大数据分析在智能电网中的应用

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大数据在国家电网公司的应用

作者：杨晓林 邵康 韦绍毅

来源：《电子技术与软件工程》2016年第23期

摘 要

随着电网智能化发展历程的推进，电网公司大数据时代已经到来。电网在其发电过程、输变电过程以及用电过程等都会产生海量数据，这些数据不仅包括传统业务的结构化数据，还包括文档、图片以及影像信息等非结构化的数据，这些海量数据必须要借助新的采集、存储以及处理技术来对其进行数据的挖掘与分析，这为电力大数据技术在电网公司的应用提供了广阔前景。本文以电网大数据的基本概念与特点着手，结合国家电网为例，探讨了电力大数据技术的应用策略，希望对电力大数据在国家电网公司的应用有所帮助。

【关键词】电力 大数据 电网公司

信息技术发展的日新月异推动了大数据时代的到来，随着电网公司智能化的进步与发展，电网公司也逐渐步入了大数据时代。电网企业在发电端、输变电端及用电端都会产生海量的数据，如对电网设备实时状况进行的在线监测，会产生庞大的监测数据库；对电网信息的拓展也会产生大量的数据；为获取电网实时运行状态信息而实时进行采样而生成的大量数据信息。对于海量的数据信息，传统的数据处理技术显然无能为力，所以这就需要电网公司借助实时数据库、分布式存储以及检索以及大数据挖掘技术等先进的电力大数据技术来对海量数据信息进行采集、存储以及分析处理，从而保障电网的良好稳定运行。研究电力大数据在国家电网公司的应用有着十分重要的现实意义。

1 电力大数据的基本概念及特点

智能电网日新月异，电网信息数据量呈现出爆炸性增长的趋势。国家电网公司在其具体的生产经营，电网管理，客户服务实践当中形成了海量的数据。通常这些海量的信息不仅包括传统结构化的业务数控信息，还包括文档、图片、视频等非结构化的数据信息。电力大数据在国家电网公司的应用可以从以下几个方面着手：其一是电网公司在具体的生产实践环节大数据，例如线损耗、输变电量等；其二是电网公司在具体运营方面的数据，包括电价管理，用电量管理等；其三是电网企业本身管理方面的数据，主要包括电网公司相关业务的流转数据等。电力大数据的基本特点可以概括为“5V+1C”，首先电力大数据的数据量大（Volume），其包括了电网企业生产运营、运营管理以及客户服务等各个方面的海量信息；其次是数据种类多（Variety），其既有传统业务的结构化数据，又有图片、影像信息等非结构化数据等；再次是数据处理的速度快（Velocity），然后是数据具有潜在的巨大价值（Value），电力大数据不仅包括企业运营相关数据，还能反映出一定的社会规律，深入挖掘电力大数据对于企业发展以及社会节能增效等有着很大的价值；最后是数据处理灵活性高（Vitality）；此外还有大数据复杂龙源期刊网

新能源行业中的大数据分析应用案例

随着科技的不断发展和进步，大数据分析在各个行业中扮演着越来越重要的角色。特别是在新能源行业中，大数据分析被广泛应用于提高能源利用效率、优化能源调度以及推动可持续发展等方面。本文将介绍几个在新能源行业中成功应用大数据分析的案例。

案例一：风能发电场的预测和优化

风能发电是新能源行业的重要组成部分，然而风力发电的波动性和不稳定性给发电场的运营管理带来了挑战。利用大数据分析，可以实现对风能发电场的预测和优化。通过收集和分析历史风速、气象数据等，可以建立准确的风速模型，精确预测未来风能的供应情况。同时，结合发电设备的实时数据，可以实现风电场的优化调度，进一步提高风能发电的利用率和效益。

案例二：太阳能光伏电站的性能监测和维护

太阳能光伏电站是另一种常见的新能源发电形式。为了确保光伏电站的高效运行，大数据分析在光伏电站的性能监测和维护中扮演着重要角色。通过实时采集和分析光伏电站的功率输出、温度、辐照度等数据，可以及时发现并解决电池板故障、积灰等问题，提高光伏电站的稳定性和发电效率。此外，通过对不同电站的数据进行比对和分析，还可以识别出设备差异、运行偏差等问题，并通过优化运营策略来提高整体性能。

案例三：电动车充电基础设施的优化规划 电动车作为新能源交通工具的代表，正逐渐成为人们出行的首选。而电动车充电基础设施的数量和布局对于电动车的推广和普及起着至关重要的作用。利用大数据分析，可以对电动车的行驶轨迹、充电需求等进行分析，根据用户的使用习惯和充电需求，优化充电站点的规划和分布，提供便捷的充电服务，提高电动车的普及率和用户满意度。

案例四：智能电网的建设与运营

智能电网是新能源行业的未来发展方向，其具备高度信息化和自动化的特点。大数据分析在智能电网的建设与运营中发挥着关键作用。通过对电力系统的历史数据、用电负荷数据等进行分析，可以建立准确的电力需求模型，提前预测和调度用电需求，实现电力系统的优化运行。此外，大数据分析还可以帮助监测电网的实时状态，及时发现和纠正潜在故障，提高电网的可靠性和安全性。

电力大数据技术在智能电网中的应用

随着工业升级以及人民生活水平的不断提高，人们对电力供应的质量与稳定性有着越来越高的要求，传统的电网建设与运行模式将越来越不适应时代发展要求，高度融合了传感、测量、通信等技术的智能电网成为必然的发展趋势。随着各类智能设备在电网中的应用，产生的电力运行数据较之前将高出4个数量级。面对海量的数据，只有有效应用大数据分析技术，才可对其进行分析，并输出有价值的信息，为智能电网的运行与建设提供决策依据。

标签：电力;大数据技术;智能电网;应用

一、智能电网与电力大数据分析技术的关系

简单来讲，大数据（Big-Data）是指无法在一定时间范围内引用常规软件工具对其内容实施抓取、管理及处理的数据集合，具有规模性、多样性及高速性等特点。而电力系统属于社会经济与人类生活的基础内容，也具有大数据的典型特征。由于电力系统属于人造系统最为复杂的一种，不仅包含广泛的地理区域，而且需要传递大量能源，若在运行期间发生故障，短时间内将会产生不可估计的影响。这些内容都与大数据特征相符。尤其是在智能电网的全面推广中，电力系统的智能化与信息化水平越来越高，促使系统内部储备信息数据越来越多，如安装在家庭和企业终端的智能电表收集的数据;电力设备状态监测系统实时跟踪调查发电机、变压器及开关设备等内容的运行信息;对光伏与风电功率实施预测，必须掌握的历史数据、气象信息等。由此可知，在新时代背景下，电网企业要突破以往数据处理技术的制约，在明确自身发展需求的基础上，合理运用电力大数据分析技术，不仅能快速獲取所需信息，而且符合电网企业发展需求。

二、智能电网大数据关键技术

（一）多源异构数据聚合管理技术

前文已经提到过，智能电网是一种非常复杂的系统，其存储的数据量非常大，且种类较多，如果只是简单地进行数据处理工作的话，那么处理速度会非常之慢。正因如此，在智能电网的数据管理方面一定要做好以下几项工作：首先是将数据整合，对其进行排查，选出与此次工作内容相关的数据进行转换，在剔除和修正之后就可以将其投入使用。当然，在开始之前，要选择合适的数据集成模型，现有的模型主要包括数据链板、基于中间体模型、数据仓库等等。

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大数据在智能电网中的研究现状与展望

作者：凌超 蔡晖 胡波

来源：《华中电力》2014年第02期

摘要：借助大数据技术，智能电网的整体价值迅速得到跃升，这种价值的跃升也使得电力企业具有大数据的时代特征。本文从大数据、智能电网及两者的融合三个方面讨论了它们的研究现状、关键技术与展望。

关键词：智能电网，大数据

0、引言

随着电力工业与信息化的深度融合，智能电网将同时承载电力流、信息流和业务流。届时，电网和电力信息通信网的用户将发生叠加。作为继云计算、物联网之后信息产业的又一次颠覆性技术变革， 大数据已经成为当前科技创新、产业政策及国家安全领域的新知识增长点。[1]

大数据方面，2012 年 3 月 22日，奥巴马宣布美国政府投资2亿美元启动“大数据研究和发展计划（Big Data Re-search and Development Initiative）”。这是继1993年美国宣布“信息高速公路”计划后的又一次重大科技发展部署。美国政府认为，大数据是“未来的新石油”，并将对大数据的研究上升为国家意志。智能电网方面，日本计划在2030年全部普及智能电网，同时官民一体全力推动在海外建设智能电网。在蓄电池领域，日本企业的全球市场占有率目标是力争达到50%，获得约 10万亿日元的市场。日本经济产业省已经成立“关于下一代能源系统国际标准化研究会”，日美已确立在冲绳和夏威夷进行智能电网共同实验的项目[2]。智能电网成为世界各国竞相发展的一个重点领域，将大数据技术融合进智能电网已经成为智能电网的发展方向。

上海电力学院计算机与信息工程学院院长雷景生透露，仅在省一级的电力公司数据服务中心，就有上千台计算机用来保存电网历史数据，每年为此所耗费的电量大得惊人。然而，历史数据虽多，但多在“沉睡”。目前电力公司分配电量主要还是依靠经验，若能唤醒这些数据，利用大数据的技术与用户产生互动，实时监控用电量数据，就能为智能分配电量提供可靠依据。[3]