南方電網數字電網研究院有限公司營銷交易應用事業部 鄂宇航 陳飛云
隨著科技的發展,電力行業逐漸向智能化、自動化、信息化方向發展,不僅為用戶提供了方便,也大大促進了電力行業的快速發展[1]。電力交易平臺經過國家電網的大力改革和發展,已形成了用戶信息查詢、電費繳納和結算、繳費服務等主要功能的交易平臺,從而保證了電力交易市場的公開、公平、便捷。
目前電力交易平臺仍存在諸多問題,如交易業務細化不足,平臺對于多種化、多周期化的產品運行支持不足;用電用戶不斷增加、平臺訪問數據量增加,同時在線人數規模不斷增長,平臺對于海量信息的處理能力不足;而大數據技術的出現能夠大大提高電力交易平臺的處理效率,改善交易平臺的數據存儲和處理的能力,進一步推動我國電力交易平臺的發展[2]。本文主要研究基于大數據技術的電力交易平臺,闡述了電力交易平臺的主要功能,并研究了在電力交易平臺中所使用的大數據關鍵技術,分析大數據技術在電力平臺的應用。
電力交易平臺的主要功能分為基礎交易管理功能、高層交易管理功能、以及擴展交易管理功能[3-5]。
基層交易管理功能:電力交易管理、合同管理、計劃管理、信息發布、結算管理、市場注冊、電力電量平衡、數據質量管理、服務窗口管理、市場信息綜合統計等;高層交易管理功能:雙邊市場三公管理、雙邊市場評估分析、業務數據管理、市場運營分析、市場運營管理、交易資源管理、交易合規管理、市場態勢分析、市場效率分析、市場關鍵指標分析、移動終端交易應用等;擴展交易管理功能:日前市場交易管理、輔助服務市場交易管理、實時市場交易管理、電力期貨交易、電力期權交易管理、金融輸電權交易管理、電廠報價輔助決策、用戶保教輔助決策、交易優化輔助決策、市場電價預警、市場模擬仿真、交易員培訓等。
電力交易平臺是眾多應用的集合,需要將不同的數據格式、性質、來源以及相應的邏輯進行集合處理,且交易平臺還需將上述數據進行集成、處理以及存儲,保證數據的使用、共享。大數據集成管理技術能夠幫助電力交易平臺實現不同系統間的數據融合。
大數據集成技術主要包括:數據融合和集成技術、數據的過濾和清洗技術、關系和非關系型數據庫技術等,能夠將來源廣泛、復雜的數據進行集成輸出,并從相應的關系中找到實體和,從而經過相應的管理和聚合之后將數據進行存儲;當需要進行數據清洗和提取時保證數據質量和相應的穩定性。另外,大數據集成技術還包括重要的數據存儲管理,使用分布式存儲方法能夠去除不同關系數據類型,將數據存儲進行簡化,使存儲的數據擁有非常好的擴展性,并且能夠解決電力數據海量存儲的問題。
大數據處理技術主要是針對電力數據的讀取、計算以及相應的處理,主要包括電力數據分布式計算技術、流處理技術及數據內存計算技術。其中分布式計算技術主要是較大的數據計算內容進行分割,劃分為多個小部分,并將相應的小部分數據分配給多個小型計算機進行數據計算,最終將所得的結果進行總結。流處理技術主要是眾多的數據模塊或組作為數據流,并能夠當新的數據流到來之前將所需要處理的數據進行處理。該技術的目的是將所獲得的數據盡快地處理掉并得出相應的分析結果,避免隨著時間的流失數據的價值降低;目前,電力交易平臺隨著交易量和用戶的增加,會使得電平臺所處理的數據量不斷增加,因此交易平臺需根據所得到的數據內容和結果為決策者提供相應的決策參考,從而滿足相應的在線分析要求。
電力交易平臺還需要將所得不同系統的數據進行融合,并將數據轉化為相應的信息,從而得到有用的數據知識,從而保證數據的正確并得到電力交易數據信息,幫助決策者采取相應的行為。大數據分析技術主要包括數據挖掘、模式識別、機器學習、關聯分析、遺傳算法學習、神經網絡、模式識別等多種技術。大數據分析技術不同于傳統的邏輯計算模式,是對海量的信息進行搜素、分析、對比、最終歸納,并找出海量信息的關系網,從而保證數據的可信度和關聯度。
大數據分析技術從根本上講,是建立在海量的數據樣本基礎上,通過相關關系分析的方法能夠快速、準確得出數據的計算結果。大數據的挖掘和學習首先要對大數據的特征、抽樣進行入手、將大數據轉換為小數據分析并進行分類、聚類的算法分析,最終開展大數據并行計算、分析,得到相應的數據分析結果。
電力大數據的數據展現技術包括空間信息流展示技術、可視化技術、歷史流展示技術等,該技術能夠將大數據進行分析的結果形象地展現給決策人員,從而幫助管理人員更直觀、準確地理解電力系統數據表達的意義,了解電力交易平臺的數據信息。其中,空間信息流展示技術能夠為交易平臺管理者提供詳細的地位位置信息,包括交易區域、電力區域價格以及電力設備管理等,從而幫助管理者更加方便進行區域化管理,細化電力交易平臺區域價格。
可視化技術主要是對電力交易數據信息進行實時的監控,有助于電力交易的安全、平穩;該技術還可以結合電力交易區域不同更好地挖掘電力交易的規律和關系,從而便于電力交易平臺的細化。歷史流展示技術主要是針對交易平臺歷史交易情況的展示和管理,通過深層次對于歷史記憶數據的分析和挖掘,能夠繪制出區域電力交易的趨勢圖和供電需求,并且能夠預測交易數據的走向,從而挖掘其中的規律和知識。
大數據技術對于數據的處理速度快、數據量大且數據類型繁多,而根據上述的大數據技術在電力交易平臺的應用,并且結合電力市場結構和業務特性,基于大數據技術的電力交易平臺架構如圖1所示。

圖1 基于大數據技術的電力交易平臺架構圖
大數據技術在電力平臺的數據整合、數據存儲、數據計算、數據分析中有重要的作用,大數據技術通過數據結構的提取,對各類數據按照統一數據規范進行標準化及關聯,并按不同時效性的計算及應用需求分類進行數據存儲、流轉及管理,最終將數據進行分析和計算,繪制成相應的結果。
綜上,本文旨在研究電力交易平臺中的大數據技術,從而大大提高電力交易平臺的智能化、自動化,推動電力交易平臺業務的不斷發展,提高電力交替平臺的智能化管理。