对智能电网电力大数据关键技术的探讨

2018-12-25秦浩佟芳马国雷国网青海省电力公司信息通信公司

数码世界 2018年4期

秦浩佟芳马国雷国网青海省电力公司信息通信公司

社会的发展离不开电力行业的大力支持。当前，整个社会的电力需求不断扩大，对其依赖程增强。在电力系统运行过程中，海量数据得以形成与存储，亟需进行合理、高效的处理。立足智能电网，电力系统拥有了极强的信息处理能力，尤其是在大数据的影响下，电力数据信息得以高效的处理，为整个智能电网稳定运行提供强有力的信息支撑，更显服务的针对性与目的性。

1 基于专业角度对智能电网电力大数据内涵的阐述

1.1 智能电网信息数据是内部与外部系统相结合的产物

立足整个智能电网运行实践，电力企业内部与外部会产生大量信息。具体讲，内部数据涉及的是数据收集、生产、配电以及客户服务等。而外部系统专指互联网、气象特征以及地理信息系统等内容，整个数据呈现分散型，管理工作困难重重。

1.2 智能电网大数据平台强化信息资源高效管控与整理

从电网建设角度分析，基础设施建设与发展处于滞后阶段。但是，智能电网的应用能够有效发挥数据在多领域的效用，涵盖收集、分析、处理及存储的全过程。由此可见，大数据平台发挥了对信息资源管理的基础性支持作用，对加快行业决策、提升决策水平意义重大。例如，Hadoop服务平台就是典型的数据平台，强大对大规模数据的有效管理，以电子表格界面为基础，强化对所有数据的分类、分析、处理与整合。在智能电网大数据平台中，分布式文件处理技术是核心，满足多样化存储需要。大数据平台由多个模块构成，如调度框架、商业智能模块、数据仓库以及服务器等，满足较高水平数据收集与分析的需要。由此可见，大数据平台对于智能电网稳定运行具有良好保障性作用，同时，对企业生产结构变革与调整具有指导性意义，加快企业营销服务模式的创新，推动企业实现长远、可持续发展。

2 深入分析智能电网电力大数据关键技术的应用

2.1 ETL技术有效发挥数据集成的功能，推动智能电网良性运转

立足整个智能电网，大数据存在形式多为分散式，在电网诸多环节发挥作用，同时，数据在规模及类型方面极具复杂性，增大了数据处理的难度系数。智能电网数据处理需要经过多个环节，如收集、抽取转换以及筛选修正。而在这一过程中，数据集成应用的技术即为ETL技术，也为数据仓库技术。这一技术涉及三个部分，首先是数据抽取技术，实现数据由源系统的抽离，而后将其置于目的数据源系统。其次，数据转换技术，强调对收集信息进行形式改变，同时，及时纠正存在偏差的数据，合理进行再加工。再次，数据加载技术。这一技术的作用是对转化完成的数据进行加载操作，同时，完成资源源系统存储的目的。ETL技术彰显集成性的特征，对智能电网良性循环具有的突出功能。鉴于此，电气企业需要结合智能电网电力数据发展实际，科学选择数据集成技术，增强彼此之间的融合性，满足集成化目标，推动电力行业的稳定发展。

2.2 数据分析技术强化规律与原则的探求，有效提高决策水平，指导智能电网高效运行

从大数据角度进行分析，信号数据转换功能的实现与驱动能力水平息息相关。数据分析能力的转化推动知识决策与行动力的再一次发展。在大数据环境下，电力数据分析技术善于在复杂的数据支持系统中探求模块规律，掌握运行原则，从而为决策者提供更多可靠信息。从电力企业角度进行分析，科学的决策是生产经营的强大动力，为良性生产经营提供科学指导，对于提升行业竞争力、提高经济效益意义重大。

2.3 数据处理技术强化对不同层级数据资源的针对性处理，增强智能电网系统的查询功能

在电力行业数据管理中，数据处理技术实现对海量数据的分区、分表与分库处理。首先，分区处理要以同表数据载入为前提，这就大大缓解了工作人员的工作压力，避免重复工作，全面增强数据访问性能。其次，分表处理要遵循数据处理的基本原则，通过构建多种数据表来降低表单的压力。再次，分库处理主要针对不同数据库的信息进行操作，促使不同利用率的数据都能够与各自数据库一一对应，数据整体利用率显著提升。另外，为了实现数据加载功能，可以建立并行数据库，有助于强化实时查询功能。

2.4 数据展现技术深化管理者对电力数据的认知，全面掌握系统运行基本原理

基于大数据背景的智能电网，核心技术为可视化、历史流以及空间信息流展示技术，对深化管理者对电力数据的认识具有巨大推动作用，掌握系统运行的基本原理。首先，可视化技术在监控领域应用突出，加快电力系统自动化建设速度。其次，空间信息流展示技术主要在电网参数核算中作用显著，促使电网管理者掌握电力设备运行实际，对合理决策具有重要作用。再次，历史流展示技术的作用是对电网历史进行展示，在分析历史的基础上，掌握未来发展方向，应用价值巨大。