牛新强
国网山西省电力公司清徐县供电公司
山西省清徐县 ??030400
摘要：随着科技的进步，城市建设的推进，为了满足建设中电网系统的需求，提升电网系统的质量和技术水平，建设高水准智能电网。建设过程中，应用高新技术展开工作，可以建设更加智能的电网系统。例如，电网调控中心，需要现代化程度更高的技术水开展规模大、数据信息多、更高效的运行调控工作，利用大数据优化存储与处理技术，有利于系统更好的运行，为电网系统的提供技术保障。对此，对电网系统中的大数据技术的相关类别特征、核心技术以及在电网调控中各个方面的具体应用作分析。
关键词：电网调控；大数据存储；处理技术
我国现阶段的经济和科技水平发展迅速， 电力系统也面临着更新和改进的建设发展目标， 进而在基本质量和稳定条件之下， 更好的服务于人们的生产或生活。不少电力企业或单位已经开展了智能电网的建设工作， 通过对新技术方案的应用， 将其规模、质量、数据来源等调控中心需要大量精力和时间处理的问题进行改进。大数据作为其中的核心部分是保障数据信息高效利用的环节， 本文将针对大数据的存储与处理技术展开分析讨论， 使得电网调控运行能够更好的开展。
一、电网调控运行大数据分类特征
根据数据来源将电网调控运行过程中使用的大数据分为三类，具体是外部信息数据、基础数据和运行及设备状态监测数据，这三类数据互相作用、交叉影响，在智能电网运行中都有着重大作用。其中结构化的数据种类最多，可达90%以上，涵盖了基础数据、运行数据、符合预测数据等多个种类;现阶段，非结构化的数据也在渐渐普及应用到电网系统各个参数组成中，例如图形图像的相关处理的数据、视频监控的数据等方面。
二、电网大数据核心技术
1、数据收集管理技术。电网大数据其中的数据收集管理这项技术主要是对不同特征以及来源等各种各样的数据作更加有效的收集和整理，对数据做加载、转换后形成全新数据源，系统再对其进行管理，对外提供服务，为电网企业提供较新的服务与应用功能。2、 数据分析技术。电网大数据中，有着较多的数据分析技术，比如数据挖掘技术、机器学习技术等等，应用对应的技术对各种数据分析，并且提取其中最有效的信息。数据挖掘技术可以高效处理电网系统中较为复杂的数据结构，且能够将有效分析其中的大量数据，使得数据质量提升，因此被使用在电力行为预测方面。人工智能电网系统的核心是机器学习技术，主要作用是改善计算机性能，因此被用于电力设备运行状态监测等方面[2]。3、数据处理技术。内存计算技术、分布式计算和数据流处理技术是电网数据处理技术的三大模块，其中内存计算技术主要作用是将提前收集好的数据存储，之后对其计算和分析;其中分布式计算技术一般是通过网络技术，将电网系统与计算机硬件端口连接，核查超级计算机，存储和分析数据;分布式数据流处理技术能够对电网系统中的实时数据进行处理，具有开放性、实时性和伸缩性特点。4、可视化技术。可视化技术即图形化处理技术，是将各种形式的数据以更加直观、可视度高的形式呈现出来，可以帮助运行管理人员更直观地了解信息。在电网系统运行实时监测时，可以发现一定信息、分析数据，做出相应决策，可以提高电网系统的自动化程度。
三、 电网调控运行大数据存储与处理技术的基本框架
（一）大数据的分类存储功能
提升电网调控运行其中大数据的存储质量必然要进行保证， 在开展原始信息或数据的搜集工作阶段， 通过积极、有效的预处理工作， 能够将高质量的原始信息或数据经过筛选、过滤之后， 更好的服务于后期的工作当中， 进而体现原始数据信息的质量和水平。
我国在智能化电网建设的背景之下， 为了满足海量用户信息、数据的存储工作， 需要通过科学、合理的手段开展搜集和处理工作， 保证原始数据信息的基本质量， 大数据具备实时性的存储功能， 通过将来自于不同条件之下是数据信息进行分类处理， 能够在后期的管理工作中发挥出积极的作用。
（二）大数据的分类处理功能
针对不同来源的数据实时性的角度出发， 开展数据信息的专业化的整理巩固， 将后期的数据集以及数据之间的关系进行表示， 产生具有关联性的函数。通过科学的方式参与电网调控业务活动的优化进程， 整个数据存储与处理的基本流程:电网运行设备状态的检测数据、电网调控运行的大数据工作、大数据的预处理工作、实时性数据存储或非实时性数据存储、分类处理工作、数据驳回、数据应用。
四、大数据技术在电网调控运行中的应用
1、优化广域源荷互动的调度。电网调控系统中，光伏、风与电等非连续性的新能源，其并网容量到达一定比例后，如果仅由发电机系统内部调控，这是不现实的，不能使用电平衡，不利于电网调控的实现。对于不断增加的新能源发电机容量，通过大数据处理技术，可以有效调控各个能源的用电平衡，提高电网调控能力，实现更优的资源配置。2、电网状态智能监控。电网调控运行时，调控中心对于各个设备运行中的各种在线数据进行监测，一般监测和诊断分析只会针对单个设备进行，所测数据能难实时共享，不能高效地对不同设备的运行状态的实时数据进行统筹分析，再加上现阶段电网数据量的增加，海量数据在存储和传输时，监控装置会有极大的负荷。大数据存储和处理技术，可以高效连接、统筹电网各个设备，进行智能处理、存储，消除数据处理中的各个设备数据分离的现状，使电网监测更加智能高效。3、电网系统安全智能预警。传统电网调控中心的安全预警模块，对于评估预案中系统典型的运行方式，要离线计算，时效性较低且预警系统不够全面，难以满足现代不断发展的电网系统需要。因此，利用大数据技术，对于全网进行在线的统一仿真计算，是电网系统事故预警更加全面、实时，在这一过程中产生的大量数据源，大数据技术也能进行有效存储和处理，提高了系统处理的效率。大数据技术可以对不同类型故障的问题精确定位，找准电网调控运行中具体的矛盾问题，然后科学评估，为电网调控系统实施有效控制奠定基础。
结语:
电网调控中，其核心是有效对各种数据有效存储、处理和评价，进而实现电网有效调控。随着国家建设，电网系统不断革新，电力行业中电网系统中的数据种类、数量日益增加，应用大数据技术优化电网调控系统，可以促进电网调控运行向智能化、自动化方向发展，提高各种电力调控效率，促进电网转型持续发展。
参考文献
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[2]?周萌.关于电网调控运行大数据存储与处理技术的分析[J].科技创新与应用，2017(20):47-47.
[3]?王暖.电网调控运行大数据存储与处理技术的应用分析[J].山东工业技术，2018(21):169.
[4]叶良明， 吴文兵， 胡毅.电网调控运行大数据存储与处理技术研究与应用分析[J].中国科技投资， 2017 (27) .
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[6]殷少奇.电网调控运行大数据存储与处理技术研究与应用分析[J].陕西电力， 2016 (11) :47-50.