大数据技术在电力监测中的研究及应用

周炼 邓春红

摘要：本文针对大数据技术在高速公路电力监测系统中的应用展开充分的研究和具体的分析，其结果显示，在高速公路中通过使用大数据技术实施电力监测可以针对海量的电子数据进行具体分析。

关键词：大数据;技术;电力监测;研究应用

引言

近十几年中，我国已经进入大数据技术时代，大数据技术被广泛的应用到生活中的各行各业，其中在电力监测方面大数据技术应用效果尤为明显，对于机电系统内部的电力状态信息来说，其数据复杂多样，信息量巨大，因此，通过大数据技术充分的挖掘电力监测数据潜在价值，进一步的提高相关数据利用效率。从而能够快速的通过相关技术确定电力故障原因，并通过具有针对性的方法及时处理故障问题，保证高速公路在高效稳定的情况下实施安全稳定的运营，由此可见大数据技术在电力监测过程中发挥着至关重要的作用。

1高速公路电力监测大数据的处理方案

1.1   高速公路电力监测大数据的处理方案设计

想要获得高速公路电力检测数据中有价值的电力信息，就必须要实时采集电力系统的运行状态参数，这类信息是通过在同一时刻的电压电流下进行多帧抽取的，通过这种方法就可以得到清楚的电力状态数据，然后通过具体的分析，对数据库中相关电力状态规则进行对比，具体根据map reduce 模型映射，确定高速公路电力系统的不稳定工作状态，并具有针对性的寻找出具体原因。

1.2   高速公路电力监测大数据的处理策略

大数据处理方式在实际应用过程当中具有高效、海量多样信息分析等具体优势，相关工作人员能够通过对比分析后的数值做出更具有优势的决策，具体事务负责人可以通过大数据的比对提高相关问题的优化处理能力。大数据技术具有应用成本低、效率高、优化决策三个特点。

根据实际监测大数据中挖掘出电力状态信息的具体潜在价值，通过数据与数据之间的关联规则实行具有针对性的归类分析，确定其实际价值属性，相关工作人员根据电力监测数据不同的应用领域，实行按级分路输出，以满足相关客户需求。

1.3   Map Reduce 模型

作为一个大规模非线性系统，高速公路电力系统在一定程度上具有着高度的典型性。Hadoop 在具体的应用过程当中，在很大程度为大数据处理提供了软件框架，在存储和管理高速公路的电力监测大数据上 Hadoop 的作用不可小觑，因为其具体采用的是分布式架构，所以有着很好的扩展性和容错性，HDFS 的高吞吐量是其主要的核心技术。

大数据技术自身有着强大的数据处系统，其根据是设计一个特定的函数，把多种数据源根据指定的函数进行具体的分析处理，使得大量的数据源根据指定函数的阀值得出具有实际价值的数据结果。

如下图1所示：

其中 x1～xn表示来自多个数据源所采集的电力状态数据，wij表示从数据源 xi 到规约函数 fj 连接权值，表示阈值，则数据流的输出与输入关系如下公式所示：

通过规约函数的正负状态可根据初始设定的阀值来确定数据的具体价值，进而根据具体的等级进行分类，然后采用分布式处理。

2.      基于大数据的高速公路电力谐波的研究

2.1   高速公路电力系統谐波数据的表现形式

因为电力系统在具体运用过程当中存在着数量非常巨大的非线性负载，当具体电源在工频50Hz 情况下实施相关供电工作时，工频电压或电流会通过这样和那样的方式作用于这些非线性负载上，在这种情况下就会产生一些与大多数工频所不一样频率的正弦电压或电流。

电力网络在工作过程中常常伴随着电力谐波的产生，随着我国现代化基础设施建设的不断发展，我国电力机械设备需求量和使用量正在飞速的增加着，从而进一步的使得相关电力系统中的各种幅值与频率的谐波变得纷繁复杂越来越多，以至于在一定程度上给相关机电设备带来了深远的影响。

图2表示在实际应用当中某段时间内的部分相关电力监测数据。

3基于大数据的高速公路电力系统电压波动与闪变的研究

3.1   高速公路电力系统电压波动与闪变的表现形式

电压波动是指相关电压幅值在具体的范围内进行比较有规则的变动时其相关电压包络线在一定周期内发生的具有规律的变动。电压闪变是指在一般情况下，根据不同频率的电压波动所引起的具有一定刺激性的波动。在电力系统运营过程当中电压波动与闪变会对机电设备的正常运行产生非常巨大的影响。

3.2   电压波动与闪变的危害与大数据处理的响应

在实际运用过程当中，电压波动与闪变在很大程度上影响电力能源的质量，也影响到了具体的相关电力设备的使用寿命。当电力网络中出现一定范围内的电压波动时，机电设备所呈现出的电压会出现偏离正常值的过高或过低，这种情况下就会减少其使用周期和使用效率，严重情况下会使得相关电力机械设备出现较大程度的使用故障。

4结束语：

电力监测在实际的运用过程当中体现出了非常巨大的利用价值，通过使用具体的大数据处理方式进行处理相关数据，能够以最快的速度针对大量的数据进行高效的研究与分析，从而实现总结归纳在不同于正常情况下电力状态的具体产生规律，并针对具体的相关规律实行具有针对性的解决措施，进一步的减少不良状态电压对电力系统的影响，延长具体设备的使用寿命。

参考文献：

[1]    张颖.电力大数据在电网建设中的应用现状——评《电力大数据技术及其应用研究》[J].水利水电技术，2020，51（04）：239.

[2]    王梦娇. 分布式光纤传感监测大数据的存储、管理与处理系统研究[D].电子科技大学，2019.