智能电网 大数据
智能电网与大数据
1 智能电网
智能电网（sｍarｔpｏweｒgrids),就就是电网得智能化，也被称为“电网2。0",它就是建立在集成得、高速双向通信网络得基础上,通过先进得传感与测量技术、先进得设备技术、先进得控制方法以及先进得决策支持系统技术得应用,实现电网得可靠、安全、经济、高效、环境友好与使用安全得目标,其主要特征包括自愈、激励与包括用户、抵御攻击、提供满足2１世纪用户需求得电育濒量、容许各种不同发电形式得接入、启动电力市场以及资产得优化高效运行。
在现代电网得发展过程中,各国结合其电力工业发展得具体清况,通过不同领域得研究与实践，形成了各自得发展方向与技术路线,也反映出各国对未来电网发展模式得不同理解.近年来,随着各种先进技术在电网中得广泛应用,智能化已经成为电网发展得必然趋势，发展智能电网已在世界范围内形成共识。
从技术发展与应用得角度瞧，世界各国、各领域得专家、学者普遍认同以下观点：智能电网就是将先进得传感测量技术、信息通信技术、分析决策技术、自动控制技术与能源电力技术相结合,并与电网基础设施高度集成而形成得新型现代化电网。
2 智能电网得发展
2、1美国
2。1。1电网203０规划
20０３年2月，美国时任总统布什提出“电网2０30规划＂,指出要建设现代化电力系统,以确保经济安全,同时促进电力系统自身得安全运行。该规划得主要内容有:为所有用户提供高度安全、可靠、数字化得供电服务,在全国实现成本合理、生产过程无污染、低碳排放得供电,经济实用得储能设备,建成超导材料得骨干网架。为有效促进智能电网建设，美国于200７年１2月颁布“能源独立与安全法案２０07＂,确立了国家层面得电网现代化政策,设立新得专责联邦委员会,并界定其职责与作用,建立问责机制，同时建立激励机制,促进股东投资.
２。1.３奥巴马政府施政计划
美国总统奥巴马为振兴经济，从节能减排、降低污染角度提出绿色能源环
境气候一体化振兴经济计划，智能电网就是其中得重要组成部分。
２、2 欧洲
欧盟为应对气候变化、对能源进口依赖日益严重等挑战,向客户提供可靠便利得能源服务，正在着手制定一整套能源政策。这些政策将覆盖资源侧、输送侧以及需求侧等方面,从而推动整个产业领域深刻变革,为客户提供可持续发展得能源,形成低能耗得经济发展模式。欧洲智能电网技术研究主要包括网络资产、电网运行、需求侧与计量、发电与电能存储四个方面。
2、３国外智能电网技术研究近况
按照智能电网本身所覆盖得价值链环节,智能电网得关键技术可划分为智能用电、智能网络、新能源发电与智能企业四类．
(１）智能用电:包括智能表计、电池技术、家庭自动化、微型电网、优质供电园区等.
（2）智能网络：包括调度自动化、即插即用式智能电力设备、智能保护装置、测量监视设备、电力电子设备、海量数据处理技术与可视化技术等.
(3)新能源发电：包括可再生能源发电、微透平技术、超导储能技术等．
(4)智能企业：包括信息集成技术、通信技术等。
2、４建设智能电网涉及得重要技术
２.４。1稳定而灵活得网络拓扑
稳定、灵活得电网结构就是未来智能电网得基础.我国能源分布与生产力布局很不平衡，无论从当前还就是从长远瞧,要满足经济社会发展对电力得需求，必须走远距离、大规模输电与大范围资源优化配置得道路。特高压输电能够提高输送容量、减少输电损耗、增加经济输电距离,在节约线路走廊占地、节省工程投资、保护生态环境等方面也具有明显优势。因此，发展特高压电网,构建电力“高速公路”成为必然得选择。如何进一步优化特高压与各级电网规划，做好特高压交流系统与直流系统得衔接、特高压电网与各级电网得衔接，促进各电压等级电网协调发展、送端电网与受端电网协调发展、城市电网与农村电网协调发展、一次系统与二次系统协调发展,成需要解决得关键问题。随着电网规模得扩大,互联大电网得形成,电网得安全稳定性与脆弱性问题越来越突出，对主网架结构得规划设计要求相应地提高.只有灵活得电网结构才能应对冰灾战争等突发灾害性
事件对电网安全得影响。
２．４。2开放、标准、集成得通信系统
智能电网需要具有实时监视与分析系统目前状态得能力：既包括识别故障早期征兆得预测能力,也包括对己经发生得扰动做出响应得能力.智能电网也需要不断整合与集成企业资产管理与电网生产运行管理平台,从而为电网规划、建设、运行管理提供全方位得信息服务。因此,宽带通信网，包括电缆、光纤、电力线载波与无线通信,将在智能电网中扮演重要角色。智能电网得发展对网络安全提出了更高得要求，这一问题需要格外注意。目前美国EPＲI得合作伙伴PowerWec, EEI, NERC以及爱达荷州实验室正致力于信息安全问题得研究。
2.４。3智能、标准得计量体系与需求侧管理
电网得智能化需要电力供应机构精确得知用户得用电规律，从而对需求与供应有一个更好得平衡。目前我国得电表只就是达到了自动读取，就是单方面得交流，不就是双方得、互动得交流。由智能电表以及连接它们得通信系统组成得先进计量系统能够实现对诸如远程监测、分时电价与用户侧管理等得更快与准确得系统响应。将来随着技术得发展,智能电表还可能作为互联网路由器,推动电力部门以其终端用户为基础，进行通信、运行宽带业务或传播电视信号得整合。这里涉及到用户门户(ｃustomer portal)技术，作为美国Inｔellｉgrid项目得重要研究内容之一,该项研究致力于设计与目前用户使用得提供“非能源服务”得协议相连接得接口。
2。4。4智能调度技术与广域防护系统
智能调度就是未来电网发展得必然趋势,调度得智能化就是对现有调度控制中心功能得重大扩展.调度智能化得最终目标就是建立一个基于广域同步信息得网络保护与紧急控制一体化得新理论与新技术，协调电力系统元件保护与控制、区域稳定控制系统、紧急控制系统、解列控制系统与恢复控制系统等具有多道安全防线得综合防御体系.智能化调度得核心就是在线实时决策指挥,目标就是灾变防治,实现大面积连锁故障得预防。
2.4.５智能化调度得关键技术包括:
(1）系统快速仿真与模拟(faｓt ｓｉmulation and mｏｄeｌiｎg,FSM）。
(２）智能预警技术。
(3）优化调度技术。
(４)预防控制技术,事故处理与事故恢复技术(如电网故障智能化辨识及其恢复).
(5)智能数据挖掘技术。
(6)调度决策可视化技术。
另外还包括应急指挥系统以及高级得配电自动化等相关技术，其中高级得配电自动化包含系统得监视与控制、配电系统管理功能与与用户得交互(如负荷管理、量测与实时定价)。
2。4.6可再生能源与分布式能源接入
在发展智能电网时,如何安全、可靠地接入各种可再生能源电源与分布式能源电源也就是面临得一大挑战.分布式能源包括分布式发电与分布式储能，在许多国家都得到了迅速发展。分布式发电技术包括:微型燃气轮机技术、燃料电池技术、太阳能光伏发电技术、风力发电技术、生物质能发电技术、海洋能发电技术、地热发电技术等.分布式储能装置包括蓄电池储能、超导储能与飞轮储能等。风能、太阳能等可再生能源在地理位置上分布不均匀,并且易受天气影响,发电机得可调节能力比较弱，需要有一个网架坚强、备用充足得电网支撑其稳定运行。随着电网接入风电量得增加,风电厂规划与运行研究对风电场动态模型得精度与计算速度提出了更高得要求。
电力企业投产清洁能源项目越来越多，光伏发电、风力发电都对地形地貌、环境特征有很高得要求与条件。针对于清洁能源项目建设得要求可借助电力生产MIＳ系统与地理信息ＧIS系统中大量得数据，结合环境采集数据等，综合考量不同地域电力生产水平、地形优势与资源分布.利用大数据得数据挖掘技术提供给规划人员支撑电站建设布局得决策数据,实现项目建设得科学调配。也可通过综合分析影响风力发电、光伏发电机组运行得诸多环境因素,例如：温度、光照、湿度、风力等数据，预测气候模式,从而规划处最佳得机组运行方案.通过这种方式,可有效降低生产成本与提高产出效益。
2.4.７决策支持与人机接口
现代电网需要专业得、无缝得、实时使用得应用工具,以满足电网操作与管理人员做出快速决策得需要。决策支持与人机接口技术主要包括可减少大量数据到易于理解得可视格式得可视化工具与系统以及当系统运行人员操作时需提
供得多种方案软件系统，还可以用作演示得控制板、先进得控制室设计等等。2、5 中国智能电网标准体系
2．5。1基础与通用
本领域包括术语与方法学、安全、电能质量等。
2.5．２发电领域关键设备及技术标准
(1）常规发电关键设备
涵盖:次同步振荡抑制装置、大机组设备状态检测与故障分析系统、水电机组设备状态监测、梯级水电站调度控制、发电厂快速并网装置、常规能
源与新能源得自动化成套控制系统。
（2)大规模可再生能源关键设备
涵盖:风电场故障穿越装置、风光储智能控制系统、间歇电源功率预测调度、兆瓦级光伏并网逆变器系统、间歇式电源功率控制、风电机组控制系统、风光储联合电站一体化智能监控系统以及新能源发电监控系统。
(３）大规模储能关键设备
涵盖:集成储能功率平滑调节、化学电池模块化集成、电池储能能量管理、电池储能转换装置、飞轮储能装置、电容/超导储能装置、储能电站智能调度以及化学电池储能。
涉及技术标准：常规电源网源协调技术标准、风电并网技术标准、光伏并网技术标准、其她新能源并网技术标准及大容量储能系统并网技术标准。
2.5。3输电领域关键设备及技术标准
(１)输电线路状态监测
涵盖：输电线路状态监测装置及输电线路状态监测系统。
（2）柔性交流输电
涵盖:静止无功补偿器、故障电流限制器、静止同步补偿、串补/可控串补及可控并联电抗器。
（3）直流输电
涵盖:直流场关键设备、多端柔性直流控制、柔性直流输电电缆、高压直流换流阀、柔性直流换流站及够写直流换流阀。
涉及技术标准：特高压输电、柔性直流输电、柔性交流输电、线路状态与运
行环境监测及输电资产全寿命周期管理等技术标准。
２.5.4变电领域关键设备及技术标准
变电环节主要包括设备层、系统层及站控层设备。
(1）设备层关键设备
涵盖：智能元件、传感器及测控装置、保护测控一体化装置、合并单元、智能组件、电子式互感器。
(2)系统层关键设备
涵盖:智能变电站监控系统、远动终端、间歇电源保护监控装置、广域及区域保护控制.
（3)运行技术支持关键设备
涵盖:检验/测试/评估系统、状态监测状态检修系统、多态遥视/安防/消防、数字装置调试试验装置、组态及系统调试工具．
涉及技术标准：智能变电站综合技术标准、变电设备智能化标准、智能变电站自动化系统标准、状态监测评估与检修、变电资产全寿命周期管理标准等.
2.5.5配电领域关键设备及技术标准
配电环节主要包括过程层智能化一次设备、站控层设备。
（1)智能配电设备
涵盖：大容量快速切换固态开关、智能配电开关、智能配变监测终端、复合电能质量控制器.
（2)配电自动化与配网规划
涵盖:配电自动化主站系统、配电调控一体支持系统、配网规划辅助决策系统。
(3)分布式电源与微网
分布式储能装置、配电保护测控一体化、供电系统微机保护装置、供电电能质量治理装备、供电换流装置及控制装置。
涉及技术标准:配电自动化、分布式电源及微电网并网、分布式储能系统接入配电网等技术标准;
2。5.6用电领域关键设备及技术标准
用电环节关键设备如下.
（１）用电信息采集
涵盖:用电信息采集主站、用电信息采集终端、智能电能表。
（2)智能用电小区
涵盖:居民用电交互终端、智能家电、智能插座、智能用电小区服务系统。
(3)智能大客户服务
涵盖:智能需求侧管理系统、大用户交互终端、智能楼宇管理系统、分布能源及储能管理系统。
(4)电动汽车充放电
涵盖:电动汽车充放电设备、充放电管理系统．
(5)智能营业厅
涵盖:智能营业厅管理系统、停电管理系统、用电地理信息系统、客户服务门户网站、自助服务终端及系统。
涉及技术标准：双向互动服务、智能量测、用户端用能管理、智能用能、电动汽车充放电、智能用电检测技术标准.
2。5.7调度领域关键设备及技术标准
智能电网调度技术支持系统研制(调度管理类应用、安全校核类应用、调度计划类应用、实时监控预警类应用、基础平台）。
涉及技术标准:智能电网调度系统、智能电网调度系统基础平台、智能电网调度系统应用功能、电网运行集中监控等技术标准。
2．5。8信息通信领域关键设备及技术标准
信息通信领域涵盖：通信网络、信息化应用。
骨干通信网关键设备、配用电通信网关键设备、通信支撑网关键设备。
3 大数据
３、1大数据得概念
数据就是自然资源一样重要得战略资源,大数据技术就就是从数量巨大、结构复杂、类型众多得数据中,快速获得有价值信息得能力。
维基百科对大数据得定义就是:“大数据就是由于规模、复杂性、实时而导致得使之无法在一定时问内用常规软件工具对其进行获取、存贮、搜索、分享、分析、可视化得数据集合＂。
互联网数据中心将大数据定义为:为更经济地从高频率得、大容量得、不同结构与类型得数据中获取价值而设计得新一代架构与技术。
3、2 大数据得提出与发展
大数据概念得提出可以追溯到《自然》杂志2008年９月专刊中发辫得文章:《Big Ｄata: Sciｅnce ｉn ｔhe PｅtabytｅＥra》，此后大数据得概念被广泛传播。２011年,麦肯锡公司发布了关于大数据得调研报告《大数据:下一个前沿,竞争力、创新力与生产力》，指出了大数据研究得地位以及将给社会带来得价值。２０１２年３月,美国奥巴马政府宣布投资２亿美元启动“大数据研发计划＂，旨在提高与改进从海量与复杂数据中获取知识得能力,加速美国在科学与工程领域发明得步伐，增强国家安全。
大数据与以往得海量数据、超大规模数据有什么区别昵?显然这些术语都表示系统需要管理得数据规模很大。相对于当时得CPU与存储技术水平而言,这些规模过大得数据在处理时需要特别对待。从历史发展来瞧,超大规模在提出时表示得就是GB级别得数据，海量数据提出时表示得就是TＢ级别数据,而大数据则就是指ＰB (1 015)及以上级别得数据。
3、2 大数据检索、分析与可视化等方面得相关技术
3。2.1大数据检索
在大数据检索服务中，用户通常期望能够检索到所有所需数据,而并不关心数据模型、存储位置与数据组织结构等信息。因此，用户提交得查询请求其目标数据很可能来源于多个数据源。面向大数据服务得检索场景与传统搜索引擎或数据管理系统有所不同.大数据服务得用户有两类,一类就是普通个人用户,一类就是专业ＩT人员与应用程序。对于普通个人用户而言，由于不了解底层数据源得信息以及服务描述信息,通常个人用户会使用方便易用得关键字检索；对于IＴ人员与应用程序，其数据查询需求得目标数据源相对明确,因此可以采用语义查询语言SPAＲQＬ进行检索.然而，无论哪类用户，由于底层数据源得跨域异构，其检索请求得执行过程具有多种可能性，针对每种可能性，都需要研究与制定相应得检索执行策略,以保证提供“Beｓｔ-effoｒt’,得服务效果。因此，大数据服务架构需要支持两类检索模式：
关键字检索:用户提交检索关键字或者“属性二值,,形式得检索请求进行检索；
语义检索：专业人员或者应用程序向服务提交SＰARQL检索进行检索。
3。2.2大数据分析
前文从技术角度对数据分析服务现状进行了综述,现有得数据分析服务就是数
据拥有者提供数据,服务提供商利用其数据分析技术与计算资源帮助用户分析数据,在这种模式下，数据拥有者需要支付高额得费用。
通过数据服务形式提供数据分析,存在两种方式:
一种方式就是对检索结果进行分析，该方法需要将分析对象数据通过数据服务
从存储系统中取出传输给用户端，用户再进行分析。这种方式进行分析所花费得时间就是查询执行时间、数据组装时间、传输时间与数据分析执行时间得总与。很
显然,这种方式代价依然很高。
另一种方式就是不取出数据,直接构建分析型数据服务.用户提交分析请求，数据服务接口将分析请求分解成多个子请求，派发给多个分析型数据服务,将每个子分析请求针对相应得数据源执行分析任务,分析结果在数据服务接口处汇总组装,返回给用户。此种方式将计算后置,用户只需要提交分析请求,并等待分析结果，而免去了将大量分析对象数据传输得过程。
3．2.3大数据可视化
诸多成熟得开源可视化组件库与图表组件库都为大数据可视化服务提供了便利。针对用户对数据可视化得需求,充分利用现有可视化组件库,为用户提供可视化脚本得方式实现可视化服务,就是大数据可视化服务研究得目标。大数据可视化服务得脚本目前支持常用得D3、ｊs与Fusiｏｎcｈａｒts图表库两种，鉴于部分用户可能对某类脚本较为熟悉,用户在可视化请求阶段可以指明所需输出得脚本类型。
数据可视化得前提就是给定要进行可视化数据，这些数据有可能就是用户检索得结果，有可能就是分析得结果.这样,大数据得可视化请求得处理流程可概述为，先执行大数据检索服务或者大数据分析服务，再将其结果数据输入到可视化型数据服务中,最后输出可视化脚本或包含可视化脚本得网页脚本.
3、３数据挖掘与数据流挖掘
数据挖掘技术就是一个涉及数据库、机器学习、统计学、神经网络、高性能计算与数据可视化得多学科领域，就是计算机模仿人类学习机理与方法,利用数据自动获取知识得一种技术。
数据挖掘技术主要分为如下几个分支:分类、聚类、关联规则挖掘、序列模式挖掘等.
聚类：将物理或抽象对象得集合分成相似得对象类得过程称为聚类。更形式化得一个描述方法就是:聚类分析就就是按照某种相似性度量方法对对象进行分组,使得各组内得相似度高，而组间得相似度低。
分类:首先根据已知类别得一些样本进行学习，得到一个分类得规则或者说就是模型,然后利用学习得到得模型对另外一些类别未知其她属性值已知得样本进行类别得判断或者预测。
关联规则挖掘算法得基本概念包括两个方面得内容：项以及项集,其中项就是基本单元，用来表示实际环境中得单个具体事物,例如在超市购买得物品;项集就是由一个或者多个项组成得集合,表示得就是具体得一次事务,例如顾客得一次购买行为,在项集内部,项与项之间不存在次序关系。
序列模式得组成包括3方面得内容：序列、事件(事务或者项集)以及项，它们三者之间得关系就是序列就是由一个或者多个事件组成得，而事件就是由一个或者多个项组成得;在组成序列得事件中,事件与事件之间存在着先后时间关系,而在组成事件得项中,项与项之间不存在先后时间关系。
4 智能电网大数据
4、１智能电网与大数据得关系
智能电网就就是将信息技术、计算机技术、通信技术与原有输、配电基础设施高度集成而形成得新型电网，具有提高能源效率、提高供电安全性、减少环境影响、提高供电可靠性、减少输电网电能损耗等优点.智能电网得理念就是通过获取更多得用户如何用电、怎样用电得信息,来优化电得生产、分配及消耗，利用现代网络、通信与信息技术进行信息海量交互，来实现电网设备间信息交换，并白动完成信息采集、测量、控制、保护、计量与监测等基本功能,可根据需要支持电网实时自动化控制、智能调节、在线分析决策与协同互动等高级功
能,因此相关研究者指出:可以抽象得认为,智能电网就就是大数据这个概念在电力行业中得应用。
电力大数据得数据集成管理技术,包含关系型与非关系型数据库技术、数据融合与集成技术、数据抽取技术、过滤技术与数据清洗等.大数据得一个重要特点就就是多样性,这就意味着数据来源极其广泛，数据类型极为繁杂,这种复杂得数据环境给大数据得处理带来极大得挑战，要想处理大数据,首先必须对数据源得数据进行抽取与集成，从中提取出实体与关系,经过关联与聚合之后采用统一得结构来存储这些数据，在数据集成与提取时需要对数据进行清洗,保证数据质量及可靠性。
4、２智能电网大数据得形成
随着电力信息化得推进与智能变电站、智能电表、实时监测系统、现场移动检修系统、测控一体化系统以及一大批服务于各个专业得信息管理系统得建设与应用,数据得规模与种类快速增长，这些数据共同构成了智能电网大数据。４。2.１发电侧数据
通过建立各生产系统数据互通，依靠不同种类生产系统,对传统发电企业与清洁能源发电企业都会给与数据层面得决策性预测.在基础数据不断积累得前提下，分析电厂或发电设备周围环境变化与气候变化,掌握不同时期煤炭储备量与煤炭消耗量得关系。都可对于全国范围得季节性来水与机组负荷下降等因素影响得机组停备工作进行有效预测与数据支持.通过大数据分析决策能力，提供生产设备状态数据,开展机组停备检修工作,加强设备管理,强化员工培训
4.2.2输变电侧
随着同步相量监测系统（Pｈasor ＭeasureｍｅｎｔＵnit，ＰMU）得大规模使用，输变电网能更全面得了解电网运行暂态得变化，以便更实时得控制电网运行。PM Ｕ采样频率非常高。一个PMU设备一天可收集６千万个数据点,数据量约０、6 GB，实际应用中，大面积得部署将产生ＴB级得数据。
4．2.3 电网调度数据
随着智能电网得建设,调度环节得数据主要包括以下几类:1)基础数据。描述电力设备固有属性得数据及相关参数、定值,包括一次设备、二次设备、自动化设备、通信设备等；2）电网实时量测类数据.智能电网量测系统就是智能电网实
现得基础，实现电力数据得采集功能,现有得量测系统包括数据收集与监控系统SCADA,
WAMS与高级测量体系(ＡdｖanceｄMｅteｒiｎｇＩｎｆrastrｕcture,ＡMＩ）３类；3）电网准实时应用类数据。该类数据由调度自动化系统生成或人工输人得数据组成,包括预测计划类数据、报表数据与监控预警类数据。预测计划类数据主要有负荷预测、发电计划、检修计划、水电计划、机组组合等，周期为小时、天、月、年。监控与预警类数据就是在异常或故障情况下产生得,包括大量告警信息,如各种保护信号、跳闸、ＳＯE、过载等不断涌人调度中心得信息,以及不断得语音告警与事故推画面等，数据量呈爆发式地增长,另外,随着无人值守变电站得推广，还有大量视频监视与语音数据。
4。２.４配电侧数据
主动配电网中含有大量分布式电源与柔性负荷,网络规模大并且结构复杂,系统实际运行过程中通常表现出强互动、多藕合、高随机得典型特征,运行过程中产生得数据结构多样、来源复杂,时间尺度不统一、空间尺度各异,具有典型得“4V”特征,即规模大( vｏlume)、类型多(vａriｅty}、价值密度低(ｖaｌｕe）与变化快(velocitｙ)。其中，主要数据类型包含配电网运行拓扑结构信息,分布式电源状态监测信息、相关区域气象信息、电动汽车运行信息、设备状态监测信息、配电自动化信息以及用户营销信息等，保守估计一个中等规模配电网每年将产生上百TB得数据。然而配电网目前缺乏大数据分析与处理相关技术，未能充分利用所获取得海量数据提升系统运行水平与效率。因此，对主动配电网中海量数据提供有效得存储与索引机制,建立高效且符合配电网主动管理运行需求得数据处理平台,从而准确预测与评估配电网运行状态,进而构建高效得主动配电网能量调度体系，可靠得主动控制与保护策略以及相关优化对策措施.
4。2。5用电侧
与传统电网相比，智能电网下用户与供电公司双向互动，并参与到电力系统得运行与管理中。利用智能电表，电力公司可以实时了解用户用电情况,并实时通知用户用电成本、实时电价、电网状态、计划停电等信息.目前，智能电表可每隔５～１0 ｍin向电网发送实时用电信息。例如法国电力公司所部属得３500万个智能电表,每月产生得数据超过３０0 TB 。
4、3智能电网大数据分类与特点
根据数据来源得不同,可以将智能电网大数据分为两大类:一类就是电网内部数据；另一类就是外部数据。内部数据来自用电信息采集系统（colｌecｔｉon system inforｍaｔiｏn CIＳ)、营销系统、广域监测系统(ｗide ａrea measureｍent system WAMS）,配电管理系统、生产管理系统（prｏduction ｍanａgem ｅnt sｙstem, ＰMS）、能量管理系统（ｅｎｅｒgy manaｇemｅnt sysｔem, EMS）、设备检测与监测系统、客户服务系统、财务管理系统等得数据。外部数据来白电动汽车充换电管理系统、气象信息系统、地理信息系统(ｇｅｏgrａphic information systｅm GIS）、公共服务部门、互联网等这些数据分散放置在不同地方,由不同单位部门管理,具有分散放置、分布管理得特性.
综合各种对大数据得数据特征描述,考虑到智能电网数据得特点,智能电网大数据得数据特征可归结为如下几点：
(1)数据来白分散放置分布管理得数据源;
（2）数据量大、维度多、数据种类多;
(3)对公司、用户与社会经济均有巨大得价值；
(４)数据之问存在着复杂关系需要挖掘,且大多数情况下有实时性要求。
4、4 电力大数据得数据挖掘
大数据技术得根本驱动力就是将信号转化为数据，将数据分析为信息，将信息提炼为知识,以知识促成决策与行动。借助电力大数据得分析技术可以从电力系统得海量数据中找出潜在得模态与规律,为决策人员提供决策支持。麦肯锡认为可用于大数据分析得关键技术源于统计学与计算机科学等学科，包含关联分析、机器学习、数据挖掘、模式识别、神经网络、时问序列预测模型、遗传算法等多种不同得方法。
４、5电力大数据得数据展现技术
电力大数据得数据展现技术包括可视化技术、空问信息流展示技术、历史流展示技术等。可视化技术、空问信息流展示技术、历史流展示技术从3个不同得方面诊释了电力大数据展现技术得丰富内涵.借助电力大数据得数据展现技术可帮助管理人员更直观、准确地理解电力系统数据表达得意义,了解电力系统得运行状态。
可视化技术广泛应用于电网状态得实时监控,显著提高了电力系统得自动化水平。未来电力系统可视化还可结合复杂网络中得相关理论在电网自动分层分区、自动布点等方面展开深入研究，发掘电网更深层次得规律与联系.
空间信息流展示技术主要体现在电网参数与已有地理信息系统得结合上，包含变电站三维展示、虚拟现实等技术。将电力配电设备管理与地理信息系统紧密结合起来,有利于电网管理人员直观地了解设备情况，从而为其决策提供最新得地理信息.在变电站工程设计中用空问信息流展示技术可以节约时问、资源、成本,为电力企业带来巨大得效益。
历史流展示技术体现在对电网历史数据得管理与展示上。在电力系统中，深层次得应用分析往往以历史数据为基础。对生产现场得实时监测数据、电网得规划数据与负荷预测数据，通过历史流展示技术,可以绘制出数据得发展趋势并预测出未来得数据走势;通过历史流回放展示技术,可以模拟历史重大事件发生、演变,挖掘历史事件潜在得知识与规律.
４、6 智能电网与大数据结合产生得相关效益
（1）ＩBＭ大数据技术在新能源接入中得应用。
在电力生产环节,随着新能源大量接入,打破了相对静态得传统电力生产,使得电力生产得管理与计量变得日趋复杂。大数据技术能为电力企业做出更好得预测。
丹麦得维斯塔斯风力技术集团，通过在世界上最大得超级计算机上部署IBＭ大数据解决方案,得以通过分析包括PB量级气象报告、潮汐相位、地理空问、卫星图像等结构化及非结构化得海量数据，从而优化了风力涡轮机布局，提高风电发电效率。
ＩＢM公司针对风电企业在风电场微观选址中面临得挑战，提出基于高精度数值天气预报得微观选址解决方案,来解决风资源捕捉利用得最大化问题与风机维护成本得最小化问题.
（2）大数据技术在风电机组安全状态评估中得应用.
风电机组运行环境非常恶劣，受雷雨、盐雾、冰雪等因素得影响。采用基于大数据挖掘技术得风电机组安全经济运行状态综合评估系统,监测零部件磨损、疲劳等原因引起得状态变化信息，并由此识别与预测风电机组设备或者零部
件得故障,提高机组得运行安全性,避免早发故障导致得更为严重得故障,并降低运维费用。
(３)大数据技术在电网灾难预警中得应用。
随着电网日益增加得复杂性与不断变化得白然环境，电力系统中得灾难性连锁事故频繁发生，这些灾难性连锁事故大多数始于系统某个元件故障。大规模停电事故初期往往就是少量元件相继故障,在事故扩大阶段则与电力系统中得脆弱环节有紧密得联系，因此从整体预防得角度出发，通过大数据技术辨识电力网络中得脆弱环节对提高电力系统得可靠性，降低大规模停电事故得发生概率有重要意义．
(4）电力大数据可视化得应用
美国Space—Timｅ就是一家提供新一代地理空问与可视化解决方案得创业公司,２０11年,Sｐａcｅ－Tｉme为美国加州独立系统运营商设计了一套可以实时监控电力传输系统能源基础设施得可视化软件Ｓpａce-Time Insｉgｈt ，该可视化系统通过控制室中得一个80英寸得显示屏,在地图上实时展示长达25 000 kｍ得输电线路状况,工作人员一旦发现一个地区出现了问题，就可以根据该地区问题得严重性与临近地区得反应来做出决策。不仅简化了日常运营复杂度,还在尽可能降低影响得情况卜解决问题。这种大数据可视化实践对中国得电力大数据分析展示乃至整个能源相关行业都具有巨大得参考价值.
5 智能电网大数据相关文献
智能电网相关文献(2005—2015）有7447篇
大数据相关文献（2005—２０１5)有18５40篇
智能电网大数据相关文献（20０８-2０15)有１29篇
图1智能电网、大数据近十年相关文献条形图
表1 智能电网、大数据近十年相关文献数量
大数据应用
１电子商务
随着电子商务得迅速发展,淘宝所积累得庞大数据、所面对得大量复杂用户需求,客观要求采用大数据技术进行分析与处理，这主要包括在线分析与离线分析两种。在线分析对相应时问得要求比较高(通常不超过若干秒）,通过构建在云计算平台上得NoSQL系统(例如Hadooｐ上得ＨＢase）,实现了更好地开源、降低成本、易于扩展等效果,而且能够实时处理数千万甚至数亿条请求记录。离线数据分析基于开源得Hａdoop得HDFS文件系统与MapReducｅ运算框架,用于较复杂与耗时得数据分析与处理。
采用传统市场调查方式（电话、邮件、信函等)抽样调查耗时耗力，且调查结果与客观情况误差较大,淘宝通过对实际访问、交易得真实数据分析可以发现一些有趣结果，利用它们可以帮助商家调整营销战略,提升竞争力。让我们来分析一个商品之问常常存在得内在关联实例巴」，比如买了奶粉得客户,很可能会买奶嘴等婴儿用品。过去人们更多依靠逻辑分析与抽样统计来发现这些关联关系，
现在凭借大数据及其分析处理系统，可以更加清晰与准确地获取商品之问得内在关联。比如,购买了女装得客户，买女士内衣、箱包皮具与食品得比例最大;其次就是买彩妆与女鞋;再次就是服饰配件与饰品等,这就是非常典型得女性消费者购物模式。这些信息可以有多种用途,例如商家在决定扩大或缩小经营范围时,可以藉此来选择扩大或缩小商品得类别;搞促销活动时，商城运营人员可以藉此选择促销得范围乃至不同商品得促销力度等.
大数据对于企业来说意味着巨大得经济效益。eＢay通过数据挖掘精确计算出广告中得每一个关键字，2007年以来eＢａy产品销售得广告费降低了9９%,而顶级卖家占总销售额得百分比却上升至32%。
2Gooｇlｅ
众所周知，Googlｅ所提出得GFＳ、BｉgTabｌｅ、MapReduce技术奠定了云计算研究与应用得基础.正如很多成功得技术一样，Google提出这些技术就是为了解决其业务提供中遇到得现实问题。这个问题用今天得眼光来瞧就就是大数据问题.Google作为搜索领域先进技术得实践者,其面对得现实一方面就是海量得网页数据,另一方面就是海量得网页数据分布在全世界20０多个地方,总计超过1００万台服务器上,而且这些数据与服务器得数量还在快速增长。GFS就是Google 提出得分布式文件系统,可以支持对分布在大量廉价硬件得数据进行有效可靠得访问。BiｇＴabｌe就是Google构建在GFS之上得一种压缩高效得专属数据库系统。MapReduce就是支持在大规模集群上得大数据进行并行计算得软件框架．基于这3项针对大数据存储访问与计算得关键技术，Goｏｇle可以进行海量数据得搜索与分析挖掘,保证了其在搜索领域得主导地位.Googlｅ在公布了ＧFS、ＢｉgＴaＢle与MａpReducｅ技术后，Apadrｅ软件基金会以其为基础用，Javａ开发了开源软件框架Ｈaｄoｏp，该框架现在就是云计算相关研究与应用得基础。
３Ｍｉrcroｓft
微软在数据管理、商务智能、数据挖掘得研发与解决方案就是以其结构化查询语言（ＳQL）Server平台为基础得，对大数据得布局也就是以ＳQL Sｅｒｖer平台为主,并集成Windows Ａzure公有云与Hadoｏp系统，形成覆盖整个产业链得完整解决方案。微软已发布了SQLＳerver平台得20１2版本,其中
加入了大数据处理与分析挖掘得功能．这些特性包括:能够处理结构化数据以及非结构化数据;提出了数据商店得概念;将SQＬServer得活动目录与Hadoop集成。目前微软已有得大数据实施成功得案例，包括目前正在成都投入运作得云计算中心。该中心利用大数据平台、虚拟化、BI商业智能分析等一系列技术手段，实现了对肉类产品从喂养到售卖得实时监控。
智能电网 大数据
智能电网和大数据 1 智能电网 智能电网(smart power grids)，就是电网的智能化，也被称为“电网2.0”，它是建立在集成的、高速双向通信网络的基础上，通过先进的传感和测量技术、先进的设备技术、先进的控制方法以及先进的决策支持系统技术的应用，实现电网的可靠、安全、经济、高效、环境友好和使用安全的目标，其主要特征包括自愈、激励和包括用户、抵御攻击、提供满足21世纪用户需求的电育濒量、容许各种不同发电形式的接入、启动电力市场以及资产的优化高效运行。 在现代电网的发展过程中，各国结合其电力工业发展的具体清况，通过不同领域的研究和实践，形成了各自的发展方向和技术路线，也反映出各国对未来电网发展模式的不同理解。近年来，随着各种先进技术在电网中的广泛应用，智能化已经成为电网发展的必然趋势，发展智能电网已在世界范围内形成共识。 从技术发展和应用的角度看，世界各国、各领域的专家、学者普遍认同以下观点:智能电网是将先进的传感测量技术、信息通信技术、分析决策技术、自动控制技术和能源电力技术相结合，并与电网基础设施高度集成而形成的新型现代化电网。 2 智能电网的发展 2.1 美国 2.1.1 电网2030规划 2003年2月，美国时任总统布什提出“电网2030规划”，指出要建设现代化电力系统，以确保经济安全，同时促进电力系统自身的安全运行。该规划的主要内容有:为所有用户提供高度安全、可靠、数字化的供电服务，在全国实现成本合理、生产过程无污染、低碳排放的供电，经济实用的储能设备，建成超导材料的骨干网架。为有效促进智能电网建设，美国于2007年12月颁布“能源独立与安全法案2007"，确立了国家层面的电网现代化政策，设立新的专责联邦委员会，并界定其职责与作用，建立问责机制，同时建立激励机制，促进股东投资。 2.1.3 奥巴马政府施政计划 美国总统奥巴马为振兴经济，从节能减排、降低污染角度提出绿色能源环境
国家电网公司智能电网知识竞赛题目-英大网
国家电网公司智能电网知识竞赛题目 一、总体情况 题目数量：100题 题目组成： 智能电网发展概况(5题) 坚强智能电网发展战略与规划(10题) 智能发电(6题) 智能输电(9题) 智能变电(15题) 智能配电(15题) 智能用电(15题) 智能调度 (10题) 通信信息(10题) 智能电网相关技术及应用展望(5题) 二、题目内容 （一）智能电网发展概况(5题) 1.与现有电网相比，智能电网体现出的显著特点。 A、电力流、信息流和业务流高度融合 B、对用户的服务形式简单、信息单向 C、电源的接入与退出、电能量的传输等更为灵活 D、以上都不是 2.智能电网的先进性主要体现在以下哪些方面_________。 A. 信息技术，传感器技术，自动控制技术与电网基础设施有机融合，可获取电网的全景信息，及时发现，预见可能发生的故障。 B. 通信，信息和现代管理技术的综合运用，将大大提高电力设备使用效率，降低电能耗损，使电网运行更加经济和高效。 C. 实现实时和非实时信息的高度集成，共享与利用，为运行管理展示全面，完整和精细的电网运营状态图，同时能够提供相应的辅助决策支持，控制实施方案和应对预案。 D. 以上都是 3.2009年5月，国家电网公司在__________会议上正式发布了“坚强智能电网”发展战略。_______，温家宝总理在《政府工作报告》中强调：“大力发展低碳经济,推广高效节能技术，积极发展新能源和可再生能源，加强智能电网建设。” A. 中央企业社会责任工作会议；2010年2月 B. 2009特高压输电技术国际会议；2010年3月 C. 国际大电网会议；2010年4月
D. 美国智能电网周(GridWeek)开幕式；2010年5月 4.建设智能电网对我国电网发展有哪些重要意义？ A. 智能电网具备强大的资源优化配置能力，具备更高的安全稳定运行水平，适应并促进清洁能源发展。 B. 智能电网能实现高速智能化的电网调度，能满足电动汽车等新型电力用户的服务要求，能实现电网资产高效利用和全寿命周期管理和电力用户与电网之间的便捷互动。 C. 智能电网能实现电网管理信息化和精益化，在发挥电网基础设施增值服务潜力的同时促进电网相关产业的快速发展。 D. 以上都是 5.智能电网是____________和___________发展的必然选择。 A. 电网技术，自然环境 B. 科学技术，社会经济 C. 电网技术，社会经济 D. 科学技术，自然环境 （二）坚强智能电网发展战略与规划(10题) 1.坚强智能电网是以为骨干网架、协调发展的坚强网架为基础，以为支撑，具有信息化、自动化、互动化特征，包含电力系统的发电、输电、变电、配电、用电和调度各个环节，覆盖所有电压等级，实现“、、”的高度一体化融合的现代电网。 A. 特高压电网；各级电网；通信平台；电力流、信息流、技术流 B. 超高压电网；各级电网；通信信息平台；电力流、信息流、业务流 C. 特高压电网；各级电网；通信信息平台；电力流、信息流、业务流 D. 超高压电网；各级电网；通信平台；电力流、信息流、技术流 2.智能电网将使人们的生活__________，___________，___________。 A. 更便捷，更低碳，更经济 B. 更便捷，更舒适，更经济 C. 更舒适，更低碳，更经济 D. 更便捷，更舒适，更低碳 3.到_______，国家电网公司基本建成以________为骨干网架，各级电网协调发展，以信息化，自动化，互动化为特征的坚强国家电网，全面提高电网的安全性，经济性，适应性和互动性。 A. 2020年，智能电网 B. 2020年，特高压电网 C. 2020年，超高压电网 D. 2015年，特高压电网
基于大数据的智能电网信息调度算法分析与改进
基于大数据的智能电网信息调度算法分析与改进 摘要：随着电力需求的增长，智能电网建设也越发完善，大数据时代影响下， 智能电网信息调度算法也有了多样化发展。下面文章主要从大数据的基本概念出发，探讨大数据智能电网信息调度算法并提出具体的改进策略。 关键词：大数据；智能电网；信息调度；电网调度 引言 随着计算机网络时代快速发展,物理融合系统,结合了计算机系统和物理系统两者之间相互协作融合,对当今时代人们的生活方式产生了重要的影响。利用信息快 速调度是为了避免系统中信息与信息之间发生冲突,提高物理融合系统的服务性能。但现阶段客户请求信息快速调度的过程中存在用户效用指标量化不全面,导致任务 完成时间和系统信息请求时间较长、成本消耗较高等问题。在这种情况下,如何有 效的提出减短任务完成时间和系统信息请求时间、降低成本消耗的信息快速调度 方法成为当今社会亟待解决的问题。 1大数据的基本概念及关键技术 无法通过普通软件工具进行信息数据的管理和数据集合,通常称为大数据。在 企业制定长远发展战略的过程中,大数据起着至关重要的作用,大数据的特点是大量、多样且传播速度快。在海量数据中提取有效信息,并进行分析与处理,是实现 大数据利用效率提升的重要途径。在现代化电网建设过程中,社会对于数据收集、 整理和分析能力的要求逐步提升,只有通过大数据技术与电力信息技术的结合,才 能完善电力行业的发展模式,促进电力企业长远发展。数据分析技术包括机器学习 和数据挖掘等,应用于电力信息技术中能够实现电网安全在线分析、线路运行状态 分析和间歇性电源发电预测等功能,能够提升电力数据分析精确性。数据管理技术 包括数据抽取技术、数据融合技术、数据库技术等。数据处理技术包括流处理技术、分布式计算机技术和内存计算机技术,能够满足电力行业对电力数据处理的要求。 2大数据的智能电网信息调度算法分析 常见任务调度算法包括先进先出调度算法、公平调度算法、计算能力调度算 法等，其各自优缺点如下：第一，先进先出调度算法。在通常情况下，可以保证 算法有序性，然而也有着显著缺点，主要体现为，当部分任务持续时间较长时， 其它任务需要等待，可能导致响应时间被延长，降低系统处理效率。第二，公平 调度算法。该算法优点体现为，在资源配置过程中，不同任务所需资源类型和数 量基本相同，从而实现“公平性”。同时，这也会导致其存在如下缺点：对于部分 配置偏高的任务，可能存在资源不足情形，而对于配置偏低的任务，则可能导致 资源浪费，不利于提升资源整体利用效率。第三，计算能力调度算法。该算优点 体现为可以根据任务计算能力来调配资源。其缺点则体现为，在选择资源配置队 列时，不能够灵活设置队列组合；当任务较多是，预先设置的Sub Task Tracker可能不符合实际情况，导致系统效率降低。在大数据背景下，智能电网运行面临更 加复杂的情况，对系统处理能力、调度合理性有更高要求。相应地，就需要提出 更加适当的信息系统调度算法。 3大数据的智能电网信息调度的改进策略 3.1三层分析架构 对电网大数据关键技术进行分析,要了解大数据的分析架构,在行业中认为大数据分析架构主要结构为三层分析架构。其涵盖了数据访问、计算、数据隐私以及
智能电网全方位介绍
智能电网
目录 1 智能电网的概念和特点 (1) 1.1 概念 (1) 1.2 特点 (1) 2 智能电网的结构与特征 (3) 2.1 智能电网结构 (3) 2.2 智能电网特征 (4) 3 智能电网系统组成 (6) 3.1 发电系统 (6) 3.2 输电系统 (9) 3.3 配电系统 (12) 3.4 用电系统 (13) 4 智能电网的关键技术 (17) 4.1 通信技术 (17) 4.2 量测技术 (18) 4.3 设备技术 (19) 4.4 控制技术 (20) 4.5 支持技术 (22) 5 重视领域 (24) 5.1 智能规划 (24) 5.2 智能操作 (24) 5.3 智能管理 (24) 6 总结 (25)
1智能电网的概念和特点 1.1概念 智能电网是指一个完全自动化的供电网络，其中的每一个用户和节点都得到实时监控，并保证从发电厂到用户端电器之间的每一点上的电流和信息的双向流动。智能电网通过广泛的应用分布式智能和宽带通信，以及自动控制系统的集成，保证市场交易的实时进行和电网上各成员之间的无缝连接及实时互动。 美国电力科学研究院对智能电网的定义为：利用传感器对发电、输电、配电、供电等关键设备的运行状况进行全面的实时监控，然后把获得的数据通过网络系统进行收集、整合，最后通过对数据的分析、挖掘，实现对整个电力系统运行的优化管理。 1.2特点 1．安全：更好地对人为或自然发生的扰动作出辨识与反应。在遭遇自然灾害、人为破坏等不同情况下保证人身、设备和电网的安全。 2．经济：支持电力市场竞争的要求，优化资源配置；提高设备传输容量和利用率，有效控制成本，实现电网经济运行。 3．清洁：既能适应大电源的集中接入，也能对分布式发电方式友好接入，做到“即插即用”。支持风电、太阳能等可再生能源的大规模应用。
智能电网大数据技术发展研究
智能电网大数据技术发展研究 随着我国科学技术的迅猛发展，智能电网大数据逐步成为了我国电力发展的重要技术。智能电网的发展不仅仅是最新科学技术的研究成果，更是当前电力行业的主要发展趋势。在电力领域使用智能电网大数据技术，除了能够提高其在我国的电力行业影响力之外，还对电力行业的可持续发展起到了巨大的推动作用。不仅如此，我国在智能电网大数据方面的研究上，已经取得了非常显著的成果。这就预示着我国在电力行业的已经取得了极大的进步。 标签：智能电网;大数据;技术 1电力大数据 1.1电力大数据内涵 电力大数据指的是智能电网在电力生产、电力传输、电力消费等各个环节所产生的不同类型的数据，是电力系统运行中信息的高度融合。电力大数据的表达方式很多，除了一般的数字、符号外，还可以通过图片、视频等媒体形式展现出来。 1.2电力大数据与智能电网之间的联系 当下随着我国智能电网技术高速发展，也加强了对信息通信技术以及电子技术等应用，促进了信息间的交互。智能电网可以将客户的用电信息进行详细的收集起来，通过对电量的耗损情况进行分析从而获取相应的电力大数据，运用现代数据分析处理技术分析获得的数据，并提取出有效的信息。这些信息可以帮助运行人员对不同区域的电网展开宏观调控，以更好的满足各个地区的用电需要。但就目前来看，我国电网大数据的发展还存在一定的不足，大数据平台构建还需进一步完善，这样才能更好的促进智能电网的发展，保证大数据分析技术的有效利用。 2智能电网领域中大数据技术的应用 2.1智能电网大数据挖掘与采集技术 在智能电网的管理工作当中，数据内容上和传统的电网建设工作相比，数据更加庞大和复杂，同时在运行安全以及管理等工作当中都存在明显的差异。智能电网在工作过程当中，会受到其他数据的干扰和影响，因此在数据的管理和控制工作当中，运用大数据收集和挖掘技术可以大大提高智能电网数据处理的有效性，这也是当前大数据处理技术当中重要的工作内容。在大数据处理工作当中，通过大数据的挖掘和信息采集技术，主要表现为以下几个方面的特性：第一，在全面的数据挖掘工作当中，智能化管理工作所涉及到的管理数据，不但集中在电网企业和一些重点的变电设备当中，同时也直接表现在一些和电网相关的电力用
大数据技术在智能电网中的应用研究
大数据技术在智能电网中的应用研究 发表时间：2019-07-05T12:29:35.697Z 来源：《电力设备》2019年第4期作者：张瑜 [导读] 摘要：大数据技术的应用在分析处理智能电网的大规模数据中正发挥着越来越重要的作用，它取代了传统的数据处理技术，使得规模更大的数据集合和种类更复杂的数据结构得到高效率的处理。 （内蒙古电力（集团）有限责任公司信息通信中心内蒙古呼和浩特 010010） 摘要：大数据技术的应用在分析处理智能电网的大规模数据中正发挥着越来越重要的作用，它取代了传统的数据处理技术，使得规模更大的数据集合和种类更复杂的数据结构得到高效率的处理。大量的数据给智能电网建设带来了机遇与挑战，电力企业在发展中要顺应这一时代潮流，积极的实现管理工作的信息化，促进电力企业在电网管理方面工作质量的提升，保证社会生产活动的有效进行。 关键词：大数据；智能电网；应用；高效 引言 在整个智能电网系统中都有大数据的应用，电网运用及设备、数据的检测、企业营销数据、企业管理数据等是智能电网系统应用的表现。随着社会经济的不断进步，电网规模也随之扩大。逐渐提升接受、处理数据量在输电线路中的状态。因此，需要更加专业的技术人员进行数据处理以及设备维护，同时增强处理输电线路中大数据的力度，着力剖析输电线路系统的检测性能，逐渐顺应智能电网发展的需求。 1大数据技术在智能电网中的应用存在的问题 1.1 电力系统本身的发展情况制约 它是一个规模宏大、牵连甚广的传统行业，在引入新技术、新理念的过程中必然经历较长时期的磨合和研发，现有的电力信息系统要想适应大数据技术就要做到从上至下全面的技术匹配，这显然是一个庞大的工程；另一方面是大数据技术的发展并不成熟，它的理论架构和应用案例都还处于探索和研发的阶段，由于规模的原因，大数据平台往往意味着巨大的建设投资，给建设主体部门带来了巨大的投资风险。 1.2 数据收集和处理障碍 智能电网大数据平台的建设在数据获取上也存在着很大的障碍，不仅有硬件技术上的不足，而且各部门之间的沟通不足和独立运行也和大数据技术的集中管理存在一定的共享矛盾。但也不是意味着全面的开放信息共享就是好的方法，相反，如果这样做的话，我们必须充分考虑到数据的安全问题，如何设定适用范围，如何注重隐私保护，如何合法合规地公开使用，这是智能电网大数据发展中必须考虑的问题。各个部门之间的信息传递较为缓慢，尤其是各个部门在工作中所形成的独立信息库，因为技术和资金的双重制约，使得大数据时代下的信息共享难以实现。虽然现在的信息处理和数据挖掘技术已经非常的完善，但是因为很多信息属于半结构和非结构数据，这些数据如果不纳入大数据库中，就会使得数据库中的样本数据较少，但是如果放入数据库中，就会因为不能够迅速的转化为多维数据表，出现数据无效的现象，其中图像就是这一数据类型的典型代表。 2 大数据的关键技术 大数据技术在智能电网中运用的关键技术就是数据融合技术，在现在的国家电网中，无论是输配电的使用信息，还是用户用电的具体信息，都会因为办公的计算机化，使得这些信息能够被收入到大数据的信息库中，使用数据挖掘以及数据处理处理技术，就能够很快的将这些技术进行完成，最大限度的推进电网正常运转。同时，由于大数据技术在使用中存在着多维度的特性，所以为了强化这一数据分析的能力，保证数据分析所产生的结果，能够给大数据的使用带来便利，就需要从三个维度去对电力舍不得当前状态进行分析。大量的实践数据表明，这三个维度在电力设备是否能够正常工作的判定条件，分别为关键参量、气象、地理位置。但是这三个维度的信息在来源和储存方式都不尽相同，所以在进行数据分析工作时，需要将这些数据按照一定的逻辑进行储存，保证后续进行的数据分析工作能够有效进行。 3 智能电网大数据技术的发展措施 3.1 大数据传输和存储技术 电力系统、智能电网发展变革的趋势中，记录具体的数据运行和设备状态，可以发现大量的数据存储问题，在监控装置中具有较大的压力，因此，电力系统智能化的发挥受到一定限制。增强网络数据传输的关注量，就是有效利用数据压缩来实现。依据数据存储的具体情况，利用分布式的文件系统完成存储工作是智能电网数据运行的方式，针对大数据进行存储，不能很好的提升电力系统的实时性。所以需要根据大数据的性能、分析要求，具体分类对其进行存储，针对实时数据的要求，运用数据库系统进行相关工作。采用传统的方式进行数据存储，这是核心业务数据的处理方式，数量较大的非结构化数据，主要采用分布式的文件系统。 电网检测数据的实时性在国内的云平台还不能得到有效的保障，所以，设置出前置机在数据接入和信息集成前段，将报警信息以及检修数据实时接受，在不能准确回应的时候，电网检测将取代云平台的作用，其负责暂时存储数据。比较智能电网格式和传统商业数据的关系，二者区别明显，都有自身的特征，能够产生较大的生成速度在检测故障以及输变电设备的过程中。当前有效提升后续数据分析和计算的方式就是着力研究智能电网存储格式的细节技术。 3.2 实时数据的处理技术 随着社会大众提升关注数据库内存的关注度，相关技术人员更加重视数据内存技术的提升，将研发重点放在内存中。相比较内存的数据以及磁盘，区别就是速度比较快。可以提高应用的性能，依据目前电力系统的发展现状，运用内存数据库的形式比较广泛，能够有效提升数据的实时性。智能电网会整合以及集成各个环节和用户的数据信息，从而分析各地的电能消费状况，及时采取整改措施。状态监测具有相对严格的要求，在数据存储以及处理平台方面。运用云计算技术，能够处理大数据，但是能够进一步提升监测数据存取性的是云平台，同时满足实时性的具体要求。如果新型绿色能源发电功率不稳定，就会影响电网的正常工作，这对于电网调度来说是不小的压力。根据目前国家电网调度以及控制模型的分析，不可预测性是小型发电系统的特征，因此，需要创建新型的电网状态监控系统，详细跟踪电网的实时状态。 3.3 面向电力用户服务的需求 电力用户是用电的消费者，具有主体的地位，随着当前经济社会的不断发展，用电用户对于电力的需求呈现出更高水平的发展趋势，通过技术的不断创新和发展，能够有效的满足于电力用户的服务需求，并为之提供更加优质的供电服务，这也是电力行业向服务型行业转
(家电企业管理)国家电网智能电网知识题库
一、选择题 1. 与现有电网相比，智能电网体现出 A 的显著特点。 A. 电力流、信息流和业务流高度融合 B. 对用户的服务形式简单、信息单向 C. 电源的接入与退出、电能量的传输等更为灵活 D. 以上都不是 2. 智能电网的先进性主要体现在以下哪些方面 D 。 A. 信息技术、传感器技术、自动控制技术与电网基础设施有机融合，可获取电网的全景信息，及时发现、预见可能发生的故障。 B. 通信、信息和现代管理技术的综合运用，将大大提高电力设备使用效率，降低电能耗损，使电网运行更加经济和高效。 C. 实现实时和非实时信息的高度集成、共享与利用，为运行管理展示全面、完整和精细的电网运营状态图，同时能够提供相应的辅助决策支持、控制实施方案和应对预案。 D. 以上都是 3. 2009年5月，国家电网公司在 B 会议上正式发布了“坚强智能电网”发展战略。 ，温家宝总理在《政府工作报告》中强调：“大力发展低碳经济,推广高效节能技术，积极发展新能源和可再生能源，加强智能电网建设。” A. 中央企业社会责任工作会议；2010年2月 B. 2009特高压输电技术国际会议；2010年3月 C. 国际大电网会议；2010年4月 D. 美国智能电网周(GridWeek)开幕式；2010年5月 4. 建设智能电网对我国电网发展有哪些重要意义？D A. 智能电网具备强大的资源优化配置能力，具备更高的安全稳定运行水平，适应并促进清洁能源发展。 B. 智能电网能实现高速智能化的电网调度，能满足电动汽车等新型电力用户的服务要求，能实现电网资产高效利用和全寿命周期管理和电力用户与电网之间的便捷互动。 C. 智能电网能实现电网管理信息化和精益化，在发挥电网基础设施增值服务潜力的同时促进电网相关产业的快速发展。 D. 以上都是 5. 智能电网是 C 和发展的必然选择。 A. 电网技术；自然环境 B. 科学技术；社会经济 C. 电网技术；社会经济 D. 科学技术；自然环境 6. 坚强智能电网是以 C 为骨干网架、协调发展的坚强网架为基础，以为支撑，具有信息化、自动化、互动化特征，包含电力系统的发电、输电、变电、配电、用电和调度各个环节，覆盖所有电压等级，实现“”的高度一体化融合的现代电网。 A. 特高压电网；各级电网；通信平台；电力流、信息流、技术流 B. 超高压电网；各级电网；通信信息平台；电力流、信息流、业务流 C. 特高压电网；各级电网；通信信息平台；电力流、信息流、业务流 D. 超高压电网；各级电网；通信平台；电力流、信息流、技术流 7. 智能电网将使人们的生活 A 。 A. 更便捷、更低碳、更经济 B. 更便捷、更舒适、更经济 C. 更舒适、更低碳、更经济 D. 更便捷、更舒适、更低碳 8. 到 B ，国家电网公司基本建成以为骨干网架，各级电网协调发展，以信息化、自动化、互动化为特征的坚强国家电网，全面提高电网的安全性，经济性，适应性和互动性。 A. 2020年；智能电网 B. 2020年；特高压电网 C. 2020年；超高压电网 D. 2015年；特高压电网 9. 坚强智能电网的体系架构包括 D 、、和四个部分。
综合能源系统与智能电网
综合能源系统与智能电网随着人类进入工业化时代，一直发展到今天，化石燃料一直占据着我们生活中的主要地位。但社会在发展，现如今，环境问题，能源问题日益突出，人类对能源的数量和质量要求不断提升，所以，新型能源在不断发展，与此同时，智能电网规模也在逐渐扩大。 智能电网是以包括各种发电设备、输配电网络、用电设备和储能设备的物理电网为基础，将现代先进的传感测量技术、网络技术、通讯技术、计算技术、自动化与智能控制技术等与物理电网高度集成而形成的新型电网，它能够实现可观测（能够监测电网所有设备的状态）、可控制（能够控制电网所有设备的状态）、完全自动化（可自适应并实现自愈）和系统综合优化平衡（发电、输配电和用电之间的优化平衡），从而使电力系统更加清洁、高效、安全、可靠。 智能电网在世界的发展还属于起步阶段，智能电网的简历是一个巨大的历史性工程，目前有很多复杂的智能电网项目正在进行中，但是缺口仍然是巨大的。智能电网的简历，尚有许多技术难题需要攻克。例如：配电网络系统升级、配电站自动化和电力运输、智能电网网络和智能仪表等。 智能电网对世界经济社会发展的促进作用，智能电网建设对于应对全球气候变化，促进世界经济社会可持续发展具有重要作用。主要表现在：（1）促进清洁能源的开发利用，减少温室气体排放，推动低碳经济发展。 （2）优化能源结构，实现多种能源形式的互补，确保能源供应的安全稳定。 （3）有效提高能源输送和使用效率，增强电网运行的安全性、可靠性和灵活性。 （4）推动相关领域的技术创新，促进装备制造和信息通信等行业的技术升级，扩大就业，促进社会经济可持续发展。 （5）实现电网与用户的双向互动，革新电力服务的传统模式，为用户提供更加优质、便捷的服务，提高人民生活质量。 综合能源系统将各种新型的清洁能源以及分布式能源并入电网，但是在技术上还有很多难题有待解决。 以V2G为例，传统汽车碳排放是人类碳排放的主要来源之一，据科学家的测算，全球汽车每年向大气层排放的CO2约为40多亿吨，占人类碳排放总量
智能电网大数据的核心技术
智能电网大数据的核心技术 发表时间：2017-11-16T20:34:47.230Z 来源：《电力设备》2017年第20期作者：王辉 [导读] 摘要：我国电网在快速发展建设过程中，智能电网已经成为电网发展必然趋势。 （国网江苏省电力公司检修分公司南通分部江苏） 摘要：我国电网在快速发展建设过程中，智能电网已经成为电网发展必然趋势。智能电网在建设过程中，最为主要应用领域为大数据。 关键词：智能电网；大数据技术；研究 引言 智能电网在建设过程中，实际上就是将先进科学技术应用到电网体系内，进而有效满足电力市场发展实际需求。智能电网所应用的技术主要分为三种，分别为控制技术、计算机技术、信息通信技术，可以有效对电力市场有关利益方之间的矛盾，最大程度提高电力系统运行效率及质量，有效降低电力企业运营成本，降低电力系统对生态环境所造成的不良影响。特别是智能电网内应用大数据技术，已经成为电力系统发展建设必然趋势。所以，有关人员正在积极对智能电网采取针对性手段，对智能电网大数据应用情况进行完善，有效提升电力系统稳定性，为人们提供更加优质服务。 1电网大数据概述 智能电网大数据主要表示电力信息化建设过程中，借助电力实时检测系统、智能变电站及智能电表等数据类别，推动电网智能化发展建设。电网建设规模在逐渐增加过程中，智能电网大数据主要可以分为两种类别，分别为外部大数据与内部大数据。智能电网大数据主要具有三个显著特征，分别为大规模、高速性及多样性。 智能电网大规模主要表示电网在运营过程中，所产生的数据数量不断增加。在这种情况下，电网负荷也显著提升；高速性主要表示智能电网在实际运行过程中，容易受到外部环境因素影响，智能电网可以对不良影响进行高速反应。主要原因是由于电网所产生的负荷运动较为随机，电网运行在出现问题情况下，为了能够保证电网可以稳定高效运行，智能电网可以在最短时间内对电网负荷运动进行处理；多样性主要表示智能电网所产生的数据类别较多，不仅仅包含智能电网所产生的数据，同样还包含网外所产生的数据。 简而言之，智能电网大数据所具有的特征主要为：智能电网所产生的数据全部为分布式管理数据源，产生大量数据信息，数据包含多个维度，类别也较多，在实际应用过程中，可以为用户及经济带来较大经济价值。智能电网所产生的数据积累数量在不断增加过程中，数据来源也开始越加广泛，数据类别也逐渐增加，数据结构越加繁琐。在这种情况下，研究人员需要对大数据技术进行深入分析研究，我国主要对大数据核心技术进行分析。 2智能电网大数据的核心技术 2.1数据存储技术 （1）分布式存储技术。分布式存储技术是指利用网络共享每一台计算机上的磁盘空间，从而将所有分散的存储资源整合成为一个虚拟的存储设备，最终实现数据分散进行存储的技术。 （2）非关系型数据存储技术。其没有固定的表结构，一般也不需要连接操作。因此，针对大数据的存取，该技术具有传统的关系型数据库技术所不具备的优异性能。 （3）内存存储技术。内存数据库是一种直接把数据存放在内存中，从而实现快速存储、读取操作的数据库。内存进行存储、读取操作的速度要大幅提升，因此将数据存储在内存中能够显著地增强数据库的性能。内存数据库不再使用传统的磁盘数据管理的方法，而是运用新的体系结构从而实现在内存中存储全部数据，同时改善了并行操作、数据缓存以及快速算法等内容，因此数据的处理速度要比传统数据库快10倍之多。 2.2数据管理技术 数据管理技术是指将来自不同数据源的、具有不同结构(结构化、半结构化、非结构化)的大数据进行收集、整理、清洗、转换以后加载到一个新的数据源之中，从而对这些数据源实行集中管理、对外部访问提供统一服务的数据集成技术。由于智能电网大数据具有多样性的特征，因此对智能电网大数据进行分析和处理之前，首先需要对数据源的数据进行清洗和过滤以确保数据的质量以及可靠性；然后将清洗和过滤之后的数据通过抽取和集成以便获得实体和关系；最后再对数据实施关联和聚合并且采用统一的数据结构进行存储。 2.3数据分析技术 数据分析技术是指从海量的数据中自动搜索出隐藏于其中有着特殊关系性(模态与规律)的信息，从而为决策人员提供决策支持的技术。与其他行业相比，电力行业对于电力系统的安全、持续、稳定运行以及电力发输变配用的实时性等要求更加严格，因此智能电网大数据对数据处理和分析结果的精确度要求也更高。而传统的数据挖掘技术面对智能电网中高速增长的、海量的、半结构化和非结构化的大数据已经很难适用，因此需要拓展新的面向海量数据进行挖掘的智能电网大数据分析技术。智能电网大数据的数据分析技术包括：模式识别技术、图像处理技术和机器学习技术等核心技术，具体有智能电网安全在线分析技术、间歇性电源发电预测技术、设施线路运行状态分析技术等。 （1）模式识别。模式识别是指处理和分析用以表征事物或现象的多种形式的信息(数值、文字、逻辑关系等)，从而实现对事物或现象进行描述、识别、分类以及解释、说明的一种技术，它是信息科学和人工智能科学的必不可少的组成部分。 （2）图像处理。图像处理是运用计算机开展图像分析，从而获得所需结果的一种技术。 （3）机器学习。机器学习是指专门研究如何让计算机能够模仿或实现人类的学习行为，进而有效地获取新知识或新技能，以便重新组织已经存在的知识框架以持续提升计算机性能的一种技术。 2.4数据处理技术 （1）实时计算。实时计算是指根据计算需求从海量数据中实时进行排重、排名、汇总等运算，并为用户提供实时响应，主要针对海量数据且无法预算的情况。 （2）批量计算。批量计算是指针对静态海量数据的批量处理，即当开始计算之前数据应准备到位，重点用于数据挖掘和验证业务模型。
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
智能电网学习心得
智能电网学习心得 张忠政 通过开展远程网络培训和研讨学习，让我系统的了解了我国电网现状及发展方向，建设坚强智能电网的目的和意义、发展目标和路线，各环节关键技术、关键装备取得的成就，以及试点工程建设等最新进展情况，深入的理解了建设智能电网的必要性。 所谓智能电网，就是以特高压电网为骨干网架、各级电网协调发展的坚强网架为基础，以通信信息平台为支撑，具有信息化、自动化、互动化特征，包含电力系统的发电、输电、变电、配电、用电和调度各个环节，覆盖所有电压等级，实现“电力流、信息流、业务流”的高度一体化融合的现代电网。 建设坚强智能电网对于电力系统的发展有着重大的意义： 首先，能有效地提高电力系统的安全性和供电可靠性。利用智能电网强大的“自愈”功能，可以准确、迅速地隔离故障元件，并且在较少人为干预的情况下使系统迅速恢复到正常状态，从而提高系统供电的安全性和可靠性。 其次，实现电网可持续发展。坚强智能电网建设可以促进电网技术创新，实现技术、设备、运行和管理等各个方面的提升，以适应电力市场需求，推动电网科学、可持续发展。 第三，减少有效装机容量。利用我国不同地区电力负荷特性差异大的特点，通过智能化的统一调度，获得错峰和调峰等联网效益；同时通过分时电价机制，引导用户低谷用电，减小高峰负荷，从而减少有效装机容量。 第四，降低系统发电燃料费用。建设坚强智能电网，可以满足煤电基地的集约化开发，优化我国电源布局，从而降低燃料运输成本；同时，通过降低负荷峰谷差，可提高火电机组使用效率，降低煤耗，减少发电成本。 第五，提高电网设备利用效率。首先，通过改善电力负荷曲线，降低峰谷差，提高电网设备利用效率；其次，通过发挥自我诊断能力，延长电网基础设施寿命。 第六，降低线损。以特高压输电技术为重要基础的坚强智能电网，将大大降低电能输送中的损失率；智能调度系统、灵活输电技术以及与用户的实时双向交互，都可以优化潮流分布，减少线损；同时，分布式电源的建设与应用，也减少
智能电网中的电力大数据应用
智能电网中的电力大数据应用 随着智能电网的快速发展，智能电表的大规模部署和传感、量测技术的广泛应用，电力工业产生了大量结构多样、来源复杂的数据。如何利用这些数据为电网的发展和运行控制提供科学的决策，是智能电网发展的迫切需求，也是实现智能电网坚强、自愈、兼容、经济、集成、优化特征的必由之路。可以說，大数据是实现智能电网“智能化”的重要工具。 标签：智能电网;大数据技术;应用 1 导言 电力能源作为一种不能大量存储的能源，其特点是“发电-输电-配电”同时完成，发电的多少要依据用电侧的符合进行调配，维持发电和用电的均衡，这对电网频率和电压的稳定起到了至关重要的作用。传统电网中，此项工作主要由各电力公司的电力调度负责，通过对输配电的控制使电网的频率和电压运行在允许的范围内。 2 智能电网大数据的特点 （1）电网数据规模大。智能电网不断发展，电网发电机节点及负荷节点数量不断增加，负荷与电网双向交互等因素，使得电网数据量迅速增加，数据存储大小已达到了PB量级[3]。 （2）电网数据高速性。该性能决定于电网最重要的属性，即实时保持电力电量平衡，但由于负荷波动的随机性，因此发电侧出力必须实时跟踪负荷变化。同时电网故障也具有随机性，为了保障电网可靠的运行必须立即处理，这要求电网必须快速传输，及时处理电网数据。 （3）电网数据的多样性。电网数据的多样性主要表现为来源多样性、存储类型多样性、采集周期多样性。数据来源多样性如图1所示，其数据来源渠道众多，不只是网内的数据，还有大量的网外数据;数据存储类型多样，除了传统的结构化数据，如用电信息采集系统、广域测量系统采集的大量有关负荷、发电机及线路的数据，同时营销系统、调度系统会产生大量的语音数据，变电站值班机器人及用于高压线路巡线直升机也会产生大量的图像等非结构化数据。采集周期多样性，不同的数据采样周期有较大的差别如保护系统监测周期为毫秒级，广域测量系统及大型负荷数据采集一般为分钟级，普通居民用户数据每天传输一次。 总之，智能电网中数据具有数据来源多，数据量大，数据结构复杂，数据增长速度快等特点。当前大数据技术在国内刚刚起步，利用相关技术对电网数据研究较少，智能电网采集到的数据涵盖信息广，不但可以反应电网内部的规律，而且在一定程度上可以折射出当前社会发展的状况。
如何利用大数据技术做好智能电网规划
如何利用大数据技术做好智能电网规划 发表时间：2020-01-03T17:16:01.217Z 来源：《河南电力》2019年7期作者：普颖[导读] 很多数据都具有高速性、规模性以及多样性的特点，一些数据关键技术的发展对于不同的领域都产生了非常关键的影响，应用大数据技术，能够给应用领域的发展提供更有价值信息的数据。（玉溪元江供电局云南省玉溪市 653300）摘要：很多数据都具有高速性、规模性以及多样性的特点，一些数据关键技术的发展对于不同的领域都产生了非常关键的影响，应用大数据技术，能够给应用领域的发展提供更有价值信息的数据。如今，在智能电网发展的过程中，电力系统逐渐朝着数字化、信息化以及 智能化的方向发展，在此发展过程中，对大数据技术的使用需求也在不断提升。鉴于此，本文就如何利用大数据技术做好智能电网规划展开探讨，以期为相关工作起到参考作用。 关键词：电力大数据；智能电网；关键技术 1.智能电网和大数据及云计算关系辨析 1.1电力大数据技术的发展需求 如今，在智能电网不断发展的过程中，电力系统逐渐朝着智能化以及信息化的方向发展，从而伴随越来越多的数据源出现。电力设备状态监测系统以及智能电表的应用，能够产生出大量的数据源。传统的数据处理技术在新形势的发展之下，已经无法发挥出相应的作用，这就需要大力推广使用新的数据，因此，电力大数据关键技术的使用需求也逐渐增加。如今，电力大数据已经贯穿在变电以及输配电等各个生产领域，并且也成为了能源变革过程中电力工业技术创新发展的关键。 1.2智能电网及大数据和云计算关系 大数据与智能电网的发展过程之间的关系越来越密切，智能电网的发展主要是将信息技术、计算机技术以及通信技术结合起来加以应用，以此来达到提升能源使用效率的目的，这样一来也能够有效确保供电安全，从而最大限度降低电能的损耗。智能电网是借助多用户用电信息来对电的生产进行消耗以及分配，使用现代化的信息技术以及网络通信技术，可以实现信息交互，从而最大限度地保障电网设备中的信息交换。此外，云计算和大数据之间也有着密切的联系，主要表现在大数据是根植于云计算的，云计算数据的管理分析以及存储都需要立足于大数据技术，借助云计算技术的超强计算功能，可以起到提升数据处理质量的目的，这样一来也能够便于提供大量的服务信息。大数据和云计算之间是相辅相成的关系，二者之间有着不同的侧重点，云计算可以整合内部计算处理与存储资源，以此来强化电网的交互能力以及处理能力。大数据、智能电网以及云计算之间的关联性比较强，云计算技术是在传统的数据分析技术以及挖掘技术上延续而来的，并且也是数据量级增长到一定阶段之后的业务需求以及知识挖掘的产物。 2新型电网规划数据获取方式通过全面系统科学的信息数据可以为新型电网规划工作提供更好的信息支撑。你以前所用的信息数据获取方法进行对比，大数据技术在获取数据方面的效率以及质量有着更加强大的优势。在当下新型电网数据信息采集的过程中，为了切实保证数据的全面性和准确性，必须有效应用遥感采集技术和数据辨识技术来实现对当下信息数据的高效高效获取。在现阶段数据获取中，最为重要的就是通过合理科学的预处理手段来有效帮助信息获取工作的开展。通过利用遥感和航拍技术，可以直观、直接准确的实现对相关图像信息数据的采集，但是该方法在应用过程中相对比较复杂，而且储存难度也相对较高，所以并不能直接应用到规划方案设计工作中。在具体工作中，对于数据可以分为数据辨识和整理两部分。 3.智能电网应用的电力大数据关键技术 3.1电气大数据的集成管理技术 所谓的电力企业数据集成管理技术主要是将不同的格式、来源以及性质的数据在逻辑上综合体现出来，并且给系统存储一些比较稳定而且可以反映出历史变化的数据。电气企业通过应用集成管理技术，可以有效解决一些电力企业内部系统中信息孤岛以及数据冗余的问题。除此之外，大数据还应该体现出多样化的特点，这也就说明数据来源的广泛性，并且加剧了数据处理工作的困难程度。为了能够获取大数据的处理效果，就需要抽取数据源并且做到集成处理，之后再在数据源中取得与实体相关的一系列关系，将其经过一定的关联聚合之后，使用统一的结构完成对这些数据的存储，从而有效确保未来数据的可靠性。 3.2复杂数据处理技术 3.2.1数字化监测技术 运用数字化监测技术，可以很好地满足大数据精细化管理工作的需求，并且从不同时间以及各个方位出发落实监测工作。在运用智能电网的基础之上，使用大数据技术可以确保电力系统处于良好的运行状态，并且还可以起到提升设备运行安全性以及可靠性的目的。与此同时，电脑终端的使用可以很好地确保电气大数据编程以及继电保护器的有效运行，便于不同节点的数据能够顺利发送以及接收，将数字化监测技术的效能充分发挥出来。除此之外，使用数字化监测技术，可以实现对电力系统的综合操控，推动电力系统的健康快速发展。 3.2.2智能化数据监控技术 智能化数据监控技术在21世纪已经得到了广泛应用，并且逐渐被应用到了智能电网控制系统中，在确保系统的安全调控方面发挥了非常关键的作用。通常情况下来说，组成智能化数据监控技术的元件有电缆、摄像头以及监视器，实现对电力系统运行状况的实施监控。摄像头在智能化数据监控系统中可以作为前端设备使用，主要用来完成信息的采集工作，电缆作为传输设备，可以实现数据的传输，监视器不仅能够发挥出记录以及显示的作用，同时还可以对智能电网进行处理以及控制。 3.2.3关系型数据库系统 结构化数据在智能电网中依然处于主体地位，这就要求做好结构化数据的存储以及管理工作。借助Oracle这一关系可以有效运用数据库管理系统，并且还具备功能强大以及使用方便的优势，能够在多种数据环境中很好地运行。除此之外，运用智能化电网，具有数据繁杂的特点，面对这种情况，应该结合电网实际特征，合理选择数据存储方式。 3.3数据分析技术