大数据来实现电力需求侧管理时，首先需要采集数据，智能电网中的数据存储采用了云计算技术，从海量数据中提取的用户数据需要通过数据融合技术作预处理，进而针对有效数据，根据湿度、温度等气候条件，以及用户阶层的差异性，对电力用户进行分类。接着进行数据分析，将数据进行解读，在此过程中，可绘制各类用户不同用电设备的负荷曲线，分别通过负荷曲线的不同及时对负荷作出一系列措施来调整负荷日用量。然后根据曲线将数据应用到电力系统中，能够及时地对负荷进行预测，提高系统的稳定性。并且根据需求分析结果，制定需求管理制度，从而使得智能电网大数据的通讯管理和需求管理得到较好的解决。

2 智能电网大数据技术

2.1 统计分析技术

在大数据技术中，数据库内部所包含的信息数量是非常巨大的，类型也是多种多样，为了能够寻找电网系统运行合适的数据，就必须要使用统计分析技术。通过统计分析技术来对相关的数据信息进行筛选、集成、分析、编辑、归档和解释。

2.2 电力大数据可视化

电力大数据可视化即采用一种图形或表格的形式，使数据更加明确、易懂。其基本思路是计算机与图像处理技术对单一数据进行处理，然后将大量的数据用图形表示，既增加了直观感，又增添了很大的艺术感，使之能够完美展示数据的细节，便于对数据的理解。电力大数据可视化与其他技术结合，可以促进智能电网发展，可称之为一种数据分析工具，又是一种清晰的展示方法。

2.3 数据挖掘技术

数据挖掘是处理复杂数据结构较为有效的方法之一，由于智能电网中除了存在大量的结构化数据之外，还有很多图像和音视频等非结构化数据，对于后者，可以采用智能的分析方法，如模式识别、关联分析等等，从而达到对大数据进行深层次挖掘及多维化展示的目的。通过对智能电网中的数据进行挖掘分析，能够获得如下信息：电力负荷、设备故障等等，可为电网的运维和升级改造提供可靠的依据。同时，可以借助智能电网在发电与用电两个环节之间建立起一个能够进行数据互传的双向信息流，由此可使供电效率获得大幅度提升，有助于防止资源的浪费。此外，随着智能电网中大量新能源的接入，对电网的安全、稳定运行造成了一定程度的影响，通过数据挖掘技术，可进行有效的调控，从而对电能进行合理的调度分配。

2.4 数据存储技术

所谓的数据存储具体是指通过软件对存储设备进行整合，使其协同工作，并对相关的数据进行存储。在智能电网中，结构化与非结构化并存，为实现对数据的有效利用，需要对不同结构类型和功能的数据库进行协调，从而完成海量数据的存储。目前，比较常用的数据存储技术有以下几种：分布式、非关系型等。前者是通过网络共享计算机的磁盘空间，将分散的存储资源整合成虚拟的存储设备，从而实现对数据的分散存储;后者没有固定的表结构，并且也无需连续操作，正因如此，使其在大数据的存储方面有着关系型数据库不具备的优势。通过这两种技术可以对智能电网中的海量数据进行有效存储，从而为数据的利用提供便利。

2.5 大数据因果分析技术

大数据究其本身是统计分析的方法，能够分析出现象之间关联的表面规律，但无法检验逻辑上的因果关系，属于数据驱动的研究范畴;电力监控系统是一个因果关系系统，属于模型驱动的研究范畴，因此直接将大数据分析模型应用到电力监控运行生产中存在挑战大数据因果分析技术，在挖掘出大量数据间隐藏的相关性的基础上，应用格兰杰因果检验法筛选出具有潜在因果关系的关联因素组，实现从数据中自动生成因果模型。

2.6 多数据融合

多数据融合是将具有相同的多种事物、数据和知识，整理成一个目标一致、明确、清晰的表达的过程。通过对不同来源数据的融合，使其达到彼此之间相互提高的一个层面，从而发掘出数据间间接隐藏的关系，达到事物的正确认知。多数据融合是以信息为主体的信息体系结构，有利于全方位掌握数据的来源。

3 结论

随着时代的不断进步与发展，大数据技术的在各行各业的应用不断深入，智能电网的建设和运行环境也发生了新的变化。我国智能电网的快速发展，产生出了海量的数据信息，其中除结构化数据之外，还有非结构化数据。将大数据运用到电力系统暂态稳定性分析与电压稳定方面还未有很大的进展，且都只停留在理论阶段。因此，将大数据运用到电力系统暂态中，用于负荷预测、故障定位等方面，从而保证系统电压稳定，这将会是大数据在电力系统方面的重大突破和发展的必然趋势。总结起来，通过大数据技术的应用来不断地提高电网运行的质量，提高电力系统的自动化水平，为电力系统的发展提供助力。

参考文献

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