贾旭丽

摘  要：国家智能电网发展速度目前比较快，电力行业在迎来发展机遇的同时也面临诸多问题。大数据时代下，通过应用大数据技术，能够促使电网模式转型。本文介绍电网调控运行数据分类与特征，科学分析电力大数据核心技术，详细探究大数据技术的电力调控应用模式，仅供参考。

关键词：大数据技术;电力调控;应用方向

当前，社会用电需求增加，相应扩大电力工程建设规模。电网不确定性、复杂性加剧，会增加电力调控难度。大数据技术，能够有效作用于数据整合与集成，扩大电力调控应用空间。电网调控运行中，数据来源包括基础数据、电网运行数据、外部信息数据，不同数据具备相互影响作用，能够有效作用于电网稳定运行中。电网调控运行期间，结构化数据占比大，涉及到负荷预测数据、电网运行数据、基础数据等。非结构化数据，也被逐渐应用到电网调控运行中，例如图形处理数据、视频监控数据等。

1、大数据技术在电力调控中的应用价值

将大数据技术应用到电力调控中，可以有效促进发展，多表现在以下几点：第一，提升电力运营管理水平。现代电力系统中，设备与系统构造复杂，对电力运营管理提出高要求。利用大数据技术，可以分析电力系统运营数据，联合自动化设备、智能设备，能够自动调控电力系统，以提升电力调控精确度。第二，提升用戶用电体验：在智能电网应用中，能够为用户用电提供便利，人们无需到电力企业充值费用，利用网络缴费将费用下发到电表。通过分析高级计量架构数据，判断用电量与消费倾向，科学规划电力调度，为用户提供优质用电服务。第三，优化政策。电力改革发展中，国家调整和改进电网政策，新出台政策起到电力调控效果，成为社会关注热点。应用大数据技术，能够看到政策优势，同时为政策优化提供参考价值。

2、电力大数据核心技术

2.1数据集成管理技术

在电力大数据中，数据集成管理技术，是面向不同数据源、特征数据，开展收集与整理工作。转换和加载数据信息后，能够获得新的数据源，之后管理新数据源，提供对外服务。数据集成管理技术，能够为电力企业提供新服务、新应用功能。

2.2数据分析技术

电力大数据中，数据分析技术种类比较多，例如数据挖掘技术、机器学习技术等。利用数据分析，能够获取大数据价值信息。机器学习技术，属于人工智能技术核心，可以改善计算机系统使用性能，评估电力系统暂态稳定性、检测设备运行状态。应用数据挖掘技术，能够处理复杂数据结构，分析和处理海量数据，以加强数据信息质量，推广应用到电力预测中。

2.3数据处理技术

电力数据处理技术，可以划分为分布式计算技术、数据流处理技术、内存计算技术。其中，分布式计算技术，是借助网络技术，有效连接电力系统的计算机，建立超级计算机，存储和计算大数据。内存计算技术，将收集大数据存储在内存中，之后直接计算和分析大数据。分布式数据流处理技术，具备开放性、伸缩性、实时性特征，能够实时处理电力系统动态数据。

2.4可视化技术

可视化技术，利用图形化处理技术，以简化方式呈现出各类信息，确保管理人员正确掌握信息。应用可视化技术，能够尽早发现信息，观察数据规律，之后做出科学决策。利用可视化技术，能够实时监测电力系统状态，加强电力系统自动化能力。

3、大数据技术在电力调控中的应用

3.1智能监控电网状态

电力系统运行过程中，调控中心可以收集电网设备运行数据，监测电网设备状态，并进行诊断分析时，通常只需管理单台独立设备，无法共享监测数据信息。针对不同设备运行参数，无法实施统筹化分析。此外，电网运行期间，数据量持续增加，在传输和存储海量数据信息时，会增加监控装置运行负担，阻碍了智能电网的发展。

3.2电力安全智能预警

电力系统安全预警，能够推广应用到电力调控中心。在预案评估中，针对系统典型运行方式，应当做好离线计算。然而此种预警方式的时效性不足，预警不全面，不能满足智能电网运行需求。因此，应用全网统一仿真计算法，可以加强电网事故预警全面性与时效性。海量数据来源多，数据量大，应用传统数据存储与处理法，会加大整个工作难度。因此，应用数据分类存储与处理技术，可以维护数据处理时效性。建设智能预警系统，能够实现全网一体化仿真，追踪和定位不同类型故障问题，明确电网调控运行矛盾，科学评估电网运行安全，为电力调控系统提供控制措施。

3.3广域源荷互动调度

在电网调控系统中，风电、光伏能源并网容量满足标准比例，如果只调控发电机组，以实现用电平衡状态，则不能展示出电网调控能力。新能源发电机组容量加大，表现出海量数据需求，因此电网调度计划会融入可控资源信息。借助大数据技术，能够存储和处理调控运行负荷信息，加强电网调控能力，优化配置资源能源。

3.4注重电网检修处理

电力系统具备复杂性特点，相应增加电网检修难度。电网故障问题诊断难度大，延长电网故障诊断时间，对客户用电体验影响大，经济损失大。针对电网不良问题，通过大数据技术可以高效处理，提升电网检修效率与速度。当电网发生故障问题时，会改变电力系统运行数据。深入分析数据信息，能够准确定位故障位置，有效开展维修工作。通过大数据技术，能够优化安排电网检修计划，减少延期供电、重复性停电问题。在大数据支持下，优化整合区域用电需求、电力设备缺陷数据，统一安排和规划整个检修工作，通知区域内客户停电时间、来电时间，以降低检修工作影响。

4、结束语

综上所述，信息技术快速发展，大数据对社会发展影响大，电力建设管理朝着自动化、数字化发展。在电力调控工作中，合理应用大数据技术，以智能监控电网状态、电力安全智能预警、广域源荷互动调度、注重电网检修处理为主，有助于提升电网运行效率与质量，降低电网运行成本。

参考文献

[1]王海港，徐自力，杨子，张炜，刘路登. 基于调控一体化电力大数据的电力调度机器人设计[J]. 机械与电子，2021，39（02）：70-73.

[2]李金讯，颜清，吴秋佳. 基于大数据及人工智能的大电网智能调控系统框架[J]. 通信电源技术，2020，37（03）：5-7.

[3]李洪乾. 面向电力大数据的多数据流实时处理技术研究[J]. 计算机产品与流通，2018，26（10）：63.

[4]曾裕宗. 计算机大数据技术在城市电力节能中的应用研究[J]. 无线互联科技，2018，15（16）：147-148.