面向智能電網應用的電力大數據關鍵技術

馬一寧，鐘建栩，莫國柱，余少鋒，廖崇陽

（南方電網調峰調頻發電公司 信息通信分公司，廣東 廣州 511400）

0 引 言

在當今的大數據時代中，人們的工作與生活方式都在傳統基礎上實現了全新變革。尤其是在智能電網中，大數據關鍵技術的應用更是使其運行管理效率、質量及安全都得到了顯著提升。因此，在智能電網的應用與發展中，電力企業一定要注重大數據關鍵技術的合理應用，充分發揮其技術優勢，以此來促進電力系統的智能化發展。

1 智能電網電力大數據特征概述

智能電網的運行過程中會伴隨著大量數據的產生，而其來源則可以分為以下兩個方面。一是內部數據，這些數據來源于電力企業的應用系統，如配電管理、生產管理、監控以及采集等系統。二是外部數據，這些數據來源于地理信息、氣象信息以及互聯網等。因為數據量很大且具有分散性，所以需不同單位進行管理，在這樣的情況下，智能電網中的數據就具有了多樣性特征，數據源非常多，非結構化及半結構化數據的占比也在不斷加大，而其價值密度也將逐漸降低。因此在智能電網的運行中，這些數據都會具有一定的采樣頻率與生命周期，這樣才可以確保其價值密度[1]。但是對于不同的數據，采樣頻率和生命周期也都存在不同，圖1是智能電網中不同數據的采樣頻率與生命周期示意圖。

圖1 智能電網中不同數據的采樣頻率與生命周期示意圖

2 面向智能電網的電力大數據關鍵技術分析

2.1 集成管理關鍵技術

在對智能電網進行建設的過程中，應用到的大數據平臺不僅需要具備對海量信息進行處理的能力，同時也需要具備對海量信息進行良好儲存與傳輸的能力，以此來實現電力大數據的集成管理[2]。

在電力大數據儲存方面，借助于HBase數據庫和分布式儲存技術可以對各種形式的電力大數據進行分類儲存，以此來確保其安全性和完整性。同時，在電力大數據儲存技術的應用中也進行了數據檢索與查閱功能的設置，它所提供的是類似于SQL形式的數據查詢功能，該功能可支持不同種類和不同格式的文件查詢，其中所有的程序都具有良好的兼容性，可以為查詢者提供更多的便利。

在電力大數據傳輸方面，借助于大數據平臺中的數據挖掘技術、數據分析技術以及云計算技術等，可實現海量數據的科學處理，從海量數據中更加高效準確地找出所需數據，滿足電力大數據的實際應用需求。同時，借助于當今先進的傳感器技術和網絡通信技術等，可實現大數據的有效傳輸。尤其是伴隨著當今光纖網絡以及5G移動通信網絡的發展，大量的數據信息都可以實現高效快速的傳輸，使其所對應的數據采集得以有效實現[3]。

而這些采集、處理、儲存以及傳輸的數據中包含著智能電網運行過程中的各方面內容，通過合理應用電力大數據關鍵技術便可實現智能電網中數據信息管理效率和管理質量的顯著提升，這將會為智能電網中的電力大數據分析和處理等各項工作的順利開展奠定較好的技術基礎。

2.2 數據分析關鍵技術

在對智能電網進行建設的過程中，借助于先進的電力大數據分析關鍵技術可以為電力企業中的海量信息分析和處理提供良好的技術基礎。就目前來看，應用在智能電網中的電力大數據分析技術主要包括圖表可視化技術、SVG可視化技術以及數據庫索引技術等，這些技術在智能電網的數據抽取和儲存、電力數據和諧波計算以及諧波風險分析等各方面都具有非常好的應用優勢[4]。

在通過數據分析關鍵技術對電力大數據進行分析處理之后，便可有效地提取出其中具有針對性的數據信息，進而為智能電網的管理以及電力企業的決策提供出足具科學性的指導意見。同時，就電力企業自身而言，若要實現經濟效益的良好保障與市場競爭實力的有效提升，就需要采取更具科學性的決策來為企業的生產和經營進行服務[5]。因此，決策信息的科學性將會對企業發展與進步帶來直接影響。而隨著電力大數據分析關鍵技術在智能電網中的應用，便可有效確保決策的科學性。比如，當今德國電力企業正是借助于電力大數據信息的科學分析與有效應用，才為電力企業提供了足具科學性、合理性以及前瞻性的決策依據，使其將太陽能發電技術及時納入到了智能電網中，收獲了良好的應用效果。此外，用戶多余的電能可輸送到智能電網，這樣既滿足了用戶的實際需求，又保障了企業的經濟效益，從而進一步促進了德國電力企業的良好發展。

2.3 數據處理關鍵技術

在通過傳統形式進行數據處理的過程中，通常需要采用人工的方式來進行數據的分類和處理，這樣的處理模式不僅需要耗費大量的人力與時間成本，而且數據分析質量及其時效性也很難得到良好保障，這與當今智能電網中的電力大數據處理需求明顯不符[6]。因此，為實現上述問題的有效解決，確保電力大數據的處理質量，滿足電力大數據處理過程中對于時效性的實際需求，就需要科學應用當今先進的數據處理關鍵技術。

在應用電力大數據關鍵技術的過程中，智能電網中的所有信息資源都可以得到科學合理的分類處理，其主要的處理方式包括分區處理和分表處理等，通過這樣的數據處理方式便可實現智能電網中大數據處理效率與處理質量的顯著提升。其中，分區處理技術又叫做分庫處理技術，就是將同一個數據表中的數據分別在不同的文件中嵌入，以此來實現數據訪問張力的提升，降低大型數據表的訪問壓力。同時也會按照相應的指標在不同的數據庫中輸入利用率比較低的數據，以此來實現數據庫可利用性能的進一步提升。而分表處理技術則是根據相應的原則來進行各種形式數據表的構建，這樣便可讓表單壓力得以有效舒緩，以此來提升數據處理和應用速度[7]。

在通過電力大數據處理關鍵技術進行智能電網大數據的處理過程中，也需要將處理好的數據傳輸到與之對應的文件，這樣才可以有效確保數據訪問的有效性[8]。比如，在對智能電網中電力線路方面的大數據進行處理時，便可按照如圖2所示的方式將各種的線路信息數據傳輸給與之相對應的線路圖模型文件。

圖2 智能電網大數據處理過程中電力線路數據傳輸示意圖

另外，在通過該技術進行智能電網中的大數據處理時，也可以借助于縱列式以及并行式的數據庫來提升數據加載效率，為電力大數據的實時查詢提供更具科學性和有效性的技術支撐。

2.4 數據安全關鍵技術

在大數據關鍵技術的具體應用中，一項至關重要的內容就是確保數據的安全性。就目前來看，隨著智能電網中大數據關鍵技術的良好應用，便可對其數據的儲存、處理以及傳輸提供出足具安全性的技術保障[9]。借助于數據安全關鍵技術可實現智能電網中數據有效性和安全性的顯著提升，尤其是在云計算技術的迅速發展中，云計算平臺和大數據系統之間的兼容性也越來越好。因此，在智能電網電力大數據安全關鍵技術的具體應用中，可以將云計算平臺用來進行電力大數據系統中的核心數據處理，以此來實現更為復雜的操作。同時，因為云計算平臺具備無限大的容量和非常好的運行穩定性，所以在安全方面也具備更好的優勢，且能夠有效滿足智能電網中的實際大數據處理需求。通過這樣的方式，便可有效避免發生智能電網大數據丟失和損壞等情況，顯著提升其安全性[10]。即使是出現了數據丟失或者是損壞情況，借助于數據安全關鍵技術，也可以快速地修復丟失或者是損壞的數據。由此可見，將數據安全關鍵技術合理應用到智能電網中便可實現其風險與威脅抵御能力的顯著提升，盡最大限度降低或避免各種數據風險給智能電網帶來的不利影響，確保智能電網的安全穩定運行。

3 結 論

在智能電網的具體應用中，集成管理關鍵技術、數據分析關鍵技術、數據處理關鍵技術以及數據安全關鍵技術都是其主要的電力大數據關鍵技術。將這些關鍵技術合理應用到智能電網的電力大數據管理中，便可有效確保電力大數據的分析、處理、應用與傳輸效果，并進一步保障所有數據信息的安全性，避免因大數據應用問題所導致的智能電網運行故障，保障智能電網的良好運行。因此，在智能電網的建設和應用過程中，電力企業及相關的技術人員一定要加強電力大數據關鍵技術的應用和研究，根據實際情況將其合理應用到智能電網，通過這樣的方式才可以有效促進智能電網的良好應用與發展，并進一步提升電力企業的經濟效益。