电网调控运行大数据存储与处理技术的运用研究

摘""要：电网调控运行过程中，各个业务领域对数据实时性提出了不同的要求，如果还是采取一刀切的数据处理手段，则很容易由于数据时效性不强影响决策控制的效果。基于此，对电网调控运行中大数据分类存储与处理技术框架进行梳理，并且分析大数据存储与处理技术在电网调控运行中的具体运用表现，希望借助技术优势，提升电网调控运行水平。

关键词：电网调控""大数据技术""分类存储""安全智能预警""数据价值

中图分类号：TM73

Research"on"the"Application"of"Big"Data"Storage"and"Processing"Technology"in"Power"Grid"Regulation"and"Operation

YANG"Dong

State"Grid"Xiangxi"Power"Supply"Company，"Xiangxi，"Hu’nan"Province，"416000"China

Abstract："In"the"process"of"power"grid"regulation"and"operation，"various"business"fields"have"proposed"different"requirements"for"real-time"data."If"a"one-size-fits-all"data"processing"method"is"still"adopted，"it"is"easy"to"affect"the"effectiveness"of"decision"control"due"to"weak"data"timeliness."Based"on"this，"it"summarizes"the"framework"of"big"data"classification"storage"and"processing"technology"in"power"grid"regulation"and"operation，"and"analyzes"the"specific"application"performance"of"big"data"storage"and"processing"technology"in"power"grid"regulation"and"operation，"hoping"to"improve"the"level"of"power"grid"regulation"and"operation"by"leveraging"technological"advantages.

Key"Words："Power"grid"regulation;"Big"data"technology;"Classified"storage;"Security"intelligent"warning;"Data"value

经过多年的努力，我国已经建设了较大规模的电网运行体系，其中数据来源也更为多元，这为电网调控中心提供了可靠的调控依据。这些数据主要源自数据监控系统、采集系统、电网广域监控系统等，因电网建设规模不断扩大，数据信息呈现井喷式增长，数据处理的压力骤增，处理效率自然无法保障。此外，有很多电力系统的外部数据资源也在电网调控运行中扮演着重要角色，在此种背景下，传统的数据存储与处理方式已经不能满足数据应用需求，因此迫切需要研究一种新型的数据存储与处理技术，而大数据技术因本身就具备数据处理的优势，将其引入电网调控运行系统势在必行。大量的理论和实践研究也表明，应用大数据存储与处理技术对强化电网调控运行水平具有重要意义。

1""大数据分类存储与处理技术框架

电网调控运行中，实时全景数据属于十分宝贵的资源，大数据存储与处理技术的应用为获取实时数据提供了可能。为使大数据技术的应用价值得到充分挖掘，本文基于已有的研究理论和实践应用成果，探究适用于电网调控运行的大数据分类存储与处理技术，旨在提高数据获取和分析的效率，为电网调控运行提供可靠的参考依据。

1.1""大数据分类存储技术

通过收集获得的原始数据中，经常出现冗杂数据和噪声数据等，部分情况下还会产生数据缺失的问题，如不对其进行预处理，直接投入使用很难发挥数据的应用价值。因此，必须对获取的各类原始数据进行清洗、补充和重构，改善数据质量，提高数据价值"[1]。

当对数据实时性的要求偏高时，可以选用实时性数据存储系统，也可被称为内存数据库，具体是指支持在数据库中直接处理数据的状况，无论是对数据信息的读取，还是分析效率都要比常规的磁盘存储高出多个数量级，此种数据存储方式往往能够大幅度提升数据处理效率，增强数据信息的实时性。当对数据实时性的要求不高时，或者属于非结构性数据时，则可采取非实时数据存储系统，这里指的是分布式存储系统，主要是利用分布式技术和网络技术将分布在各个计算机不同位置中的数据文件形成逻辑统一的数据库，保障对各类数据文件的分布式管理，此举既能解决计算机存储空间不足的问题，也能同时发挥多个计算机的资源计算作用。

1.2""大数据分类处理技术

数据处理过程中分布于不同系统中的数据集被称为一次数据集，而被应用的数据集作为目标数据集，此时的一次数据集为系统输入，目标数据集则为数据输出。因此，可以认为，目标数据集指的是未经处理便可直接应用的数据，而一次数据仅代表数据源头，二者虽然一个作为输入量一个作为输出量，但二者的联系十分密切，且呈现出多元化的特征，不同数据之间也存在耦合的可能，在数据整合分析过程中需要受到很多不确定因素的影响，为此一次数据集与目标数据集之间的数据价值链并不明确。大数据的分类处理实际上就与从数据实时性的角度出发，将数据处理过程分为系统内和系统外两种，目的是将不同一次数据集与目标数据集的隐性关系转变为显性关系，主要是采取数据关系解耦和整理的手段。

1.2.1""系统内处理

借助数据挖掘技术，明确在实时数据和非实时数据储存系统中一次数据集与目标数据集之间的关系，目的是形成较为可靠的数据价值链。在实时数据存储系统中是通过流处理技术来分析一次数据集与目标数据集的关系，流处理技术的原理是分析数据自身价值，判断数据处理等待的时间与数据价值是否成正比，这主要是由于数据价值并不是一成不变的，会随着时间的推移发生改变，如数据实时性难以保障则很容易丧失数据价值。流处理技术支持在数据存储的过程中完成数据价值分析，保障数据实时性。相关研究中显示，系统接收数据出现延时问题的情况下，即便是延时50"s也可能造成决策失误的问题。因此，在一些对数据实时性要求较高的领域中，尽可能缩短数据分析时间显得尤为重要。而在非实时性数据存储系统中，则建议选取批处理技术，即先对非实时数据进行有效划分，之后交给不同的任务部门进行数据处理，最后形成较为可靠的数据价值链集合。批处理的目的在于对数据进行分别处理，通过直接将数据推到对应数据中来明确数据价值。结合批处理技术的这一特征，可以将其应用于数据处理压力偏大，且对数据时效性要求不高的业务过程中。

1.2.2""系统外处理

通常被用于处理两个或者多个存储系统中的大数据，一般情况下，单个存储系统中的一次数据集往往只能反映出对应系统的数据集和价值链，很难与其他存储系统中的数据集建立联系。而通过对各个存储系统中数据集的梳理和整合，可以使各个存储系统中的数据集产生交集，并使其中一次数据集和目标数据集的联系更加清晰和明确[2]。通过分类存储和处理后的大数据已经形成了较为明晰的价值链，且有了较为清晰的关系网络，在二者得以明确的基础上，可为大数据在电网调控运行中的应用提供可靠的依据，有助于切实发挥大数据存储与处理技术的应用成果，进一步提升电网调控运行的整体水平。

2""大数据存储与处理技术的具体运用

2.1""智能监控电网状态

目前，电网调度中心俨然已经实现了电网设备状态在线数据集中管理的目标，但却忽视了设备状态监测的重要性，同时还存在监测数据过于分散，缺乏共享性的问题，这导致无法就不同设备的运行状态进行统筹分析，很难全面了解电网系统的整体运行状态。另外，由于电网建设规模增大，其中使用的设备量也随之增多，致使电网设备运行状态监测的过程中产生了海量的数据信息，针对此类数据的传输和存储无疑会增加监控系统的运行负担。从早期的一些研究文献来看，监控系统中海量数据的传输与存储需求已经成为限制智能电网进一步发展的关键性因素，要想推动智能电网的跨越式发展，就需要首先解决海量数据的传输和存储难题。大数据存储与处理技术的应用不仅可以解决数据存储的难题，还能提高数据处理的效率，使其为电网调控操作提供实时性的数据服务，充分发挥数据利用价值。同时，还能最大限度地发挥出I/O系统的优势，对监控系统中的相关数据，如电流数据、电压数据、保护动作信号等，以及天气数据进行分类存储，并与相关数据完成系统内外的耦合，最后建立起一个以数据为驱动的安全运行状态模型，确保在设备运行过程中能够实时监测设备运行状态，对风险问题的影响范围进行准确划定，使相关设备维护和检修人员快速确认故障位置，争取在短时间内恢复正常，保障电网系统的稳定运行[3]。

2.2""安全智能预警

在早期的变电站和调控中心通常是结合以往事故类型中出现的典型运行方式进行离线计算，此种方式虽然也能起到一定的安全预警作用，但在实际应用中表现出了预警信息不全面、预警范围小和预警不及时的弊端。此种形势下，很难适应当前的电网调控运行需求。为此，要在其中积极引入新技术，利用大数据存储与处理技术保障数据采集和分析的及时性，同时联合网络技术和计算机技术构建一个实时仿真计算体系，对于电网运行中的故障和隐患问题进行全方位、系统性的计算，以提升安全预警的时效性，增强电网运行过程中的安全预警水平。在该系统中，还能实现对电网运行状态的科学评估，确保为相关系统维护人员提供可靠的参考依据，且在发生隐患问题和突发问题的第一时间发布预警信息，提示工作人员及时介入处理，降低对电网运行质量的影响。如可以通过智能沟通平台将电网运行异常信息传递给系统维护人员，确保其能够尽快到达现场，并及时排除隐患问题，使电网系统处于稳定运行状态。特别是在人们用电需求不断增大的形势下，电网运行压力增加，故障和安全事件的发生概率也随之增大，此种形势下，则需借助安全智能预警系统严格控制故障隐患[4]。

2.3""广域能源的优化调度

我国对新型能源的开发和利用力度较大，希望利用新型清洁能源代替煤炭等生产能源，以减轻对环境和生态的危害，实现人类社会可持续发展的目标。现阶段已经取得较大研究进展，并且实现成果转化的新型能源包括风能、太阳能和生物质能等[5]。上述几种新型能源虽然满足经济环保的要求，但存在间歇性特征，很难持续供应能源，然而电网运行中，对能源的持续性作用提出了较高的要求，在此种背景下，传统的电网调控运行手段已经不再适用，大数据分类存储和处理技术的应用则可弥补传统调控手段的不足，通过对电网资源需求数据的整合分析以及负荷状态的分析，能够为电网调控运行提供可靠的依据，使其依据电能供应需求的不同，做好资源配置工作。这样做，一方面保障电网运行的稳定性，另一方面实现对新型能源的高效利用，尽可能减少煤炭等非清洁能源的使用量，降低电力生产对生态环境的负面影响。

3""结语

电网调控运行形式发生了根本性的改变，这与能源结构和生产方式的转变存在必然的联系，在多元能源结构下，电力生产活动对生态环境的影响得到有效改善，但同时也为电网调控运行工作带来了很多新挑战。传统的数据存储和处理手段已经很难适应新时期的电网调控运行需求，而大数据存储与处理技术在电网调控运行过程中的应用不仅解决了海量监控数据的存储与处理难题，还有助于提高数据实时性，可充分挖掘大数据在电网调控决策中的价值。为此，在今后的工作仍需积极研究大数据存储与处理技术的应用潜能，使其在电网调控运行中发挥更大的价值，并且与智能化技术联合应用，促进智能电网事业的大跨步发展。

参考文献

[1]"许洪强，蔡宇，万雄，等.电网调控大数据平台体系架构及关键技术[J].电网技术，2021，45（12）：4798-4807.

[2]"孙乔，林少波，王英杰.关于电网调控运行大数据存储与处理技术的分析[J].中国新通信，2020，22（5）：45.

[3]"王玉军，卢敏，孙云枫，等.基于大数据技术的电网历史数据管理设计实现[J].电子测量技术，2020，43（3）：30-34.

[4]"明智涛.基于Spark"Streaming的电网运行数据分析系统研究与实现[D].扬州：扬州大学，2023.

[5]"俞周帆.电网多源数据融合建模与实时处理[D].武汉：华中科技大学，2022.