电力大数据背景下的电网规划研究_1

电力大数据及其在电网公司的应用分析谢腾龙摘要：随着智能电网的不断深入推进，将迎来的是一个电网公司大数据时代，电网公司想要得以发展必须依靠电力大数据的力量。

目前，电网公司在进行运营、生产、服务过程中均会产生大量数据，这些数据又由半结构以及非结构所组成，其中非结构数据又包括文档、图片等信息，这也就对电网公司数据挖掘分析技术提出更高的要求。

因此，电力公司应顺应时势，将电网大数据应用于公司各项工作环节中，为电力公司发展提供强力支持。

本文主要从电力大数据的定义及特征入手，对当前电力大数据应用于电力公司财务管理、运营、配电网规划方面进行分析。

关键词：电力大数据；电网公司；应用随着电网智能化时代的到来，电网在运营过程中产生的数据种类、数量及复杂程度也随之猛增，同时也对电网公司故障响应能力提出更高要求。

因此，电网公司想要在此形势之下得以生存发展，必须引入新型数据技术到公司运用各方面中。

电力大数据则是最符合电力公司数据处理需求的一项技术，应其自身具备的数据量大、处理速度快、数据类型多、价值大以及精确性高的五大优势，能够为电网公司数据处理提供强力支持，进而提高其各方面的工作效率。

本文主要就电力大数据在电网公司财务管理、运营等三方面应用进行分析。

1、电力大数据的定义及特征在智能电网不断深入推进的背景下，电网信息数据也随之以惊人的速度增长，这些数据的产生均来自电网公司的生产经营、管理以及客户服务方面，数据中包含的信息又分为半结构化和非结构化。

其中半结构化数据为业务数据信息，非结构化中包含文档、图片、视频、文本、报表等数据信息，足以说明当前电力公司产生数据的多样性及复杂性。

关于电力大数据的观点可谓是众说纷纭，到目前为止仍未有一个准确的定义来描述电力大数据。

但当前可以肯定的是，电力大数据具有与大数据相同的五种特性：分别是数据量大（），主要体现在电网公司在运营过程中产生的各种大量数据信息；处理速度快；数据类型多，主要体现为数据信息的半结构和非结构化；价值大，通过挖掘电力大数据能够对社会及电网公司带来节能增效的巨大价值；以及精确性高这五大特性。

2020年第10期1570 引言随着我国电力技术的不断发展，电力系统产生的数据越来越多，这表明电力企业已经进入了大数据时代。

为了更好地处理这些数据，电力企业开始采用较为先进的智能电网系统。

但是，面对海量的数据，智能电网系统对数据进行有效提取和分析的难度会随之增大，这大大降低了对有效信息的利用率。

为此，电力企业采用当下最为先进的大数据技术，将庞大的数据量进行有效提取和转化，大幅度减轻了智能电网系统压力，提高了工作效率，极大地推动了电力企业的长远发展。

1 电力大数据技术特征1.1 电力大数据与电力大数据技术电力大数据是通过传感器、智能设备、视频监控设备、音频通信设备、移动终端等各种数据采集渠道，收集到的海量结构化、半结构化、非结构化的业务数据集合。

而电力大数据技术则是在当前电力数据飞速增长的背景下，满足了各专业工作、提高电力工业发展水平以及服务经济发展的需要，主要包括了高性能计算、数据挖掘、统计分析、数据可视化等功能的技术。

1.2 电力大数据技术的特征第一，数据规模比较大。

随着我国智能电网的不断发展，电力系统的信息量在逐渐增多，其数据规模也越来越大。

目前数据规模已经由原来的PB 级升级到了EP 级。

电力大数据技术在智能电网中的应用梁 健贵州电网有限责任公司兴义供电局，贵州 兴义 562400摘要：随着电网企业规模的不断扩大，智能技术的应用也越来越广泛，这极大地推动了智能电网的发展。

与此同时，电力企业在智能电网的运行过程中，注重对大数据技术的应用和研究，加强对海量数据进行有效处理，这进一步提高了智能电网的工作效率。

文章通过对电力大数据特点的分析，阐述了电力大数据技术在智能电网中的有效应用，以期对未来电力大数据在智能电网中的发展提供有效的参考依据。

关键词：智能电网；电力大数据技术；高效传输中图分类号：TM76第二，数据多样化。

以前我国电力系统当中的数据都是以结构化数据为主。

目前随着智能电网的不断应用，导致我国电力系统当中出现了很多图像类以及视频类的非结构化数据，正因如此，电力数据变得越来越多样化[1]。

电网规划设计安全因素研究分析摘要：在我国电力系统不断完善和发展的现阶段，对电网相关技术的研究更具现实意义。

本文重点阐述了电力系统规划设计的特点、当前存在的问题及其解决方案，包括科学选择电压等级、提高电网输电能力、建立电网性能标准和优化电力系统设计的重要性。

关键词：电网规划；安全因素；电网负荷；供电标准引言我国电网的发展由来已久，在经济生活不断发展的当代，人们的生活需求日益提升，对于电力的使用量也在水涨船高。

为了保证地区电力系统的完整性，有必要对地区的电网结构进行规划设计。

对于相关课题的研究具有较大的研究价值以及现实意义，为了切实提高社会生产效率，必须重视和完善电力系统建设，选择合适的电压等级，改进变电站设计，持续关注电力系统工作流程，为电力工程的安全发展提供技术基础。

应根据发展需要实施能源项目，以建立符合市场经济、标准化和未来能源系统需要的能源系统。

在最初的规划设计阶段就应组织高质量的设计方案，确保项目的完整性和可复制性。

大型电力系统规划设计的完整性和可复制性电力系统规划设计，协调当地能源资源作为系统规划的基础，深入研究不同的市场需求，全面研究电力系统。

综合分析市场、能源和供应链需求，设计高效的建设方案。

本文根据电网规划和电气设计的原则和现状，分析了现代电气设计中仍然存在的一些问题，并分析了改进电网规划和电气设计两步走的方法。

1.电网规划与电力设计的特点现阶段，在我国电力系统的不断发展完善下，对于电网的规划以及相关的电力设计具有较大的研究价值，对于电网系统的规划一般通过发电厂，变电站以及城市运行设计展开，当前对于发电厂的设计研究可行性最高，发电厂设计还包括输电设备和开关设备的选择、安装和调试。

发电厂设计中的综合设计和工程工作可以为良好的发电厂设计和运行奠定基础。

变电站的电压等级是电力系统设计的重要组成部分，因为电力系统依赖于电压和电流设备的正常运行。

例如，一个220 千伏的变电站可以按照 220 千伏、110 千伏和 35 千伏的规格建造。

电力电气・Ｅｌｅｃｔｒｉｃ　Ｐｏｗｅｒ130 大陆桥视野·２０１５年第２２期一、电力大数据电力大数据是大数据理念、技术和方法在电力行业的实践。

电力大数据涉及到发电、输电、变电、配电、用电、调度各环节，是跨单位、跨专业、跨业务的数据分析与挖掘，以及数据可视化技术。

电力大数据由结构化数据和非结构化数据构成，随着智能电网建设和物联网的应用，非结构化数据呈现出快速增长的势头，其数量将大大超过结构化数据。

电力大数据的特性满足大数据的五个特性，一是数据量大、二是处理速度快、三是数据类型多、四是价值大、五是精确性高。

电力大数据在电力行业具有良好的发展前景，坚强智能电网的迅速发展使信息通信技术正以前所未有的广度、深度与电网生产、企业管理快速融合，信息通信系统已经成为智能电网的“中枢神经”，支撑新一代电网生产和管理发展。

当前，电网业务数据大致分为三类：一是电网公司生产数据，如发电量、电压稳定性等方面的数据；二是电网公司运营数据，如交易电价、售电量、用电客户等方面的数据；三是电网公司管理数据，如ＥＲＰ、一体化平台、协同办公等方面的数据。

如能充分利用这些基于电网实际的数据，对其进行深入分析，便可以提供大量的高附加值服务。

这些增值服务将有利于电网安全检测与控制（包括大灾难预警与处理、供电与电力调度决策支持和更准确的用电量预测），客户用电行为分析与客户细分，电网公司精细化运营管理等等，实现更科学的需求侧管理。

二、电力大数据在电网公司的应用（一）大数据在输电线路中的应用随着电网规模的壮大，输电线路状态监测系统的数据库处理工作量与处理效率都必须提高，这主要是由于输电线路状态监测系统工作中接收和处理的数据量越来越大。

并且输电线路状态监测系统还必须提供技术支持，以满足监视、控制、培训仿真、运行管理的需求。

系统采集数据量越来越多，接入系统的输电线路数量不断增长，线路中监测的数据类别不断增长，针对海量、实时高频数据采集的云计算平台采用分布式数据存储方案，并提供高效的并行查询和计算的能力，适合输电线路状态监测系统的实时、历史数据的存储与应用。

电力行业的大数据分析研究一、引言电力行业是国民经济的基础，也是关系到国家能源安全和民生福祉的重要行业。

近年来，随着信息技术的发展和应用，电力行业的数据规模不断增大，数据多元化、复杂化，如何进行大数据分析已经成为了电力行业进行信息化建设的重要议题，也是提高运营效率、降低生产成本和优化服务的必由之路。

本文将重点探讨电力行业的大数据分析研究。

二、电力行业大数据分析的现状（一）数据来源电力行业数据的来源主要有三个方面：供电企业内部数据、外部数据和第三方数据。

供电企业内部数据主要来自于其所拥有的电网设备和系统，包括供电电网、变电站、配电网、终端设备等。

外部数据主要是指供电企业所在的行业协会、政府部门等所提供的数据，包括行业统计数据、天气数据、价格数据等。

第三方数据主要是指各种社交媒体数据、门户网站数据等。

（二）数据管理电力企业要进行大数据分析，需要对数据进行管理。

数据管理包括数据收集、数据清洗、数据整合、数据存储、数据分析等一系列工作。

数据收集是指将数据从各个数据源中获取并导入到电力企业的数据仓库中。

数据清洗是指对数据进行筛选、过滤、去重、格式化等一系列工作，目的是确保数据的质量。

数据整合是指将多个数据源的数据整合成同一个数据源，并统一数据格式和数据命名方式。

数据存储是对数据仓库进行存储和管理，最常用的存储方式是关系型数据库和非关系型数据库。

数据分析是对数据进行实时或批处理，从中发现有价值的信息。

（三）数据分析电力行业的大数据分析主要有三个方面：预测分析、分类分析和关联分析。

预测分析主要是利用历史数据和趋势数据来预测未来的发展趋势。

分类分析主要是对数据进行分类，比如对客户进行分类，可以让企业更好地制定服务策略；对生产设备进行分类，可以提高设备故障率的预测准确度。

关联分析主要是对数据进行关联性分析，比如分析用电量与气温、湿度、光照等天气因素之间的关系，可以更好地掌握电力用量数据的变化趋势和预测用电负荷，为电力调度提供支持。

智能电网背景下的现代城市电网规划探讨作者单位省市邮编摘要：近年来，智能电网背景下的现代城市电网规划问题得到了业内的广泛关注，研究其相关课题有着重要意义。

本文首先对智能电网相关内容做了概述，分析了当前城市电网规划中存在的多方面问题，并结合相关实践经验，分别从合理进行负荷预测以及建立智能电网信息模型等多个方面，研究了智能电网在电力系统规划中的应用，望有助于相关工作的实践。

关键词：智能电网；城市电网；规划1前言作为智能电网背景下的一项重要工作，对现代城市电网的规划有着其自身的特殊性。

该项课题的研究，将会更好地提升对智能电网的分析与掌控力度，从而通过合理化的措施与途径，进一步优化现代城市电网规划工作的最终整体效果。

2智能电网概述智能电网的提出，是对我国现有电网建设发展、提高供电可靠性的延续与升华。

智能电网的规划设计不仅复杂，而且是一个更加具有科学性的系统性工程，在对其进行建设的过程中，要结合当地的实际，采取经济有效、实事求是的措施进行规划建设。

基于市场、环境、安全等各方面的因素，智能电网具有8个特点：自愈、兼容、交互、协调、高效、优质、集成、绿色。

其中自愈是指在电力供应方面，智能电网能够不断发现存在或潜在的问题，然后纠正或控制，最终保证供电质量，可靠、安全、高效，是较为突出的特征。

交互是指“交互式”，为了能达到双方相互适应，智能电网能够实现“双向交流、双向通信”，用户根据实际情况于被提供的信息中指定符合自己需求的方案。

智能电网应用了许多先进技术与监控技术，能够更好地降低成本和增加效益，实现高效。

“绿色”是另一突出的特征，智能电网通过利用绿色能源、洁净能源、再生能源，降低环境污染，缓解能源消耗巨大的问题，同时能缓解地区能源供给不平衡问题。

3当前城市电网规划中存在的问题3.1电网规划基础数据不足电网的基础数据是电网规划的重要依据。

电网的基础数据概括起来有空间数据、电网运行数据和规划方案数据，涉及地理、地貌、站点、设备、电量、负荷、电价等方面。

大数据技术在电力行业中的应用与研究2.贵州电网有限责任公司六盘水盘州供电局贵州六盘水553537摘要：随着经济的快速发展与社会的飞速进步，如今的社会就是信息社会，信息量的增长也呈现出爆炸式的特点。

随着信息技术、网络技术、云计算处理与分析技术、物联网技术的迅猛发展，大数据技术取得了快速突破和逐渐走向成熟，在很多领域得了广泛应用。

运用大数据技术对海量数据进行采集并处理，同时对数据处理结果进行集中展示，有助于我们探寻数据中蕴含的客观规律，从而改变过去的惯性思维和经验思维，建立数据思维，为相关工作提供科学决策依据。

企业能够运用大数据技术从繁杂的数据中去挖掘有价值的数据，充分发挥数据自身价值，更好的为数据赋能。

随着社会的持续不断发展，大数据技术已在很多行业中得到广泛应用，并且未来还将会有更为广泛深入的应用空间。

如今，产业界和学术界都非常关注重视大数据技术，对于电力行业而言，也逐步进入到了大数据时代，可以说大数据的来临既是机遇也是挑战，实践证明谁掌握了大数据并充分发挥数据价值，谁将赢得发展先机。

关键词：电力行业；大数据技术；应用一、电力行业大数据技术发展现状近些年来，随着科学技术的发展以及相关部门重视程度的提升，电力行业的发展正朝着数字化和智能化方向迈进，智能化程度得到很大提升，云计算技术、物联网技术等也得到广泛应用，而且电力行业在应用这些技术时正逐步将它们进行有效融合，以推进数字化、智能化、智慧化建设，由此可看出未来几年数据量的增长将是井喷式的。

面对这样的发展趋势，不管是为响应贯彻国家政策，还是为企业长远发展考虑，电力行业的大数据建设与应用都是必然趋势，借助大数据技术提升企业运营能力抢占发展先机，从而提升企业竞争力。

电力行业作为一个技术密集型行业，也是信息技术应用较早的行业之一,，经过多年的信息化建设，信息技术已经得到了十分广泛的应用，因此收集产生的数据量已经非常巨大，并且在其运行的过程中，还会有源源不断的实时数据产生。

大数据与人工智能技术在电力系统中的应用研究第一章绪论随着信息技术的迅速发展，大数据与人工智能技术已经逐渐渗透到各个行业领域中。

在电力系统中，大数据与人工智能技术的应用也越来越普遍。

本文综合分析当前电力系统中应用的主要大数据与人工智能技术，结合实际案例，探讨大数据与人工智能技术在电力系统中的应用研究。

第二章大数据在电力系统中的应用研究2.1 大数据技术在电力系统中的应用大数据技术在电力系统中的应用非常广泛，主要是从以下几个方面进行应用:（1）电网管理通过对实时监控数据和历史数据进行分析，可以更好地管理电力系统中的变电站、电力电缆、市电输电等方面的信息。

同时，可以通过大数据技术实现电力系统的智能化和自动化。

（2）负荷预测通过对历史数据和实时监控数据的分析，可以对电力系统未来的负荷进行预测，从而更好地规划电力系统的供需平衡。

例如，可以通过大数据技术提高电力系统中部分负荷的供应量，同时降低整体的能耗。

（3）能源监控电力系统中的能源监控也是大数据技术的一个重要应用领域，通过对实时监控数据和历史数据的分析，可以更好地管理电力系统中的能源，从而实现能源的节约和管理。

2.2 大数据技术在电力系统中的实际案例目前，大数据技术在电力系统中的应用已经取得了一些成果。

以下是一些实际案例：（1）中国南方电网中国南方电网使用大数据技术对发电、供电、输电、负荷、稳定运行、保障能力等方面进行实时监控。

通过数据挖掘技术，对电网运行趋势、季节性变化、负荷变化等进行了精细化分析，使电力系统的质量和效率得到了很大的提高。

（2）美国智能电网美国智能电网采用了大数据技术和智能化技术，实现了对电力系统发电、输电、负荷等方面的自动化实时监控，同时通过大数据技术实现对电价、能源消耗和污染等方面的分析，为能源市场的优化提供了更好的方案。

第三章人工智能技术在电力系统中的应用研究3.1 人工智能技术在电力系统中的应用人工智能技术在电力系统中的应用主要有以下几个方面：（1）智能优化和规划利用人工智能技术对电网诊断和优化分析进行深入研究，提供智能化的程序设计和算法实现。

探究电力大数据背景下的电网规划安科瑞电气0引言智能电网的使用和开发已大大改善了运输过程中的电气稳定性，并适当地弥补了先前电网的缺点。

智能网络的实际操作经常会引起很多问题，如覆盖范围大和遮盖区域模糊，因此，利益相关者需要在未来的工作中逐步优化这些问题。

可见，在实践中，在电力大数据的背景下进行电网规划讨论具有实际意义。

1大数据在电网运用中的特征1.1大量数据信息近年来，互联网技术在电力领域的使用变得越来越广泛。

随着公司信息化程度的提高，在不同业务流程中产生的信息量非常巨大。

1.2不同类型的数据在电力生产中会出现不同类型的数据，可以按生产方式分为设备监视数据、电网状态信息数据和实时采样数据这三种类型，还可以按生产线的不同氛围有发电侧产生的数据、输变电侧产生的数据和用电侧产生的数据。

1.3价值潜力大电网数据反映了电力行业的规律特征。

通过正确的技术分析来探索大数据下，能够从这些数据中获得巨大的潜在价值，如社会经济价值。

1.4处理速度数据处理技术的不断发展和信息化水平不断地提高，使电力公司在电力调试、设备运作等方面加快了数据处理的速度。

2大数据背景下的电网规划体系创新2.1大数据背景下的电网规划体系随着我国经济的持续发展，电网设计的思想和方法已经过时，因此，电力公司应积极探索与电力大数据背景相匹配的网络规划系统。

公司需要积极寻找与其大规模知识背景相匹配的电网规划系统，确保在竞争激烈的市场中处于不败之地。

设计系统通常由三个部分组成，即数据收集，数据处理和应用程序。

通过灵活地使用大量数据来满足网络部署需求和运营的能力，其运作的核心是大力开展一系列规划工作，包括智能电网编程、用户交互以及为提高智能电网部署的实际价值而作出的努力。

这样做的结果，可以避免业务风险。

2.2各构成模块的功能概述2.2.1电网规划体系中的数据获取功能数据收集功能的重要功能是收集相关信息，例如，地理数据和电力能源需求。

与传统的手工测量和数据收集模式相比，地理信息的收集主要由相关人员使用无人机航测、雷达测量和其他技术完成。