张坤峰 张云龙（国网河南荥阳市供电公司，河南荥阳 450100）



智能电网大数据技术发展研究

张坤峰 张云龙
（国网河南荥阳市供电公司，河南荥阳 450100）

【摘要】在现代大数据应用领域中，智能电网占据着越来越重要的地位。广义的大数据既包括各种复杂、多样化数据的捕捉以及处理，还涉及到具体进行数据处理的理论、相关技术方法以及技术体系。本文对智能电网中大数据技术的作用和应用情况进行了剖析和研究，并总结了智能电网的大数据研究路径及过程，希望能够推动大数据技术更好地用于智能电网工程实践。

【关键词】大数据技术 智能电网 发展现状 研究

近年来，智能电网在电力工业中的普及率越来越高，逐渐成为电力工业的主要发展方向之一。智能电网有效地融合了计算机技术、通信技术以及控制技术等多种技术的优势，对于提高整个电网系统的运行效率有着重要意义。智能电网要全面实现系统功能目标、维持自身安全运行，还需以实时数据采集和处理、先进的数据分析技术为重要依托，这就涉及到大数据技术问题。分析和探究大数据技术在智能电网中的应用现状，有助于提高人们对智能电网相关技术的认知能力，也能够为今后改进智能电网的数据处理、分析工作提供重要的信息支持。

1 智能电网的基本概念

智能电网是集合了现代化控制技术、计算机技术、通信技术、信息技术、传感测量与物理电网集成技术等多种技术于一体的新型电网，其骨干网架为特高压电网，发展的基础是多个电压等级电网的相互协调发展。智能电网能够对电网中全部设备进行状态监控、控制，能够实现完全自动化，具有可适应性和自愈性，而且还能够起到维持输配电、用电及发电优化平衡的作用。智能电网对电网的运行、传输、发电和配电等不同环节有着实施监控、数据处理和反馈的功能，因此对于提升系统的稳定性和运行安全性有着重要意义。

2 现代化大数据技术

2.1 大数据技术

所谓大技术，就是在一定时间范围内利用相关的数据处理工具所捕捉、采集、处理和管理的数据集合，现代大数据技术的外延不断拓展，逐渐演变成跨多个学科和领域的综合性技术，代表着一种新的思维方式。从大数据技术产生的作用来看，人们利用大数据技术不仅仅是为了掌握多源数据信息，而是对这些有价值的数据信息进行集中、专业化的处理和管理，保证其在人们生活和生产中发挥效能和作用。大数据需以其他特殊的数据处理技术为支撑，如云计算技术、数据库技术、存储技术等，分布式数据库及文件系统、可拓展性存储系统以及云计算平台等，都是大数据处理中应用频率较高的几类关键技术。

2.2 云计算技术

大数据应用的是分布式架构，这种架构特征表现为分布式挖掘广泛存在的海量数据，而这一过程的实现需以云计算技术体系中的分布式处理技术、分布式数据库技术以及虚拟化技术为基础。在智能电网中，应用云计算技术，能够获取更加全面的电网监测数据，尤其是能够有效监测电力设备状态的多项数据，既包含时序数据、视频，还包含了设备缺陷记录以及实验数据等，总之云计算技术获取的数据量庞大，能够很好地满足智能电网数据信息处理和管理的要求，其中分布式存储及虚拟化技术对于解决设备运行过程中的实时、可靠监控问题有着重要的意义。

3 智能电网中大数据的作用

按照智能电网中数据信息的作用和地位划分，智能电网中的数据主要可分为：电网运行数据、企业营销数据、设备检测数据、企业管理数据。根据数据的内部结构特征，基本上可划分为结构化、非结构化电网数据。非结构化数据是智能电网的主要数据组成部分，主要包含了图像处理或者视频监控所形成的数据，这类数据具有增长较快的特点，数据库的二维逻辑不能对其进行有效表达。而运用分布式的数据总线，能够有效集合多个调度中心的数据，并将最终结果汇集到总监控平台中，方便对这些分布广泛的海量数据作动态分析和处理。调度中心总共包含了四个应用系统，即监控和预警系统、调度管理系统、安全校核系统、调集计划系统，调度中心利用数据服务总线及各数据访问接口，可以实现实时数据共享和交互，若需要调配资源，调度中心还可使用计算机的搜索引擎功能对大量网络资源进行搜索，并从海量的分布式数据中数据库以及文件系统。从整体上看，大数据管理平台主要是经数据服务总线，将平台各部分功能有效集合起来，进而建立了一个相对完整的虚拟数据资源集合系统，能够统一调配平台中的各物理单元，让不同物理单元的数据能够被实时共享和交互，从而提高电网调度的效率、可靠程度和科学性。

4 智能电网中大数据的研究方法及步骤

大数据研究方法与传统数据研究法有着十分明显的区别，它创造了新的数据处理、分析方法和思路。传统数据研究法常以抽样数据为基础，其数据分析方式只是针对某一特定单位或者部门的数据，但是大数据研究法则分析了更广领域中的数据，不仅仅局限于研究单一的部门数据，而是跨越了部门和专业，对多维度数据进行了广泛的研究和分析。大数据研究法一般适用于实时性强、数据信息量庞大、类型多样、非结构化的数据。

在智能电网的运行管理工作中，大数据研究主要通过以下路径和步骤实现：（1）结合电网控制的相关知识和经验，以数据分析结果为参照，提出合理的、科学的假设。（2）采集数据、整合数据，制定获取数据、整合数据的有效方案，并据此构建数据模型。（3）由数据分析专业领域内的学者和专家对整合后的数据结果进行分析，并采取科学分析法、专业算法深入挖掘数据特点。（4）利用科学实验，对数据分析结果的合理性进行验证和分析。（5）将最终得到的数据结果进行科学地、合理地分析。

5 结语

随着智能电网建设规模的不断扩大，智能电网对数据监控和管理的功能要求越来越高，与智能电网数据管理密切相关的大数据技术研究取得了很多新突破，与此同时，大数据相关技术也在进一步完善和发展中，但是要满足智能电网实时监控和快速获取数据的需要，大数据研究人员还需要妥善解决好相关的技术处理、操作问题，不断地提高大数据技术在智能电网中的应用水平。

参考文献：

［1］张东霞，苗新，刘丽平，等.智能电网大数据技术发展研究［J］.中国电机工程学报，2015，01：2-12.

［2］宋亚奇，周国亮，朱永利.智能电网大数据处理技术现状与挑战［J］.电网技术，2013，04：927-935.

［3］李杨.智能电网大数据处理技术应用现状及困境探讨［J］.硅谷，2014，14：91+95.