智能電網(wǎng)中電力大數據關(guān)鍵技術(shù)的運用

系統在運行中會(huì )產(chǎn)生龐大的數據信息，數據增長(cháng)速度很快并且類(lèi)型較多，這和大數據的特征相符合。隨著(zhù)的不斷發(fā)展和推進(jìn)，系統內的數據源會(huì )不斷增多，甚至會(huì )出現極強的增長(cháng)趨勢。以往的數據處理技術(shù)已經(jīng)不能滿(mǎn)足當前發(fā)展需求。

智能電網(wǎng)大數據特征

智能電網(wǎng)在運行的過(guò)程中會(huì )不斷產(chǎn)生龐大的數據，對數據按照來(lái)源進(jìn)行劃分，可以分為電力企業(yè)內部和外部數據，其中內部數據包括數據采集與監控系統、生產(chǎn)管理系統、配電管理系統、客戶(hù)服務(wù)系統等，數據大多來(lái)源于關(guān)鍵應用系統;外部數據則一般來(lái)自于互聯(lián)網(wǎng)、氣象信息系統、地理信息系統等，外部的數據較為分散，數據管理單位也各不相同?？梢钥闯鲋悄茈娋W(wǎng)數據具有多樣性、來(lái)源多樣的特征，半結構化、非結構化的數據數量在不斷增加，比如：客戶(hù)服務(wù)系統中的語(yǔ)音數據、在線(xiàn)監測系統中的視頻、圖像數據，這些都屬于非結構化數據，這些數據價(jià)值密度不高，每種數據在采樣、生命周期、頻率方面都各不相同。

智能電網(wǎng)、云計算以及大數據技術(shù)之間的聯(lián)系

當前電網(wǎng)中基礎設施還不完善，不能有效的對相應信息資源進(jìn)行搜集、分析和存儲，要解決當前現狀，就需要在電力系統中加入智能電網(wǎng)應用。

要對電網(wǎng)中的數據信息資源進(jìn)行合理的使用，為決策提供有效的依據，就需要構建大數據平臺，實(shí)現科學(xué)決策。在構建的過(guò)程中，還需要加入云計算技術(shù)，將云計算技術(shù)和大數據技術(shù)進(jìn)行有機結合，實(shí)現企業(yè)對智能電網(wǎng)下各類(lèi)數據信息的有效分析、計算與存儲，為更好的控制智能電網(wǎng)提供技術(shù)支撐。

智能電網(wǎng)、大數據技術(shù)、云計算之間具有緊密聯(lián)系，云計算技術(shù)具備很大的信息存儲功能，在構建大數據平臺時(shí)，將其加入，靠其功能對智能電網(wǎng)下各項數據信息進(jìn)行計算以及分析，而電網(wǎng)運行又會(huì )不斷產(chǎn)生龐大的數據，因此在搭建平臺時(shí)，可以利用這一功能，來(lái)滿(mǎn)足智能電網(wǎng)運行的實(shí)際需求，為實(shí)現智能電網(wǎng)數據在線(xiàn)分析功能提供技術(shù)支撐。另外，應用這一技術(shù)，還可以加強對智能電網(wǎng)的實(shí)時(shí)監控與管理，為其經(jīng)濟合理的運行提供支持。

智能電網(wǎng)中電力大數據關(guān)鍵技術(shù)的運用

1 ETL 關(guān)鍵技術(shù)

電力領(lǐng)域智能電網(wǎng)在數據分布上具有分散的特點(diǎn)，數據數量很多，數據類(lèi)型也較多，這些都為數據處理工作帶來(lái)了一定的困難。在這種情況下，進(jìn)行數據處理工作應該要按照標準流程進(jìn)行規范操作，即“數據集成-抽取-轉換-剔除-修止“。電力企業(yè)通常將數據倉庫技術(shù)應用到數據集成上，ETL 是“Extract-Transform-Load”的縮寫(xiě)，從中可以看出其包括三個(gè)部分，即 Extract、Transform 和 Load，首先是 Extract，被叫做數據抽取，就是要將目的數據源系統需要的有關(guān)數據從數據源系統中抽取出來(lái);Transform 被叫做數據轉換技術(shù)，用數據抽取技術(shù)抽取出的數據根據相關(guān)的要求進(jìn)行轉換，將數據變?yōu)榱硪环N形式，在這個(gè)過(guò)程中要對數據源中出現的偏差和錯誤數據進(jìn)行處理，要清洗或者加工數據;Load是數據加載技術(shù)，就是將上一環(huán)節處理好轉換好的數據進(jìn)行加載，之后保存到目的數據源系統內。

這一關(guān)鍵技術(shù)是智能電網(wǎng)中電力大數據集成的關(guān)鍵技術(shù)，將其應用到企業(yè)中，需要全面考慮每種因素，在合理考慮后再和多種先進(jìn)技術(shù)進(jìn)行結合，實(shí)現科學(xué)的數據集成化。

2 數據分析關(guān)鍵技術(shù)

大數據技術(shù)中，核心就是將信號轉化為數據，利用ETHINK平臺對數據進(jìn)行處理和分析，將其轉化為信息，通過(guò)對信息進(jìn)行提煉，可以為電力企業(yè)的決策和行動(dòng)提供有效參考和依據。德國就使用數據分析關(guān)鍵技術(shù)，為其太陽(yáng)能推廣提供了有效、科學(xué)的決策依據，太陽(yáng)能的廣泛使用可以讓電力用戶(hù)將多余的電能輸入電網(wǎng)中，提高電力企業(yè)的經(jīng)濟利益。

3 數據處理關(guān)鍵技術(shù)

在電力大數據中，使用數據處理技術(shù)就是對采集來(lái)的數據進(jìn)行處理，包括分庫、分區與分表。數據分庫處理就是要按照一定的處理原則將一些利用率高的數據輸入到不同的數據庫中，這樣可以提高數據庫中一些數據的利用率。數據分區處理，就是將通表數據有效的載入到不同文件中，可以有效減輕大型表壓力，提高數據的訪(fǎng)問(wèn)性能，讓運行情況更好。數據分表處理，就是按照相關(guān)的數據處理原則來(lái)建造各種數據表，這樣可以減輕單表壓力。除此之外，構建并行式和縱列式數據庫，可以提高數據加載性能，實(shí)現高效的數據查詢(xún)。例如，可以將結構化查詢(xún)語(yǔ)言和 Map Reduce 進(jìn)行有機結合，可加強數據庫中數據的處理性能，提高數據的抗壓彈性。

4 數據展現關(guān)鍵技術(shù)

在智能電網(wǎng)電力大數據中，展現數據的關(guān)鍵技術(shù)包括可視化技術(shù)、歷史流和空間信息流，將這三種數據展現關(guān)鍵技術(shù)應用到智能電網(wǎng)數據處理中，可以讓企業(yè)中的管理者正確認識到電力數據的意義和系統運行情況?？梢暬夹g(shù)被廣泛的應用到智能電網(wǎng)中，用來(lái)實(shí)時(shí)監測和控制電網(wǎng)的運行情況，可以有效提高電力系統的自動(dòng)化水平?？臻g信息流展示技術(shù)通常體現在電網(wǎng)參數和已有 GIS 的融合中，例如三維展示技術(shù)和虛擬現實(shí)技術(shù)。歷史流展示技術(shù)通常會(huì )應用到電網(wǎng)歷史數據管理和展示中?？梢詫?shí)現對電力生產(chǎn)現場(chǎng)的實(shí)時(shí)監測數據或者電網(wǎng)規劃、負荷預測數據等數據走勢的預測功能，可見(jiàn)這一技術(shù)具備很大的應用價(jià)值。

在大數據時(shí)代背景下，企業(yè)應該不斷優(yōu)化，搭建出更完善的電力大數據平臺，能夠充分挖掘出數據的價(jià)值，通過(guò)利用一些關(guān)鍵技術(shù)，可以提高智能電網(wǎng)中電力大數據的處理水平，為企業(yè)帶來(lái)更多的經(jīng)濟利益，提高企業(yè)的競爭力，保證電網(wǎng)的運行。