面向智能电网应用的电力大数据关键技术

李轩　熊艳琼

【摘 要】如今，社会经济发展越来越依赖于电力系统，而电力系统在运行的过程中会产生数量庞大的数据信息，数据增长快速并且类型丰富，决定了电力系统满足大数据的一切特征。智能电网是在日益信息化的背景下应运而生的新型技术，为进一步提高电力企业供电质量及其管理水平打下了基础。但是在大数据环境下，要追求更大的进步，如更高效处理电力系统的庞大数据信息、保证电网运行的经济性、有效性与可靠性等，则应该构建完善的电力大数据平台，并且熟悉、掌握与落实相关关键技术。

【关键词】智能电网;电力大数据;关键技术

1智能电网大数据的特征

智能电网的运行过程中会产生海量的信息数据，基于不同来源可包括电力企业内部数据与外部数据。其中，内部数据主要在数据采集与监控、生产管理、配电管理以及客户服务等各大应用系统中产生，而外部数据则来源于互联网或者气象、地理信息系统，这些数据具有非常分散的特点，因此其管理单位也并不一样。可见，在智能电网实际运行中产生的这些数据信息是非常复杂的，来源上具有多元化的特点，而且随着智能电网的应用，各种类型的半结构化、非结构化的数据信息也在不断的增加。

2智能电网、云计算、大数据的关系

图1简要描述了智能电网、云计算、大数据三者之间的相互关系。

云计算能整合智能电网系统内部计算处理和存储资源，提高电网处理和交互能力，成为电网强有力的技术组成;大数据技术立足于业务服务需求，根植于云计算，以云计算技术为基础;智能电网可以抽象的认为是大数据这个概念在电力中的应用，所以三者是彼此交互的关系。智能电网、云计算、大数据三者之间的关系，从更加深层次来讲，是电力系统发展到不同阶段的产物，具有代纪传承的特点。图2从代纪传承的角度描述了三者间的相互关系。

3智能电网中电力大数据关键技术的应用

3.1ELT关键技术

智能电网在实际运行中，产生的数据信息是非常多而且复杂的，如果依靠以往的方式对这些数据信息进行分析的话，是很难把握这些数据信息的内涵和基本规律的，也不能更好的服务于电力企业的科学决策。结合大量的数据信息处理经验来看，在对各种类型的数据信息进行分析处理的过程中，必须要严格的按照相关标准来执行，按照一定的流程来完成相关的操作，即“数据集成-抽取-转换-剔除-修止“，通过这样的规范化和标准运作，才能真正的把握好这些数据信息所蕴含的基本内容来。电力企业通常将数据仓库技术应用到数据集成上，ETL是“Extract-Transform-Load”的缩写，从这个组合中，我们就可以看出其主要是由三个部分内容组成的，首先是数据抽取，即是将目的数据源系统需要的相关数据从数据源系统中抽取;其次是数据转换技术，即是将上一部分中抽取获得的数据根据一定要求而进行转换，变成另一种形式，同时，对存在偏差或错误的相关数据进行清洗或者加工;最后是数据加载技术，即是前面所转换获得的数据进行加载，保存到目的数据源系统内。ETL关键技术是面向智能电网的电力大数据应用中的重要数据集成技术，因此，电力企业还需要对各项因素进行合理的综合考虑，与多种先进技术相融合而实现科学的数据集成化，促进电力企业发展。

3.2数据分析关键技术

大数据技术的根本驱动力是将信号转化为数据，将数据分析为信息，将信息提炼为知识，以知识促成决策和行动。借助电力大数据的分析技术可以从电力系统的海量数据中找出潜在的模态与规律，为决策人员提供决策支持。麦肯锡认为可用于大数据分析的关键技术源于统计学和计算机科学等学科，包含关联分析、机器学习、数据挖掘、模式识别、神经网络、时间序列预测模型、遗传算法等多种不同的方法。

3.3数据处理關键技术

对于数据处理关键技术而言，其对智能电网运行具有十分重要的影响，此技术对数据进行一定的分析，在分析过后，将数据按照一定的原则进行分类，即实行分库、分区、分表的步骤，在分库处理中，在遵循相应原则的情况下，对于利用率较低的数据，将其输入进数据库系统中，进而使数据处理具有较高的效率，使利用率逐渐提高。在进行分区处理的时候，在运用通标数据方法的情况下，将数据进行有效载入，从而减少使用表格的频率，当相应人员进行数据访问的时候，具有一定的便利性。对于分表处理而言，在遵照数据处理原则的情况下，便形成数据表格，此外，数据加载性能处于较高的发展趋势中，并行式、纵列式都能使数据处理效率逐渐提升，在运用此种方法的情况下，在任何时候都能对数据信息进行相应查询，如可以对语言进行查询。在运用数据处理关键技术的时候，能加快智能电网的发展进程，使企业抗压能力逐渐提高。对于电力电子技术在电力系统中的应用，具体内容：通过整流器转变，可使交流电转化为直流电。同时利用电气电力元件，通过蓄电池作为备用电源对负载实现供能，并改变专用电源、高频逆变器的使用性能。

3.4数据展现关键技术

在信息技术的时代背景下，可视化技术、空间信息流展示技术得到了广泛关注，这两种技术的应用帮助工作人员对数据处理具有更清晰的认识，从而了解其运行规律。可视化技术具有监控的功能，从而使电力系统中出现的问题逐渐减少。空间信息流展示技术主要体现在电网参数与已有地理信息系统的结合上，包含变电站三维展示、虚拟现实等技术。将电力配电设备管理与地理信息系统紧密结合起来，有利于电网管理人员直观地了解设备情况，从而为其决策提供最新的地理信息。在变电站工程设计中用空间信息流展示技术可以节约时间、资源、成本，为电力企业带来巨大的效益。

4结语

总之，电力大数据关键技术有着广泛应用，对于分析和应用海量的数据信息起着非常重要的作用，在智能电网深化普及的当下，必须要受到更高的重视，并深化落实到实践中。

参考文献：

[1]邵春华.电力大数据关键技术应用分析[J].电力发展，2017.

[2]张恪军.面向智能电网应用的电力大数据关键技术分析[J].农业科技，2016.

[3]张东霞，苗新，刘丽萍，等.智能电网大数据技术发展研究[J].中国电机工程学报，2015.

[4]薛禹胜，赖业宁.大能源思维与大数据思维的融合（一）大数据与电力大数据[J].电力系统自动化，2016.

（作者单位：国网江西省电力有限公司宜春供电分公司）