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大数据技术在电力系统中的应用苗杰

发表时间：2021/5/28 来源：《基层建设》2021年第2期作者：苗杰李姗姗芦航东张硕

[导读] 摘要：大数据技术是当下时代的尖端技术，特别是在计算机技术和网络技术被广泛应用的前提下，大数据技术在工业领域和人们的现实生活中表现的作用尤为突出。

        国网保定供电公司河北保定 071051
        摘要：大数据技术是当下时代的尖端技术，特别是在计算机技术和网络技术被广泛应用的前提下，大数据技术在工业领域和人们的现实生活中表现的作用尤为突出。对于电力系统来说，电力大数据技术不仅仅能够提高系统的稳定性，还能够保障电力营销的质量和电网安全运转，促进行业快速发展的同时，也推动了社会经济的快速发展，大数据技术是电力行业建设的重中之重。
        关键词：大数据技术；电力系统；应用
        1大数据的概述
        1.1大数据概念
        大数据（bigdata），是伴随着计算机技术的高速提升和大量数据需要进行分析、处理的需求应运而生的技术。随着数据量的不断增大，如何实现高速、科学、准确的处理，让大量的没有规律的数据变成有规律可用的数据，这就是大数据技术所面临的问题。
        1.2大数据发展
        大数据于19世纪末在美国提出，经历了20世纪的长足发展，近些年大数据技术发展迅猛，尤其在大量数据处理、分析的强大能力，得到了社会中各领域的关注与认可。如今，大数据技术已经在多个领域发挥着巨大作用，为社会注入了新的动力，推动了多个行业的快速发展，大数据时代的到来已成必然。
        1.3大数据技术特征分析
        大数据经过不断发展与完善，其表现可以概括为“4V”特征：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（价值）。“大量”主要指能够承接海量的数据；“高速”主要指数据处理速度极快，“多样”是指信息资源包罗万象；“价值”是指应用大数据技术进行工作，能够为社会各领域的生产经营带来不可估量的经济价值和社会价值。
        2几种常用的大数据关键技术
        2.1数据管理
        数据管理是指对智能配电网大数据进行系统管理、提取、转换和加载电力数据，规范包括数据采集和数据存储在内的统一公共模型。数据采集通常分为３种：流数据采集、数据库收集和文件收集。数据存储通常包括分布式文件系统、分布式数据库、关系数据库管理系统和分布式消息队列。根据数据类型和特性选择相应的收集和存储策略，以确保有足够的存储容量和高效的查询索引功能，同时在不同存储系统之间建立连接以实现快速的数据融合。
        2.2数据处理
        数据处理是指通过新的数据处理技术有效地利用硬件和软件资源，为开发大功率数据提供更稳定和强大的数据处理能力，其中包括流计算、内存计算、分布式计算。
        2.3数据分析
        数据分析是指对大量不同数据进行深入研究和分析的过程，这些过程会发现潜在有用的数据值和相互关系。它包括统计分析、数据挖掘、机器学习和新兴方法。其中，机器学习是一种可以自动获取规则并利用定律预测未知数据的算法，属于人工智能的一个分支。机器学习可分为监督学习、非监督学习、半监督学习和增强学习。
        2.4数据可视化
        数据可视化是通过使用图形图像处理、计算机视觉和用户界面对数据进行视觉解释的高级技术方法。在大数据时代，数据通常是海量、高维和复杂的。传统的可视化方法无法满足大数据可视化和人机交互的要求。大数据可视化分析通过有效地集成计算机的大规模计算能力和人类认知能力，并基于人机交互的实时计算和可视化来显示数据，从而获得大规模复杂数据的信息。电网状态下实时监控，交互式地图和变电站３Ｄ显示的主要应用可以提高电力数据的直接性和可视性，从而提高电力数据的可用价值。它主要应用于电网状态的实时监控，交互式地图和变电站的三维显示，可以提高数据的直观性和可视性，以增强电力数据的可用性。

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        3大数据技术对电力行业发展的意义
        大数据技术对电力行业的发展有着极大的推进作用，遵照电力行业的特质能够进行三部分的划分：①发电领域；②输电领域；③用电领域。对发电领域来说，发电侧是消耗最大之处。电力大数据技术的应用能够对电力调度进行精准预测用电负荷，可以对用电计划进行安排，不仅满足客户用电需要，还能对电网运行方式进行升华；对于输电领域来说，电能在进行传输时也会形成消耗，运用电力大数据技术能够及时对线路上设备的电能损耗实行剖析，探寻原因所在来降低线损；对用电领域来说，电力行业在向用户销售电能时，不仅可以取得用户消耗电能数据，还可以对这些数据实行剖析，制定合理的电力营销策略。
        4大数据在电力行业的应用
        4.1电力行业的数据采集
        在电力数据的收集，主要以大数据技术为核心，建设发散式的数据中心。而数据中心对于电厂的运转进行专门的监察，不仅要了解电厂的运转情况，还要取得机械设备运行情况且对设备信息进行汇报，以此来定制维护方案。大数据技术能够依据电力系统的运转状况，对电力数据进行剖析。大数据技术依据每个地区的用电情形，通过分享收集的电力数据，作为帮助供电站供给决策的凭据，从而拟定解决方案。电力大数据技术以此完成电力行业有效率的运转，使得电力行业在大数据技术的帮助下有更高的经济收益。
        4.2电力行业的运转一体化
        大数据技术帮助电力行业的运营实现了一体化，大大提高了电力系统向信息化的转变。在大数据帮助下电力行业的一体化运行，它能够很好地把电力数据进行精细化分析，帮助电力行业供给合成的数据成果。电力行业的数据量非常庞大，并且数据之间有很强的联系。通过电力大数据技术，能够使数据与数据之间的关联更加明了，能清晰地规划数据的归属范围，建设数据架构，来帮助电力行业的一体化运营变得更加顺畅。
        4.3电力行业的电力管理运用
        发电：大数据技术在发电管理领域，能够对社会里的全部电力数据进行整合，依据社会的用电需要，预料在某个时间段内用电负荷量，同时对信息进行反馈得出其对应的信息数据，以此来制定出适合社会用电真实情况的发电方案。大数据技术在发电管理领域的引用，有助提升发电成果，避免电能浪费的情况发生。
        输电：在输电阶段，大数据技术的作用是采集电力系统中输电环节各个线路的实时信息数据。在大数据技术下剖析了得到的信息数据以后，能够制定合适的输电方案，大大降低了电力线损率。当下时期我国电力行业都在建造智能电网，其中大数据技术就是智能电网建造时的重中之重，加强了电力系统中的输电能力，降低了输电环节电力的损耗。
        用电：在电力行业的用电管理工作中，大数据技术通过整合人们在用电时的数据，分析数据中的关键信息且帮助制定营销方法。在用电营销上，依据电力市场真实状况，引用大数据技术采集用户的真实数据，帮助制定用电营销方案，以此实现用电环节的电能节省。
        4.4电力行业的数据挖掘
        数据挖掘是大数据技术最大优势之一，数据挖掘技术可以分为数据整理、数据变换、数据挖掘、数据评估等，能够从电力数据的根源出发，全方面分析电力数据的本质。数据挖掘技术其主要是在信息化的前提下，对电力数据进行处理，对于有用的数据进行保存并共享，使采集的数据信息层次化，把握电力数据的运转规则，以此来得出电力行业的运行方向。电力行业经过数据挖掘技术，对行业深处的价值进行了解，运用价值信息来提升电力行业在整个市场的竞争力，更重要的是提升电力行业的运转能力，同时加大电力企业对信息数据的掌控力。
        结束语
        如今，大数据技术已经广泛应用于各个领域，为许多行业的发展提供了技术支撑。电力行业为我国重要的支柱型产业，整个行业的发展趋向于智能化、现代化。大数据技术应用到电力行业的发展中，为电力行业发展提供了技术支持，符合现代电力行业发展需要，也符合现代社会发展需求。
        参考文献：
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        [2]田黇，沈浮.大数据技术在电力行业的应用研究[J].科技与创新，2019（21）：152-153.
        [3]毛卫东.电力大数据在配电网规划化中的应用分析[J].通讯世界，2019，26（10）：266-267.