浅析大数据技术在电力调控中的应用

浅析大数据技术在电力调控中的应用

朱丹

国网内蒙古东部电力有限公司科左后旗供电分公司 内蒙古通辽市028100 摘要：随着我国经济水平的不断提升，社会用电量日益增加，这无疑对电网运行的质量和效率提出更高的要求。近年来信息技术得到迅猛的发展，大数据时代随之到来，并且在社会各领域得到普遍的应用，大数据技术作为信息技术中的重要内容，在新时代的电力调控工作中发挥着重要作用，不仅能够降低电网运行的成本，还能够极大程度上提升电网运行的效率和质量，因此研究这一课题是很有必要的。 关键词：大数据技术；电力调控；应用

一、大数据技术在电力调控中的应用方向研究

1.1加强对电力负荷的预测工作

随着科学技术的快速发展，在当前的电力系统中电力结构发生较大的改变，如：分布式发电、电动汽车供电等接入到电力系统之中，使得电力负荷的运转规律出现较大的变化，造成电力负荷预测工作十分困难。基于此，在当前大数据技术应用中，应当着重加强这方面工作，通过对各方面数据信息的收集分析，考虑经济、地理等行业数据信息，可以实现对电力负荷的有效预测。

1.2加强智能监控工作

当前电力系统结构变得越来越复杂，其中涉及到的数据信息量较大，单纯依靠电力调控人员对电力运行进行监控变得十分的困难，同时也不利于电力系统安全稳定运转。为此，还需要在电力调控监控工作中引入大数据技术，实现对电力系统的智能监控。通过大数据技术的应用，能够将各个电力设备的监测信息统一反应到某个监测点，然后对所有数据信息进行统一分析，有助于从全局角度来调控电力系统，提升电力调控的科学性和合理性。除此之外，在智能监控中还可以接入智能告警装置，通过对报警数据的设置，当实际运行分析数值超出报警数据范围后，监控系统自动报警提醒，以便及时采取有效的调控策略。

1.3加强电网检修工作

电力系统复杂性的提升也在很大程度上加大电网检修工作的难度。首先在电网故障问题的诊断方面较为困难，使得对电网故障的诊断时间延长，也因此影响到许多客户的用电体验，对其造成较大的经济损失。而针对该方面问题，在引入大数据技术后能够十分容易的解决，加快电网检修工作的速度和效率。在某区域电网出现故障之后，电力系统运行数据会出现相应的变化，通过对这些数据信息做深入的分析，能够迅速查找到故障的准确位置，以便维修工作的开展。其次，利用大数据技术合理安排电网计划检修工作，避免重复性停电、延期供电的情况发生。在大数据技术下，将区域范围内的用电需求、电力设备缺陷数据等进行整合，然后对整个检修工作进行统一安排和规划，及时通知区域范围内客户停电、供电准确时间，从而将检修工作带来的影响降到最低。

二、电力大数据的核心技术

2.1数据集成管理技术

在电力大数据中，数据集成管理技术的是对不同数据源、特征形式的数据进行收集和整理，在对数据进行转换、加载后，得出全新的数据源，然后载对全新的数据源进行管理和，并对外提供服务。数据集成管理技术可以为电力企业提供新的服务和应用功能。

2.2数据分析技术

在电力大数据中，数据分析技术有很多种，包括机器学习技术、数据挖掘技术等等，通过数据分析，可以提取大数据中的有用信息。机器学习技术是人工智能的核心，其能够改善计算机系统使用性能，主要被应用于电力系统暂态稳定性评估、电力设备运行状态检测等方面。数据挖掘技术在实际应用中可以有效处理复杂的数据结构形式，对海量数据进行分析处理，进而提升数据质量，主要被应用于电力行为预测中。

2.3数据处理技术

电力数据处理技术可以分为分布式计算技术、内存计算技术以及分布式数据流处理技术。其中，分布式计算技术指的是通过应用网络技术，将电力系统中的计算机进行连接，进而形成超级计算机，对大数据进行存储和计算；内存计算技术指的是将已经收集到的大数据存储在内存中，然后直接对大数据进行计算和分析；分布式数据流处理技术具有实时性、伸缩性和开放性特征，可以对电力系统中的动态数据进行实时处理。

2.4可视化技术

可视化技术指的是通过应用图形化处理技术，将各类信息以比较容易理解的形式来展现，便于运行管理人员能够准确掌握各类信息。可视化技术的应用目标是发现信息，洞察数据，然后再做出决策。通过将可视化技术应用于电力系统状态实施监测中，能够有效提升电力系统自动化水平。

三、大数据技术在电力调控中的应用方向

3.1提高电网运行安全性、经济性、可靠性

大数据技术在负荷预测、智能告警、电网状态监测与诊断等方面广泛应用，将有利于提高电网运行安全性、经济性、可靠性。在负荷预测方面：负荷预测对于电力系统安全、经济、可靠运行有重要作用，负荷预测精度对电网计划检修安排、安全裕度校核有较大影响。分布式电源、电动汽车的接入使得负荷的规律性变差，负荷预测精度难以提高；同一地区负荷中包含有不同负荷特性的各类负荷，本身的负荷特性和变化规律各不相同，且缺乏气象、地理、经济等数据信息，负荷预测精度不理想。引入大数据技术，整合集成气象、地理、经济等其他行业数据信息，为提高负荷预测精度带来新的可能。在智能告警方面：随着电网规模不断扩大，调控中心监控信息量不断加大，调控员淹没在海量的告警信号中；各种设备缺陷、告警信号、视频监控信息、历史修试记录等没有集成，存在重复安排处理的现象，仅凭历史经验人工进行分析判断，处理效率低下。引入大数据技术，将分散在调控、输变电运维检修等不同部门不同专业的信息进行集成整合，为实现高效的智能告警提供可能。在电网状态监测与诊断方面：目前侧重于对单个设备监测，各个设备之间的监测数据没有共享，无法对整个电网设备全局进行分析，需要人工干预判断；另外，设备的基本试验参数、运行缺陷、修试记录等信息集成后，数据量大，分布离散，传统的数据分析方法处理效率低下。利用大数据技术对这些海量数据进行综合分析，实现设备状态的实时监视和趋势分析，有利于提高电网设备监测水平。

3.2提升客户用电服务水平

大数据技术在用户需求侧管理、计划检修安排等方面广泛应用，将有利于改善用户用电体验，提高客户用电服务水平。在用户需求侧管理方面：通过分析用户历史用能数据，归纳消费特征，促进用户需求侧管理，合理引导错峰用电，削峰填谷，提高地区负荷率水平，避免负荷大起大落，造成局部电压变化过大，影响大工业客户安全生产。引入大数据技术，将影响客户用能方式和水平的经济、政策、气候等影响因素及历史用能数据整合集成，为用电客户打造专属的负荷计划，提升用户需求侧管理水平。在电网计划检修方面：重复停电、延期送电等情况时有发生，因电网设备临时缺陷引起的非计划检修消缺工作，对客户供电可靠性及生产用电安排有较大影响，间接影响客户用电体验，降低了客户满意度。引入大数据技术，将客户设备检修计划、客户用电需求、电网设备检修计划、电网设备缺陷数据集成整合，统筹安排，减少重复停电次数，降低非计划检修概率，为电网安全可靠供电及用户合理生产用电创造良好的基础，最终提升用户服务水平。

结语：

综上所述,在信息技术发展日新月异的形势下,大数据时代已经来临并在影响着社会发展,电力建设管理的自动化和数字化发展也迎来了崭新的局面。大数据技术应用到当前电力调控工作中对于电网运行质量和效率的提升,以及电网运行成本的降低具有重要的意义。

参考文献：

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