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摘要：在当下供电压力非常大，供电企业不仅需要为各行各业发展提供所必需的电能，同时还需要为人民大众提供生活所需的电能，尤其在现阶段各行各业发展迅速和人口数量不断增多的背景下，供电压力日益增加，因此怎样做好电力调控工作已经成为当下电力企业日常运营中最为重要的工作之一。当下大数据技术发展迅速，为各行各业发展都提供了有力帮助，因此当下电力调控也应该重视对大数据技术的应用，利用大数据技术来促进电网运行效率和质量的提高。
关键词：大数据技术；电力调控中心；应用分析
1大数据的定义
所谓大数据，其实质上是一种通过对最新处理模式的有效应用，通过其强大的决策力和洞察发现力，对海量信息资产进行优化和完善。目前，国内外对大数据的涵义主要以3V进行定义，即，多样性、规模性以及高速性。其中，多样性主要指的是所包含数据类型及种类较为丰富，如，结构化数据、非结构化数据以及半结构化数据等等；规模性则强调数据的庞大，基本上已经达到PB级别；高速性是指数据增长模式以数据流形态为主，数据处理速度与高速实时处理水平基本一致。
2大数据技术应用于电力调控中的必要性
2.1电力系统自动化发展需求
电力系统的自动化和智能化发展已经成为时代发展的必然方向，因此在电力系统中必须建设电力调度中心，对电网运行进行全面的监控和管理，从而保障电力系统的安全性和稳定性。在电网运行过程中会产生海量数据，对电网运行过程的监控和管理，本质上就是对各项数据进行实时处理，深入挖掘和分析基础数据，引入智能化的预警系统，减少电网的负荷量，在电网规模不断扩大的情况下仍然能够保证电网运行的稳定性，而大数据技术能够合理满足这一需求。
2.2使电网运行更加安全可靠
随着用电量的不断增加和用电质量的不断提升，电网运行中的不稳定因素也会相应增加，要保证电网运行的安全可靠性，必须对电网运行的状态进行监测和诊断，通过系统性和跨越式的数据共享实现对故障区域的追踪和定位，从而实现各项故障的合理预测和高效处理。
2.3提升客户用电的服务水平
大数据技术最大的优势在于预判性，通过对各项数据的处理和分析，能够形成科学合理的供给计划和检修计划，从而提升电力调度的效率，减少资源的浪费，使用电客户得到更加优质的服务。例如通过大数据技术对用电客户进行需求侧管理，深入挖掘和分析用户的历史用电数据，结合区域的用电总数据实施错峰计划，从而避免电网负荷过重，产生不必要的故障。
3电力大数据的核心技术
3.1数据处理技术
电力数据处理技术可以分为分布式计算技术、内存计算技术以及分布式数据流处理技术。其中，分布式计算技术指的是通过应用网络技术，将电力系统中的计算机进行连接，进而形成超级计算机，对大数据进行存储和计算；内存计算技术指的是将已经收集到的大数据存储在内存中，然后直接对大数据进行计算和分析；分布式数据流处理技术具有实时性、伸缩性和开放性特征，可以对电力系统中的动态数据进行实时处理。
3.2可视化技术
可视化技术指的是通过应用图形化处理技术，将各类信息以比较容易理解的形式来展现，便于运行管理人员能够准确掌握各类信息。可视化技术的应用目标是发现信息，洞察数据，然后再做出决策。通过将可视化技术应用于电力系统状态实施监测中，能够有效提升电力系统自动化水平。
3.3数据集成管理技术
在电力大数据中，数据集成管理技术的是对不同数据源、特征形式的数据进行收集和整理，在对数据进行转换、加载后，得出全新的数据源，然后载对全新的数据源进行管理和，并对外提供服务。
数据集成管理技术可以为电力企业提供新的服务和应用功能。
3.4数据分析技术
在电力大数据中，数据分析技术有很多种，包括机器学习技术、数据挖掘技术等等，通过数据分析，可以提取大数据中的有用信息。机器学习技术是人工智能的核心，其能够改善计算机系统使用性能，主要被应用于电力系统暂态稳定性评估、电力设备运行状态检测等方面。数据挖掘技术在实际应用中可以有效处理复杂的数据结构形式，对海量数据进行分析处理，进而提升数据质量，主要被应用于电力行为预测中。
4大数据技术在电力调控中的应用方向研究
在现阶段社会发展已经迈入了新的时期，传统产业的扩大以及新兴产业的不断出现都给电力系统运行带来了新的挑战和新的要求，在当下应该做好电力调度自动化和智能化方面的建设，进一步提高电力系统的稳定性和安全性，而大数据技术的出现，则为电力调控提供了新的发展方向和发展思路，对于电力行业的发展有着非常重要的作用。
4.1加强智能监控工作
在当下电力系统日益复杂，其在运行中产生的信息数据也非常多，以往所应用的电力监控技术和手段已经无法适应当下电力调控工作的发展。因此在当下应该重视对大数据技术的应用，通过大数据来实现电力调控的智能化，及时将相关监测信息进行汇总和分析，以实现对整个电力系统的全面调控。此外，还可以在智能监控系统中配置自动报警装置，这样就可以在电力系统出现异常数据信息时及时发出报警信息，为运行管理人员提供警示，使其可以尽快完成对电力系统异常或者故障的调控处理。
4.2对电力系统的安全进行智能预警
大数据技术在电力系统中最具代表性的就是智能预警。在以往的安全预警工作中都是利用预案评估和离线计算，来预测评估电力系统的运行状态。但是通过调查和分析该预警方式发现，其实用性和适用性都相对较差，根本无法适应当下供电压力日益增加的电力系统，所以要通过大数据技术来完成对电力系统的智能化建设，使其管理更加智能化。比如，在电力系统中无时无刻都产生着大量数据，利用全网仿真统一计算和数据分类储存处理技术就可以实现对数据的有效处理和分析，找出其中的异常数据，对其进行跟踪定位，并产生实施评估方案，以完成对故障异常的迅速处理。
4.3加强对电力负荷的预测工作
现阶段由于社会的发展，电力结构比以往更加复杂，并且供电压力也越来越大，所以电力负荷也变得难以预测。但是通过应用大数据分析技术，就可以更加深入和全面的对相关电力负荷信息进行收集和分析，进而完成对电力负荷的准确预测。
4.4加强电网检修工作
在当下电力系统的复杂程度日益提高，这就给电力检修工作带来了较大的挑战和困难，具体表现在以下几方面。第一，对于电网故障诊断难度较高，无法及时对故障进行排除和处理，致使故障影响扩大，影响电力供应的安全和稳定。但是通过有效运用大数据技术，就可以完成对故障信息的及时排查和评估，并制定相应的处理方案，大大提高了故障，排除处理的效率和速度，为电力系统的安全稳定运行提供了有效保障。第二，通过大数据技术来实现评估电网运行状态，以便于制定出合理科学的检修计划，以降低电力故障的出现率。比如大数据技术可以将某一区域内的电力负荷、电力设备缺陷等信息进行收集和分析，进而就可以为该区域检修计划的制定提供准确的信息支撑，合理安排检修时间和检修项目，尽可能降低电力检修对电力供应所带来的影响。
5结束语
总而言之，在当下电力行业应该做好对大数据技术的应用和分析，让其与电力调控工作进行充分的融合，以实现电力调控的自动化和智能化建设。通过大数据技术来促进电力调控工作效率和质量的提高，为广大电力用户提供更加高水准和高质量的电力服务。
参考文献：
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