孫博

摘要：隨著近些年來信息技術(shù)的迅速發(fā)展和電網(wǎng)建設(shè)的突飛猛進(jìn)，大數(shù)據(jù)與電力系統(tǒng)相結(jié)合，為電力企業(yè)的運(yùn)營做出了極大地貢獻(xiàn)。本文在闡述電力大數(shù)據(jù)具體分類以及特征的基礎(chǔ)上，對(duì)電力大數(shù)據(jù)在電網(wǎng)建設(shè)中的具體應(yīng)用進(jìn)行了總結(jié)。希望本文的研究，能夠?yàn)殡娏Υ髷?shù)據(jù)在電網(wǎng)建設(shè)中的更廣泛應(yīng)用，提供一定的理論支持。

關(guān)鍵詞：電力大數(shù)據(jù);電網(wǎng)建設(shè);應(yīng)用

1 引言

作為一種新型電力技術(shù)，智能電網(wǎng)是新時(shí)代電力發(fā)展的關(guān)鍵方向，也是電力轉(zhuǎn)換和傳輸不可或缺的一環(huán)，智能電網(wǎng)具有經(jīng)濟(jì)性強(qiáng)、安全可靠高等顯著特征。另外智能電網(wǎng)在系統(tǒng)運(yùn)行過程中可以進(jìn)一步降低電力運(yùn)輸過程中所隱藏的潛在風(fēng)險(xiǎn)。智能聯(lián)網(wǎng)的投入使用一定會(huì)發(fā)生海量電力信息數(shù)據(jù)，隨后在對(duì)海量的信息數(shù)據(jù)信息處理，在處理過程中智能電網(wǎng)和信息數(shù)據(jù)的高度融合同時(shí)也是深度發(fā)展。由此，在電網(wǎng)系統(tǒng)中，電網(wǎng)工作人員應(yīng)該重視對(duì)處理技術(shù)的運(yùn)用，采取有效措施，對(duì)大數(shù)據(jù)處理運(yùn)用中出現(xiàn)的問題進(jìn)行分析，通過這樣的舉措確保智能電網(wǎng)的穩(wěn)健發(fā)展。

2 理解大數(shù)據(jù)

大數(shù)據(jù)開啟了一次重要的時(shí)代轉(zhuǎn)型，理解大數(shù)據(jù)概念、把握大數(shù)據(jù)時(shí)代的脈搏需要變革我們的思維，關(guān)鍵是要把握三個(gè)重要轉(zhuǎn)變。第一個(gè)重要轉(zhuǎn)變是“樣本=全體”，基于科技進(jìn)步，大數(shù)據(jù)時(shí)代我們可以存儲(chǔ)、分析更多的數(shù)據(jù)，甚至是分析所有數(shù)據(jù)，不再依賴長期以來所依賴的隨機(jī)抽樣，分析全體數(shù)據(jù)將讓我們看到一些以前無法發(fā)現(xiàn)的細(xì)節(jié)，大數(shù)據(jù)讓我們更清楚地看到了抽樣無法揭示的細(xì)節(jié)信息，給我們帶來了更深刻的洞察。第二個(gè)重要轉(zhuǎn)變是追求數(shù)據(jù)的量更甚于追求數(shù)據(jù)的精確度，適當(dāng)忽略微觀層面的精確度讓我們在宏觀層面擁有更加深刻的洞察。第三個(gè)重要的轉(zhuǎn)變是尋找相關(guān)關(guān)系比尋找因果關(guān)系更重要，大數(shù)據(jù)在一定程度上只是告訴我們“是什么”而不是“為什么”，讓數(shù)據(jù)自己發(fā)聲，在當(dāng)今這個(gè)變革加速的時(shí)代，企業(yè)運(yùn)營過程中知道“是什么”在大多數(shù)情況下就足夠了。

3 電力大數(shù)據(jù)運(yùn)用的基本特征

（1）數(shù)據(jù)量規(guī)模龐大。在電力企業(yè)運(yùn)營過程中，最常見的調(diào)度自動(dòng)化系統(tǒng)，往往包含幾十萬個(gè)數(shù)據(jù)采集點(diǎn)，每個(gè)數(shù)據(jù)采集點(diǎn)采集的數(shù)據(jù)量都數(shù)不勝數(shù)。再加上在電力系統(tǒng)運(yùn)行的其他環(huán)節(jié)獲取的信息數(shù)據(jù)，在電力企業(yè)形成了非常龐大的數(shù)據(jù)量。（2）數(shù)據(jù)類型多樣性。電力企業(yè)獲取的信息數(shù)據(jù)中，數(shù)據(jù)類型非常多，這也是造成數(shù)據(jù)量龐大的重要原因之一。在電力企業(yè)生產(chǎn)、管理、營銷的各個(gè)環(huán)節(jié)中，都存在著信息數(shù)據(jù)。而且每個(gè)環(huán)節(jié)都包含實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)、歷史數(shù)據(jù)、文本數(shù)據(jù)、多媒體數(shù)據(jù)等等各種類型的數(shù)據(jù)，其中這些諸多類型的數(shù)據(jù)又可分為結(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)化、非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，由此可以看出，電力大數(shù)據(jù)的分級(jí)結(jié)構(gòu)非常精細(xì)，種類比較繁多。（3）數(shù)據(jù)利用價(jià)值低。雖然電力數(shù)據(jù)的數(shù)量比較龐大，但是搜集的數(shù)據(jù)大部分都是運(yùn)行正常的數(shù)據(jù)，顯示異常運(yùn)行的數(shù)據(jù)量非常少。在電力系統(tǒng)運(yùn)行維護(hù)的工作中，工作人員的判斷往往要依靠異常數(shù)據(jù)，從這方面來看，電力大數(shù)據(jù)的應(yīng)用價(jià)值比較低。

4 大數(shù)據(jù)背景下的電網(wǎng)規(guī)劃體系創(chuàng)新

4.1 有效提升處理大數(shù)據(jù)的技術(shù)水平

從當(dāng)前的發(fā)展趨勢來看，電力大數(shù)據(jù)滲透于電網(wǎng)規(guī)劃中的速度要比相關(guān)人員處理數(shù)據(jù)信息的速度快很多。因此，相關(guān)人員在使用電力大數(shù)據(jù)信息資源的過程中，普遍出現(xiàn)信息資源無法被充分利用的現(xiàn)象。所以，供電企業(yè)應(yīng)當(dāng)積極學(xué)習(xí)與借鑒國內(nèi)外新型處理技術(shù)，為電網(wǎng)規(guī)劃體系工作水平的提高打下扎實(shí)基礎(chǔ)。例如：相關(guān)人員可以把光纖技術(shù)、傳感技術(shù)等滲透于電力大數(shù)據(jù)信息處理模塊，盡可能提升其處理電力大數(shù)據(jù)的能力，以穩(wěn)固電力大數(shù)據(jù)在智能電網(wǎng)規(guī)劃中的地位。

4.2 可視化分析技術(shù)及時(shí)精準(zhǔn)分析處理

電網(wǎng)中不斷生成的數(shù)據(jù)，隨后再充分利用有線屏幕展示給用戶，可視化分析技術(shù)可以有效處理數(shù)據(jù)。因此在智能電網(wǎng)中得到了較為廣泛的應(yīng)用，其通過高度集成技術(shù)和高分辨率圖像交互工具，可以及時(shí)有效地將精準(zhǔn)數(shù)據(jù)處理結(jié)構(gòu)提供給用戶。在信息技術(shù)發(fā)展的同時(shí)可視化技術(shù)的發(fā)展也具有的一定的挑戰(zhàn)，如圖像合成、顯示、技術(shù)擴(kuò)展性以及重要信息的提取等。

4.3 配電網(wǎng)重過載風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估方面的運(yùn)用

現(xiàn)代社會(huì)對(duì)電力需求的快速增加，與傳統(tǒng)電力企業(yè)中“重輸輕配”運(yùn)營模式相結(jié)合，造成了電網(wǎng)存在嚴(yán)重的過載現(xiàn)象，給電網(wǎng)的安全運(yùn)行造成了極大的隱患。通過電力大數(shù)據(jù)的分析技術(shù)，可以對(duì)不同時(shí)間段的電網(wǎng)過載現(xiàn)象進(jìn)行運(yùn)行風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警，這對(duì)電網(wǎng)建設(shè)中配電網(wǎng)過載問題進(jìn)行了有效的解決。

4.4 運(yùn)營監(jiān)測與分析技術(shù)方向分析

技術(shù)變革對(duì)分析視角、分析結(jié)果將產(chǎn)生重大影響。一方面，以明細(xì)數(shù)據(jù)為對(duì)象的監(jiān)測與分析，在視角上將更加注重自下而上，從企業(yè)生產(chǎn)運(yùn)營的最基層單元發(fā)現(xiàn)問題、分析問題、總結(jié)問題;此外，大數(shù)據(jù)下的運(yùn)營監(jiān)測與分析將不限于對(duì)單個(gè)指標(biāo)的閾值設(shè)定與預(yù)警，而是對(duì)一組數(shù)據(jù)同時(shí)進(jìn)行監(jiān)測，并參考?xì)v史數(shù)據(jù)、橫向數(shù)據(jù)進(jìn)行綜合判定與預(yù)警，考慮的因素將更綜合、更全面，并進(jìn)行自適應(yīng)學(xué)習(xí)，使監(jiān)測分析結(jié)果與實(shí)際更加吻合。另一方面，這種基于數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的監(jiān)測分析支持系統(tǒng)更具有“黑箱化”傾向，雖然分析人員可以在較短時(shí)間內(nèi)發(fā)現(xiàn)公司運(yùn)營中的重大異動(dòng)和問題，但由于分析模型考慮的因素很多，關(guān)聯(lián)關(guān)系復(fù)雜，分析的數(shù)據(jù)量巨大，容易成為“黑箱”，分析人員只知其果，難解其因，這就要求分析人員既需要熟悉實(shí)際業(yè)務(wù)，又需要掌握模型構(gòu)建的原理和具體算法，才能在大數(shù)據(jù)時(shí)代的分析工作中游刃有余。

4.5 運(yùn)營數(shù)據(jù)分析

在規(guī)劃決策方面，根據(jù)電力供需、供電半徑、負(fù)荷密度、人口經(jīng)濟(jì)等要素建立的綜合評(píng)估分析模型，將為變電站布局、電動(dòng)汽車充換電站分布等配網(wǎng)選址問題提供決策支撐;根據(jù)地形地貌、天氣預(yù)報(bào)等信息將為輸電線路通道選擇提供決策支撐。在采購與供應(yīng)鏈管理方面，實(shí)現(xiàn)設(shè)備運(yùn)行數(shù)據(jù)與成本費(fèi)用、供應(yīng)商信息聯(lián)動(dòng)，為設(shè)備采購、供應(yīng)商評(píng)估等提供支撐。在設(shè)備運(yùn)維方面，大數(shù)據(jù)分析方法可以克服傳統(tǒng)方法在大樣本計(jì)算方面存在的不足，通過智能電網(wǎng)建設(shè)，電網(wǎng)的數(shù)字信息將更加豐富，安裝在電網(wǎng)各個(gè)設(shè)備上的傳感器將為我們提供大量的各類數(shù)據(jù)，通過對(duì)來自電網(wǎng)傳感器及日常運(yùn)維的海量數(shù)據(jù)分析，必將進(jìn)一步提高設(shè)備狀態(tài)評(píng)估水平，提高設(shè)備故障預(yù)測的準(zhǔn)確性，有效提升供電可靠性和電壓質(zhì)量。

5 結(jié)束語

大數(shù)據(jù)時(shí)代對(duì)智能電網(wǎng)大數(shù)據(jù)處理水平提出了全新要求，受多方面的限制當(dāng)前智能電網(wǎng)大數(shù)據(jù)處理技術(shù)還比較復(fù)雜。同時(shí)，在異構(gòu)多數(shù)據(jù)處理技術(shù)、實(shí)時(shí)分析以及可視化分析方面存在一定的缺陷。所以，我們必須要采取有效措施，進(jìn)一步完善大數(shù)據(jù)處理技術(shù)，以便有效滿足時(shí)代發(fā)展的需求。

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（作者單位：國網(wǎng)山西省電力公司陽泉供電公司）