基于大数据的智能电网关键技术研究

基于大数据的智能电网关键技术研究

余显东

（贵安新区配售电有限公司贵州550025）

摘要：随着当今社会科学技术的发展，很多高新技术都被运用到各种工作领域中，而大数据时代下的电网技术也有了很大的进步。就目前的形势而言，倘若电网的工作人员能够认清并利用大数据时代的发展优势，那么对于我国的电网则是一个很大的发展契机。因此，本文作者就大数据电网的主要特点进行了简要的概括，然后分析了大数据智能电网的一些关键技术，这对于现今的智能电网的发展具有一定的现实意义。

关键词：智能电网；大数据；主要特点；关键技术

引言

我们正处在一个信息大爆炸的时代，而数据也会随之急速膨胀，这样一来，对数据进行整理并应用于相关领域而言，是一项重大而艰巨的挑战和难得的机遇。与过去的数据整理方式相比，“大数据”主要针对的是一些体量巨大的数据集群，一般情况下将接近10TB规模的数据集合统称为大型数据集，通常意义上可以将大数据大致分为速度、类型和数量三个标准。就智能电网而言，其中的速度是指智能电网在对一些数据进行处理时的速度要达到相关的标准；而数据类型的构成则比较复杂，因为数据都是来源于一些不同的数据源，数据形式多样，就传统的数据处理方式而言，是很难进行有效而妥善处理的；至于数量这一概念，则是指收集的数据量的规模大小。针对这种趋势，大数据的智能处理技术也应运而生。通过利用智能处理技术，电网工作人员能够更高效率的对大量的数据进行相关的存储、分析、处理等各项工作。

1大数据电网的主要特点

1.1规模性与多样性

科学技术快速发展的同时，大数据电网逐渐进入到人们的生产生活中，因此智能电网数据的各方面也随之快速增长，现今的主要数据类型有实时数据、跨媒体数据、历史数据以及时间序列数据等。根据这一情况，足以看出目前的大数据电网的规模是比较大的，类型也很多。

1.2低价值密度

大数据电网的另一特点就是能在大量的数据中找出极少的异常数据，这些异常数据也就是有价值的数据，对于监测、检查异常情况的工作来说，无疑起了很大的作用。通常情况下，由于数据规模较大，而有价值的数据是非常少的，大部分数据都是正常数据，那么在这些数据中筛选出一些有价值的数据是比较困难的。

1.3实时性较强

实际上，大数据不仅规模比较大，它还能根据实时的电网数据进行改变，更加及时的反应电网的工作情况，而实时性就是指大数据根据事物物理状态的变化来实时更新，这会更加利于对电网进行实时监测。作为电力生产行业，电力的供电量主要是根据实时用电量进行供给，这就需要在极短的时间内进行分析和判断，以便及时地做出供电调整或调度的决定。

2大数据智能电网的关键技术

2.1数据集成技术

由于大数据电网具有规模性和多样性的特点，因此智能电网的数据是比较分散和复杂的。而在进行智能电网数据的处理工作时，首先需要完成的工作是集成数据，即数据的收集工作，然后在经历了一系列的处理后，最终建立起有效、正确、一致、完整的智能电网大数据。数据联邦、数据仓库和基于中间件模型是目前主要的数据集成模型，而企业数据集成的主要解决方案则为ETL，它的含义是数据抽取（Extract）、转换（Transform）、加载（Load）的过程，是构建数据仓库的重要一环，用户从数据源抽取所需的数据，经过数据清洗，最终按照预先定义好的数据仓库模型，将数据加载到数据仓库中。抽取是指从数据库中抽取需要的数据，转换则是指将抽取的数据按照一定的要求转换成数据源要求的形式，除此之外还要对一些不合格的数据进行再加工和修改，至于加载则是指将加工和修改后的数据加载到目的数据源中。实际上，ETL中的抽取、转换、加载这三个环节是紧密相关的，因此在进行相关工作时，一定要妥善地做好，这样才能保证下一环节的进行。总而言之，数据集成技术是大数据智能电网的关键技术，是后面工作开展的重要基础。

2.2数据存储技术

事实上，智能电网的大数据中并非完全是一些结构化数据，也有一些音频、文本以及图像这种类型的数据，在对一些半结构化数据进行存储可以采用分布式数据库，而对结构化数据进行存储时则通常采用的是分布式文件系统，当结构化的数据规模比较大的时候，通常情况下会采用传统关系型数据库系统或分布式并行数据库。

2.3通信系统与参数量测技术

通信系统的主要作用就在于实现智能电网的高效调度，在这之后，智能电网的一些系统以及重要的组成部分的运行情况都会通过通信系统进行通知，便于相关的工作人员进行监测与矫正工作。至于参数量测技术的主要作用就在于将一些集成的数据通过一定的方式进行转化，转化成数据信息，以提高信息数据的使用率，也能提高相关部门的工作效率。参数量测技术也要在一些方面进行改进和创新，比如可以在提高电力调度工作的精准度和效率方面进行一些改进，通过开发一些程序来对电网的一些数据进行更加全面、综合的分析来实现。除此，还可以在对电量进行统计计费时，可以使用智能固态标记来进行测量，也能对电力高峰及费率进行相关的计算。

2.4智能监控仪器和辅助决策系统

智能电网采用的系统的性能是十分重要的，基于EMSSCADA这一系统在稳定性和安全性等方面都比较好，目前我国智能电网普遍采用这一系统，然而金无赤足，人无完人，它在采集速度和分析能力方面上有欠缺，倘若在运行过程中出现一些特殊情况，该系统无法及时的提出一些相应的解决方案，这是它目前存在的主要问题。但是，智能监控仪器应当全面监控电网，尤其是一些比较关键的节点，在出现问题后能够及时的进行通知，并制定出相应的解决方案，提高电网的动态管理效率，以降低损失。

2.5电网实时动态监测与预警技术

在大数据智能电网的关键技术中，电网实时动态监测技术也占据很大的比重，这一技术被运用到智能电网系统中，不仅能够对电力系统运行时的状态进行实时动态监测，而且能在特定的时间轴上提供相对精准的电力系统数据，然后相关的工作人员可以根据这些数据进行整理和分析，在进行分析模型中对这些数据进行参数辨识、低频震荡分析，进而做出最为准确的判断。再者，也可以在此基础上建立预警系统，倘若出现了一些突发状况，预警系统也能在第一时间发出先关预警，进而在最大程度上降低损失。在发生一些较为严重的事故后，可以根据事故的具体情况进行分析，并做出最为科学的决策，进行有效的预测与调整，以此来减轻严重事故的影响。现实中，比如在浙江某市的电网遭受了大风、暴雨等自然灾害后，电网出现了严重故障，导致一些地区无法进行正常供电，但在这次事故的处理中智能分析和预警技术都发挥了十分重要的作用，将灾害带来的损失降到最低。

结束语

由此可见，大数据下的智能电网具有规模大、种类多、数据繁杂等特点，但是根据目前的现状，传统的数据处理方式是无法满足现在的需求，因此就需要采用大数据处理技术来完成相关的工作。在进行智能电网数据处理方式的选择时，一定要根据具体业务的特点和需求进行选择，这样才能提高工作的效率和质量。再者，智能电网的数据可以通过一些大数据平台进行融合和共享，这样也能够提高决策的正确性。总而言之，将电网与大数据进行融合是这个时代不可逆转的潮流，我们目前的首要问题就是如何提高自身软实力，进而引导这一潮流，成为这一领域的领头人。

参考文献：

[1]张东霞，苗新.智能电网大数据技术发展研究[J].中国电机工程学报，2015（1）：2-3.

[2]史添，林俐.浅谈智能电网关键技术[J].科技情报开发与经济，2010，36：131-133.