大数据技术在智能电网的应用

文/刘寅

随着智能电网的建设，配电电网技术的发展以及用电基数的不断增长，大量的电气设备被投入到电网系统中。随着用电人数的增加，用电覆盖面的扩大，电力系统的数据信息开始成倍增长。而这其中所涉及的在线动态分析以及控制对于电网计算能力的要求都已经到达了一个更高的水平，当前的电力系统是无法满足其发展需求的。为了提高电网运行的质量，我们就必须要提高大数据技术在智能电网中的应用，利用大数据技术来提高电力系统的运行效率。

1 智能电网大数据的特点

1.1 数据信息数量巨大

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。

1.2 高速性

智能电网的运行对于系统的要求较高，而在电网运行中，会因为复杂的线路、众多的电气设备以及其他偶发因素而导致电网运行的故障。为了提高电网运行的稳定性，提高电网运输的质量，就必须要对这些故障信息进行及时的反馈和处理。而这也就侧面要求了电网运行的效率必须要达到较高的水平，而这也赋予了智能电网高速性的特征。

1.3 电网数据的多元化

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。

2 智能电网中的大数据技术

2.1 数据挖掘技术

在电网大数据技术中，数据挖掘技术可以说是最为核心的技术。数据挖掘可以帮助系统从海量信息中找到对应的数据，并且分析寻找数据规律。这一技术主要分为三个部分。第一步是数据信息的筛选集成，通过将电网中海量信息的分析，寻找出合适的数据集。第二步则是通过已有的数据集进行数据规律的分析，寻找数据信息中的有效规律。第三步则是将数据规律用可视化方法展示出来。

2.2 高性能计算

通过 Hadoop 分布式计算技术采用 MAPREDUCE 模型建立分布式计算集群或者YonghongZ-Suite等高性能工具，对电力大数据进行分布式计算和处理。

2.3 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。

2.4 数据可视化技术

在进行数据的分析和处理时，最终的解释结果需要借助一些较为具体的手段进行表达，例如图形化手段等。通过这种可视化手段来将数据进行展示，便于相关人员对数据信息的理解。而数据可视化则与科学可视化、统计图形、信息可视化相互联系。

3 大数据技术在智能电网的应用

3.1 支持基建决策

发电企业通过大数据技术提供的有效数据来决定发电站的选址、输电线路的设计。以丹麦风电公司为例，其通过大数据技术把全球天气系统数据和本企业的发电机数据融合起来进行分析：以公司积累的数据和天气系统提供的气温、气压、风向、风速等一系列数据为基础，采用数据建模技术，通过对风速、风力、气流等对电力生产有重大影响的要素进行计算，从而对风力发电的厂址进行了优化选择。并且在这个过程中，此系统还对卫星图像、地理数据以及月相与潮汐数据进行了收集和处理，从而更好的服务此项目的建设和未来发展。

3.2 进行市场需求分析，提供定制化服务

大数据技术能够对市场信息进行集成和分析，通过对相关客户群体的分析来掌握客户的需求。并且将客户对产品的要求，以及对产品的反馈等信息进行收集，然后加以整理，以此为参考来为客户提供更加具有针对性的服务，提高电力营销的水平和质量。其次，电力企业也可以通过大数据技术来对内部信息进行分析，并将其与外部信息进行连接，通过内外结合来分析市场的需求以及走向，以此来提高企业的竞争力和市场占有率。

3.3 进行电网运行的智能化控制

正如笔者所说，电网的运行会因为内部原因或者是外部因素而出现偶发故障，导致电网系统运行的不稳定。而大数据技术能够对电网运行数据进行实时监控和及时反馈，将故障进行及时的预警和处理，能够极大的减少故障处理时间，提高用户的使用满意度，同时也能提高电网运行的稳定性。而且，在大数据信息的应用中，能够通过可视化技术来对电网线路进行检修查询以及应急指挥。

4 结束语

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。为了保证电网运行的稳定，提高电力营销的质量，保障用电管理工作的最终质量，就必须要将大数据技术应用到智能电网中。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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