能源互联网形势下的电力大数据发展分析

2020-01-04翟媛

科学与信息化 2020年36期

翟媛

国网宁夏电力有限公司中卫供电公司宁夏中卫 755000

智能化的电网体系不但能够提升能源公司的发展水平，还能够推动能源行业发展和进步。依靠信息化体系和智能传感技术所获得的电力大数据更符合新时期的发展要求，以前的数据分析法已经落后，所以在能源互联网形势下，相关工作者必须充分发挥大数据的作用，强化电力公司信息数据收集和保存的水平，提高电力发展[1]。

1 能源互联网形势下研究电力大数据的具体技术

1.1 简析多源能源数据集成与服务技术应用原理

多源能源数据集成技术属于整个建筑能源公共服务平台数据基础中最关键的技术，处在整个服务平台的最前面。具体分析这项技术，主要包含三个关键性技术，即多渠道数据接入技术、多源数据融合技术和多维数据管理技术。第一，多渠道数据接入技术多半是用来分析多元数据的连接方式的，用于研究不同种类数据的数据接入模式，无论是电力管理体系还是能源设备采集，都能够应用该技术进行接入工作。第二，多源数据融合技术。该项技术是面对整个网络体系中的多源异构数据集成和管理模式的，在这个整体管理平台当中，打造一个具备完整数据的能源模型资料库，给各种各样的智能电网体系平台提供其所需要的数据资料。第三，多维数据管理技术。多维数据管理，顾名思义就是面向智能电网系统中的各种应用，将其充分结合在一起，进行统一的管理工作。

1.2 分析电力大数据的集成管理技术的应用原理

在电力大数据发展技术当中，集成管理技术一般是被应用到多元化的电力数据资料库中的，集成顾名思义就是把来源不同、格式不同、性质不同的数据通过某种方式结合到一起，为电力公司的发展提供相应的数据资料。因为很多大数据技术安全性偏低，数据种类偏多，所以电力公司在处理大数据时，应该首先进行抽取和集成工作，发现个数据之间的普遍联系，找到符合公司发展需求的数据。大数据存储管理工作当中最重要的技术当属NoSQL数据库技术，这种技术的储存方法是分布式模式，抛弃了原有关系数据库的特点，使整个数据储存工作更加方便快捷，很多数据都具备可扩展性，有效跨越了数据过多难以储存的困难。一般来讲，被广泛应用的NoSQL数据库技术有很多，比如Google的BigTable，Amazon的Dynamo等[2]。

1.3 简析能源应用支撑技术的应用原理

能源应用支撑技术属于整个能源公共服务平台和上层应用中间的沟通桥梁，联系上层应用的需求和服务平台的需要，打造适用于各种应用的数据系统。利用一些模型打造生成业务分析时所必需的数据资料，借助业务管理规则把业务逻辑划分为无数个计算机应用任务，然后再利用认知计算把人的任务转化成计算机的工作，包括一些分析数据、识别资料、分解数据等任务，真正做到工作者和计算机的无缝连接。利用数据共享服务应用给上一层应用储备所需要的数据资料，数据流分析提供一些最基础的数据分析接口资料，给所应用的信息交互工作提供一些帮助，加强电网业务的公开透明性，提升综合业务水平。

1.4 深入分析大数据解析技术的应用原理

实际上，大数据解析技术主要任务就是分析和解释数据。智能电网大数据则是把配电体系划分为了独立的分系统，每个分系统之间都能够不断交流，在交流互通的过程中产生新的信息资料，这些新的信息资料在加工完善的过程当中打造一个数据系统，真正完成配电系统数据之间的完美交流和互通。具体来讲，在智能电网系统发展的过程当中，应用大数据解析技术的情况特别多。首先，想要加强事件数据和处理模型之间的密切程度，并将其联系转变成事件的相关数据资料，就必须要重视过程挖掘工作。其次，确保数据可视化。实际上，数据可是顾名思义，就是把数据库中的数据资料转变成能够观察的形象的数据资料。大数据技术使用到电网系统当中，数据可视化是必不可少的，只有实现数据可视化模式，才能够把很多数据资料以形象化的数据传递给工作人员，使其能够及时发现电力体系运行当中的问题，推动店里工作的开展和进步[3]。

2 电力大数据发展方向分析

首先，电力大数据在发展过程当中会逐渐实现一是即插即用的功能，而且使用范围也会逐渐扩大。在整个能源公共服务平台当中打造分布式数据资料库，在能源互联网形势下即插即用会成为流行，整个体系的灵活性和开放性就会逐渐增强，进而确保绿色智能小区能源互动体系逐渐形成，随着技术的发展这种体系的使用范围会逐渐扩大。其次，形成在线监测模式。伴随着我国科学技术的不断进步，智能技术被开发和应用，在线监测技术必不可少。实际上，在电力运行系统当中，风电机组的工作环境是非常恶劣的，不但要承受非常高的工作压力，而且还会遭遇各种自然问题的破坏，所以监测风电机组工作状态，直接关系到整个电力工作的运行情况。基在这种大数据影响下打造在线监测体系，能够科学地根据设备的实际特征创造设备模型，在线超球模型应运而生，能够在线评估出设备的运行情况，应用各种数据展示模式预测工作情况，提前预警，提升工作效率。最后，下一代能源分析和优化管理支撑系统会被广泛地投入到电力大数据发展工作当中，依据各种数据分析方式，将电力发展数据展示出来，打造扩展性和兼容性矫情的应用技术模型，打造适合新时期发展要求的平台，不断提高能源分析优化成效，推动工作的开展和进步[4]。