田俊

大数据时代的电力运营监控数据处理技术探讨

田俊

国电南瑞科技股份有限公司，江苏 南京 210008

对大数据技术及其在电力系统中的应用特征进行了分析，然后就大数据时代电力运营监控数据处理技术展开了探讨，旨在进一步强化电力运营监控水平。

大数据；电力监控；数据处理

电力系统在实际运营过程中会产生大量的数据，通过对这些数据进行分析能够更好地了解电力系统的实时运行状态，从而确保供电质量。电力企业监控中心主要作用就是获得大量的电力系统运行信息，从而开展数据分析工作，及时找到系统中潜在的问题并及时解决问题，提升电力系统的运行效率和运行稳定性。

1 大数据的概述

大数据和传统数据库有着非常大的区别。它具备种类多、流量大、容量大、价值高等特点，即所谓的“4V”特性。这些特性主要从大数据“大”的方面进行阐述，概括起来就是从“大内容”以及“大分析”的角度来表现大数据的特性。在大数据背景下的电力系统，主要工作是对系统产生的各种数据进行分析和处理，明确系统中潜在的危险，并及时采取一定的措施消除危险因素。电力大数据主要有下面一些特征。

（1）数据就是交互。通过交互聚合电力的大数据和行业的大数据，同时深入分析与挖掘相关数据。因为大数据所蕴含的信息对经济态势与高层决策具有重要价值。（2）数据就是共情。电力的大数据给发电公司准确、及时发现与满足用户的需求创造了新途径。共情就是感同身受。营销和生产都需要依靠电力的大数据，通过这些大数据可以给用户提供可靠、优质与安全服务，以实现共同发展的目标。（3）速度快。采集和处理电力的大数据时，速度都比较快，伴随终端数量增加，迫切需要提高储存系统数据的通量，提高数据存取效率[1]。（4）数据就是能量。电力的大数据中包含了最佳输电的调度对策与用户用电规律等重要信息。这类信息在能耗损失降低与生产安排等方面有着重要作用，在某种程度上可以降低电网能耗，促进发电企业的可持续发展。

2 大数据背景下对电力企业的要求

2.1 大数据背景下的电力企业必须加大数据开放力度，对不同数据资源进行整合

电力系统是一个十分复杂的系统，其在正常工作时会产生很多的数据。如何处理这些数据是电力企业必须关注的问题。电力企业应进一步加大对上述数据的开放程度。一般来讲，不同部分可以得到的数据有所不同。如果各个部分都独立处理能够获得的数据，那么对数据的利用率就不是很高。实现数据共享，这是提高数据利用率的有效措施。

2.2 大数据背景下的电力企业必须完善业务流程，同时加强管理

企业业务流程的有效性是影响企业工作效率的关键因素，电力企业应具备充分挖掘大数据平台的潜力，借助该平台不断提升自身效率。此外，在开展绩效考核时，利用大数据平台对相关数据信息进行分析和处理，及时找到现有绩效考核体系存在的不足之处，进一步健全现有体系[2]。

2.3 大数据背景下的电力企业必须加强安全管理，提高工作效率

电力系统运行过程中的安全问题非常重要。在网络时代，电力系统可以借助大数据技术构建科学合理的安全评价考核系统。此外，在大数据安全技术的协助下，电力企业还可以确定系统中现存的安全问题，采取一定的措施及时消除安全隐患，提高系统的安全性。

3 电力运营监控系统的结构形式

3.1 集中监控系统模式

集中监控系统模式针对的是供电范围比较集中、而监控对象数量又不大的电力监控系统。整个系统采用的是分层分布式机构，由于供电范围比较集中，间隔距离短，其间隔层设备采用Modbus 通信协议。通过屏蔽双绞线接入通信管理机，然后再通过以太网与后台监控主机进行通信。系统监控主机可以在计算机显示屏上显示整个系统的监控画面和实时运行状态，通过软件进行常规控制，修改和配置。

3.2 区域供电集中监控系统模式

该系统最适合应用到区域较广、电力设备分布较散的电力监控系统中。整个系统选择使用的是分部通信的方式，主控室进行统一管理。每个变电所的通信管理设备经由网络、光纤组成一个统一的系统，最终完成对区域电力运营状况的监控。

3.3 光纤自愈环网集中监控系统模式

该模式基本上都应用在大型的供电网络中，该监控系统选择使用的是基于光纤自愈环网的以太网结构。这种组网构成容错高、传输速度快、距离远，且网络分布简单明了，网络运行具有较高的可靠性。

4 大数据背景下电力运营监控数据处理技术分析

4.1 大数据背景下电力运营监控数据的类型

4.1.1 基础性数据

该类型的数据指的主要是和自动化系统功能设备自身属性相关的一些数据，比如发电机、变压器等设备的基础数据。这些设备的信息数据通常都是电力企业自己实施管理和控制的。这些数据会经由服务器与其他系统进行同步，从而为调度中心的调度工作奠定基础。

4.1.2 实时数据

所谓实时数据基本上都是电力系统运行中产生并被系统采集到的数据，其特点为数据规模庞大，对存储空间有较高的要求。这一部分数据在经过系统纠错处理后，可以为电力调度部门或者管理层制定决策提供一些参考。现在，我国电力自动化系统对于实时数据的处理具有较高的水平，因此对于从系统中收集到的信息无须进行较多的处理就能够直接使用。

4.1.3 日常管理型数据

这种类型的数据指的是电力系统运营过程中统计的各种数据。各个部门需要对工作中遇到的问题进行处理。通常来讲，这一部分数据仅仅要在某个特定的范围内展共享就可以。在现代电力运营监控系统中，构建数据同步和共享平台是非常重要的，其重要性和必要性主要体现在以下方面：（1）日常管理数据能够较为精准地反映出电力网络中设备运行的状况；（2）电力工作人员通过对这些数据的分析，能够更好地开展运维管理工作[3]。

4.2 对于监测异动数据处理的分析

电力企业的运营监控系统可以得到一些异常数据，这主要是因为企业在运行中出现了一定的问题。就电力企业而言，笔者认为异常现象主要有以下几种。

（1）业务异常。这种异常主要指的是通过分析业务数据，发现企业业务中存在不太正常的变动。（2）接口异常。这种异常主要指的是数据在传输接口处存在的一些不太正常的变动。（3）数据质量异常。主要指的是得到的数据本身存在一定的问题，主要体现在数据不够精确、数据存在缺失现象等。

4.3 大数据背景下电力运营监控数据的应用分析

4.3.1 运营监控数据在电力营销方面的应用

营销环节对电力企业的发展是至关重要的，直接关系着电力企业的经济利益。首先，电力企业应对监控系统的数据进行处理，及时找到营销环节中的不足之处。此外，还可以借助大数据技术减少消耗在营业窗口的巡查时间，不断提高电力企业的服务质量，提高客户对电力企业的满意度。工业方面的客户是电力企业的主要客户源，工业用电量一般都比较大，电力企业应关注对大用电量的预测管理，这完全可以借助大数据技术来实现。

4.3.2 运营监控数据在电力生产环节的应用

电力生产过程是非常关键的，整个生产过程的质量决定着最终的电力质量。电力企业应充分利用监控系统中的数据，对其进行合理的分析和处理，从而为电力生产过程提供一定的指导，比如为不同的生产环节构建合适的模型，不断增强电力生产的稳定性和可靠性。

5 结束语

总之，大数据背景下要求电力企业利用电力运营监测系统平台，加强对平台数据的利用，为供电部门的运作提供基础支持，为企业发展提供技术支撑，因此对大数据背景下电力运营监控系统的数据处理技术进行分析具有重要意义。

[1]吴佳艺. 大数据背景下谈电力运营监控数据处理技术[J]. 低碳世界，2017（17）：235-236.

[2]彭英华，刁慕杰，王程. 基于大数据背景的电力运营监控数据处理研究[J]. 机电信息，2018（18）：179-180.

[3]曹静静. 数据挖掘技术在电网运营监控平台建设中的应用[J]. 低碳世界，2017（20）：79-80.

Discussion on Data Processing Technology of Power Operation Monitoring in Big Data Era

Tian Jun

Nari Technology Development Co., Ltd., Jiangsu Nanjing 210008

The big data technology and its application characteristics in the power system are analyzed, and then the data processing technology of power operation monitoring in the era of big data is discussed, aiming to further strengthen the monitoring level of power operation.

Big data; power monitoring; data processing

TP311.1

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