大数据技术在电力系统中的应用

管建超 李挺 张懿操

摘 要：在电力大数据时代的背景下，人们对信息的获取以及甄别需求愈加趋向规模性、多样性以及高速性，因此，信息通讯体系已经成为智能电网的重要应用系统，大数据关键技术的应用能为多种领域的发展提供关键信息，符合当前社会发展需求，推动电网规划建设与服务呈上升趋势发展。本文基于大数据技术在电力系统中的应用展开论述。

关键词：大数据技术;电力系统;应用

引言：智能电网主要依靠计算机技术、信息技术、通信技术等多种技术相互结合应用，在互相制约控制的同时，还能起到一定的促进作用，在此基础上，不仅有助于提高能源使用效率，还能最大限度的减少电能消耗，实现信息资源的合理利用，为各项决策提供科学性、合理性、有效性的依据，从而保障了供电的安全。

1电力大数据技术优势

首先，充分发挥电力大数据技术优势，有利于降低能源消耗，在提高電力企业经济效益的同时，适应社会可持续发展的要求。借助这一技术对各种类型的数据资源进行分析，能够为企业制定生产计划提供丰富的参考依据，结合用户的实际需求来制定合理的生产计划，在满足用户用电需求的同时，实现良好的节能减排效果。其次，充分发挥电力大数据技术优势，有利于提高电力生产的管理水平，促进电力企业的稳定发展。由于电力系统本身具有较大的复杂性，利用电力大数据分析技术能够对数据信息进行有效利用，帮助工作人员充分了解系统的运行情况，对电力设备进行合理的调节，使设备运行的安全性及稳定性得以提升。同时，借助这一技术能够对电力生产中存在的各种风险进行分析，帮助工作人员做出科学合理的防范措施，使电力生产的效率及质量得到保障。

2智能电网应用的电力大数据的平台架构

电力大数据平台是保障大数据技术应用以及智能电网工作顺利进行的基础，其是以MapReduce软件架构为基础而搭建的电力大数据平台，可以有效对于PB、ZB级别数据在查询以及相应的储存方面均可以达成相应的功能，在此基础上整体框架结构的数据访问调度时，原始数据与备份都可以输入到相应储存系统，在保证操作系统与服务器之间作用得到充分发挥的同时，还要保证硬件设施的性能得以进一步拓展。在电力大数据平台构建过程中，除了要将技术展示出来，还要将关键的框架部位也要体现出来，预防意外情况出现，保障信息的安全性能。在此基础上还要根据实际情况，注重不用网络层次之间的连接，切实体现出其储存的作用和性能，保证电力大数据的平台组成模块之间的沟通联系。

3配电网中的大数据

想要掌握充放电状态，配电网要采用频率为200kHz的高频采样信息，配电网当中安装了包括储备设备在内的一系列设备，可以加强采样频率，而且相关设备的广泛分布，也获取了更多的数据量。由于分布式电源越来越多，扩充了数据收集点的渠道，目前调度的系统化函数的收集点已经达到了十万多。经分析，配用电数据中心能够形成千万级别。监测设备可以把所获取的设备信息输送进数据中心，并与大电网互换，以此就可以让配电网达到自动运行的效果，同时还能够实时监管供电范围内的设备。配电网在分布式电源运行期间会获得非常多的信息，它们对控制和完善信息工作带来了参考依据。而风机、光伏的储能预测要使用以前的数据，同时还要发掘出有关的数据。而在确定分布式能源和储能设备的位置的时候，要对地理环境和天气条件进行综合性研究，所以这就导致配电网需要非常多的数据。配电网想要准确的收集到使用者和电网互动期间所形成的数据，那么就要采用具备双向通信能力的智能手表，其可以给电力企业创建出非常多的用电数据。通过调查发现，太平洋天然气电气企业只是了使用900万个智能手表，就在一个月内收集到3TB数据，并且由于配电网的完善，收集量还在进一步的增加。

4信息化架构建设

大数据互联网技术下，信息化架构建设应注重其计算、存储方式的合理应用。目前，实时数据流、离线数据离线、结果数据返回、在线数据查询是信息化架构下数据计算储存的四种基本形式。就实时数据计算流而言，其能在完成数据计算后将相关数据及时存入相关数据库，在后期电网管理中，通过特定的数据调取程序即可实现这些数据的二次取用。而在离线数据管理中，应按照缓冲部分、统一视图部分、数据仓库存储、数据集中部分的形式进行电网数据的加工处理，通常这些数据加工处理过程在数据仓库完成。结果数据返回管理中，应基于大数据平台注重逻辑计算方法和算法计算流程的优化，并将计算的结果返回到原系统中。此外，针对信息架构中的在线数据查询功能，应能优化数据查询范围，确保数据查询的精准性和效率性。现阶段信息化框架下的在线数据查询可准确查找RDS关系数据、ADS内存计算数据、OTS半结构化数据等内容。此外，基于模块化存储单元，流式计算、流线计算、RDS关系数据、ADS内存计算数据、OSS数据均能实现高效存储，这为后期的调取管理创造了有利条件。

5管理层面的管理措施

（1）提高电力行业管理者的思想认知。从我国电力行业元数据管理的现状来看，元数据管理出现的问题，其根本原因是企业对元数据管理工作的重视程度不够。电力行业信息化部门的技术人员对元数据的概念是非常了解的，对元数据的重要性也是认同的，但是由于企业的管理者并不是IT行业出身，对元数据管理的重要性并不了解。又由于经费、人员、管理难度等多方面因素的影响，从而忽视了元数据的管理工作。因此，元数据管理工作首先需要企业的管理者给予足够的重视，了解元数据管理的重要性，才能使得管理工作顺利开展。（2）以技术部门为管理主导。虽然元数据的管理处于大数据平台的最底层，但是元数据的管理工作与其他管理工作不同，其管理方式更偏向于技术活动。需要专业的技术人员对其进行开发与维护，在大数据平台建设之初就需要对元数据管理工作进行建设，并对其具体工作流程进行明确的规定。此外，还要设置专业的管理岗位，进行元数据的采集、变更、维护等管理工作。（3）制定元数据的管理规范。元数据管理工作的有效进行离不开标准的管理制度，电力行业需要制定与之相配套的管理制度。管理制度中需要包含元数据的具体管理要求以及相关的注意事项，具体内容如下：一是在元数据管理系统建立之初，就需要对业务型元数据的属性进行补充，且补充的内容要准确、全面并符合元数据补充规范，在系统完成后需要相关技术人员对补充的元数据信息进行审核。二是当大数据平台的业务信息、数据结构以及相关功能发生变更时，需要对相关的元数据进行及时的更新，保证元数据信息与系统信息的一致，同时需要注意对历史版本进行保留。

结束语：科技的发展让电力系统越来越完善。而在大数据的背景下，大数据技术得到了广泛的使用，从而让电力行业得到了进一步的发展。而目前因为很多因素都会对配电网运行的可靠性造成影响，所以相关工作者要在评测运行可靠性的时候，全方位的分析有关影响因素，并制定出完善的控制方案，以确保配电网能够得到可持续的发展。

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