电力生产管理大数据技术应用前景

摘要：随着智能电网深入发展，相应也提升了电力系统的智能化、信息化以及数字化水平，同时增加了电力数据生产量。电力企业信息化建设发展积累了大量历史数据，随着电力系统数据持续增长，传统处理技术困境较多，无法满足电力行业发展需求，不能在海量数据中获取知识信息。电力大数据技术符合电力行业智能化发展和信息化发展的要求，结构化数据和非结构化数据的综合指标，能够对电力企业信息化程度进行评价。围绕电力生产管理展开讨论，重点分析大数据技术的生产管理作用，增加电力企业的经济效益。

关键词：大数据技术；电力生产管理；应用前景

引言

智能电网技术发展速度加快，电力企业开始高度重视信息化建设。电力生产、营销以及服务过程中会产生较多信息数据，且不同业务系统积累的历史业务数据比较多。企业花费大量时间和精力分析、运维并管理数据，但是数据信息量非常庞大，分析处理结果无法支撑企业生产与决策，造成该结果的主要因素如下。一是通过传统方法分析和处理数据无法实现高效提炼与应用，从内部提取高价值的数据信息，无法全面性提升企业管理与决策水平。二是电力企业比较重视业务流程处理，建立管理信息系统不仅无法满足企业生产、营销以及决策的数据支持，也无法实现电力企业的长久发展。通过大数据技术，处理电力企业发展期间业务数据增长所致的潜在性问题，采用关键性技术有助于提升智能电网数据处理能力。

1电力大数据概述

1.1电力大数据内涵

现阶段，云计算技术和基础设备层快速发展，形成庞大的数据平台，即电力大数据平台。利用云计算服务访问层，结合应用软件能够为供电系统内部提供分层管理条件。电力大数据的通用性较强，大部分电力企业规划管理大数据时可以获得显著应用效果。现阶段，大数据规划主要应用分布式计算技术，确保数据查询、存储与处理，顺利完成各项任务。在建立电力大数据平台时，涉及到分析框架、调度框架以及存储框架。在调度框架内部涉及到序列传输工具、数据信息存储库、日志收集系统以及分布锁设备。高度关注数据组织与调度可以确保数据信息效率性与准确性，为存储系统和访问系统提供基础前提。

1.2智能电网关联性

智能电网与云计算和大数据技术分不开，其可以优化整合计算机技术、信息技术以及通信技术，协调配合输配电设施，有助于提升电网经济性、效率性及安全性，消除环境因素所致不良供电影响，建设新型电网架构。云计算技术和大数据技术通过网络技术快速发展，可以形成新型一体化技术，包含信息采集、监测与控制。建立大数据框架时应当发挥出云计算功能。云计算存储管理和数据分析功能强大，可以为大数据业务开展提供科学路径，云计算技术是大数据的实现前提。基于总体角度分析，智能电网、大数据以及云计算技术具备相辅相成的关系，可以提升其他技术性能与优势。

2大数据信息技术应用内容

2.1云计算技术应用

云计算技术已经成为成熟型技术，最具有代表性的就是阿里巴巴的阿里云，其属于高强度云计算工具。在电力系统中，云计算技术的作用价值显著。当前所应用的电力数据系统属于PC端系统的改良结果，只能存储和管理数据信息，无法精准分析数据信息。由于电力系统数据量比较大，服务器存储小，极易产生数据丢失问题。当硬盘容量不足时，管理员会删除部分信息数据，从而影响数据完整性，对整体分析的危害非常大。应用云计算技术之后，能够快速整理和分析电力电网数据信息，在电网规划设计时可以提供高效决策支持，使资源损耗降到最低。云计算技术的信息存储与分析功能强大，可以将日常采集数据存储到云端，在调用数据时，只需向服务器发送数据获取请求，服务端可以将数据发送至终端设备，便捷性比较高，同时可以减少资金与成本的支出。图1为云计算技术在电力生产管理中的应用表现。云端存储技术可以维护数据安全性，且电网数据涉及产业庞大，当数据信息非法窃取和泄漏后，云端数据信息可靠性高。

2.2电力监测系统应用

我国电力点分布区域比较大，无法确保每个网点的专人看管与维护。当某个网点发生故障问题时，电力大数据中心会显示出报警信息，同时显示出故障发生地点与时间。在未来发展中，可以向附近网点检修人员指派任务，整个过程为自动化方式，可以及时响应和反馈。技术人员接收到检修指令之后可以在短时间内排查和恢复电力故障，引入大数据技术后可以优化整个所有电力数据，同时实现平台分发。

3大数据技术在电力生产管理中的应用

3.1集成管理技术

在电力生产管理中应用集成管理技术时需要合并多个应用系统的数据信息，建立多功能企业应用过程。集成管理是将不同来源、格式以及特征数据在逻辑与存储介质上集中，实现系统存储系列高度集成，数据集合稳定性高，同时可以为系统提供数据共享依据。电力大数据集成管理技术涉及到其他层面技术，如数据融合集成技术和关系型数据库技术。大数据处理必须抽取和集成数据源数据，提取实体和关系，全面加强数据质量。在存储管理中必须高度重视NoSQL数据库技术，该项技术属于分布式数据存储，可以简化数据存储方式与流程，其灵活性和可扩展性较强，可以存储海量数据信息。

3.2数据仓库关键技术

在智能电网大数据技术中，数据仓库技术属于关键性技术。在数据分布层，智能电网具备海量性和分散性特点，因此数据处理难度比较大。在处理电网数据时，首先应当简化数据处理步骤，注重收集、抽取以及转换数据信息。需要注意的是，电力企业在收集数据信息时必须合理应用数据仓库技术。在应用数据仓库关键技术时，涉及到多个技术类型。其中数据抽取技术遵循实际工作需求，在海量数据源中抽取数据信息，全面加强数据信息关联性，注重应用数据转换技术可以转变抽取数据，将其作为电网直接应用数据，实时处理错误数据，维护数据信息准确性，在应用数据加载技术时需要在数据源系统中存储数据信息。

3.3数据分析技术

在电力大数据关键性技术中，数据分析技术被广泛应用到智能电网系统中。通过应用大数据分析技术可以从电力系统海量数据中找寻出潜在模态与规律，为决策人员提供参考依据。电力大数据技术属于传统数据挖掘技术的发展。由于大数据具备高速增长和海量存储特点，并且涉及到结构化、半结构化以及非结构化数据类型，因此应用大数据技术分析不同结构数据信息可以获得准确分析结果，将其作为电力生产管理依据。

3.4数据展现技术

数据展现技术涉及到可视化技术和空间信息流展示技术，对其进行应用可以提升电力大数据技术的应用质量。在电网参数和地理信息系统结合下，通过空气信息流展示技术可以充分为电网管理人员提供便利，全面了解和掌握电力设备运行状态，同时为决策提供地理信息依据。

3.5数据处理技术

在智能电网中，大数据处理技术可以高效处理数据信息，区分不同数据信息，涉及到分库、分区以及分表等区分方法。对于分库来说，遵循现有要求，可以将多次应用数据输入到不同数据库中，全面提升数据利用效率。对于分区来说，可以将通表数据载入到不同文件资料中，使大型数据表压力降低，全面加快数据访问速度，维护通表顺畅度。对于分表来说，遵循数据处理要求，可以制定多元化数据表，使单表压力降低。通过建设并行式和纵列式数据库能够确保数据加载效果，方便数据查询，提供较高便利性。

4大数据技术电力生产管理

4.1大数据技术保障电网发展及安全生产

大数据技术发展过程会影响整个电力产业发展。电力行业中蕴藏大量数据资源，数据信息价值需求比较高。国外在电力领域中开始研究相关数据信息，采用智能化和科学化电力解决方案，建立智能停电管理系统，对企业停电方案进行优化，同时为电力企业建立智能电网评估系统和投资优化决策系统。智能感知电网实时运行状态，可以帮助监督管理人员做出科学决策，同时完善电网状态智能感知系统和报警系统等。

4.2电力行业大数据分析研究

大数据潜在价值主要是物联网和智能电网高度发展的成果。通过分析电网运行趋势，联合同型号设备寿命曲线对设备健康状态进行判断，以此判断大修时机与项目，实现经济性平衡，设备可用性高。在建设智能电网时，充分发挥大数据技术的价值。通过大数据传输与存储技术能够记录电力生产、传输以及消费数据，通过数据压缩技术可以实现海量数据的最小化传输，减少空间占用量，将电力数据转变为声音或图像等，成为直观化数据。联合人机交互技术，能够科学分析和处理电力数据。

4.3大数据技术支撑能源行业优化转型

风电、太阳能以及微网分布式能源接入与前端用户用电行为关系密切。由于储能系统成本低且效率高，将其应用到配电网中，能够发挥出大数据技术支撑作用，确保能源合理分配。

5结论

电网企业必须顺应电力大数据发展趋势，将大数据技术应用到电力系统中，形成电力大数据体系。通过电力大数据可以为传统产业提供转型升级支持，同时为电力行业发展提供创新动力，为客户与社会提供优质电力服务，值得推广。

作者：李文娟 杨生婧 韩宝卿 索吉鑫 何松 马忠梅 单位：国网青海省电力公司信息通信公司