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大數據技術在智能電網中的應用初探

2014-10-29 09:16:43蘇超
電子技術與軟件工程 2014年16期
關鍵詞:智能電網大數據

蘇超

摘 要

從海量數據中快速獲取有效信息的能力是大數據技術所著重強調的內容,而能源企業涉及大數據的目的則是要求在海量數據中高效地得到數據,并有效地深加工,最終獲取有用的數據。本文現就大數據處理技術和智能電網大數據處理的應用進行重點探析。

【關鍵詞】大數據 大數據處理 智能電網

1 智能電網與大數據技術

1.1 智能電網概述

智能電網是以物理電網為基礎,將現代先進的傳感測量技術、通訊技術、信息技術、計算機技術和控制技術與物理電網高度集成而形成的新型電網

智能電網的發展滿足了電網用戶對電力的需求,保證了電網的安全、可靠,并且在滿足電力質量的前提先降低了電力的成本。智能電網信息管理的五大功能為:信息處理、信息分析、信息集成、信息顯示以及信息安全。

1.2在智能電網系統中,大數據產生于整個系統的各個環節

大致分為3類:

(1)電網運行和設備檢測或監測數據。

(2)電力企業營銷數據。

(3)電力企業管理數據。例如大數據在輸電線路中的處理:隨著電網規模的壯大,輸電線路狀態監測系統工作中接收和處理的數據量越來越大導致輸電線路狀態監測系統的數據庫處理工作量與處理效率都必須有待提升。并且輸電線路狀態監測系統還必須提供技術支持,以滿足監視、控制、培訓仿真、運行管理的需要。

1.3 云計算平臺

云計算平臺利用分布式數據存儲方案,并提供高效并行查詢與計算能力,與輸電線路狀態監測系統、歷史數據的存儲與應用達到實時統一。

隨著日益增多的系統采集數據量,對于實時、海量高頻數據采集,云計算平臺利用分布式數據存儲方案,并提供高效并行查詢與計算能力,與輸電線路狀態監測系統、歷史數據的存儲與應用達到實時統一。例如Hadop云計算平臺可采用廉價服務器和PC機構建集群,在不要求服務器類型相同的情況下,可以充分將現如今各地區供電公司閑置的大量服務器資源,進而使建設成本大幅度的降低,借助虛擬機來完成資源虛擬化,設備利用率得到提升。輸電線路狀態監測系統是在智能監視、報警與數據展示等應用方面提供全方位的支持,在獲得并分析輸電線路中采集的數據之后,需要以友好的人機界面形式顯示進而供用戶來使用。系統中的存儲數據必須做到全面、完整(TB級甚至PB級),與此同時也對數據庫的訪問效率提出了更高的要求,也就是系統必須達到將應用在短時間(秒級)內獲取海量數據的能力,云計算平臺所提供的分布式文件系統及相應的分布式數據庫,無論是容量支持,還是數據訪問效率以及可擴展性、可靠性方面,都可做到輸電線路狀態監測系統規模的持續發展。

2 電力大數據處理技術

2.1 高性能計算

通過Hadoop分布式計算技術采用MAP-REDUCE模型建立分布式計算集群或者YonghongZ-Suite等高性能工具,對電力大數據進行分布式計算和處理。

2.2 數據挖掘技術

通過分析大量數據并從中尋找其規律的技術是數據挖掘技術,其任務為關聯分析、聚類分析、分類分析、異常分析、特異群組分析和演變分析等。數據挖掘技術主要有3個步驟:數據準備,規律尋找與規律表示。

(1)數據準備是從相關的數據源中選取所需的數據并整合成用于數據挖掘的數據集。

(2)規律尋找是用某種方法將數據集所含的規律找出來。

(3)規律表示是盡可能以用戶可理解的方式(如可視化)將找出的規律表示出來。

2.3 統計分析

統計分析,常指對收集到的有關數據資料進行整理歸類并進行解釋的過程。統計分析可分為描述統計和推斷統計。

2.4 數據可視化技術

數據可視化數據可視化主要旨在借助于圖形化手段,清晰有效地傳達與溝通信息,便于相關者對數據的理解和認識。數據可視化與信息圖形、信息可視化、科學可視化以及統計圖形密切相關。

3 智能電網大數據處理的應用

3.1 支持基建決策

發電企業通過大數據技術提供的有效數據來決定發電站的選址、輸電線路的設計。以丹麥風電公司為例,丹麥風電公司實施的VESTAS計劃,通過大數據技術把全球天氣系統數據和本企業的發電機數據融合以來進行分析:以公司積累的數據和天氣系統提供的氣溫、氣壓、空氣濕度、空氣沉淀物、風向、風速等一系列數據為基礎,采用數據建模技術,通過對風速、風力、氣流等對電力生產有重大影響的要素進行計算,從而對風力發電的廠址進行了優化選擇。并且在這個過程中,此系統還對衛星圖像、地理數據以及月相與潮汐數據進行了收集和處理,從而更好的服務此項目的建設和未來發展。

3.2 升級客戶分析

電力營銷單位對電力用戶進行分析可以通過積累的龐大數據來實現,主要分析電力用戶的特征,對用戶進行細分,從而有針對性的進行改善服務。除了利用內部數據還可以利用外部數據,通過內外結合,分析用戶在電力需求與其它方面的聯系,進行假設,并論證,得出正確關聯結論,從而有針對性的進行營銷,提高企業的競爭力。

3.3 提高智能控制

在對電力基礎的故障處理與預防中采用大數據技術可以快速的找到故障原因,有針對的進行處理,縮短故障時間,降低對用戶的影響,降低維修成本;采用大數據技術可以及時的監測故障,及時處理小故障,避免發展成大故障。這些都是大數據分析和可視化展現技術手段,采用在線檢測、視頻監控、應急指揮、檢修查詢等功能實現的。

3.4 加強協同管理

電力行業涉及范圍較廣,彼此之間連續密切才有利于整個行業的發展與優化,電力行業的生產數據、運營數據、銷售數據、管理數據整合能夠優化電力生產、運營、銷售的資源配置。并且大數據的應用使行業內部的人力、材料、設備、資金等流動更加順暢,提高整個集團管理成效。

4 結束語

智能電網的堅強性(國家堅強電網的工程建設)、信息通道的可管理性(點到點的有線傳輸)、企業營利模式的單一性,使得未來國家智能電網工程的影響力,堪比智能手機時代的社會效應。信息大數據時代,大數據系統將為智能電網社會服務。

參考文獻

[1]范承工,周寶曜,劉偉.大數據:戰略·技術·實踐[M].北京:電子工業出版社,2013-05-01.

[2]趙剛.大數據:技術與應用實踐指南[M].北京:電子工業出版社2013-10-01.

[3]智能電網與大數據有千絲萬縷的關系[J/OL].http://www.qianjia.com/html/2014-05/23_231119.html,2014-5-23.

作者單位

清遠供電局 廣東省清遠市 511500endprint

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