大数据技术在电力调控中的应用方向分析

 大数据技术在电力调控中的应用方向分析

 孙启烨,孙晟桐,李春东,林新杰,宋玉鹏

 国网沂源县供电公司 山东省淄博市沂源县  256100

摘要：随着全球能源互联网及坚强智能电网建设的不断推进，各类新能源、分布式电源、电动汽车等不断接入，电网的复杂性和不确定性进一步加剧，电力调控变得日趋复杂，对电网安全、经济、可靠运行及用户服务水平提出了更高要求。而大数据技术在数据整合集成能力上表现优越，为其在电力调控中的应用提供了广阔空间。

关键词：电力调控；大数据技术；应用方向

随着我国经济水平的不断提升，社会用电量日益增加，这无疑对电网运行的质量和效率提出更高的要求。近年来信息技术得到迅猛的发展，大数据时代随之到来，并且在社会各领域得到普遍的应用，大数据技术作为信息技术中的重要内容，在新时代的电力调控工作中发挥着重要作用，不仅能够降低电网运行的成本，还能够极大程度上提升电网运行的效率和质量，因此研究这一课题是很有必要的。

1大数据技术在电力调控中应用的价值分析

在电力调控中应用大数据技术，能够对其发展带来较多实质性的帮助，对其进行分析，主要体现在以下三个方面：第一，有助于提升电力运营管理水平。在现代的电力系统之中设备和系统构造都变得更加的复杂，对电力运营管理提出更高的要求。通过大数据技术对电力系统运营过程中产生的数据进行分析，然后结合自动化设备和智能设备，能够实现对电力系统的自动调控，在很大程度上提升电力调控的精准性。第二，有助于提升用户的用电体验。在当前的智能电网应用中，为用户的实际用电带来较大的方便，人们不再需要到电力公司进行费用的充值，通过网络缴费可以实现将费用直接下发至电表。同时通过对AMI数据的分析，还能够有效判断用户的用电量和消费特征，从而做好电力调度的运行和规划工作，为用户提供更好的用电体验。第三，有助于对政策进行优化。随着我国电力改革的不断推进，国家针对电网的政策也做出了一系列的调整和改进，而其中一些新出台的政策是否起到良好的电力调控效果，这也成为许多人关注的重点。而基于大数据技术的分析和应用，能够有效看到政策带来的实质性帮助，从而对政策的优化起到参考性作用。

2电力大数据的核心技术

2.1数据集成管理技术

在电力大数据中，数据集成管理技术的是对不同数据源、特征形式的数据进行收集和整理，在对数据进行转换、加载后，得出全新的数据源，然后再对全新的数据源进行管理和，并对外提供服务。数据集成管理技术可以为电力企业提供新的服务和应用功能。

2.2数据分析技术

在电力大数据中，数据分析技术有很多种，包括机器学习技术、数据挖掘技术等等，通过数据分析，可以提取大数据中的有用信息。机器学习技术是人工智能的核心，其能够改善计算机系统使用性能，主要被应用于电力系统暂态稳定性评估、电力设备运行状态检测等方面。数据挖掘技术在实际应用中可以有效处理复杂的数据结构形式，对海量数据进行分析处理，进而提升数据质量，主要被应用于电力行为预测中。

2.3数据处理技术

电力数据处理技术可以分为分布式计算技术、内存计算技术以及分布式数据流处理技术。其中，分布式计算技术指的是通过应用网络技术，将电力系统中的计算机进行连接，进而形成超级计算机，对大数据进行存储和计算；内存计算技术指的是将已经收集到的大数据存储在内存中，然后直接对大数据进行计算和分析；分布式数据流处理技术具有实时性、伸缩性和开放性特征，可以对电力系统中的动态数据进行实时处理。

2.4可视化技术

可视化技术指的是通过应用图形化处理技术，将各类信息以比较容易理解的形式来展现，便于运行管理人员能够准确掌握各类信息。可视化技术的应用目标是发现信息，洞察数据，然后再做出决策。通过将可视化技术应用于电力系统状态实时监测中，能够有效提升电力系统自动化水平。

3大数据技术在电力调控中的具体应用

3.1对电网的运行状态进行智能监控

当电网处于运行状态时，电力调控中心能够通过大数据技术对电网进行全程的智能监控，并且利用数据集成技术、数据分析技术和数据处理技术对各项数据进行在线监测，诊断当前电网运行的状态。例如采用ETL工具对数据进行抽取。ETL工具分为Kettle、Talend和Inaplex Inaport三种，最常用的Kettle工具，主要利用集群方式对台机器上进行工作部署，优化Postgre等数据源，利用Java脚本、SQL语句完成数据清洗，并将监控数据记录在电子日志内。随着电力设备的逐渐增多，电网运行中产生的数据量也越来越大，要实现有效的电力调控，必须促进智能电网实现进一步的跨越式发展，从而缓解智能监控的负担，提高大数据技术的应用水平。

3.2智能预警电力系统安全

在电力系统中应用大数据技术可以实现智能预警的功能。传统安全预警的实现以离线计算和评估预案形式来预测电力系统的运行状态。但是结合实际情况分析可知，传统的预警方式很难实现电网运行中的实际需求，效率极为低下。所以，将大数据技术应用到电力系统智能化管理过程中很有必要。比如当前将全网仿真统一计算和数据分类储存处理技术应用到电网运行数据的统筹处理过程中，可以更好地筛选和处理异常数据，追踪到准确的故障区域，并对位置进行精确，且可以实现评估方案的实时化，对相关故障的解决更加的高效便捷。

3.3对电力负荷情况进行智能调控

传统的电力系统中，基本以火力发电为主。而当前社会中，提倡节能降耗、环境保护的思想，因此积极建设并推动新能源发电系统。将两种不同的发电方式进行比较，发现新能源发电更具有自然性的特征，其中的人为控制能力相对较差，并存在较强的间歇性问题。在这一条件下，如果实现新能源发电与传统火力发电并网，将会进一步增加电力调控工作的难度。为了积极迎接挑战、解决电力系统的问题，可以将大数据技术应用在电网中，利用大数据技术的重要作用，对电网运行进行合理的调度，实现对负荷信息的有效处理，优化电力调控的效果。另外，基于大数据技术对新能源发电进行调度，能够有效避免间歇性问题的发生。当新能源发现系统发生间歇性问题后，常常会影响供电质量，无法满足电力用户的相关需求。同时，传统的电力调控并不能及时运用火力发电弥补新能源供电的不足，此时电力系统的稳定性与安全性将会降低，影响供电的社会效益、经济效益。针对这一问题，将大数据技术应用在电力负荷的调控中，可以实现智能调控的目的，一旦新能源供电发生间歇性问题以后，能够根据负荷变化及时将火力发电系统的电能补充过来。基于此，可以在根本上实现电力资源的优化配置，同时最大程度提高电力资源的利用率，践行节能降耗的时代理念。

结语：

电力系统的运行中会产生大量的数据，增加了传统电力调控的难度，影响供电的质量。因此，将大数据技术应用在其中具有较强的必要性，能够弥补传统电力调控的不足，实现对系统故障、隐患的全面分析。基于此，可以为工作人员提供有价值的参考，便于第一时间进行针对性处理，确保电力系统可以长期处理稳定的状态下。

参考文献：

[1]谷芳，张新友.大数据技术在电力调控中的应用分析[J].数字通信世界,2017(12):70.

[2]姜丽珍，耿胜魁，路正霞，等.大数据技术在电力调控中的应用研究[J].电子制作，2018(12)：62+81.

[3]薛莹.基于互联网+、大数据、人工智能方面的风力发电技术探讨[J].南方农机，2018，49(13)：213-214.

[4]周小明,陈郑平,陶蕾,陈雪净.基于电力调控大数据平台的指标展示应用研究 [J].电力信息与通信技术,2016,14(12):15-19.