面向智能電網的電力大數據分析技術探討

馮薇璽 李清 李永祥

摘要：本文探討了智能電網和電力大數據，分析了電力大數據的實際運用價值和特征，研究了智能電網的電力大數據運用。

關鍵詞：電力大數據;智能電網;運用

中圖分類號：TM76 文獻標識碼：A 文章編號：1007-9416（2019）12-0026-01

0 引言

電力是日常生活和商業生產的基礎。在能源系統發展的第一階段，它具有復雜多樣，覆蓋范圍廣，難度大的特點。在實踐中，面對越來越多的數據信息，被運用于智能電網建設中，為了更好地控制系統的運行，應該加大對數據分析技術的研究。在新時代，傳統的數據分析和處理技術已難以適應社會的需求。為了向居民提供高質量的能源服務，有必要深入探索大數據環境下電網的智能化和信息化發展，并明確智能電網中的能源數據分析技術運用范圍。

1 智能電網和電力大數據

大數據是指常規軟件工具無法在特定時間段內跟蹤，管理和處理的數據集合。它的特點是規模，多樣性和高速度。電力系統屬于社會經濟和人類生活的基本內容，也具有大數據的典型特征。由于能源系統是人造系統中最復雜的系統，因此它不僅包含廣闊的地理區域，而且還需要傳輸大量的能量。如果在操作過程中發生故障，將在短時間內產生巨大的影響。

在智能電網的全面推廣中，能源系統的智能化和計算機化水平越來越高，導致存儲在系統中的信息量不斷增加，例如已安裝的智能電表收集的數據在家庭和商業終端中;設備狀態監測系統實時跟蹤和調查發電機，變壓器和開關柜的運行信息;光伏和風能預測所必須掌握的歷史數據和氣象信息。可以看出，在新時代，能源公司必須克服以前數據處理技術的局限性。根據工作人員自己的發展需求，合理使用大數據能源分析技術不僅可以快速獲取所需的信息，還可以滿足能源行業的需求。

2 電力大數據的實際運用價值和特征

黨的十八大以來，黨和政府對能源工業的支持不斷增加。其投入了大量的人力和物力來支持能源行業的改革和發展。當前對能源資源需求的實際特征，傳統的電網容易出現幾個安全問題，不能滿足人們對高質量電力服務的新需求。隨著能源工業技術的發展，智能電網具有廣泛的應用范圍，在確保電力安全和提高能源利用效率方面發揮著重要作用。在智能網絡運行模式下，生成的數據信息量很大，關鍵能源大數據技術起著很好的作用。它在分析數據的特征和規律方面具有很好的效果，進而調整了能源行業的發展政策。隨著社會的發展，對能源的需求大大增加。智能電網是能源行業發展的必然選擇，并且在滿足各個級別的能源供應需求方面發揮著至關重要的作用。在實際應用中，智能網絡涉及許多鏈接和復雜的內容，這將產生大量的數據信息。如果按來源劃分，則可以分為兩種類型，即電力公司內部生成的數據和執行期間生成的外部數據。對于內部生成的數據信息（包括各種類型的采集和監視系統）而言，這是最復雜的。各種類型的數據信息非常多且復雜。外部數據信息相對簡單，主要來自Internet，地理信息系統等。從區域信息角度來看，外部信息分散很廣，負責管理此數據信息的單位也不統一。可以看出，在智能網絡的實際運行中產生的數據信息非常復雜，來源具有多種多樣的特征，隨著智能網絡的應用，半結構化和非結構化的幾種數據信息也在不斷增加。

3 智能電網的電力大數據運用

3.1 關鍵ETL技術

ETL的關鍵技術在智能電網大數據的關鍵技術中也很重要。因此，有必要簡化數據的收集，提取和轉換過程中的數據收集過程，而電力公司則主要將數據存儲技術應用于數據收集中。應用關鍵的ETL技術時，有幾種不同的技術。類型，數據提取技術包括根據工作需要從廣泛的數據源中提取相應的數據，并提高數據整體的相關性。數據轉換技術的應用將提取的數據轉換為直接應用于網格的數據形式，并實時處理錯誤數據，從而保證了數據的準確性。在數據加載技術的應用中，數據被存儲在數據源系統中[1]。

3.2 數據管理技術

強大的集成大數據管理技術主要將來自兩個或多個應用程序系統的數據組合在一起，以創建一個多功能的業務應用程序流程，集成管理包括集中不同的源和格式并在邏輯和存儲介質中呈現數據。存儲系列的集成且穩定的數據收集為系統提供了完整的數據交換。強大的大數據集成管理技術還涉及其他級別的技術，例如數據融合集成技術和關系數據庫技術。大數據處理需要從數據源中提取和集成數據，以及提取實體和關系，這可以提高數據質量。NoSQL數據庫技術在存儲管理中更為關鍵。該技術是一種存儲分布式數據的方法。數據存儲得到簡化，更加靈活和可擴展，幫助工作人員可以存儲大量數據[2]。

3.3 大數據表示技術

在智能電網的大數據能力的關鍵技術中，可視化技術也是一種重要的技術類型，包括空間信息流的可視化和可視化技術，可以幫助提升智能電網的質量水平。大數據能源技術的應用。在現有網絡參數和地理信息系統相結合的情況下，空中信息流可視化技術可以為電網管理員充分了解電力設備的運行狀態，并為電網管理員提供準確的地理信息。

3.4 大數據處理技術

在大數據智能電網的關鍵技術中，處理技術扮演著更為重要的角色。大數據處理技術的主要功能是能夠有效地處理收集到的數據的信息，然后區分處理后的數據，包括數據的子庫以及子表和子表的路徑。在子庫方面，根據已建立的需求將重用的數據輸入到不同的數據庫中，這可以為提高數據利用效率奠定基礎。數據表中的壓力可以有效地提高數據訪問速度，從而可以保證儀表的整體平穩性;在表的方面，根據數據處理的要求準備了幾個數據表，從而使單個表的壓力最小化，并采用并行結構。列和列數據庫的形狀使數據加載速度更快，這可以極大地方便人們查詢所需的數據。在工作中，它可以與MapReduce集成在一起，從而可以提高數據處理的整體效率和數據應用程序的整體效果[3]。

3.5 大數據分析技術

數據分析技術在智能電網的關鍵大數據能源技術中是一種相對重要的技術類型。大數據技術的主要驅動力是將信號轉換為數據，將數據分析為信息，然后進一步將其精煉為知識，并通過知識為決策和行動做出貢獻。大數據分析技術的應用可以從能源系統的海量數據中識別出潛在的方式和規律，并有助于為決策者提供準確的決策。大數據分析技術是傳統數據挖掘技術的新發展，具有海量數據和高速增長的特征，包括結構化和半結構化數據類型，大分析技術的應用數據可以在不同結構中發揮積極作用，并對數據進行分析。

4 結語

綜上所述，在電力企業不斷發展的同時，我國大數據技術也為更新電力建設，促進電力企業經濟發展給予了技術支撐。基于大數據技術建設下的電力企業實現了智能電網的布局、建設、檢驗、監督，為電力企業的合理化運行奠定基礎。建議對應單位加強電網建設和大數據技術融合，最終實現電力企業現代化發展。

參考文獻

[1] 趙肖旭，耿玲娜，許冠亞，等.面向智能電網的電力大數據分析技術探討[J].機電信息，2019（29）：165-166.

[2] 李永光，張彥軍，汪凱威，等.面向智能電網應用的電力大數據關鍵技術探討[J].數字通信世界，2019（03）：50.

[3] 薛志洋，周英明，高揚.面向智能電網應用的電力大數據關鍵技術研究[J].科學技術創新，2018（32）：103-104.

Discussion on Power Big Data Analysis Technology for Smart Grid

FENG Wei-xi1， LI Qing1， LI Yong-xiang2

（1.Shenzhen Power Supply Bureau Co.， Ltd.， Shenzhen? Guangdong? 518048;

2.Shenzhen Kangtuopu Information Technology Co.， Ltd.， Shenzhen? Guangdong? 518034）

Abstract：This paper discusses the smart grid and power big data， analyzes the practical application value and characteristics of power big data， and studies the power big data application of smart grid.

Key words：power big data; smart grid; application