彭英華 刁慕杰 王 程

（國電菏澤發(fā)電有限公司，山東菏澤274000）

0 引言

當前，海量數(shù)據(jù)為電力行業(yè)生產(chǎn)監(jiān)督、運營維護與市場營銷提供了規(guī)模龐大、類型多樣的信息支撐；而處于大數(shù)據(jù)時代背景下，研究如何采用現(xiàn)代信息資源整合與數(shù)據(jù)挖掘技術，加強電力相關業(yè)務流監(jiān)督，提升行業(yè)整體規(guī)劃布局，具有重要的現(xiàn)實意義與經(jīng)濟價值。

1 大數(shù)據(jù)時代背景

關于大數(shù)據(jù)（Big Data）時代背景的定義，是指基于超出傳統(tǒng)DataBase處理軟件所能處理范圍的海量規(guī)模數(shù)據(jù)，其在數(shù)據(jù)獲取、數(shù)據(jù)管理分析上具有類型多樣、規(guī)模龐大、時效傳輸?shù)忍攸c。大數(shù)據(jù)所涉及的信息，往往需多臺計算機采用分布式計算的方式來處理，利用云計算與分布式數(shù)據(jù)處理技術，提升多源數(shù)據(jù)加工與深度挖掘的能力。

盡管當前電力相關行業(yè)在產(chǎn)品生產(chǎn)、運行維護與安全管理方面積累了龐大的零散數(shù)據(jù)，但由于傳統(tǒng)基礎數(shù)據(jù)庫僅處于數(shù)據(jù)存儲、查詢與簡單統(tǒng)計等低端層次水平，因而難以獲取數(shù)據(jù)所隱藏的內(nèi)部聯(lián)系與潛在價值信息，必須依托數(shù)據(jù)整合與數(shù)據(jù)挖掘技術，提升大數(shù)據(jù)時代背景下電力行業(yè)的數(shù)字化管理水平。

2 電力監(jiān)控數(shù)據(jù)分析的特點

隨著現(xiàn)代數(shù)據(jù)獲取手段的進步，電力數(shù)據(jù)采集能力迅速增長，然而對有效信息的處理能力擴展卻相對滯后，進而對電力運營監(jiān)督能力的提升造成了一定影響。概括分析，電力監(jiān)控數(shù)據(jù)分析包含以下特點：

（1）數(shù)據(jù)冗余量大、類型繁雜多樣，價值密度相對較低。以無人機、人力巡線、電力工況實時采集為手段獲取的動態(tài)數(shù)據(jù)序列，類型復雜多樣，從文本、聲音、圖片到視頻，數(shù)據(jù)量大，格式難以標準化處理，對電力系統(tǒng)數(shù)據(jù)分析構成了一定的限制。

（2）數(shù)據(jù)規(guī)模相對較大，傳統(tǒng)手段難以快速處理。電力運營監(jiān)控系統(tǒng)涉及數(shù)據(jù)采集、信息傳輸與分析、設備故障排查診斷、故障影響風險評估等諸多方面，數(shù)據(jù)采集信息量巨大，且規(guī)范指標相對較多，當前傳統(tǒng)數(shù)據(jù)分析軟硬件難以快速運算處理，必須依靠云計算、分布式處理系統(tǒng)等符合大數(shù)據(jù)條件的信息并行處理技術。

（3）數(shù)據(jù)資源共享整合程度較低，影響了行業(yè)整體規(guī)劃分析的精準度。由于當前各電力運營監(jiān)控系統(tǒng)相互分散獨立，數(shù)據(jù)控制中心同各基礎節(jié)點之間通信標準存在差異，數(shù)據(jù)的共享利用程度相對較低，存在多源異構壁壘，難以滿足現(xiàn)代智能化、數(shù)字化集成的要求。

針對上述問題，可采用基于大數(shù)據(jù)背景的相關信息處理技術來嘗試解決，即數(shù)據(jù)挖掘技術與分布式并行計算技術。其中，數(shù)據(jù)挖掘（Data mining）即從多源數(shù)據(jù)信息中，通過BP神經(jīng)網(wǎng)絡、模糊集、機器學習、統(tǒng)計分析等方法來檢索數(shù)據(jù)背后的資源，有助于發(fā)現(xiàn)電力系統(tǒng)數(shù)據(jù)的潛在規(guī)律；分布式并行計算，即針對海量龐大的電力運營狀態(tài)數(shù)據(jù)，將其分割為許多小模塊區(qū)間，分別交由不同的高性能計算機來進行分布式處理，按照運行方式的差異，劃分為計算機集群系統(tǒng)與網(wǎng)絡系統(tǒng)，由于分布式運算本身內(nèi)部工序分層進行，存在異構，但各層內(nèi)部對外公開，通過API/SDK等相互調(diào)用管理，有助于對大量電力運營狀態(tài)數(shù)據(jù)快速進行分類異構處理，提升電力安全監(jiān)督的效率。

3 基于大數(shù)據(jù)背景的電力運營監(jiān)控數(shù)據(jù)處理研究

電力運營監(jiān)控系統(tǒng)主要包含基礎資料數(shù)據(jù)、產(chǎn)業(yè)運行狀態(tài)數(shù)據(jù)與控制管理信息等方面，其中基礎資料數(shù)據(jù)包含電力設備的運行穩(wěn)定性、電力能源的存量、電壓情況等，后兩者側重于生產(chǎn)與管理層次下的整體生產(chǎn)運行決策。電力運營監(jiān)控系統(tǒng)組織結構示意圖如圖1所示。

圖1 電力運營監(jiān)測系統(tǒng)組成示意圖

電力運營監(jiān)控系統(tǒng)，以數(shù)據(jù)挖掘、分布式運算為特點，以基礎資料數(shù)據(jù)為平臺，結合實時生產(chǎn)運營數(shù)據(jù)，分層查詢與管理、逐級分布管控，實現(xiàn)了電力監(jiān)測網(wǎng)絡的透明化與可視化，通過數(shù)據(jù)共享整合，促進了電力業(yè)務的縱深化發(fā)展，并結合大數(shù)據(jù)時代下的數(shù)據(jù)集成抽樣、特異性群組與聚類分析等方法，提升數(shù)據(jù)支撐的價值密度。電力生產(chǎn)模塊結構關系示意圖如圖2所示。

圖2 電力生產(chǎn)模塊結構關系示意圖

從系統(tǒng)架構來分析，主要包含數(shù)據(jù)采集層、數(shù)據(jù)分析處理層、系統(tǒng)應用層等部分，數(shù)據(jù)采集層指借助DMS/用電采集系統(tǒng)等構建的數(shù)據(jù)交換采集信息系統(tǒng)，是整個系統(tǒng)運營的基礎數(shù)據(jù)來源；數(shù)據(jù)分析處理層主要是指以時空關系數(shù)據(jù)庫為基礎，采取的數(shù)據(jù)網(wǎng)絡分布計算等技術來匯總、分析與表達數(shù)據(jù)聯(lián)系，提供數(shù)據(jù)存儲、計算、圖形與表格化生產(chǎn)以及在線Web網(wǎng)絡發(fā)布等功能；系統(tǒng)應用層則重在實現(xiàn)封裝式功能，即實現(xiàn)動態(tài)生產(chǎn)監(jiān)控、配電優(yōu)化分析、行業(yè)運行狀態(tài)檢驗、電力客戶動態(tài)管理與行業(yè)總體輔助規(guī)劃等具體應用。通過以上構成電力運營監(jiān)控系統(tǒng)得以實現(xiàn)大數(shù)據(jù)時代電力行業(yè)信息分析的科學指導。

4 結語

綜上所述，基于大數(shù)據(jù)時代背景來整合多源電力數(shù)據(jù)資源，深度挖掘隱含信息規(guī)律，加強電力相關業(yè)務流監(jiān)督，提升行業(yè)整體規(guī)劃布局，有助于提升電力運營監(jiān)控的準確性、時效性與科學性，有助于促進電力行業(yè)持續(xù)、健康、穩(wěn)步發(fā)展。

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