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摘要：傳統的數據處理技術已無法對爆發式增長的電力數據進行處理，導致智能電網無法滿足市場變化的需求，阻礙電力行業的發展。本研究以電力大數據技術為切入點，闡述電力大數據體系中的關鍵技術，分析電力大數據技術在智能電網領域中的應用情況，并針對電力大數據技術在應用時存在的問題，提出相應的技術應用策略，研究電力大數據在智能電網中的應用效果。研究結果表明，電力大數據技術在智能電網中發揮著關鍵作用，對保障電網的安全穩定運行、打造具備極高智能化水準的“2.0電網”有重要意義。

關鍵詞：智能電網；電力大數據；電網運行

0引言

近年來，我國電力產業蓬勃發展，智能電網、電力大數據等全新概念被相繼提出。通過大數據技術來構建大數據平臺，打造完全自動化、高效控制全部電網節點、信息數據在各個節點間雙向流通的電力傳輸網絡體系，徹底改變原有的電網建設模式。在此背景下，如何高效應用電力大數據技術是打造智能電網的關鍵，對提升用電服務質量、電網運行效率、管理水平有著深遠的影響。

1面向智能電網的電力大數據關鍵技術

1.1數據倉庫技術

數據倉庫技術（ExtractTransformLoad，ETL）用來描述數據從數據端經過抽取、轉換、加載等一系列處理到目的端的過程。此項技術多用于數據倉庫領域，也可用于智能電網、決策支持等其他領域。在智能電網運行期間，ETL技術用于完成集成、抽取、轉換、剔除與修正的數據處理任務，將所采集到的龐大數據流轉換為可供決策分析、狀態判斷的有效信息，使管理人員將精力投入到相對復雜的工作中。而在轉換修正過程中，該技術可將多源異構數據轉換為特定格式，并對轉換時形成的錯誤或無效數據進行修正處理［1］。

1.2集成管理技術

集成管理技術是將多個面向智能電網的應用系統數據資源進行集成處理，重構為一個具備完善使用功能、兼容多種數據格式的數據集合，以總數據庫的形式呈現出來，以此來實現“信息互通、資源共享”的目的，并為電網調度、電網穩定性分析等工作的開展提供足夠的數據樣本。NoSQL非關系型數據庫會將所采集到的數據信息進行分類存儲，但各類數據間并無關系，使數據庫有著巨大的擴展空間，并在存儲大量數據的情況下有著良好的讀寫性能。相比之下，早期電網管理系統實行豎井數據的管理模式，各應用系統之間互不關聯，所產生和收集的數據僅限本系統使用，從而形成“信息孤島”。因實際可用信息的匱乏，導致系統決策分析能力無法得到真正的提高，并使電網管理流程復雜化和煩瑣化。

1.3數據分析技術

在智能電網運行期間，數據分析技術負責將所采集到信號轉換為可識別的數據量，再通過BP神經網絡、模糊邏輯推理等智能算法，從數據量中尋找潛在的模態和規律，并對數據集中的各項數據的關聯性、支持度和可信度進行分析，關系分析結果反映出電網實時運行狀況和預測未來變化情況。考慮到智能電網有著數據總量增長速度快、采集的數據為多源異構數據的特征，為改善分析效果，在選擇應用數據分析技術時，需要使用全新的大數據挖掘算法來取代原有算法，如采用并行算法對結構化、半結構化等多源異構數據進行并行處理。

1.4數據處理技術

數據處理技術是將各類提交至數據庫中的數據進行分類存儲，并完成實時計算任務，主要有分布計算、內存計算、流處理三類。分布計算是由多臺計算機共同組成的網格計算體系，將復雜的計算任務分配給多個網格進行分布式處理，再將處理結果進行合并。如Google公司構建的MapReduce模型，可將計算任務進行分解，并提交至若干Map任務區進行獨立處理，通過Reduce任務來匯總處理結果，主要用于完成對海量的分散數據源進行采集。內存計算是把所采集到的數據放于內層并加以計算操作，取代傳統的磁盤讀寫操作，極大地縮短了計算時間，計算速度得到顯著提升，以此來滿足智能電網數據處理時效性的要求。流處理采取的是細粒度處理模式，立刻處理動態數據并提供分析結果，隨著時間推移，形成穩定持續的數據流，避免因數據延誤處理而導致數據價值降低［2］。

2電力大數據技術在智能電網中的應用

2.1配電網運維

在配電網運維場景中，電力大數據技術多用于預測任務調度、指標管控、問題診斷。在預測任務調度方面，大數據平臺對歷史數據、當前批次數據進行運算分析，追蹤采集到的電力、電量等參數，在此基礎上繪制時間趨勢走向圖，根據實際走向來預測未來一段時間內配電網的調度情況，并評估設備運行狀態等因素對調度情況產生的影響，將預測結果作為制定調度方案的主要依據。在指標管控方面，管理人員提前在系統中設立配網規模、檢修、運行、搶修等指標的額定值，由大數據平臺跟蹤采集各項指標的實時值，對比實時值與額定值，在臨近或超出額定值時，系統及時將問題反饋給管理人員，其可根據實際情況來啟動相應的應急處置預案。在問題診斷方面，當配電網處于異常狀態或設備出現故障時，由系統分析故障前后的數據走向和歷史數據，準確判斷出問題類型，深入分析故障形成的原因，并鎖定故障點，為后續設備檢修、現場搶修工作的開展提供參照。

2.2電網調度

隨著信息化時代的到來，以及智能電網建設不斷加快，聯網規模與電網復雜程度均有所提升，原有的人工調度模式缺乏適用性，存在著反應不及時、調度工作負擔繁重、錯誤決策頻發等問題。針對這些問題，可將電力大數據技術應用于電網調度場景中，代替工作人員來完成大多數基礎性工作，并輔助工作人員完成剩余的復雜性工作。電力企業可在系統中設置調度員培訓、故障處置、運行信息查詢等方面的智能助手，負責向調度員解答相關問題，并提供決策建議。而運行信息查詢助手負責向調度員提供有關的調度日志、實時電力電量、氣象資料等方面的信息數據，以及提供數據統計、數據走向預測等服務。

2.3電網穩定性分析

在電網穩定性分析場景中，電力大數據技術負責構建穩定性評估模型，持續向模型輸入采集到的電網實時運行數據，根據模型輸出值來評估電網當前運行狀態是否穩定，并判斷各項變量因素對穩定性造成的實質影響，系統可提供相應的建議來強化電網穩定性。例如，當大數據平臺計算出的電網穩定系數低于警戒值時，會在系統界面上反饋問題，并以數據、圖表、3D模型等形式來描述問題，幫助管理人員解決問題。此外，大數據技術還具備跟蹤監測的能力，在電網出現突發狀況時，系統跟蹤監督相應解決措施的執行效果，并根據執行情況來實時評估電網狀態穩定與否，如果問題未得到妥善解決，則引導管理人員對處理方案進行優化調整［3］。

2.4新能源并網控制

為實現可持續發展目標，緩解能源供需矛盾，近年來提出建設新能源電網戰略，由光伏發電、風力發電等逐步取代傳統的火力發電。然而，從新能源電網的實際運行情況來看，風力發電、光伏發電系統的穩定性較差，經常出現電壓頻率波動幅度大、形成的瞬時電流過大等問題，存在安全隱患。對此，需要在新能源并網控制場景中應用大數據技術，由大數據平臺持續采集相關數據，預測微電源在未來一段時間內的變化情況，以及電壓、頻率、電流等參數的變化幅度，在預測結果基礎上制定相應的并網控制方案，采取最大功率跟蹤控制、對等控制、主從控制等措施［4］。例如，丹麥維斯塔斯風力技術集團采取電力大數據技術來獲取PB量級氣象報告、衛星圖像、潮汐相位等信息，并借助超級計算機來持續分析，在此基礎上構建高精度數值天氣模型，該模型可直觀地呈現出各處風力發電系統所處區域的風力資源分布情況，并預測各區域風力資源的月度、季度、年度變化情況。

2.5電網災難預警

在智能電網運行期間，受到人為操作、外部環境侵蝕、設備線路自身老化、形成過大瞬時電流、雷電流沖擊等因素的影響，有可能會出現電氣火災、大規模停電、設備連鎖故障等事故，存在嚴重的安全隱患，電網運行的穩定性和用電服務質量有所下降。與此同時，在傳統電網管理模式中，受技術的限制，主要秉持“被動管理”的觀念，往往是在災害事件發生后，再分析災害的成因，并著手解決問題，但會造成一定程度的經濟損失。為了預防和減少災害事件的發生，可將電力大數據技術應用到電網災害預警場景中，由大數據平臺跟蹤監測各項參數，對比監測值與額定值，在發現異常情況時要及時進行反饋，并采取切斷異常部分與正常部分的連接、異常設備停機等措施，從而消除安全隱患。同時，在少量元件相繼出現故障時，系統要對電網整體狀態進行評估，分析異常狀況可能造成的后續影響，從而判斷大規模停電、電氣火災等事故發生的概率，根據災難預測規模、預測出現率來采取相應的解決措施。此外，為強化智能電網的災難預警能力，需要構建災害預警子系統，該系統架構由數據層、算法模型層、判據層和業務層組成。其中，數據層負責采集電網的運行數據、拓撲數據及地理信息，對數據進行集成處理后并及時上傳。算法模型層通過構建評價指標計算模型、薄弱環節判據模型等模型，從數據中尋找規律。判據層負責將模型輸出結果提交至評價指標庫、薄弱點判據指標庫和原因分析樹中，準確識別出薄弱部位，并分析原因，獲取預警結果。業務層負責對系統界面上功能欄的設置，用戶訪問功能欄后下達薄弱部位分析控制指令，以及在界面上顯示分析結果，自動向用戶發送災難預警信號［5］。

2.6設備狀態評估

在設備狀態評估場景中，大數據平臺對風電機組、變壓器、配電變壓器等終端設備的實時運行數據進行持續采集，對比監測數據、歷史數據，根據參數的走向來預測設備在未來一段時間內的運行狀態，為電網調度等工作的開展提供信息支持，真正意義上做到“預先管理”，并根據預估的設備狀態來制定相應的管理計劃。此外，還可對比監測數據和同類型故障數據，當二者的相似度達到一定程度時，表明可能出現設備故障，需要采用狀態調節、參數調節等手段來確認故障。隨后將所發現的故障問題及時反饋給工作人員，組織檢修人員前往現場進行維修，遠程下達設備停機運行、切斷故障與非故障部分連接的控制指令，避免設備受損嚴重，或在發現故障前期征兆時便著手處理，避免故障問題的出現。

3電力大數據技術在智能電網中的應用策略

3.1云計算

在智能電網運行期間，由于電網規模龐大，會持續產生海量的數據信息，如果僅依靠所配備的計算機等硬件設施來完成全部的數據采集、運算分析等任務，容易出現系統卡頓、崩潰等問題，從而影響電網管理工作的正常開展，還會出現設備使用壽命縮短、故障頻發等問題。與此同時，為滿足電網運行及管理需求，需要配置大量的高性能設施、設備，導致智能電網的前期建設成本和總體使用成本增加。對此，可將云計算技術應用于智能電網系統中，對電網穩定性分析、電網調度等較為復雜的計算任務可提交至云計算平臺中，采用分布式計算方法進行處理，將海量的數據分解為若干小程序，將各個小程序分配到相應的服務器進行獨立計算，再將小程序的計算結果進行合并處理，從而在短時間內完成數以萬計、數以十萬計數據的運算處理，并提供準確的計算結果。在滿足智能電網運行管理需求的同時，電力企業無須自主配置大量高性能設施，僅向云服務商支付一定費用即可。

3.2云存儲

隨著智能電網規模的擴大，數據庫中存儲的數據量也在不斷增加，對數據庫的存儲容量也提出較高的要求，且無法通過刪除數據的方式來獲取存儲容量，這會對電網管理水平、運行效果造成負面影響。例如，在設備狀態評估、電網災害預警場景中，系統通過對比實時數據與歷史數據來判斷設備是否出現故障、電網運行狀態是否穩定，如果缺少足夠的歷史數據，將會直接影響評估精度和預警能力。與此同時，如果無限制地擴大本地數據庫的存儲容量，將會導致成本過高，并引發系統卡頓等問題。對此，可向云服務商支付一定的費用來租賃云端存儲空間，將智能電網運行期間產生的數據信息上傳至云服務器中進行存儲，實時訪問云端平臺來查閱和下載數據信息，在滿足電網管理工作正常開展的同時，不會搶占本地數據庫的剩余存儲空間。此外，應用云存儲技術時應重點關注數據存儲安全和數據沖突兩個問題。對于數據存儲安全，有時會出現上傳數據外泄、信息越權訪問等問題，因而需要在云端平臺上設置訪問權限，對管理人員分配相應權限等級的賬戶，在訪問云端平臺時必須登錄賬戶來認證身份，在權限范圍內開展信息的查閱、下載、傳輸等操作。對數據沖突問題，考慮到電網運行期間會持續產生多源異構數據，如果異構數據導入同一數據庫中進行存儲，容易導致數據發生沖突，因而需要在云存儲空間上構建多類型數據庫，對數據信息進行分類存儲，如結構化數據庫、半結構化數據庫等［6］。

3.3可視化分析

在智能電網運行期間，將持續產生龐大的數據流，包括配電網運維、設備狀態監測、新能源并網控制效果、電網狀態監測等方面的數據，數據內容較為復雜。與此同時，在傳統電網管理模式中，以文件圖表的形式來展示電網的實時運行狀態和數據處理結果，對管理人員的理解能力、專業素養有著十分高的要求，其難以在短時間內從文件圖表中提取到有效信息，間接降低智能電網的管理效率。對此，需要在電力大數據體系中引入可視化技術，如空間信息流展示、3D全景模型、電子地圖、歷史流展示等技術，以更為直觀清晰的方式來展示電網的運行狀態。例如，在故障報警與災難預警場景中應用電子地圖技術，以特殊顏色符號在地圖上標記故障設備的位置和災難波及的范圍，取代傳統的故障碼和設備編號的方式。而在溯源分析場景中，則應用歷史流展示技術，以曲線趨勢變化圖來呈現故障出現前后各項參數的變化走向，幫助管理人員清晰了解整個故障事件的發生演變過程，從中挖掘各類故障的客觀發生規律，提取故障前期征兆特征量。

4結語

綜上所述，大數據技術為我國電力事業提供了全新的發展契機，同時也為智能電網的建設和運維指明了方向。電力企業必須正確認識到大數據技術的應用價值，構建由數據倉庫、集成管理等多項核心技術組成的電力大數據技術體系，在配電網運維、設備狀態評估等場景中做到對大數據技術的落地應用，并推動電力大數據朝向云計算、云存儲、可視化分析的方向發展。

作者:盧珊 郭雷崗 單位:鄭州電力高等專科學校