电力大数据环境下电网规划研究

​戴科

摘要：电的使用已经逐步的贯穿国家的各类发展和国民生活，所以对电网进行规划尤为重要。本文阐述了电力大数据环境下电网规划体系的功能，电网规划大致分为三个步骤：数据的收集、数据的分析和处理以及数据的应用。电力大数据环境下电网规划，为了更好的发展国家和服务国民，对之采取一系列措施，将提高电力大数据和电网技术、培养数据和电网技术的专项人才、完善企业管理作为策略方针。

关键词：电力大数据;数据处理分析;电网规划

引言：

随着国家的发展，国民生活水平不断提高，传统的电网规划体系，已经不能够满足当前国民对供电能力和质量的需求。数据的迅速膨胀，各企业已经渐渐认识到数据对于企业的重要性，它可以从多维的角度给企业带来优化。因此，需结合当前的国民用电情况制定现代化的电网规划体系，在网络发达的大数据背景下，基于电力大数据环境制定电网规划体系。

一、电力大数据环境下的电网规划体系的功能概述

电力大数据的出现，给制定现代化的电网规划体系提供的新的思路。电力大数据环境下的电网规划氛围三个步骤：数据的手机、数据的分析及处理、数据的应用。

（一）数据的收集

收集国民用电数据、电网规划体系内部数据和外部数据。国民用电数据不仅仅是简单的收集用电量信息，还需获取天气、地理、人为等环境因素对国民用电情况的影响，可以采用无人机、卫星、雷达等科技手段收集这类信息，保证信息的准确性。电网规划内部体系数据，这类数据包括体系运作数据和工作人员操作数据，各部门数据共享，可以提高数据的利用率，也将体现整个体系的运作情况。外部数据就比如用户反馈等等，这部分的数据总是被忽略，但往往这部分数据就是电网规划体系效果最直接的体现。收集数据后为数据建立电网规划数据库，方便查询与使用。

（二）数据的分析和处理

大数据分析处理，是人工智能技术的一种，它拥有人工智能技术的一系列优点，对数据进行大量的分析和聚类，并从中学习，再进行下一次的分析和聚类。电力大数据对数据的分析功能，分布在电网规划体系中的各个角落。比如，根据一段时间给定区域内用户的用电情况，分析出该区域内用户的用电需求，根据分析结果对该区域的电网进行调整，这样既不会出现供电不足的情况，也节省了不必要的开支。电力大数据对数据的处理能力，不但速度快，而且精度高。速度快可以防止因时间缓慢数据信息失真的问题;精度高，加强了电力大数据的实用性。

对数据进行分析处理，是整个电网规划体系的核心，收集数据就是为了对之进行分析处理，分析处理过后的数据才能被电网规划体系运用。电网规划数据库使用先进的人工智能技术。首先要确保数据库内数据的准确，这样分析处理的结果才具有参考价值;然后根据数据本身的内容进行分类储存，方便查阅;其次将不同类型的数据进行对比分析，找出之间的相关联的信息，据此对未来数据开展预测;最后对错误数据和无关数据进行修正和删除，保证数据库的精准性。

（三）数据的应用

数据经过分析处理之后得出的结果可以应用在电网规划体系中的各个方面，例如对体系未来方向进行预测、电网铺线的方案设计和风险评估等。通过对体系未来方向的预测，对目前电网规划体系做出智能评估，掌握电网未来的趋势，提前对电网规划体系做出修改，从而降低风险。数据处理分析是电网规划体系中的内部系统，电网铺线和电力用户则是外部系统。外部系统也是電网规划体系重要的组成部分，通过数据分析处理得出的结果，对外部有规划的进行铺线，提高用户体验，节约经济成本。

二、电力大数据环境下的电网规划特点

（一）数据量大

随着计算机网络的飞速发展，获取数据的手段越来越多。电力大数据环境下电网规划体系的环节十分复杂，每个环节中都存在大量的数据，且数据经过处理分析之后的结果，也将作为新的数据存储在数据库中。数据多，就是基数大，导致有价值的数据占比小。在定期对于无效信息进行删除的同时，也得为扩充数据库总容量做考虑。

（二）分布式存储

面对海量的数据，难以对其进行存储，采用分布式存储系统可以有效的解决这个问题。电力大数据分布式存储系统可以分为两类：分布式文件系统和分布式数据库系统。分布式文件系统是对非结构化数据进行存储管理，分布式数据库系统是对半结构化数据与结构化数据进行存储和查询。分布式存储系统具有可扩展性、可靠性、性能优化技术、易用性、高效元数据管理等优点。分布文件系统具有动态扩容与缩容的能力，且不同的分布式文件系统拥有与之对应的容错机制，大大的降低了故障发生的概率，及时产生故障也会及时恢复丢失的文件数据。

三、电力大数据环境下的电网规划策略

（一）提高技术

在电力大数据环境下电网规划的初步研究中，其效率和速度远超旧式人工的电网规划体系。科技的发展为电网规划带来了便利，而我们不能仅满足于此，前文也提到过，电网规划体系中的各种环节复杂，电网的整体铺线范围巨大，所以电网规划数据库中的数据十分庞大。数据庞大总有一天会占满数据库，而且也会影响数据的查询与处理分析速度。对之，定期清理无效数据只是暂时的处理手段，最直接有效的处理手段是扩大数据库容量和提高数据处理模块的技术。这两种技术的提升，都基于优秀人才的培养。

（二）培养人才

优秀且高端的技术并不是凭空出现的，相关企业因致力于对人才的培养。电力大数据环境下的电网规划是一个有针对性的项目，这个项目的人才需要从两个方面进行培养，一是电力大数据，二是电网规划，将二者相融合。大数据人才需要对计算机知识、统计学、数据分析等等技能有深刻的了解，其价值体现在应用上，通过多门技术的整合，对大数据有一定的研究成果之后，有针对性的将大数据运用至电网规划中，对电网规划进行研究。电网规划直接影响电力的供应和用电的安全，间接的影响了社会制度。科学的对电网进行规划，是为了保障用电的安全、经济及稳定。所以说，电力大数据环境下的电网规划人才是一个多方面的优秀人才，相关企业应不惜余力的培养这方面人才。

（三）完善管理

一个企业的拔高，光有优秀的人才是不够的，还需要有完善的管理制度。管理制度的完善不仅限于对已有制度的修改，可以大量借鉴国内外私企国企的制度，取长补短，根据供电企业的特征和结合电力大数据环境下的电网规划，制定出适合供电企业的新制度。员工管理也是管理制度的一部分，供电企业可以定期开展培训活动，提高员工素质;还可以操办技术类竞赛，提高员工积极性，从中发现可能遗漏的技术人才。

小结：传统的电网规划体系难以满足国民当前的供电能力和质量的需求，基于大数据的环境，将电力大数据融入电网规划中，对管网规划有着正面的、积极的作用。电力大数据环境下电网规划的特点及功能对于电力使用非常有效，快速、精准的对数据进行处理和应用，提高了电网的使用效率、国民的用电的安全，也节省了供电企业运作的人力物力。由此，建议从技术、人才和管理方面着手改善，提高电力大数据环境下的电网规划的科学性和合理性。

参考文献：

[1]洪文明. 电力大数据背景下的电网规划研究[J]. 通信电源技术，2019，36（03）：234-235.

[2]马润泽. 基于大数据技术的配电网规划研究[D].浙江大学，2018.

作者简介：

戴科（1981.1—），男，汉族，湖南省岳阳市人，本科，工程师，研究方向：高电压技术、电网规划。

作者单位：岳阳市电力勘测设计院