电力大数据智能分析平台设计与实现

2021-05-21包迅格张景明尚天婷

通信电源技术 2021年2期

包迅格，张景明，张吉，尚天婷

（国网浙江省电力有限公司信息通信分公司，浙江杭州 310020）

0 引言

随着国家电网建设的不断完善，变电站和供电站等电力单位内的智能电网覆盖逐步完成[1]。在此背景下，电力平台功能的完备性和平台运行的稳定性与智能性均受到了挑战。目前电力产业中存在多种问题，这些问题大多与电力大数据智能分析平台有关。传统的电力大数据智能分析平台仅可通过简单的数据存储和数据输出计算来分析电力资源供应是否平衡，却无法在基本层面应用机器学习技术，也无法在核心层有效应用数据调度算法[2]。为解决这些问题，本文将综合我国电力产业的建设与发展现状，提出电力大数据智能分析平台设计方法，致力于将电力产业的发展构建成一条完善的产业链，进而形成一个功能完备的产业服务区块。

1 电力大数据智能分析平台设计

1.1 基于平台信息节点融合多元电力数据

在确保电力大数据智能分析平台稳定运行的前提下有效分析相关的电力数据，并且利用大数据提供给平台的EPIC功能，实时管理平台内多种数据和多元数据融合。

在此过程中，EPIC技术为电力大数据智能分析平台提供一个稳定且安全的数据存储空间[3]。实际应用中，平台支持OLAP与OLTP两种阶段数据的同步存储，并且其E3处理器也可并行处理多种异构数据[4-6]。考虑到不同电力数据之间存在结构层面差异，因此还需要在上述数据处理的基础上，融合结构性电力数据[7-9]。平台节点信息处理如图1所示。

图1 电力大数据智能分析平台节点信息处理

按照图1表述的流程处理电力大数据智能分析平台的节点信息。在变电站中，结构性电力数据通常以非常规文字的方式存在，即电力运输图像或电力荷载视频等。常规融合条件下，需要在HTTP用户端进行电力数据的共享，在确保区域内融合处理工具完善的基础上，根据不同数据的社会关系，对其进行融合处理。采用电力数据压缩融合算法、副本融合算法以及数据排序融合算法对多元化平台节点信息中的多元电力数据进行融合处理，计算公式为：

式中，G(i,j)为获取的电力网络节点信息在计算机上的投影成像；Gcol(·)为电力数据分析成像灰度值；s为节点个数；n为外界影响因素对电力数据压缩造成的直接影响；m(·)为电力信息副本松动值；H(·)为变电站中设备运行产生的内部数据；h(·)为变电站中设备运行产生的外部数据；T为数据融合梯度；i和j点分别表示数据融合过程中对应的横坐标与纵坐标；v为电力数据在网络中的正确排序；vn为电力数据分析特征；ε为电力数据在网络中融合的可控区域。

1.2 应用支撑工具设计平台分析层结构

支撑工具是确保平台稳定运行的关键。在完成平台信息节点多元电力数据的有效融合后，按照电力大数据类型将其划分为结构电力数据和非结构电力数据[10]。在此基础上，首先使用智能分析工具，将服务层数据与应用层数据进行集成引擎分析，确保电力分析数据在变电站或配电网中的可视化[11]。其次使用Flash技术交互控制仪表，灵活地选择跨服务浏览器，使用仪表盘创建报表、电力数据分析表格以及数据信息交互选项等[12]。同时，安装SCADA数据流转器和Java数据库实时展示时间数据与运行数据，确保电力设备的实际趋势与预测趋势走向一致。最后输出最终变电站内电力运输最大数据、电力运输最小数据、平均值以及方差值等，形成电力大数据分析报告，辅助平台实施决策。

1.3 设计电力大数据平台核心智能分析功能

电力大数据智能分析平台具备核心计算功能，可实时转换计算机任务，管理电力数据，不仅能编辑与访问数据库，还能对电力数据进行在线预处理。规则库代入的计算分析部分也属于电力大数据智能分析平台的核心功能，是执行分析行为的关键。在确保数据库中核心电力数据按顺序输入后，需要执行或调动计算机分析指令来完成对核心电力数据的智能分析。