大數據技術在電力生產管理中的應用前景分析探究

張 煒 于 翔

國網江蘇省電力有限公司揚州供電分公司 江蘇揚州 225000

電力事業是國家建設的核心事業，其建設程度，將直接影響國家經濟發展與生產力水平。然而，從現實角度來說，電力系統的維護較為復雜，所牽涉到的環節與領域較多，管理難度也相對較大，而若想實現全面管理，就需要管理人員耗費大量時間用于數據分析，使得管理效率難以顯著提升，進而影響管理水平，如若繼續應用此種傳統的管理方式，將無法滿足日益增多的用電需求，為此，需要企業采用現代化手段，實現生產管理的革新。

一、大數據概述

在分析之前，本文首先需對大數據的內涵與特點進行介紹，便于對電力大數據有更好的理解。

(一)電力大數據內涵

互聯網的高速發展下，形成了基于網絡大背景的數據信息庫，儲存于互聯網平臺中，所涵蓋與包含的內容較多，覆蓋范圍較廣，通過對數據的整合與分析，挖掘價值信息，將有利于企業管理的決策與方案的規劃。而大數據時代下，儲存于電網系統中的信息數據，將有利于為電力系統生產管理提供科學的數據支持。現階段，我國的電力系統整體向著智能化的方向發展，而智能電網本身，便是一個儲存數據的信息平臺，其中儲存了用電習慣、用電量、電網故障數據、系統運行數據等重要信息，通過對這些數據的分析，將會更有針對性地提升管理水平與工作效率，從而使得電力事業有更進一步的發展，全面進入大數據時代。大數據技術發展至今，已經能夠基本實現上述功能，符合電力企業生產管理的需要。

(二)電力大數據的特征

電力大數據所表現的特征，與電力系統的整體運行有直接關聯，可以說，是電力系統發展至今的體現，具體而言，表現在以下幾個方面：

1.數據量龐大

電網的生產運行數據，通常在短短的幾分鐘內便可達到較多的數量，而隨著電網系統的持續運轉，在這個過程中所產生的數據量則可想而知。除了生產方面外，電網調度、輸送、用電情況等方面，都會產生龐大的數據量，也因此，電力大數據的一個特殊特征就是數據量龐大。

2.數據運行效率高

若想處理如此龐大的數據量，普通的信息化運行系統是無法支持的，其內存與運行效率，不能實現對數據的問題及時發現與迅速處理。通常在傳統信息化管理系統下，若想實現數據的查詢與導出，會耗費較多的時間，然而，電力企業若想做好決策與管理工作，則需要進行針對數據的反復多次查詢，此時，查詢效率便至關重要，如果一直采用舊有系統，便會大大降低時效性，而大數據技術的應用，會更為有效地提升查詢效率，從而強化數據處理能力。

3.數據表現形式多樣

電力大數據的來源較多，隨著信息技術的發展，數據的表現形式也在日益豐富，已經不再單單僅限于文字的表現形式，而是更多地拓展為視頻、圖片、圖表等形式。目前，主要分為非結構化數據、半結構化數據與結構化數據三種類型[1]。

4.數據可靠程度高

大數據技術的合理化應用，將會提升電力企業數據信息的可靠程度。智能電網高速發展所帶來的，不僅僅是生產與管理上的便捷，更是數據信息的飛速增長，但是與此同時，由于網絡具有一定的開放特征，為此，在一定程度上，數據的信息源便不能得到有效保障，在這其中，不可避免地便會混入不實信息與虛假信息，從而降低數據的可信性與實用性，而大數據技術能夠在一定程度上實現對來源的辨別，從而保障其可靠性。

5.數據價值密度低

同龐大的數據量所相對應的是數據信息能夠被電力企業實際應用的數據相對有限，通常情況下，企業需要用到的往往只是某一方面的數據，在實際應用中，使用大數據技術進行整合與分析即可，并不需要對所有數據有所掌控。

二、大數據技術應用內容

(一)云計算技術

可以說，“云”這個概念，是伴隨著互聯網興起所出現的一個概念，因此相對應的，云計算技術對互聯網的依賴程度較高，同時，此技術也是互聯網時代下的重要產物，通過對互聯網與計算機的整合運用，得以構建基于全球的云數據平臺，并通過其對數據的效率化處理能力，將其應用于電網系統中，能夠實現智能電網云平臺的建立，從而使得電網數據資源在整個系統內的共享。舊有電力生產管理的信息化系統，往往只能實現對數據信息的儲存、查詢與改寫功能，僅能夠實現數據在本地系統或局部互聯網內的共享，且由于技術因素的限制，其內存容量相對較小、服務器系統缺乏穩定性，較為容易發生系統故障或系統崩潰的情況，進而引發數據信息的丟失，造成不可逆的損失。而引入云計算技術，便可實現在云端數據的儲存功能，實現實時地上傳與自動化的保管，如此，即便系統處于不穩定狀態，也不至于給企業造成較大損失。除此之外，由于云計算技術不需要占用本地服務器內存，在進行數據的查詢與處理時，只需向云端發送請求即可，因此將會大大提升數據的處理效率，得以實現高效化的數據分析。最后，應用云技術，得以實現對信息數據的全面化資源共享，更有助于促進我國電力生產管理水平的整體化提升。

(二)電力監測系統應用

我國地域遼闊，人口分布范圍廣泛，因此為了維系整個電力系統的運行，便需要對各個電力網點采用有效措施監管。然而，在以往以人力為主的監管系統中，若想實現對如此龐大的電力系統的全面化監管，顯然并非易事，無法保證每個網點都能有專人進行連續不間斷的監測，而大數據時代下，應用大數據與智能監管技術，便可有效解決此難題。在電力網點安裝智能化監管設備，實現對網點運行全過程的監管，并通過與數據庫標準值的比對，有效排查故障信息并上傳至終端系統以示提醒，終端人員依據此提醒，便可有針對性地采取應對措施，對電力故障以排查，從而保障其穩定運行。此方式能夠有效規避人工管理所存在的不足，是符合國家現代化建設的管理模式。

三、電力生產大數據核心應用技術

(一)集成管理技術

集成化的管理，是實現效率提升的重要方式，電力生產中應用此技術，同樣得以實現管理效率的提升。通過對各運行系統數據的整合，將其集中到云端中進行統一處理，將有利于發揮集成化管理的積極作用。電力運行中所涉及的數據來源、格式與特征較多，一直以來，都是各自儲存在不同的系統中，當進行相應的報告與分析時，便需要登錄多個系統或平臺進行查詢，而應用集成化技術，便可將這些不同系統中的數據上傳到一個統一云平臺中，當進行數據的查詢時，只需要登錄此云平臺，便可獲取相應信息[2]。集成管理是發揮大數據作用的基礎性技術，意義重大，為此，可以應用NoSQL數據庫技術，提升數據的處理能力。

(二)數據倉庫技術

數據倉庫技術同樣是大數據智能電網建設的基礎性技術，此技術的突出作用是類似于一個儲存數據的倉庫，依據用戶的需求，實現對數據的儲存與提取，從而使得數據能夠為用戶提供服務。智能電網的數據分布較廣，通過集成數據管理將數據集中到云端后，應用數據倉技術實現對數據技術的收集、抽取與轉換處理，將龐大的原始數據轉化為可以應用的云端數據，從而為電力企業的安全生產工作奠定數據基礎。除此之外，此技術也可在一定程度上實現對錯誤數據源的優化工作，對存在的錯誤數據進行提醒，從而最大程度保證數據的可靠性[3]。

(三)數據分析技術

數據分析技術是體現大數據價值的關鍵性技術，通過此技術，便能夠有效從數據中挖掘數據價值，為電力企業的生產管理決策提供支持。該技術在實際的應用中，區別于一般的數據處理技術，是能夠實現多個數據類型關聯分析的綜合性處理技術，擁有多個不同的算法與模型，可以充分滿足管理需要，通過對電網運行過程中多個關聯數據規律的探析，得出存在的客觀事實與規律，從而為管理層決策提供支持[4]。

(四)數據展現技術

數據展現技術顧名思義，是將大數據的分析與處理結果，通過一定的處理，將其直觀、通俗地展現在用戶眼前，如果不具備大數據專業知識的人員，也能夠讀懂數據的分析結果。可視化技術與空間信息流展示技術是較為常見的技術形式，通過這兩項技術，有助于電網人員實現對電網運行安全狀況與過程的了解，從而有助于排除電網運行故障，降低風險[5]。

(五)數據處理技術

數據處理技術是提升大數據技術效率的關鍵性技術，通過優化該技術，得以實現對不同數據信息的高效化處理，同時，將數據信息細化到系統中，按照一定的規則或實際需求排列，從而使得針對數據的查詢工作更為迅速，降低查詢壓力，避免出現查詢過多量的數據時，引發數據系統的崩潰問題[6]。

四、大數據技術電力生產管理

(一)提升電網運行的安全性與穩定性

將大數據技術應用于電力生產管理工作中，能夠進一步提升電網運行的安全性與穩定性。通過上文中的分析可知，電網運行過程中儲存的數據，能夠作為電力企業決策的基礎，因此，一些較為先進的國家便較早地針對此技術的應用展開了研究，并建立了以大數據為基礎的智能電網系統。然而，我國對于此方面的研究相對較晚，且未能形成全面化的體系，研究經驗也不足，致使國內的大數據電網生產管理水平仍舊較低，而若想解決這一現實問題，就需要電力企業進一步強化對相關技術的應用，并通過學習借鑒成功經驗，打造智能電網監控與評估系統，實現仿人工智能式的監管流程，以進一步提升安全管理水平，提高發電效率[7]。

(二)電力行業大數據的分析研究

電力行業未來的發展方向，毫無疑問是智能化與自動化相結合的現代化電力系統的建設，在向這個目標努力的過程中，勢必會產生較多的復雜問題，造成企業發展前景與規劃的迷茫，而通過大數據技術的分析，將為未來的發展方向確定清晰的目標，從而減少損失，保證企業利益。除了企業發展大方向外，在日常的電網系統維護中，此技術也得以發揮效用，例如，通過對設備進行歷史數據的分析與同類型設備的比對，便能夠有效判斷設備的預計壽命曲線、故障周期等，從而有助于針對性維護方案的確定，提升維護工作的科學性，從而降低時間與人工成本[8]。

五、電力大數據所面臨的未來挑戰

目前，電力大數據的發展仍舊面臨一定的現實挑戰，主要為在現階段工作中，依靠現有技術或管理模式暫時無法有效解決的問題，需要通過未來科技與技術的發展實現優化，具體而言，表現在以下幾個方面：

(一)數據質量方面

現階段，存在于電力大數據中的一個現實問題，便是數據的質量不能夠得到有效的保障。雖然經過科技的發展，已經能夠實現對數據源準確性的判斷，然而，針對一些人為原因導致的數據誤差，仍未能夠有效辨別，為此，在未來的電力大數據發展中，勢必要對此方面有進一步優化。除此之外，目前，電力大數據所表現出的數據量龐大的特征，其實從實際方面也有不利因素，因為其會增加數據處理的煩瑣程度，給云端系統造成負擔，使得數據的處理效率與準確性受到一定影響。

(二)數據集成方面

在數據的集成方面，由于舊有電力企業數據處理系統的局限性，導致不同數據儲存于不同的系統與平臺中，目前，仍有部分企業沿用此管理模式，使得同類型數據被重復儲存在不同系統，但是由于采集或算法的不同，數據轉化過程存在較大差異，使得數據的集成管理存在較大挑戰。

(三)數據分析方面

在新時代背景下，數據儲存形式的多樣化，會增加大規模數據的分析難度，相關數據在系統中，不斷重復轉化、抽取的過程，將給分析系統的運行造成較大挑戰，需要能夠在未來的一段時間內，實現對系統的優化，增加云端的儲存容量并優化服務器，避免服務器頻繁卡頓影響生產管理的時效性。

(四)數據展現方面

針對數據的展現方面，現有的數據展現技術在一定程度上缺少企業特色。由于國內相關經驗與技術上的不足，因此在可視化的設計方面，未能夠依據各企業的實際電網系統運行需求進行調整，不同企業所應用的大數據系統存在同質化現象，然而，企業在管理制度和人員上的差異，都會對實際工作有所影響，為此，該技術在未來應針對個性化的展現系統有所發展。

結語

綜上所述，大數據應用于電力生產，是電力系統未來發展的必然選擇，通過構建以大數據為基礎的生產管理體系，將實現傳統與現代化的融合與轉型升級，推動電力事業的高質量發展，為社會生產、生活源源不斷輸送電力能源，促進電力行業經濟效益的提升。