大数据分析技术下能源互联网及综合智慧能源应用分析

摘 要：电力系统涵盖发电、输电、变电及配电等功能，电力运行过程中会产生大量的数据信息，单单依靠传统的信息采集与储存技术是无法实现对电网全面性的管理的，随着能源互联网及综合智慧能源的兴起，我国提倡建设资源节约型、环境友好型社会，在这一前提下，电力系统的建设必须遵循节能环保的管理理念，利用大数据分析技术可有效的带动电网与整个能源行业信息数据的共享，充分的运用到了互联网技术，极大的促进了我国电力事业的发展。本文将针对大数据分析技术在能源互联网及综合智慧能源中的应用进行分析，以期为我国互联网的安全、可靠运行提供重要依据。

关键词：能源互联网;综合智慧能源;大数据分析技术;信息系统

中图分类号：TP315                                       文献标识码：A                                                 DOI：10.12296/j.2096-3475.2021.05.085

前言：大数据分析是指分析大规模数据的过程。其特点可以用四个V来概括，即数据量大、类型多样、速度快、值密度低。大数据是目前最流行的IT代词之一。仅仅依靠它，就发展了附属行业，包括数据仓库、数据安全、数据分析、数据挖掘等，实现大数据分析的系统化和精确化，为互联网的发展创造条件。

一、大数据分析的具体过程

1.大数据采集

大数据采集依托物联网和互联网技术，是指以特定的方式对大数据载体的信息进行验证和存储的过程。大数据采集主要采用标记识别、传感和数据集中技术，包括RFID、条形码、虹膜、指纹等生物特征识别技术。传感器功能是指基于嵌入式传感器形成传感器网络，采集处于运行状态的物品等数据。常用的采集方法有电量、状态量、SCADA、WAMS等。而数据集中处理可以使采集工作尽可能在本地进行，不仅减少了通信的消耗，还使本地信息有效集中，减少了信息的杂项，提高了网络带宽利用率的频率。

2.大数据导入

这一步是指将收集的信息数据导入数据库，使格式和标准与数据操作相匹配的过程。大数据具有数量大、种类多的特点，而且在天气和物理环境的影响下，设备极易老化或失效，因此在采集过程中不可避免地会出现误差，因此必须对数据进行预处理，恢复因环境恶劣而造成的信息丢失，在此基础上进行降噪处理，从而实现数据清理。

二、能源互联网及综合智慧能源大数据分析技术

1.大数据处理平台

云计算是一种基于互联网技术的计算方法，可以很好地实现大规模数据的处理、传输和存储。云计算平台可以对计算资源和物理资源进行虚拟化。在此基础上，对资源进行动态分配和调用，最大限度地提高了计算能力，运行成本低，安全性能高，近年来在互联网相关行业非常流行。大数据处理平台还设置了数据可视化功能。通过将数据转化为图像，实现了数据处理的可视化突破，完成了向计算机辅助设计、图像处理等多个领域的延伸。反过来，它又成为研究数据处理、决策分析等一系列问题的综合技术。常见的数据可视化技术包括GIS技术、GPS技术等。

2.大数据分析算法

分布式聚类算法是一种针对处于故障状态的数据库的算法。通过对故障设备的状态数据进行聚类，将正常状态和故障状态的数据分离并划分为不同的聚类。聚类是基于样本之间的相似性，通过曼哈顿距离、欧氏距离等不同的距离计算方法来计算数据。这种计算方法实现了分布式计算和迭代计算的结合，大大节省了计算时间。大数据挖掘多采用并行化的思想，如关联分析与FP-growth算法相结合，这是针对Apriori算法固有缺陷而提出的一种升级算法。通过两种技术的并行化，可以更好地发挥挖掘技术的作用。

三、能源互联网及综合智慧能源大数据分析技术的应用

1.负荷建模

在传统电网中，负荷的识别是一个很大的问题。电网系统缺乏有效的检测设备，导致采集的数据可靠性低。一旦负荷问题得不到解决，很可能会影响电力设备的连续运行，降低系统的运行效率。负荷建模是电力系统的负荷数据分析模块。随着大数据和云平台的结合，负载建模的应用性能得到了显著提高。它可以实现负载参数的准确估计，提高数据质量，加快采样频率。负荷建模是能源互联网和综合智能能源大数据分析的重要应用。它可用于电力调度、故障定位和负荷测量。

2.状态评估

状态评估主要是对状态进行分类确定，对系统过程的稳定性进行检测，它是电力系统正常运行的重要保证，在电网输送过程中，每次监测分析，都需要进行相应的时间序列分析、运行分析等。而且节点越多，采集频率越高，计算任务越重，因此需要借助大数据分析技术。电力系统的评估主要围绕电能质量、故障恢复和安全性能进行。通过对不同运输条件下电力系统的分析，了解电力系统内部存在的问题，找出安全隐患，改进相应的自愈控制技术，进一步加强电网的稳定性。

3.质量检测

电能的质量决定了用户的体验满意度，这对电网系统的未来发展至关重要。因此，加强电力系统质量监测与检测是电网发展的重中之重。电网的传输质量是由电力单位来衡量的，如有功、无功、谐波、频率等。随着电力设备的不断完善，越来越多的分布式电源接入配电网，实质上给电力输送带来了质量问题。为了解决传统电网的计算精度不足的问题，有必要增加收集点的数量和收集数据的频率，密切關注这一趋势的电力运输、及时处理问题，如电压凹陷，并实现准确计算大数据来满足用户的需求。

四、结语

大数据技术逐渐渗透到电网系统中，取代传统的信息管理方法，改造电网的能源结构，我国电力行业出现新的增长，但由于大数据技术还处于发展过程中，自身存在很多问题，如数据采集和处理工作量大，计算比较复杂等等，因此必须加强对大数据分析技术的研究和改进力度，使其更适合于互联网能源和综合智能能源，从而促进我国能源结构的进一步优化，为我国电网的发展提供有力的机遇。

参考文献：

[1]夏旭，朱雪田，梅承力，等.5G切片在电力物联网中的研究和实践[J].移动通信，2019（1）.

[2]程琳琳.中国电信夏旭：用比特驱动瓦特电力切片5G行业应用突破口[J].通信世界，2018（21）.

作者简介：李浩（1991-），男，汉族，河北省沧州市人，职务：国家电投-吉电股份-北京吉能新能源科技有限公司项目管理，职称：助理工程师，学历：大学本科，研究方向为新能源、综合智慧能源、能源互联网方向。

（北京吉能新能源科技有限公司  北京  100000）