浅谈大数据技术在电力系统中的应用

浅谈大数据技术在电力系统中的应用

发表时间：2019-07-08T11:56:48.010Z 来源：《电力设备》2019年第4期作者：赵辰

[导读] 摘要：电网的建设直接推动了电力行业的发展。

（内蒙古电力（集团）有限责任公司呼和浩特供电局内蒙古呼和浩特 010010）

摘要：电网的建设直接推动了电力行业的发展。电力行业的大数据不单单是指个人，以及企业的用电量，还包括在整个电网运行中所产出的数据，因为数据各不相同，根据这些数据筛选，探查和推测进而选出更有价值意义的信息。大数据的特点就是数量大类型多，范围比较广。电力行业大数据不仅指用户用电量的数据、电力企业的管理数据，还应该包括电网运行状态的数据和发电机组的数据，所以正确的处理大数据，能很好的提高行业的质量，在各行业中也得到了很好的推广。

关键词：大数据；电力系统；应用

1大数据技术在电力系统中的应用现状

（1）认知度不够。很多电力企业的高层管理对于大数据的认知还存在很大的普及性。不太了解大数据在全国自动化电力中起到的重要作用和存在的意义。另一个原因，大数据的引进需要人力和财力。需要专业的技术人员以及资金的投入，因为大数据的优势不能被摆在明面上来，导致了很多企业的不重视。再者，一些企业为节约成本购买的低配置的计算机等设备，大大减少了大数据的精准程度，在这个信息化管理时代，会直接导致数据处理的运行程度，设备使用出现各种故障，导致大数据的引进和接受。

（2）员工自身专业水平不够。员工综合素质不高，这是当下很多企业都面临的问题。大数据的运行以及分析管理，需要更专业的人员进行运作。但是现在很多员工不是对口专业，导致在工作上就会出现失误以及懈怠。因为自身的知识面不够，就导致该工作人员对于电力设备自动化运作中产生的大数据无法正确分析，或者在数据处理中对软件的运行感到束手无策，无法保证任务的完成。

（3）大数据的不稳定性。电力系统在运作中就会产生大量的数据，全网信息时代，各种电力产生的数据加起来是非常庞大的。但是，每种数据的产生代表的信息也就不同。这个就需要数据分析统一管理。这样的话，整体的数据库中数据会导致碰撞，导致了问题的出现，从而也降低了数据的精准性。所以庞大的储存空间，数据库的统一管理，是保证大数据准确性的必要选择。

2电力系统大数据如何应用

（1）大数据在可视化监控的电网运用：整个电网，大量的设备在传输，整理，发电运作中会通过传感器去采集各种电流、电压等数据，在通过实时处理进行数据的整合以及提取。并且通过可视化大屏实时监测设备运行状态，这样设备出现故障问题能从数据库中分析出来，并参考出相应处理方法。

（2）故障预测中大数据的应用：大数据系统现在分为主站和子站，主站用来收集各个子站提供的分析结果，收集到之后进一步的进行分析和处理。而子站就是用来收集各种数据并且进行分析提供给主站。这样在庞大的数据库中，就大大减少了一些无用的数据。比以往传统模式的电力故障检测提高了效率和质的保证。

（3）互联网中电力大数据的应用：当下互联网信息的全民覆盖，推动了信息产品加快发展。移动设备的普及使用，加大了信息量的传播也加大了大数据的合理使用。同时为高层管理提供更方便有利的条件，随时随地掌握企业的运行，及时作出决策。并且对于报警系统也提供了大量的便利，通过数据进行预警，向移动端传输消息。

3数据挖掘在电力系统中的应用效果

（1）降低电力检修成本。电力设备的检修分为日常巡检和故障检修。日常巡检主要靠巡检人员定期查看设备完成，存在的问题是不同的巡检人员对设备运行状态认识存在差异，可能导致浪费了人力，却没有起到设备巡检预期效果。现阶段，针对电力设备的检修故障主要由设备老化及意外故障两种情况，设备老化的检修主要检修人员利用自身的专业技能及专业知识对设备进行报废年限的判断，这样的判断具有不确定性，从而导致设备或人员的资源浪费；针对意外故障的检修，主要是利用监控系统对故障进行发展，并且及时对其进行处理，避免设备更大问题的出现。

（2）加强电力系统的调度运行。随着经济的发展，对电能的需求日益增长，电力系统经济调度是保证电力系统更好的利用能源的保证。在电力系统中加强对数据挖掘技术的应用，有利于电力调度工作的正常运行。电力调度工作能够实时监控电厂、电力设备及变电站等多个环节内容，同时还能够加强对信息的预测工作，从而确保电力生产决策的正确决定，稳定电力系统的健康发展。传统的调度算法是基于负荷需求和系统稳定的最优化问题，实际中，要找到合适的模型评价系统的稳定性非常的困难，而通过利用数据挖掘技术，能够对数据的潜在信息进行分析，从而寻找到适合电厂调度工作高效运行的模块系统。

（3）提高电网企业的营销能力。由于信息资源是电力企业发展的重要前提，而数据挖掘技术能够为电力企业提供一定的信息资源，所以加强电力系统中的数据挖掘技术能够有效的提高电网企业的营销能力。电网营销包括客户关系管理、市场管理、电能信息实时采集与监控、电能计量管理、计费与营销账务管理、客户服务等方面。利用数据挖掘可以对客户实现更多的现代化服务，其中针对客户关系主要实现了对咨询、查询、用电检查等服务过程的改善，从而实现对电力系统服务质量与服务效率的提高；营销账务实现优化整合电价及电费抄核收管理流程，降低电费管理运营风险，提高电价电费管理的整体绩效和资金的规模化效益；利用数据挖掘技术加强对电能信息的实时采集与分析，从而加强供电侧、销售侧及购电侧三个方面的信息交流工作，促使供、售、购三个环节信息的统一管理工作等。

4大数据技术的应用前景

（1）大数据将改变发电能源供给方式。风电、太阳能、包括微网的分布式能源接入，这些都是与前端用户用电行为是密切相关的，由于目前还没有低成本高效率的储能系统，因此如何分配这些能源，怎样与现有配电网很好的结合就需要大数据技术的支持，以此来构成大的、分布式能源，要知道风电和太阳能等都是不确定性能源，对电网冲击还是很大的。譬如对风电准确的预测等。以此来改变能源结构，改善环境。

（2）大数据技术是我国电网未来发展的重要基础。未来大数据技术将贯穿整个电力产业，电力行业蕴藏着巨大的数据资源，同时也曾现出数据价值的需求，发达国家已经开始在电力领域着手相关数据的研究工作，如IBM给出了其利用智能和科学的智慧电力解决方案，如管理及优化企业停电计划的智能停电管理系统，帮助电网企业优化建设改造投资计划的智能电网评估与投资优化决策系统，可智能感知电网实时运行状态并辅助监管人员决策的电网状态智能感知与报警系统等。这些都为我国今后电网发展提供了借鉴。

（3）电力行业的“大数据”分析研究。“大数据的潜在价值，在物联网、智能电网高度发达的时候，电力大数据的落点在于质量检修的