秦浩 佟芳 馬國雷 國網青海省電力公司信息通信公司
社會的發展離不開電力行業的大力支持。當前,整個社會的電力需求不斷擴大,對其依賴程增強。在電力系統運行過程中,海量數據得以形成與存儲,亟需進行合理、高效的處理。立足智能電網,電力系統擁有了極強的信息處理能力,尤其是在大數據的影響下,電力數據信息得以高效的處理,為整個智能電網穩定運行提供強有力的信息支撐,更顯服務的針對性與目的性。
立足整個智能電網運行實踐,電力企業內部與外部會產生大量信息。具體講,內部數據涉及的是數據收集、生產、配電以及客戶服務等。而外部系統專指互聯網、氣象特征以及地理信息系統等內容,整個數據呈現分散型,管理工作困難重重。
從電網建設角度分析,基礎設施建設與發展處于滯后階段。但是,智能電網的應用能夠有效發揮數據在多領域的效用,涵蓋收集、分析、處理及存儲的全過程。由此可見,大數據平臺發揮了對信息資源管理的基礎性支持作用,對加快行業決策、提升決策水平意義重大。例如,Hadoop服務平臺就是典型的數據平臺,強大對大規模數據的有效管理,以電子表格界面為基礎,強化對所有數據的分類、分析、處理與整合。在智能電網大數據平臺中,分布式文件處理技術是核心,滿足多樣化存儲需要。大數據平臺由多個模塊構成,如調度框架、商業智能模塊、數據倉庫以及服務器等,滿足較高水平數據收集與分析的需要。由此可見,大數據平臺對于智能電網穩定運行具有良好保障性作用,同時,對企業生產結構變革與調整具有指導性意義,加快企業營銷服務模式的創新,推動企業實現長遠、可持續發展。
立足整個智能電網,大數據存在形式多為分散式,在電網諸多環節發揮作用,同時,數據在規模及類型方面極具復雜性,增大了數據處理的難度系數。智能電網數據處理需要經過多個環節,如收集、抽取轉換以及篩選修正。而在這一過程中,數據集成應用的技術即為ETL技術,也為數據倉庫技術。這一技術涉及三個部分,首先是數據抽取技術,實現數據由源系統的抽離,而后將其置于目的數據源系統。其次,數據轉換技術,強調對收集信息進行形式改變,同時,及時糾正存在偏差的數據,合理進行再加工。再次,數據加載技術。這一技術的作用是對轉化完成的數據進行加載操作,同時,完成資源源系統存儲的目的。ETL技術彰顯集成性的特征,對智能電網良性循環具有的突出功能。鑒于此,電氣企業需要結合智能電網電力數據發展實際,科學選擇數據集成技術,增強彼此之間的融合性,滿足集成化目標,推動電力行業的穩定發展。
從大數據角度進行分析,信號數據轉換功能的實現與驅動能力水平息息相關。數據分析能力的轉化推動知識決策與行動力的再一次發展。在大數據環境下,電力數據分析技術善于在復雜的數據支持系統中探求模塊規律,掌握運行原則,從而為決策者提供更多可靠信息。從電力企業角度進行分析,科學的決策是生產經營的強大動力,為良性生產經營提供科學指導,對于提升行業競爭力、提高經濟效益意義重大。
在電力行業數據管理中,數據處理技術實現對海量數據的分區、分表與分庫處理。首先,分區處理要以同表數據載入為前提,這就大大緩解了工作人員的工作壓力,避免重復工作,全面增強數據訪問性能。其次,分表處理要遵循數據處理的基本原則,通過構建多種數據表來降低表單的壓力。再次,分庫處理主要針對不同數據庫的信息進行操作,促使不同利用率的數據都能夠與各自數據庫一一對應,數據整體利用率顯著提升。另外,為了實現數據加載功能,可以建立并行數據庫,有助于強化實時查詢功能。
基于大數據背景的智能電網,核心技術為可視化、歷史流以及空間信息流展示技術,對深化管理者對電力數據的認識具有巨大推動作用,掌握系統運行的基本原理。首先,可視化技術在監控領域應用突出,加快電力系統自動化建設速度。其次,空間信息流展示技術主要在電網參數核算中作用顯著,促使電網管理者掌握電力設備運行實際,對合理決策具有重要作用。再次,歷史流展示技術的作用是對電網歷史進行展示,在分析歷史的基礎上,掌握未來發展方向,應用價值巨大。
綜上,立足大數據時代,智能電網發展迅速,電力系統數據面臨更高的處理需求。因此,為了有效發揮智能電網的優勢,需要重視電力大數據平臺的完善與優化,運用先進技術,最大化發揮數據信息的價值,提升智能電網數據利用效率,促進電網安全與高效運行。
[1]邢和軍.面向智能電網應用的電力大數據關鍵技術研究[J].中國戰略新興產業,2017(48):110-111.
[2]崔曉優,饒國輝.面向智能電網應用的電力大數據關鍵技術研究[J].科技創新與應用,2017(07):182.