劉建華
摘要:近幾年,我國的綜合國力的發展迅速,電力行業建設的發展也日新月異,電力行業在不斷進行改革和創新,對智能化要求越來越高,而且引進了物聯網、云計算等技術,電力系統的數據量逐漸加大,呈現井噴式增長趨勢。電力企業為了提高工作效率,為客戶提供更加優質的服務,要積極采用大數據技術,以此來提高自身的運營能力,在激烈的市場競爭中穩定發展。
關鍵詞:大數據技術;電力行業;應用研究
引言
為了提升當前電力系統的運行效率,電力設備在運行中要保證安全性、可靠性以及高效性。如今電力領域的設備檢測與評估手段不斷升級,保證了電力設備運行的可控性。與此同時,隨著電力行業的不斷進步,當前的電力設備數據處理量也隨之增大,在評估過程中存在大量需要處理的數據。傳統的電力設備運行安全綜合評估方法中評估指標較為單一,數據處理類型簡單,評估的精準性較低。
1在電力行業發展中大數據技術的重要作用
按照特質分類,電力行業主要包括發電、輸電以及用電三大領域。在這些領域合理應用大數據技術可以有效提高工作效率,進而推動整個行業的良好發展。具體而言,大數據技術的作用表現為以下幾方面:第一,從發電領域來看,消耗量最大的是發電側,通過應用大數據技術可以準確預測出用電負荷,從而合理安排用電計劃,提高電力調度質量,為客戶提供更好的服務。第二,從輸電領域來看,在傳輸電能的過程中也會造成消耗,通過應用大數據技術可以第一時間分析線路上設備的電能損耗情況,從而快速找到出現線損的原因,進而制定合理的措施來降低消耗量。第三,從用電領域來看,通過應用大數據技術可以在向客戶銷售電能的過程中獲取客戶電能消耗方面的數據,科學分析數據信息,為電力營銷方案的設計提供數據參考。
2基于云計算的電力大數據分析技術與應用
2.1系統整體架構
基于云計算的電力大數據分析技術在電網系統中海量數據分析時,存在著數據的有效排列過程,該分析系統能在分布與并行過程上實現必然聯系,借助高效率的計算框架,在此基礎上構建云計算技術與電力大數據分析技術融為一體的架構體系,通過電力系統中有效數據的分析和云計算技術對數據進行高效率采集,再輔以電力數據開源,得到更適用于城市電網產業發展的高效率信息,為城市電網的智能化與信息化建設進入全新階段提供數據鋪墊。在此過程中,為了實現城市電網電力大數據分布系統的快速優化與檢測,需構建電力大數據結構模型,利用電力大數據網絡分布式存儲結構存儲海量數據,使電力系統中的相關數據能有效輸入系統終端,保證電力工作人員能根據數據得出有效結論,實現電力數據信息管控。
3.2分析技術
在城市電網結構體系不斷成熟和我國電力產業快速發展的大背景下,多樣化發展在電力領域得到明顯進步,而互聯網信息技術、通信技術以及大數據分析技術的快速騰飛,又為電力行業與信息化、智能化技術的結合提供了可能。在此背景下,強化對區域電力資源的高效利用和合理分配,逐步成為當前電力產業和電力生產企業占據強有力市場競爭所需解決的重要問題。為了應對電力產業發展結構穩定性、運行安全性和信息化程度快速提升的基本要求,促進我國區域電力資源的高效利用,在結合區域電力資源應用和城市電網體系構建的基礎上,提升電力大數據分析技術實踐應用水平和研究實力不容忽視。
2.3配用電需求分析
目前,電力行業在不斷推進智能電網業務,利用數據融合等形式來支撐配用電業務,可以大大提高工作效率,更好地完成配用電數據挖掘工作。電力企業要想提高核心競爭力,就要提高管理質量,實行精細化管理,并結合電力系統的運行和大數據融合等,改進和完善各項決策方案。隨著大數據技術的不斷成熟,許多行業都逐步引入相關技術手段。電力行業作為社會經濟的重要組成部分,也在積極學習、引進大數據技術,尤其是在配用電數據挖掘分析方面,能起到良好作用。配用電數據挖掘分析工作涉及多個方面,主要有社會經濟、配電網規劃、運行以及用電服務管理等。這項工作在政府決策、供電側以及用戶側等方面也有廣泛運用,具有一定的指導意義。另外,配電網數據的挖掘對故障檢測、負荷預測以及停電管理等工作也起著關鍵作用。利用大數據技術能夠全面分析客戶的用電情況和服務反饋,科學管理需求側,從而為客戶提供更好的服務。還可以結合政府決策,全面分析社會經濟形勢,并預測未來的發展趨勢,評估能源補貼、電價政策等,從而合理調整企業未來的發展規劃和戰略目標。此外,通過應用大數據分析技術可以對生產運營環節產生的大量數據進行分析,深入挖掘出數據價值,為政府部門、供電側以及用戶側等提供有價值的參考數據。電力企業通過分析配用電需求,能夠提高管理質量,準確把握客戶的用電需求,讓政府部門對電力行業的發展形勢有更為準確的了解,為后期決策提供一定的信息。
2.4評估電力設備狀態
為了確保電力系統穩定運轉,一定要重點關注相關設備,使其能夠正常運行。在實際工作中要考核評估電力設備的狀態,根據結果了解設備的情況,從而及時發現并解決問題,提高各生產運營環節的穩定性。在電力行業發展中電力設備狀態檢修非常重要。目前,電力設備狀態評估通常涉及評估方法、故障診斷專家系統、設備狀態評價等。在開展設備狀態評估工作時要合理應用時序挖掘、聚類算法、分類算法等大數據技術,通過深入分析設備的歷史數據,找出不同狀態參數間的關系,結合采集的設備運行數據,關聯分析電力設備,從而做出準確的評價,為后續工作的開展提供指導作用。
結語
在科學應用基于云計算的電力大數據分析技術時,由于電力大數據分析技術中的可視化數據處理技術以及空間信息流處理技術得到了良好發展,將上述兩項技術應用于城市電力電網體系,對促進電網結構的智能化與信息化有著良好價值。同時,將電力大數據分析技術引入城市電網信息化建設過程,工作人員能對電力數據流實施實時監控,輔以計算機信息技術和大數據挖掘技術,隨時掌握城市電網系統的真實運行狀況,了解數據之間蘊含的潛在信息,為電力工作人員效率的快速提升和質量的有效提高創造良好條件。
參考文獻
[1]燕凱,岳振宇,高嘉浩.基于大數據的電力計量設備運行狀態評估與故障診斷方法研究[J].電子器件,2019,42(5):1095-1098,1121.
[2]王森,王蕾,陳飛,等.大數據環境下基于影子價格的配電網綜合評價方法[J].電力自動化設備,2019,39(10):94-101.
[3]江秀臣,盛戈皞.電力設備狀態大數據分析的研究和應用[J].高電壓技術,2018,44(4):1041-1050.