單世哲 檀蘊慧 高云峰
摘 要:目前,我們人類正處于一個信息數據爆炸的年代,數據正以一種前所未有的速度在不斷的遞增與積累。據國際數據公司的統計數據顯示,2015年,全球的數據信息量將達到800萬PB。海量的數據資料逐漸引起了學術界、各企業的高度關注。本文將就我國電力企業在大數據挖掘平臺基礎上的電力運營檢測應用進行研究。
關鍵詞:大數據;挖掘平臺;電力運營檢測;應用
大數據,亦稱巨量信息,維基百科中對于大數據的定義是:由巨型數據集組成,這些數據集大小超出人類在可接受時間下的收集、使用、管理和處理能力。世界著名咨詢機構麥肯錫公司將大數據定義為:大小超出常規數據庫工具獲取、存儲、管理和分析能力的數據集。互聯網數據中心(IDC)認為大數據是為了更經濟、更有效地從高頻率、大容量、不同結構和類型的數據中獲取價值而設計的新一代架構和技術。可見,大數據并非是簡單的海量數據,通常還具有多種不同類型的數據形式。大數據主要有 4 個方面的特點,即所謂的“4V”特性:第一,大量(Volume),數據量大、計算量也大;第二,多樣性(Variety),數據形式多、類型復雜;第三,快速(Velocity),數據處理速度快;第四,數據價值密度低(Value),但相關數據的潛在價值高。
1 電力運用檢測的基本狀況
運營檢測主要是以全面檢測為基礎、以運營分析為基本導向、以協調與控制作為基本手段進行的監測與分析工作。
1.1 全面地對電力運行進行監測
對電力系統的運營進行監測主要是圍繞電力企業的主營業務活動、核心資源進行的,并站在績效管理水平的提升、對業務異動發現的及時性等這兩方面進行224小時不間斷的全面的監測業務。例如:對外部環境的監測,外部環境是電力企業運營中產生的外部影響因素,如:政治環境的變化、社會經濟發展水平的變化等,電力企業專門在海量的數據資料中對專業機構發布的不同的相關信息進行搜集、整理、報告,并通過現代網絡、計算機等的應用對關鍵字進行檢索、判斷、分析,從而對應項電力運營的外部環境因素及時進行監測,及時發現各種變化的信息。再例如:對電力運營進行綜合績效的監測,這主要是對電網的整體運營狀況、電力服務視屏、業績等不同方面和維度進行監測,通過橫向與縱向的比較及時掌握電力企業的經營績效,并挖掘潛在的問題。通過監測指標的變動及時反映電力企業的戰略目標的實現情況、努力提升電力企業的管理水平。
1.2 實現了跨行業與跨部門的運營狀況分析
電力企業通過監測后發現有得地方出現了移動和問題,站在電力企業的整體運營高度,在大量的數據支撐下可以實現跨專業、跨部門的專題分析、綜合分析、即時分析,幫助電力企業及時發現在運營中存在的各種風險,及時規避風險的發生。例如:可以以月為單位和周期進行定期分析,對企業的內外部環境的變化進行主觀、客觀性評價,深入分析企業的運營特點,真正揭示存在異動的原因,并根據自身的實際提出有效的建議。
1.3 完善的協調與控制
這就要求在進行電力運營監測時一定要以電力企業的運營管理作為基礎,全面進行監測與分析,各業務部門必須協同合作,共同完成這項工作。例如:電力企業根據監測與分析的結果,按照需要定期進行監測,并將監測的結果及時制作成報告對外發布,從而為單位的業務部門全面、及時了解和掌握運營狀況提供優質服務,為企業的領導進行決策提供大力支持。
2 大數據挖掘基礎上電力運營監測的應用分析
隨著大數據時代的到來,電力企業應通過對海量數據的分析去努力探索電力運營檢測中存在的聯系和規律,建立以GIS技術為核心的電力大數據平臺,在可視化等高新技術的支撐下實現電力運營監測的創新。
2.1 大數據平臺基礎上運營的可視化
這就要求電力企業首先要在電力運營檢測平臺的基礎上構建標準化的運營體系。在電網和客戶之間建立配電網樞紐,這在供電和用電關系中發揮著重要的作用。配電網搶修是在電力企業中最常規的、最常見的一項重要性工作,很多工作人員在工作中無法回避地會直接面對不同的客戶更無法避免復雜的工作環境。因此,電力企業必須盡快摸索出一套具備推廣價值的電力搶修可視化、標準化的工作與管理模式,并以電力搶修的標準建設與全過程的監督與考核作為基本抓手,提升搶修工作的精益化管理水平。
2.2 大數據平臺基礎上運營監測功能的實現
這就要求電力企業從數據庫的建立到運用過程中的不同環節和步驟,在已經確定業務對象問題方面提供相應的數據分析和監測功能。例如:對于10 千瓦配網停運的監測,應手動導入數據,并對各地市的電力企業10千伏線路的停運狀況進行匯總、統計、分析。對于電力企業配網運行的監測,可以從數據庫和數據中心匯總定期抽取ERP數據,并及時對這些數據進行處理和加工,同時,利用Tableau工具實現對重過載、低電壓、三相不平衡事件的全面的監測。
綜上所述,經濟的發展、時代的進步、人們生活水平的提升、大數據時代的到來為電力企業的發展帶來了新的挑戰和機遇。信息技術的高速發展、網絡技術的迅速普及,數據挖掘技術的高度發展都為電力運營監測帶來了全新的挑戰,因此,電力企業必須在海量的數據中不斷優化和處理各種數據資料,通過分析對數據挖掘中存在的各種問題進行維護和分析,不斷完善數據挖掘技術,為促進電力企業電力運營監測的發展奠定基礎。
參考文獻:
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