大數據在智能電網及電力系統中的應用研究

馬一寧，鐘建栩，余少鋒，廖崇陽，席凌之

（南方電網調峰調頻發電公司 信息通信分公司，廣東 廣州 510000）

0 引 言

隨著智能電網和電力系統在當今時代的應用與普及，大數據技術在其中所發揮的優勢也越來越顯著。因此，在智能電網與電力系統的建設與應用過程中，電力企業與相關的技術人員一定要加大力度對大數據技術進行研究，并根據實際情況、結合實際需求，將該技術合理應用到智能電網與電力系統中。通過這樣的方式，才可以讓大數據技術發揮出其顯著的應用優勢，促進智能電網與電力系統在當今時代的良好應用與發展。

1 大數據與智能電網概述

1.1 大數據

大數據也被稱為巨量資料，它所涉及到的資料具有非常巨大的規模，傳統軟件工具并不能在合理的時間范圍內對這些龐大的數據進行整合、管理以及重要信息摘取等的處理。早期的大數據主要應用在金融和商業等領域中，之后才開始逐漸朝著能源、醫療以及交通等領域發展。目前，智能電網與電力系統已經成為了大數據的一個重要應用領域，尤其是在智能電表以及各種測量、傳感技術的應用中，大數據及其相關技術更是發揮出了顯著的應用優勢[1-4]。大數據分析系統的框架結構示意如圖1所示。

圖1 大數據分析系統框架結構

1.2 智能電網

所謂智能電網，就是將物理電網作為基礎，將當今先進的計算機技術、傳感技術、信息技術、通信技術以及控制技術等集成到其中所形成的一種自動化、智能化新型電網，它涵蓋發電、配電、變電、輸電、調度、用電等每一個環節。借助智能電網可良好協調整個電力市場中的各種應用需求以及各個利益方，在確保電力系統高效穩定運行的基礎上實現電力系統運營成本的最大化節約，并使其對環境所產生的不良影響得以最大化降低，實現整體系統穩定性、可靠性與自愈性的顯著提升。在智能電網的具體應用中，智能化、可控制以及可觀測是其主要特征。該系統可以將觀測與控制作為基礎，實時獲取電力系統的實際運行狀態信息以及相應的數據，并根據相應的信息數據快速做出智能化的預測、判斷、分析與處理[5-7]。同時，隨著當今信息通信技術的不斷發展，智能電網也和物聯網、互聯網以及移動智能終端等實現了有機融合，進而為智能電網應用效果的提升和用戶實際需求的滿足提供了更好的保障。智能電網框架體系結構示意如圖2所示。

圖2 智能電網框架體系結構

2 大數據在智能電網與電力系統中的主要應用分析

2.1 在電力大數據傳輸和儲存中的應用

在當今智能電網的建設、應用與發展過程中，電力系統中每一個運行環節產生的數據都得到了有效記錄。而在這樣的情況下，其數據的傳輸以及儲存也就有了更高的要求。隨著各種數據產生量的不斷增加，電力系統所承受的負擔也越來越大，這也逐漸成為電力系統智能化發展中的一項阻礙因素。

基于此，將大數據技術合理應用到智能電網中，便可使其海量數據的傳輸以及儲存問題得以有效解決，全面滿足電力系統中大數據傳輸、儲存及處理等各項任務需求。例如，分布式文件系統的選擇與應用便可為大數據儲存提供更多的便利條件，就目前來看，應用在智能電網大數據儲存中的主要是Hadoop分布式文件系統（Hadoop Distributed File System，HDFS）。通過該系統的應用，便可讓智能電網中的大數據儲存需求得以良好滿足[8]。同時，因為電力系統中的數據有著一定的實時性要求，而大數據技術則剛好可以為其提供有力支撐，通過相應的大數據技術可實時采集電力系統中的各項運行數據，并采用流式傳輸法來進行海量數據的實時傳輸與分析。在此過程中，大數據技術可將電力系統的實際性能以及相應的數據特征作為依據，分別進行各種數據的儲存。對于一些具有較高要求且需要進行實時處理的數據，可借助于數據庫系統來進行處理；對于普通的數據，則可借助于數據倉庫來進行處理；而對于大量的非結構性數據以及歷史數據，管理和技術人員可通過分布式文件系統來對其進行相應的處理。這樣便可讓電力行業中的繁雜數據被轉換融合為便于分析和儲存的數據，通過數據倉庫加以有效管理，可在電力企業中實現相應信息化管理平臺的形成，讓數據共享能力得以有效提升，從而進一步提升電力企業在當今社會的競爭實力，促進電力企業的良好經營與發展。

2.2 在電力設備狀態評估中的應用

在電力系統的具體運行中，一項關鍵內容就是確保其中的所有電力設備運行正常。因此，電力設備的運行狀態評估質量將會對整個電力系統的運行起到關鍵性的影響作用。只有讓電力設備的具體運行狀態得到科學準確的評估，才可以為其采購、應用以及運維等提供足夠科學的參考依據，以此來確保電力系統的安全穩定運行，為社會用電需求的全面滿足提供良好保障。但是就傳統的電力設備運行狀態評估來看，大多應用的都是樣本數據訓練法，通過有限的樣本來進行相應模型的構建，然后預測電力設備中的輸入量和輸出量關系[9]。這種評估方法不僅十分單一，而且在當今的電力大數據時代中也越來越難以滿足電力設備運行狀態的實時性與精準性評估需求。

在這樣的情況下，將大數據技術合理應用到電力設備的運行狀態評估中，通過多元多維數據挖掘技術的合理應用，便可讓電力設備的具體運行狀態得到足夠科學、精準的評估，并確保其狀態評估的實時性。具體評估中，借助于大數據技術可以將電力設備的運行狀態數據按照動態參數、靜態參數、外部參數以及準動態參數等來進行劃分，然后通過對這些參數的分析來實現相應設備實際運行狀態的全面刻畫。在此過程中，大數據挖掘技術的基本應用思路是合理應用時序挖掘、聚類算法以及分類算法等技術，對大量的電力設備進行歷史數據的挖掘與分析，并通過歷史數據及其實時運行數據的對比來及時發現相應設備的運行異常；同時也可以通過相關參數的挖掘與分析來實現與之關聯設備的運行狀態評估。通過這樣的方式，便可及時準確地做好電力系統中各個電力設備的運行狀態評估，為其異常處理與故障問題防治提供科學參考。

2.3 在配電需求分析中的應用

在智能電網業務的不斷推進過程中，數據融合等都開始成為了配用電業務的支撐，這也為供用電大數據挖掘帶來了良好的發展機遇。將電力系統的具體運行以及電力大數據融合等工作作為基礎，借助于電力企業中的精益化管理方法，便可為電力系統的管理決策、運行優化提供重要保障，這對于電力企業自身經濟效益與競爭力的提升也都有著很大程度的促進作用。

在電力大數據技術中，配用電方面的數據分析技術主要涉及到配電網絡的規劃、運行、用電管理、用電服務以及社會經濟等諸多方面。將大數據挖掘與分析技術應用在供電側、用電側以及政府相關政策的制定等方面，便可為相應的工作提供重要指導。就電力企業而言，借助于大數據挖掘與分析技術可實現良好的負荷預測、故障檢測以及停電管理等，進而讓電力系統中的用電負荷得到科學預測，并及時發現系統中的故障，盡最大限度縮短停電時間，以此來實現電力企業供電服務質量的進一步提升。就電力用戶而言，借助于大數據挖掘與分析技術可達到良好的用電行為分析與用電需求管理效果，進而使其用電需求得以良好保障。對于政府相關政策的制定而言，借助于大數據挖掘與分析技術可對社會經濟進行科學分析和預測，并以此為依據來進行電價政策及能源補貼政策等的科學制定[10]。

3 結 論

在電力行業的發展中，智能化電網已經成為了電力系統的一個主流發展方向。而在智能電網的具體應用及其管理中，大數據技術所發揮的作用至關重要。因此，電力企業與技術人員一定要足夠重視此項技術，通過合理的策略將其應用到智能電網中，以此來實現社會電力需求的有效滿足以及電力行業的良好發展。