面向智能电网的电力大数据分析技术探讨

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　　摘要：本文探讨了智能电网和电力大数据，分析了电力大数据的实际运用价值和特征，研究了智能电网的电力大数据运用。
　　关键词：电力大数据;智能电网;运用
　　中图分类号：TM76 文献标识码：A 文章编号：1007-9416（2019）12-0026-01
　　0 引言
　　电力是日常生活和商业生产的基础。在能源系统发展的第一阶段，它具有复杂多样，覆盖范围广，难度大的特点。在实践中，面对越来越多的数据信息，被运用于智能电网建设中，为了更好地控制系统的运行，应该加大对数据分析技术的研究。在新时代，传统的数据分析和处理技术已难以适应社会的需求。为了向居民提供高质量的能源服务，有必要深入探索大数据环境下电网的智能化和信息化发展，并明确智能电网中的能源数据分析技术运用范围。
　　1 智能电网和电力大数据
　　大数据是指常规软件工具无法在特定时间段内跟踪，管理和处理的数据集合。它的特点是规模，多样性和高速度。电力系统属于社会经济和人类生活的基本内容，也具有大数据的典型特征。由于能源系统是人造系统中最复杂的系统，因此它不仅包含广阔的地理区域，而且还需要传输大量的能量。如果在操作过程中发生故障，将在短时间内产生巨大的影响。
　　在智能电网的全面推广中，能源系统的智能化和计算机化水平越来越高，导致存储在系统中的信息量不断增加，例如已安装的智能电表收集的数据在家庭和商业终端中;设备状态监测系统实时跟踪和调查发电机，变压器和开关柜的运行信息;光伏和风能预测所必须掌握的历史数据和气象信息。可以看出，在新时代，能源公司必须克服以前数据处理技术的局限性。根据工作人员自己的发展需求，合理使用大数据能源分析技术不仅可以快速获取所需的信息，还可以满足能源行业的需求。
　　2 电力大数据的实际运用价值和特征
　　党的十八大以来，党和政府对能源工业的支持不断增加。其投入了大量的人力和物力来支持能源行业的改革和发展。当前对能源资源需求的实际特征，传统的电网容易出现几个安全问题，不能满足人们对高质量电力服务的新需求。随着能源工业技术的发展，智能电网具有广泛的应用范围，在确保电力安全和提高能源利用效率方面发挥着重要作用。在智能网络运行模式下，生成的数据信息量很大，关键能源大数据技术起着很好的作用。它在分析数据的特征和规律方面具有很好的效果，进而调整了能源行业的发展政策。随着社会的发展，对能源的需求大大增加。智能电网是能源行业发展的必然选择，并且在满足各个级别的能源供应需求方面发挥着至关重要的作用。在实际应用中，智能网络涉及许多链接和复杂的内容，这将产生大量的数据信息。如果按来源划分，则可以分为两种类型，即电力公司内部生成的数据和执行期间生成的外部数据。对于内部生成的数据信息（包括各种类型的采集和监视系统）而言，这是最复杂的。各种类型的数据信息非常多且复杂。外部数据信息相对简单，主要来自Internet，地理信息系统等。从区域信息角度来看，外部信息分散很广，负责管理此数据信息的单位也不统一。可以看出，在智能网络的实际运行中产生的数据信息非常复杂，来源具有多种多样的特征，随着智能网络的应用，半结构化和非结构化的几种数据信息也在不断增加。
　　3 智能电网的电力大数据运用
　　3.1 關键ETL技术
　　ETL的关键技术在智能电网大数据的关键技术中也很重要。因此，有必要简化数据的收集，提取和转换过程中的数据收集过程，而电力公司则主要将数据存储技术应用于数据收集中。应用关键的ETL技术时，有几种不同的技术。类型，数据提取技术包括根据工作需要从广泛的数据源中提取相应的数据，并提高数据整体的相关性。数据转换技术的应用将提取的数据转换为直接应用于网格的数据形式，并实时处理错误数据，从而保证了数据的准确性。在数据加载技术的应用中，数据被存储在数据源系统中[1]。
　　3.2 数据管理技术
　　强大的集成大数据管理技术主要将来自两个或多个应用程序系统的数据组合在一起，以创建一个多功能的业务应用程序流程，集成管理包括集中不同的源和格式并在逻辑和存储介质中呈现数据。存储系列的集成且稳定的数据收集为系统提供了完整的数据交换。强大的大数据集成管理技术还涉及其他级别的技术，例如数据融合集成技术和关系数据库技术。大数据处理需要从数据源中提取和集成数据，以及提取实体和关系，这可以提高数据质量。NoSQL数据库技术在存储管理中更为关键。该技术是一种存储分布式数据的方法。数据存储得到简化，更加灵活和可扩展，帮助工作人员可以存储大量数据[2]。
　　3.3 大数据表示技术
　　在智能电网的大数据能力的关键技术中，可视化技术也是一种重要的技术类型，包括空间信息流的可视化和可视化技术，可以帮助提升智能电网的质量水平。大数据能源技术的应用。在现有网络参数和地理信息系统相结合的情况下，空中信息流可视化技术可以为电网管理员充分了解电力设备的运行状态，并为电网管理员提供准确的地理信息。
　　3.4 大数据处理技术
　　在大数据智能电网的关键技术中，处理技术扮演着更为重要的角色。大数据处理技术的主要功能是能够有效地处理收集到的数据的信息，然后区分处理后的数据，包括数据的子库以及子表和子表的路径。在子库方面，根据已建立的需求将重用的数据输入到不同的数据库中，这可以为提高数据利用效率奠定基础。数据表中的压力可以有效地提高数据访问速度，从而可以保证仪表的整体平稳性;在表的方面，根据数据处理的要求准备了几个数据表，从而使单个表的压力最小化，并采用并行结构。列和列数据库的形状使数据加载速度更快，这可以极大地方便人们查询所需的数据。在工作中，它可以与MapReduce集成在一起，从而可以提高数据处理的整体效率和数据应用程序的整体效果[3]。
　　3.5 大数据分析技术
　　数据分析技术在智能电网的关键大数据能源技术中是一种相对重要的技术类型。大数据技术的主要驱动力是将信号转换为数据，将数据分析为信息，然后进一步将其精炼为知识，并通过知识为决策和行动做出贡献。大数据分析技术的应用可以从能源系统的海量数据中识别出潜在的方式和规律，并有助于为决策者提供准确的决策。大数据分析技术是传统数据挖掘技术的新发展，具有海量数据和高速增长的特征，包括结构化和半结构化数据类型，大分析技术的应用数据可以在不同结构中发挥积极作用，并对数据进行分析。
　　4 结语
　　综上所述，在电力企业不断发展的同时，我国大数据技术也为更新电力建设，促进电力企业经济发展给予了技术支撑。基于大数据技术建设下的电力企业实现了智能电网的布局、建设、检验、监督，为电力企业的合理化运行奠定基础。建议对应单位加强电网建设和大数据技术融合，最终实现电力企业现代化发展。
　　参考文献
　　[1] 赵肖旭，耿玲娜，许冠亚，等.面向智能电网的电力大数据分析技术探讨[J].机电信息，2019（29）：165-166.
　　[2] 李永光，张彦军，汪凯威，等.面向智能电网应用的电力大数据关键技术探讨[J].数字通信世界，2019（03）：50.
　　[3] 薛志洋，周英明，高扬.面向智能电网应用的电力大数据关键技术研究[J].科学技术创新，2018（32）：103-104.
　　Discussion on Power Big Data Analysis Technology for Smart Grid
　　FENG Wei-xi1， LI Qing1， LI Yong-xiang2
　　（1.Shenzhen Power Supply Bureau Co.， Ltd.， Shenzhen  Guangdong  518048;
　　2.Shenzhen Kangtuopu Information Technology Co.， Ltd.， Shenzhen  Guangdong  518034）
　　Abstract：This paper discusses the smart grid and power big data， analyzes the practical application value and characteristics of power big data， and studies the power big data application of smart grid.
　　Key words：power big data; smart grid; application
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