张凤景

摘要：在大数据时代中，电力企业应与时俱进，加强电力数字化建设与管理。电力调控是电力企业的关键工作内容，在电力调控中应用大数据技术是电力系统自动化发展的需求、可以增强电力系统运行的可靠性、提升客户用电的服务水平。因此，在电力调控中，电力企业可以利用大数据技术进行电力系统运行的智能监控、电力系统安全的智能预警并对电力负荷进行优化调控，增强电力系统运行的稳定性。

关键词：大数据技术;电力调度;电力系统

前言：

在社会经济快速发展、人民生活水平不断提升的过程中，人们的用电量不断增加，对电力系统运行的稳定性与可靠性有了更高的要求。作为先进技术，大数据技术在电力调控中发挥着重要作用，可以在降低电力系统运行成本的同时提高电力系统运行质量，因此本文将对大数据技术在电力调控中的应用进行简要分析。

1.在电力调控中应用大数据技术的必要性

1.1是电力系统自动化发展的必然需求

在信息化时代中，电力系统必须向智能化、自动化方向发展，否则便会被社会淘汰。因此，电力企业需要构建功能齐全的电力调度中心，全面监控电力系统的运行情况。电力系统在运行时会产生大量的数据，监控和管理电力系统的运行过程就是处理这些数据信息，深入挖掘信息价值[1]。而在电力调控中应用大数据技术可以构建智能化预警系统，提高电力系统监测的智能化与自动化水平，促进电力系统向自动化方向发展。

1.2是增强电力系统运行稳定性的必然要求

在用电量不断增加的背景下，电力系统在运行过程中会出现很多不稳定因素。若想保障电力系统的正常运行，便需要实时监测电力系统的运行状态。在电力调控中应用大数据技术可以实现跨越式与系统性的数据共享，从而明确电力系统故障的位置，并科学处理故障。

1.3是提升客户用电服务水平的要求

大数据技术具有预判性这一优势，可以通过处理电力系统运行数据明确电力系统中的故障并自动形成电力供给计划与电力系统检修计划，可以增强电力调控的科学性与合理性，为用户提供优质的供电服务。例如，电力调控人员可以利用大数据技术分析用户的历史用电数据，并结合区域用电情况制定合适的供电错峰计划，避免电力系统运行负荷过重。

2.电力大数据核心技术分析

电力大数据的核心技术主要包括数据集成管理技术、数据分析技术、数据处理技术以及可视化技术等。其中，数据集成管理技术可以采集电力系统运行过程中产生的数据，并进行数据转换，从而得到新的数据源，为电力调控提供数据支持。数据分析技术主要包括机器学习技术与数据挖掘技术，可以有效挖掘和分析电力系统运行所产生的数据，并获取有效信息。数据处理技术是计算机技术与大数据技术的结合，主要包括分布式计算技术、分布式数据流处理技术、内存计算技术等，可以及时处理动态数据[2]。可视化技术是将数据通过图片的形式直接展现出来，降低理解难度。

3.在电力调控中应用大数据技术的策略

3.1利用大数据技术进行电力系统运行的智能监控

在电力调控中应用大数据技术后，电力调控中心便可以对电力系统的运行状态进行智能监控，且可以利用数据集成技术、数据分析与处理技术处理各项数据，判断电力系统是否存在故障。例如，可以利用ETL工具抽取数据。常见的ETL工具有Inaplex Inaport、Kettle、Talend 等，其中Kettle是最为常用的。可以利用Kettle工具通过集群方式优化机器的工作部署以及数据源，并利用SQL语句以及Java脚本进行数据清洗，利用电子日志保存监控数据。随着电力设备的不断增多，电力系统运行过程中产生的数据也会不断增多，若想加强电力调控就需要使智能电力系统实现跨越式发展，并提高大数据技术的应用水平。

3.2利用大数据技术进行电力系统安全的智能预警

智能预警也是大数据技术在电力调控中的具体应用。之前，电力企业主要是通过评估预案以及离线计算等方式预测电力系统的运行状态，从而进行电力系统的安全预警。但是，这种预警方式具有效率低、准确性差等问题，无法满足电力系统的运行要求，而应用大数据技术可以实现电力系统安全的智能预警，加大对电力系统的智能化管理。因此，电力企业可以利用数据分类储存处理技术以及全网仿真统一计算技术等大数据技术统筹处理电力系统运行过程中产生的海量数据，挖掘异常数据，定位故障区域，生成评估方案，为故障处理提供帮助。

3.3利用大数据技术进行电力负荷的优化调控

人们的生活生产活动不断增多，用电量需求不断攀升。同时，近年来我国也十分注重绿色环保，强调各个行业与自然和谐相处。在这种情况下，新能源逐渐受到人们的关注，也成为了至关重要的供电方式，在电力系统中发挥着重要作用。但是相比于传统的火力发电，新能源发电具有间歇性的特点。例如，太阳能光伏发电与风力发电都会受到自然环境的影响，且人为无法控制。因此，对新能源发电与传统发电进行并网建设将会给电力调控工作带来巨大的挑战。为了提高電力调控的效率与质量，电力企业可以利用大数据技术进行电力负荷的优化调控。即电力企业可以利用大数据技术根据电力系统运行需求侧的可控资源信息制定电力调控方案，从而有效处理电力负荷信息。例如，电力企业可以利用大数据技术在Hedoop分布式文件系统当中构建HBase数据库，从而使数据能够自动切分和列动态增加，对动态数据进行实时处理，增强电力调控方案的科学性与合理性，解决新能源发电的间歇性问题。

结语：

电力大数据核心技术有很多，例如数据分析技术、数据集成管理技术、可视化技术以及数据处理技术等，在电力系统运行中占据着重要地位。电力企业需要充分发挥大数据技术在电力系统运行智能监控、电力系统安全智能预警以及电力负荷优化调控等工作中的作用，为人们提供更优质的电力服务。

参考文献：

[1]赵志宇，张羿，张富华.基于大数据技术的电力调控应用分析[J].计算机产品与流通，2019（02）：58.

[2]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.