智能电网大数据技术发展研究 张格琳

智能电网大数据技术发展研究张格琳

发表时间：2018-08-20T11:03:03.030Z 来源：《电力设备》2018年第15期作者：张格琳程思远程芬任国卉

[导读] 摘要：随着科学技术的飞速发展，智能电网大数据技术已经成为了目前电力企业发展的主要依靠技术，智能电网大数据技术对我国电力行业有着极大的影响，同时对我国电力行业的可持续发展提供巨大的作用。

（国网山西省电力公司运城供电公司山西运城 044000）

摘要：随着科学技术的飞速发展，智能电网大数据技术已经成为了目前电力企业发展的主要依靠技术，智能电网大数据技术对我国电力行业有着极大的影响，同时对我国电力行业的可持续发展提供巨大的作用。本文就针对智能电网大数据技术的概念及技术发展进行深入的探讨。

关键词：智能电网；大数据；技术；发展

计算机信息技术的发展将人类带入了数据社会，带动了互联网、物联网、智能电网、新能源、智能城市、网络金融等现代服务业发展，数据的充分利用和挖掘正成为各行各业运营和发展的引擎。但这个引擎正面临着数据量大而复杂等巨大的挑战。各种业务数据正以几何级数的形式爆发，其格式、收集、储存、检索、分析、应用等中存在诸多问题，不再能以传统的信息处理技术加以解决。数据的格式也由传统的结构化数据转化为非结构化数据，数据处理的实时效应要求也更高。大数据技术经过几年的发展，已经形成了一个完整的生态技术圈，包括海量数据的的存储及分析技术。

1、智能电网中大数据与云计算的基本概念

大数据是指海量、异构、多态的数据集合，不但包括传统的符号、数字等结构化数据，也包括图像、声音、手写字体等非结构化数据。但不是数据多就能够称为大数据，必须要同时满足体量巨大、类型多样、价值密度低以及处理速度快这四个特点，才能够被称为大数据。在电力行业内，电网运行的情况及日常的监测数据等、电力企业的营销数据，以及企业的管理数据信息等可以被称为是大数据。随着智能电网的不断发展，这些数据都在以指数级的速度增长。智能电网中的数据以传统的关系型数据库中存储的结构化数据为主，包括业务数据、表单数据等。而非结构化数据主要是视频监控数据以及一些图像数据等。随着电力行业的发展和自身的特点，智能电网中的非结构化数据的比重越来越重，但分析和处理的难度却较大。另外，电力行业数据还在气象预测、能源分析等行业中有着应用意义，对智能电网的大数据分析就显得格外重要。最后，在智能电网的调动工作中，业务管理数据要求是实时数据，对实时数据的处理难度更大。云计算（CloudComputing）是指在网络技术高速发展的基础上，通过网络存储、负载均衡、虚拟化、分布式计算等现代计算机处理技术，将网络中多个计算机实体融合起来，建立一套具有强大计算能力的系统，为用户提供方便、可靠、强大的计算能力。通过不断提高云平台能力，减少用户在本地实体中投资的资金。随着云计算的不断发展，传统的依靠个人终端的存储和计算模式将逐步被为新的信息存储、处理模式所替代，数据、资源及应用程序将被保存在云平台服务器中。用户不但可以从云平台中获取数据，还可以完成应用程序的二次开发。因此，近年来云计算技术得到了飞速发展。云计算是通过云端的服务器集群提供计算、存储和处理服务，用户通过网络或其他工具直接访问。

2、发展动力和存在障碍研究

2.1智能电网大数据的发展动力

近年来，大数据来势汹汹，对传统数据商业分析模式带来了毁灭性的冲击。电力公司往往资产巨大，对于资产的监控测量和运用会产生大量复杂的数据，通过数据分析可以有效提高电网资产的设备管理水平。通过数据分析，还可以在实现数据一体化的基础上，提高电能质量，对于特殊情况进行有效的停电管理，从而减少线路损失，有效预防用于窃电，以及其他一些因素造成的损失。并且从智能电网大数据中分析出用户的用电行为，电力公司可以依照这些数据设置合适的鼓励机制和需求管理机制。以智能家居产品为例子，智能家居产品在为居民用户提供节能减少花销的同时，而且还对电力企业改善用户侧需求管理，减少二次装机中发挥了重要作用。电网作为能源与用能的载体，受到国家的重视与长期保护，尽管对于智能电网大数据以往的发展中起了限制作用，但随着国家对于智能电网大数据的重视，相关政策依旧会为电力公司发展智能电网大数据提供强而有力的支持。

2.2智能电网大数据的障碍

电力系统作为我国的一个传统行业，深受国家政策的保护，因而在发展中逐渐出现了跟不上时代脚步的现象。经验足的大都是些老一辈的技术员工，他们对于大数据的基本理念以及大数据在智能网络中的价值缺乏正确的理解。国内智能电网大数据技术起步晚，相交于国外技术有所欠缺，并且国外没有向中国这样庞大的人口，因而即便有先进的技术也不能直接照搬照抄，智能电网大数据技术仍需要进行探索。智能电网大数据技术的研发与实验都需要大量的资金投入，现今智能电网大数据缺乏明确的收益，因而很难引起投资人的兴趣与青睐。最后就是数据的隐私与安全问题，有些数据电力公司需要保证其隐秘性，因而意思保护与客户资料安全成为了发展与推广智能电网大数据技术的首要问题。

3、智能电网大数据技术的发展

3.1源网荷协同调度

根据可持续发展理念的要求，应将新能源应用到各个领域当中，以实现人与自然的和谐发展。本着上述原则，电力领域对新能源的使用水平也开始逐渐提高，如何对新能源进行准确的预测，成为了电力领域关注的重点问题。对调度方法的合理应用是解决该问题的途径。在过去很长一段时间内，电力领域一直采取传统的调度方法，通过增加系统的旋转备用解决问题，即从供给侧入手，提高电力资源应用的平衡性。但随着社会的不断发展，目前调度出发点已经从供给侧转为了需求侧，即通过市场调节的手段，从电力用户的角度出发，以调节其用电负荷的方法，达到提高电力资源应用平衡性的目的，实现网源荷协同调度。上述目的的达成要求电力领域必须保证具有大量的信息作为辅助，其中新能源出力波动便属于非常重要的一点信息。智能电网大数据技术的应用能够实现对数据的存储、出力以及调度，因此也就能够为电力领域提供所需要的辅助信息使得电力资源的优化调度能够更加顺利的实现。这是该技术发展的主要体现。

3.2负荷波动与新能源出力预测

电力用户的用电量会影响到电力负荷，而电力负荷的波动，则会影响到电力系统的运行情况。目前，对负荷波动的预测已经得到了重视。减小预测波动值与实际波动值之间的误差，能够使作出的电网管理决策更加合理，反之，则极容易导致电网运行产生风险。当前我国电力领域负荷预测主要采用的是通过对历史负荷数据的观察，以相似日法为基础，实现预测的方法。上述方法的实现所需要的历史数据量