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面向智能电网应用的电力大数据关键技术

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  摘要:智能电网在信息化技术不断发展的过程中也在同步发展,在大数据时代背景下,为了更好地提高智能电网的工作效率,必须要对智能电网的大数据平台进行完善。
  关键词:智能电网;电力大数据;关键技术
  一、智能电网电力大数据概述
  (一)智能电网信息数据类型
  随着信息技术的发展,人类的日常活动已经越来越依赖电力系统了,而电力系统在平时的运行中会产生大量的数据,这种数据信息包罗万象,并且随着智能电网的推广应用,得到了井喷式的增长。智能电网的数据信息主要分为两种,一种是电力企业的内部数据,一种是电力企业的外部数据。内部数据主要是电力系统在采集数据信息、监控用户端、管理配电以及为用户提供服务的时候产生的,而外部数据则是多为气象和地理信息,数据的来源途径比较多,也相对分散,因此智能电网的数据处理并不是一件轻松的工作。
  (二)构建智能电网大数据平台
  随着人们用电需求的增加和用电套餐选择的多元化,电网在运行中产生的数据信息会越来越多,数据的采集和分析工作也会越来越复杂,很多情况下,电力企业已经不能够从容应对这项工作了。智能电网的出现,为数据信息的处理带来了很大的便利,基于信息技术构建的大数据平台,能够实现数据处理的高效化。比如说Hadoop服务平台的构建,将大数据关键技术充分运用进来,利用这些技术,进行数据信息的合理分类和高效处理,有效提升了电力企业的信息处理效率。
  二、电力大数据关键技术的应用
  (一)数据仓库技術
  基于电网产生数据的来源途径比较广泛,数据的分布也比较分散,广泛分布在电网运行的各个环节中,加之数据的数量和类型比较繁杂,所以数据的处理会遇到很多阻碍。智能电网应用ETL关键技术(也就是数据仓库技术)可以有效缓解这种状况,一般来说,智能电网在数据处理工作中,都会按照数据搜集、选取、转换、筛选、纠正等流程执行。数据仓库技术在应用中,主要分成三个流程:①数据抽取技术,应用该技术的主要做法就是将数据从源系统中抽取出来,再将目的数据输入到源系统之中。②数据转换技术。应用该项技术的主要做法是将抽取出来的数据进行转换,使其形式发生变化,并在这一过程中对错误的数据予以纠正。③数据加载技术,该项技术的主要工作内容是将转换过的数据进行加载,并将其移植入源系统进行存储。数据仓库技术是一项非常重要的数据集成技术,在智能电网的数据搜集工作中得到了广泛的应用。对于电力企业来说,做好数据的收集和处理工作至关重要,因此要求电力企业必须从实际的运营情况出发,选择合适的数据处理技术,并对各种高效的技术进行有机融合,实现数据的集成化,以此促进电力企业的稳定发展。
  (二)数据分析关键技术
  大数据技术的根本驱动力就是将信号转化成数据,接着对数据分析得到信息,再通过信息提炼得到知识,最终通过获取的知识为一些重要决策和行动提供推动力。因此,在大数据背景下,电力数据分析技术就是要能在大量的数据中找到有用的信息,为决策者提供决策依据。对于电力企业来说,科学的决策可以为企业的规划部署提供有效的发展动力,并能够促进企业竞争力的提高,有助于增加企业的经济效益。就以美国的太阳能推广案件为例,该企业利用数据分析技术收集了不少用户的意见反馈,并对太阳能的推广影响进行分析预测,得到有用的信息,以此给决策者提供决策动力,提供科学的数据依据,让太阳能技术广泛应用在区域用户之中,实现节能减排,增加了当地电力企业的效益。
  (三)数据处理关键技术
  数据处理技术是对海量的技术进行分库、分区和分表的处理。分库处理就是对不同数据库的数据进行分析,找到里面利用率比较低的数据,将其输入系统平台之中;分区处理是将不同的文件进行分类,依次载入到通表之中,起到降低大型表工作压力的作用,让数据的访问更加流畅;数据的分表处理,则是根据数据处理原则,对不同的数据表进行分类建造,降低单表工作的压力。除此之外,数据处理技术还会构建并行式数据库和纵列式数据库,强化数据加载的速度和质量,以达到全天候查询的功能。
  (四)数据展现关键技术
  在大数据平台中,电力数据展现关键技术主要由三种技术构成——可视化技术、历史信息流展示技术、空间信息流展示技术,这些技术能够使电力工作人员更加直观地了解电力系统的运行状态。可视化技术大多是在电网的实时监控工作中应用,提升电力系统的自动化水平。空间信息流展示技术可以对网点的数据进行远程操控,实现数据的有功和无功调节。
  三、结语
  我国的智能电网发展比较迅速,电力系统会经常进行更换升级,在处理海量的数据中也会遇到了巨大的挑战,为了更好地发展智能电网,电力企业应该重视电力大数据平台的优化工作,使其能够实现数据最大价值的提取,提高数据的利用率。
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  作者简介:吴楠 性别:女 出生年月:1993年6月 研究方向:智能电网。
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