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摘要：根据“十三五”国家信息化规划的要求和国民经济发展的需要，大数据技术在电力系统中得到广泛应用。摘要：概述了电力大数据的概念和特点，分析了电力系统大数据的主要来源，分析了其中涉及的关键技术，并根据电力系统的运行环节阐述了大数据的应用。最后，结合实例分析了大数据在电力系统中的应用实例。
关键词：大数据；电力系统；应用；信息化
1大数据的主要动力来源
根据电力系统的特点，大数据的数据源主要集中在电力生产、智能电网、管理和运行三个方面。
1.1电力生产大数据
电力生产不仅是电能的来源，也是大数据的主要来源。其数据源可分为三个主要业务领域：发电、维护和安全。根据数据类型，可以分为两类：实时生产数据和设备全生命周期数据。电力生产大数据的主要信息系统包括企业资产管理系统、技术监督、性能分析和消耗计算、实时数据库、锅炉寿命管理、维护、安全监督、设备可靠性系统等。用于不同类型数据的处理技术也是不同的。对于历史数据，采用批处理技术，分析结果对设备运行维护具有重要的参考意义。对于实时数据，采用流处理技术，主要用于电力生产的实时调节。
1.2智能电网大数据
根据“十三五”国家信息化规划的要求，电力系统作为工业化的代表系统之一，将进一步与信息技术融合协调，信息流将加入已经承载能量流和业务流的电网，信息在电网中的重要性也将增加。遍布电网的传感器、视频和音频采集设备采集的数据构成了电网智能化的基石。通过计算机网络通信技术，将采集到的数据通过大数据技术进行处理，实现对电能的监控和调度，从而构建更加理想的电力网络。
1.3电源管理操作大数据
与其他类型的企业一样，电力企业需要大量的生产经营报告来进行经营决策。但由于电力系统的特殊性，电力系统管理运营中的大数据技术需要数据挖掘分析部门和运营部门相结合，多学科协同挖掘分析数据，然后合理解释分析结果，展示给决策者。与大数据技术相比，在电力管理运行数据处理方面，数据对时效性要求较低，可以接受较高的延迟。所以可以采用传统的批处理技术，比如成熟的BI工具。
2大数据的关键技术
大数据的关键技术包括数据提取与集成、数据分析和数据解释。
2.1数据提取和集成
多样性是大数据的一个重要特征。由于数据源的方式，数据源非常广泛，数据类型极其复杂，尤其是半结构化和非结构化数据占很大比例。现有的数据抽取和集成方法主要基于ETL引擎和搜索引擎。数据清洗作为预处理过程之一，可以提高数据质量，是分析采集数据之前的关键步骤。
2.2数据分析
为了充分发挥大数据在电力系统中的价值，数据分析是必不可少的一个关键步骤。目前，许多传统的数据分析技术都可以直接应用，如用于推荐系统和决策支持的统计分析和机器学习。
2.3数据解释
前两步的最终目的是理解数据的意义，实现数据的价值。因此，数据解释通常是最终用户或决策者最关心的技术之一。数据解释的一个重要方面是以适当的方式显示数据。如果数据显示不当，将无法让用户理解并做出正确的决策，甚至使其效果适得其反。传统的只在计算机上进行可视化显示的研发方式，对文本、图表等数据的解读有限。为了改善传统数据解释方法的局限性。更科学的方法是利用图形、图像处理、计算机视觉和用户界面，通过立体、曲面、属性和动画的表达、建模和显示，对数据进行可视化解释。为了提供更专业、更个性化的服务，需要在数据分析的过程中与电力专业人士和用户进行沟通，甚至让用户参与到数据分析的过程中。为了得到更合理的分析结果，数据的解释已经超出了大数据本身的范围，会涉及到多个学科的交叉，需要多个部门的配合。
为了尽可能充分地实现大数据在电力系统中的价值，需要包括大数据技术在内的多种技术。比如利用云存储技术，对各种类型的数据进行结构化处理后存储；采用分布式计算技术提高数据处理的及时性，达到实时监控的目的。
3大数据技术在电力系统运行中的应用电力系统的组成分为发电、输电、变电站、配电和用电五个环节
3.1发电
目前，中国的发电方式大多是火力发电。作为最古老的发电方式之一，它具有稳定性好、可控性强的优点。但火力发电的弊端也非常明显，其中化学能消耗巨大、热效率低是火力发电最明显的弊端之一，尤其是化石能源极其宝贵，不可再生。对于清洁能源的使用，虽然有环保的优势，但并不完美。比如核电在电力过剩时不并网，也会造成巨大的浪费；风力、水力等发电方式受区域气候条件和天气条件的限制很大，无法提供绝对稳定的电力。因此，在电力生产过程中，大数据技术的应用可以提高火力发电的热效率，充分发挥大数据技术时效性高的优势，实时监控火力发电的所有设备，即及时发出警告和提示，协助工作人员对机组进行监控。另一方面，要合理调控各种发电方式，充分利用清洁能源发电，充分发挥火力发电的可控优势，补充其他发电形式。
3.2传输链路
传输环节的主要作用在于对不同方式产生的电能进行分配和传输。因为对国民经济的发展影响很大，所以对稳定性要求更高。恶劣的地理环境和人为破坏是造成输电线路中断的两个最常见的因素。关键输电线路的中断可能导致整个区域电网的故障，因此及时发现输电线路的异常现象并及时处理，对保证输电线路的稳定具有重要意义。在这个过程中，可以利用大数据技术来提高供电环节对危险情况的响应和处理速度。大数据技术还可以用于检测传输链路整个生命周期内设备的使用状况，从而进行有效的防灾减灾。
3.3变电站连接
变电站环节是电网管理的核心环节之一，该环节的设备运行状况直接关系到供电的可靠性，尤其是重要用户的供电故障可能导致严重后果，其重要性不言而喻。对于变电站环节的检测，我国还处于以大量人工巡检为主的阶段，检测信息的共享方式效率低下且极其有限。因此，迫切需要在这一环节进行信息转化。目前，一些专家提出了一些理论思路，如利用数据挖掘和处理技术对变电站设备进行监控，在一定程度上有助于监控实时运行状态。
3.4分发链接
用户直接使用的电能是通过变电站从输电环节的高压电转换而来的，是配电环节的责任。做好配电工作，需要有效掌握电能的使用和需求规律，在此基础上分析配电安全隐患，及时消除。大数据技术可以为其提供有效的技术支持和有意义的参考。此外，大数据技术可以用来预测未来的电力负荷规律，帮助电力运行部门提前做好可预测的特殊情况的准备，保证电力系统的稳定运行。
3.5用电环节
由于我国幅员辽阔，各地人民生活习惯不同，工业门类齐全，贫富差距大等因素的影响，用电情况十分复杂。但更好的基础设施建设为用电信息化建设铺平了道路，在一定程度上降低了信息化改造的难度。目前，电力信息采集和信息系统在用户侧的建设作用正在逐步扩大。国内部分城市已经开始了针对电力用户的用户画像工作，以此来制定更加完善和个性化的营销策略。
4结束语
虽然大数据技术并非来自电力行业自身的电力技术，也不直接参与电力系统的生产和传输，但由于其自身的特点——数据就是能源，因此具有独特的价值。在电力系统运行的各个方面，利用大数据优化电力系统运行具有重要意义。大数据时代，需要通过技术手段来实现处理实时信息和预测未来发展的目标。大数据技术在未来电力系统信息化中发挥着不可或缺的作用。充分利用大数据技术在电力系统中的应用，将成为进一步提高电力行业运行效率和管理水平的主要方向。充分挖掘数据，利用好数据，有赖于大数据技术的发展和电力信息化的深化。如何利用好大数据技术，挖掘电力系统中的海量数据，实现大数据在电力系统中的价值，如何优化和改善电力系统，为用户提供更好的服务，将是未来一个重要的研究课题。
参考文献：
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