国网黎城县供电公司 山西省长治市黎城县 047600
摘要：在电网调控运行期间的各个环节均具有实时性要求，并且需要建立分类存储和处理框架，该种框架主要是依照实时性要求实现。电网运行可以将处理过程分为存储系统内和存储系统外模式，通过处理技术转变数据关系，加快数据处理速度并提升准确性。此次研究主要是探讨分析电网调控运行大数据存储与处理技术，希望能够对电网运行稳定性起到一定作用。
关键词：电网调控；大数据存储；处理技术
科学技术的发展能够全面满足电力系统的各类需求，从根本上提升电力系统质量水平，有利于建设智能电网。智能电网建设基础为物理电网，发展智能电网能够提升电力系统梳理和质量，减少输电成本，符合国家可持续发展要求。智能电网能够实现信息化处理，分析，集成以及显示等，其中所包含的大数据存储与处理技术能够更好更快地建设智能电网。当前电力企业在设备运行监测方面，电力管理数据以及营销方面均能够实现多角度分析与处理。随着持续扩大的电网规模，也相应提升了输电线路的实时监测水平，加强数据库处理能力，确保电力系统的安全稳定运行。
1、大数据分类存储与处理技术框架
1.1大数据分类存储
从不同数据源所收集的数据常常会产生冗余数据，噪声数据等影响，因此需要处理原始数据，并且将无用数据剔除在外。此时就需要对原始数据进行重构，清洗以及补充等处理，全面提升数据质量，有利于数据的后续分析。
在应用大数据技术时最关键之处在于数据处理速度。数据量比较多则相应的分析处理时间也比较长。长期以来，在存储数据时都是根据数据量进行设计，如果数据量超出设计范围，将会严重降低数据处理速度。智能电网系统运行情况下需要对各类数据进行分析处理，因此也提升对数据处理速度的要求。所以可以按照大数据的不同实时性要求进行分类存储。
若大数据对实时性要求较高则应当使用实时数据存储技术，这样能够在内存中直接操作数据，相比于磁盘来说，该种存储模式的读写速度比较块，展现出数据的实时性。若数据对实时性要求较低，则应当使用非实时数据存储系统。该项处理技术能够优化分布各类数据资源，并且利用网络将多个位置的计算机进行关联，建立统一逻辑的数据库，能够分布管理文件。
1.2大数据分类处理
在处理数据时如果将不同存储器中的数据作为一次数据集，将投入的数据集作为目标数据集，这样在输入数据时就能够将一次数据集作为整体系统输入，将目标数据集作为输出。数据分类处理应当遵循数据处理实时性要求，可以将处理数据的过程划分为内外系统模式，将不同数据集之间的关系进行转化，解耦和整理数据和关系，这样能够得到不同数据集的显性数据价值链。其中系统内处理技术重点在于挖掘实时性数据和非实时性数据的存储关系，实时数据主要是应用流处理技术，该项处理技术的核心在于充分发挥出数据的价值，由于数据价值的存在时间比较短，因此流处理技术必须在实时数据存储空间内完成，在较短时间内分析各类数据，并且给予分析结果报告。非实时数据主要是应用批处理技术，该项技术将数据库中的数据实施分块处理，之后交由多个任务区处理数据，在数据集输出中分析价值链。
目标数据集能够直接应用，一次数据集可以为目标数据集提供应用价值，然而在存储系统中输入和输出数据集时存在多重性关系，在各个数据之间也存在较多耦合性。此外，一次数据集也存在模糊性和随机性，不确定因素比较多，导致一次数据集与目标数据集之间存在模糊的价值链。大数据在经过分类存储和处理之后能够转化为显性价值链和关系网络，该种关系网络与价值链能够为大数据应用提供理论依据，这样就能够在电网调控运行中充分展现出大数据的作用。
2、电网调控运行中大数据技术的应用分析
2.1电网状态智能监控
在电网调控运行中应用大数据技术具有较多优势。当前调控中心主要收集电网设备状态的在线监测数据，但是过多针对于单台独立设备，因此所监测的数据无法共享，多个设备之间的运行状态也不同进行集中分析。其次，在传输和存储数据时会加大监控装置负担，影响智能电网的发展。所以需要应用分类存储与处理技术，全面提升数据实时性优势，分类存储天气数据和监控系统数据，之后可以对上述数据进行解耦，建立安全运行模型。在设备运行数据中能够识别异常数据，分析各类不稳定因素，帮助检修人员能够快速判断出机组运行状态，明确故障分布范围，采取针对性地解决措施。
2.2安全智能预警
电力系统所具备的智能预警功能主要集中在调控中心和变电站。在事故预想状态下，调控中心可以利用系统运行方式计算出评估预案，但是此种预警模式无法实时全面地满足智能电网的发展要求。基于以上方面，需要对全网进行实时计算和仿真，满足事故预警的实时性和全面性。然而在数据计算期间常常面临海量数据，为了满足实时性要求就不能应用传统数据存储处理方案，此时就可以应用分类存储处理技术全面加强数据实时性优势，基于大数据技术建立智能预警系统，实现全网一体化仿真，优化和改善离线计算弊端，对多种类型故障进行实时追踪和定位，明确电网主要告警点和矛盾点，评估电网安全。采用此种技术能够帮助检修人员在事故发生第一时间提出针对性地解决措施。
2.3广域源荷互动的优化调度
在电网调控系统中，若间歇性新能源并网容量满足额定比例之后，为了全面发呼出电网调控能力，如果只是应用发电机组调节技术将无法实现发电和用电平衡。在新能源发电装机发电量和容量不断增加趋势下，若需求侧表现出较大数据量，多样化种类特点将会使可控资源信息纳入到电网调度计划体系中。通过大数据分类存储处理技术能够对全网负荷信息以及需求侧信息进行综合分析，展现出电网调控能力，优化资源配置，在各个时间段均能够优化电网调度，在较大程度上加强电网运行状态感知和控制决策能力，体现出电网消纳新能源的能力。
2.4云计算平台的应用
大数据在应用期间需要依靠于云计算平台，该平台能够提供数据存储，查询和计算，统一数据存储系统和状态监测系统。在采集和存储数据方面主要应用分布式存储方案，设置查询与计算平台。云计算平台的服务器和PC机构价格低廉，能够有效收集供电企业闲置的服务器存储资源，减少服务器建设成本，全面提升设备利用率，检测输电线路状态。在采集数据信息之后能够进行分析处理和计算，提升数据库的访问效率，在较短时间能够使系统获得海量数据并予以处理。云计算平台分布式文件系统能够给予较多知识，符合电路监测系统的长久稳定发展要求。
3、结束语
综上所述，电网调控中心外部数据资源的价值能够有效推动电网系统朝着智能化，数字化方向发展。此次研究分析了大数据技术在电网调控中的应用，详细论述了大数据分类存储处理技术，按照数据的不同实时性要求提出针对性地存储和处理技术，分析调控中心运行不同领域的实际应用效果，验证了大数据分类存储处理技术的可行性。
参考文献：
[1]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，2018，22（21）：169.
[2]童存智，武江，詹文达，高强.基于智能电网调控技术支持系统的设备监控大数据分析[J].农村电气化，2018，13（06）：10-13.
[3]桂前进，江千军.分析电网调控运行大数据存储与处理技术[J].自动化应用，2017，25（10）：127-128.
[4]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，2017，18（20）：47+49.
[5]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，2016，44（11）：47-50.