電力大數據關鍵技術應用

蔣俊衛

國網甘肅省電力公司慶陽供電公司 甘肅 慶陽 745000

引言

隨著科學技術的發展和人們生活水平的提高，電力資源已成為人們生活中最重要的能源。為了滿足人們對電力資源的更高需求，電力公司應注意建立自己的供電系統，提高電網的穩定性和安全性，提高供電服務質量。如今，隨著信息技術的不斷發展，大多數電力公司正在將信息技術應用于電力供應系統并構建智能電網，而這樣一個全面的電力供應系統的應用有效地提高了電力公司的管理水平和電力質量。電力大數據技術在智能電網建設中發揮著非常重要的作用，應用該技術可以滿足在智能電網中處理大量數據的需求，有效避免了電網的安全隱患。這是公司正常運營的堅實基礎。因此，有必要提高電力大數據核心技術的應用水平，為智能電網建設提供有利條件。

1 智能電網電力大數據概述

現階段電網基礎設施難以滿足日益增長的信息資源的技術要求。隨著智能電網的出現，可以開發數據和信息的收集、分析和存儲，利用、配置信息資源的大數據平臺可以成為實現科學合理決策的關鍵。這方面一個非常成功的例子就是Hadoop服務平臺的系統搭建，需要更有效的大數據與該平臺的集成和對接，才能做好大數據的核心新技術。例如，在收集和處理大量信息時，可以提供電子表格數據，利用信息分類技術更好地表明可行性，提高輸出用戶信息的效率。當前的大數據平臺內容廣泛，包括功能模塊數據、大數據訪問和調度框架、商業智能應用模塊、數據倉庫等相關數據模塊等。因此，大數據平臺的建設需要在核心數據技術運行效能不斷提升的背景下，為電力企業實現智能電網提供有效保障，促進其發展，確定了公司自身的結構并啟用了營銷服務模式。公司優化創新能力大幅提升，促進電力公司穩步前進[1]。

2 電力大數據的實際應用價值及特點

由于當前能源需求的實際性質，傳統電網容易受到若干安全問題的影響，無法滿足人們對優質電力服務的新需求。隨著能源工業技術的進步，智能電網應用范圍廣泛，在保障電力安全、提高能源效率方面發揮著重要作用。在智能網運行模式下，產生的數據量非常大，大數據技術發揮著非常重要的作用。通過分析數據的特點和規律，對調整能源產業發展政策非常有效。隨著社會的發展，對能源的需求顯著增加。智能電網是能源產業發展的必然選擇，在滿足各級能源供應需求方面發揮著重要作用。在實際應用中，智能網絡包含許多鏈接和復雜的內容，會產生大量的數據信息。按來源劃分，可分為公用事業公司內部產生的數據和執行過程中產生的外部數據兩種。對于內部生成的數據信息（包括各類采集和監控系統），不同類型的數據信息非常多且復雜。外部數據信息比較簡單，主要在互聯網、地理信息系統等。從本地信息來看，外部信息分布廣泛，沒有統一的單位來管理這些數據。可以看出，智能網在實際運行中產生的數據信息是非常復雜的，來源具有多種特征。在應用智能網絡時，也有多種類型的半結構化和非結構化數據信息[2]。

3 智能電網與電力大數據之間的關系

最近，為了提高電源系統的安全性和穩定性，電力公司已逐漸開始構建和應用智能電網系統。所謂的智能電網是指當前最先進的信息技術在電源系統中的應用。因此，電源系統的所有信息都已連接到電源系統。所有數據可以同時互連和共享，提高了電網的可控性，確保了電網的安全運行。但是，在構建智能電網時，由于現有基礎設施的限制，很難通過這些設施來收集、傳輸、組織和存儲信息和數據，并且不能充分利用系統中的數據。將電力大數據技術應用于智能電網，以實現這些功能。電力大數據平臺的建設可以為處理信息和數據提供科學的解決方案，而這些解決方案的制定則需要云計算技術的幫助。云計算技術的引入可以大大提高系統數據信息的計算、分析和處理能力，并利用自身強大的容錯能力，大數據技術可以解決應用過程中的問題，確保智能設備的正常運行。智能電網與大數據技術有著非常密切的關系，而云計算技術可以幫助有效地應用大數據技術。因此，大數據技術在智能電網系統中的應用必須通過集成云計算技術并利用云計算技術的優勢來計算和分析智能電網中的數據信息，并利用強大的信息存儲能力來滿足這一要求。智能電網需要為智能電網提供強大的技術支持[3]。

4 電力大數據在電網建設中的具體應用

4.1 風電預測應用

在現代電力系統的運行中，大量風電場并入電網，這是系統安全運行的障礙，但是更準確的風力發電預測是有效解決此問題的最佳方法。風電場的功率預測應收集大量信息和數據，包括風電場的過去輸出功率數據、實時輸出功率數據、過去風塔數據、實時風力作為判斷標準。基于大量數據的收集，使用適當的預測方法來預測風電場的功率。

4.2 電網狀態監控

在過去的電力系統運行中，更多地關注單個設備的電網監視和診斷，但是由于不可能實現不同設備之間的測試數據的信息共享，所以進行了電源之間的信息交換。通過將電力大數據應用于智能電網，可以對電網狀態數據進行實時檢測和準確分析，并且可以很好地實現電力公司與用戶之間的通信。在傳統的功率數據計算中，很難在數據存儲或分析中計算大量的功率數據，尤其是一些分布式異構數據。通過應用強大的大數據，可以非常成功地解決這些問題。與其他行業的網絡大數據相比，網格大數據具有明顯的波動性和無序性，但大數據的應用在智能電網數據監控中仍發揮著重要作用。

4.3 ELT核心技術

智能電網實際運行中產生的數據信息非常龐大復雜，如果按傳統方式分析數據信息，很難理解數據信息的含義和基本規律，也無法支持電力企業的科學決策，只有通過標準化、規范化的操作，才能真正了解這些數據信息所包含的底層內容。一是數據提取，即從數據源系統中提取源系統所需的相關數據；二是數據轉換技術，即對前面部分提取的數據按照特定的要求轉換為另一種形式，該形式同時清理或處理有偏差或錯誤的相關數據；最后是數據加載技術，也就是說，加載從之前的轉換中獲得的數據并將其存儲在目標數據的源系統中。由于ETL的核心技術是智能電網電力大數據應用中重要的數據集成技術，電力企業也需要合理考慮各種因素，結合各種先進技術進行科學的數據集成，促進電力企業的發展[4]。

4.4 數據分析關鍵技術

大數據技術中最重要的事情是將信號轉換為數據單元，并通過有效的分析和處理來促進基本信息的形成。然后，這些信息將基于決策和行動的依據，形成科學而完整的決策，發展和提高綜合應用水平，并提供良好的服務，為電力公司的發展提供有效的參考和依據。同時，面對大數據時代的發展，需要通過加強技術手段的不斷創新和促進對海量信息數據的規律和形式的探索來做出決策。電力公司的生產者可以獲得清晰的數據圖并獲得準確性。智能電網將進一步實現有價值的，有意義的能源輸出，為更多的用戶提供更好的服務，為參考電力用戶提供更多幫助，逐步改進核心技術，也可以進一步改善電力供應。

4.5 大數據處理技術

根據特定的處理原理，從數據子數據庫處理鏈接中提取利用率高的數據，并輸入到不同的數據庫中，以提高每個數據庫的整體數據利用率；在數據分區處理鏈接中，將數據加載到常規數據庫中。表格較大，請輸入多個文件以減輕電表的壓力，優化數據訪問性能并提高操作質量建立多個數據表，以通過數據子表處理鏈接有效地緩解單個電表的壓力。還可以設置并行數據庫或列數據庫，以提高數據加載性能和數據查詢效率。

4.6 大數據顯示技術

實時監控智能電網運行狀態的可視化技術，提高系統自動化水平歷史流技術，顯示智能電網的歷史數據，經過綜合分析后對歷史數據進行深入的應用價值探索，實時監控，以過去主要事件模擬器的發生和發展為中心，可以準確預測電網生產現場數據、電網規劃數據和負荷數據趨勢，并可以更好地利用電網歷史記錄的應用價值。空間信息流顯示技術通常是通過將電網參數與現有的GIS（如三維顯示技術、虛擬現實技術）相結合來實現的。將GIS 應用程序添加到配電設備管理中，可以讓電網管理人員更直接地了解設備的相關狀況，并為決策者提供實時地理信息。在變電站工程設計中使用空間信息流顯示技術，可以提高工作效率、縮短時間、節約成本和能源，為電力企業帶來更多的經濟效益[5]。

5 智能電網發展趨勢

智能電網的發展表明我國的技術水平有了較快的提高。過去相對落后的電網已經不能適應現代化發展和人們日益增長的電力需求。智能電網正逐步應用于各大城市，應用領域非常廣泛。然而，智能電網在數據采集、處理、存儲等方面仍存在缺陷。因此，合理應用電力大數據核心技術，不僅可以有效提高數據采集和應用的效率，還可以促進我國電力企業的快速發展。將綜合管理技術、數據分析技術、數據處理技術等電力大數據技術定期應用于智能電網后，通過對從智能電網中獲取的無縫數據和信息進行分類整合，可以有效地管理相關數據，提高數據利用率，幫助電網企業應用數據提高工作質量，實現更好的發展。在未來的電網系統中，智能電網將更好地與電力大數據技術融合，獲取有用的信息，促進智能電網的平穩運行。這樣，不僅可以提高數據收集和分類的效率，還可以為相關人員提供針對性的信息，適合其業務需求，也可以使電網公司從大量的數據和分類中獲取相關規律。發展新動力將增強自身的市場競爭力，還可以有效監控和管理電力，科學配置電力資源，顯著提高資源利用率[6]。

6 結束語

我國的智能電網發展迅速，即使在運營過程中也將繼續產生大量數據。傳統的數據處理方法已不能滿足當前開發的需求。因此，在大數據時代的背景下，企業必須繼續優化并構建更完善的功能，大數據平臺才能充分利用數據的價值。一些核心技術可以用來提高智能電網中大數據的處理水平，并為企業帶來更多的經濟利益，保證了公司的競爭力和電網的運營。