面向智能电网的电力大数据分析技术探讨

引言

电力能源是日常生活与企业生产的基础。在电力系统发展初期,其就具备复杂多变、覆盖范围广、管理工作难度大等特点,在实践运行中,面对越来越多的数据信息,要想更好地管控系统运行,必须要加大对数据分析技术的研究。在新时代背景下,传统数据分析处理技术已经难以适应社会需求,为了向居民提供优质的电力服务,必须要深层次探索大数据环境下电网的智能化与信息化发展,明确智能电网中电力大数据分析技术的内容。

1智能电网与电力大数据分析技术的关系

简单来讲,大数据是指无法在一定时间内引用常规软件工具对其内容实施抓取、管理及处理的数据集合,具有规模性、多样性及高速性等特点。而电力系统属于社会经济与人类生活的基础内容,也具有大数据的典型特征。由于电力系统属于人造系统最为复杂的一种,不仅包含广泛的地理区域,而且需要传递大量能源,若在运行期间发生故障,短时间内将会产生不可估计的影响。这些内容都与大数据特征相符。尤其是在智能电网的全面推广中,电力系统的智能化与信息化水平越来越高,促使系统内部储备信息数据越来越多,如安装在家庭和企业终端的智能电表收集的数据:电力设备状态监测系统实时跟踪调查发电机、变压器及开关设备等内容的运行信息:对光伏与风电功率实施预测,必须掌握的历史数据、气象信息等。由此可知,在新时代背景下,电力企业要突破以往数据处理技术的制约,在明确自身发展需求的基础上,合理运用电力大数据分析技术,不仅能快速获取所需信息,而且符合电力行业发展需求。

2智能电网中的电力大数据平台分析

2.1总体架构

在智能电网中构建大数据平台整体架构,核心思想在于引用基于Hadoop文件系统的分布式文件处理系统作为大数据的存储框架,结合基于MapReduce的分布式计算技术作为大数据的处理框架,不仅能在系统中储备PB、ZB级数据,而且可以更好地查询分析PB、ZB级数据。

不管是平台中的存储框架,还是处理框架,一般都会安装在通用的虚拟机、操作系统等设备上,有助于充分展现应用硬件的独特优势,如高拓展、低成本等,此时不管是PC机,还是符合要求的普通服务器,都可以作为架构的终端构成单元。对大数据存储框架和大数据处理框架而言,两者会从网络层连接大数据访问框架,具体包含数据仓库工具Hive、计算机编程语言Pig等子模块。

而大数据调度框架也有多个模块,如日志收集系统Flume、数据序列化格式与传输工具Avro等。通过在平台中有效组织与调度大数据,有助于为实践分析奠定基础。企业级商业智能应用系统具备报表查询及分析等高级功能。

2.2电力大数据分析技术的应用

简单来说,大数据处理流程是指在引用辅助工具的基础上,抽取与集成广泛异构的数据源,并根据统一标准储存相关结果,而后运用数据分析技术研究储备数据信息,以此从中获取有价值的信息。对当前电力企业发展而言,大数据处理流程与传统工作模式并没有较大差异,最大区别是电力大数据需要处理更多非结构数据,因此在很多环节都要运用MapReduce等方式并行处理。以城市用电信息采集为例,其要运用分钟级的数据采集频率,基本上控制在15min。换句话说,工作人员每小时就要采集4次信息。由于现代居民住宅的分布错综复杂,若继续沿用传统数据收集方式不仅操作难度高,数据处理繁琐,而且难以保障获取数据的科学性和完善性。而在大数据分析技术的引导下,可以选择两种方式:一种引用重新布线的有线方式传递数据。此时不仅要投入大量资金,而且PLC不稳定:另一种无线方式,如GPRs等都是系统可选的技术软件。虽然当前GPRS技术得到了大范围推广,但在内外环境影响下,收集数据依旧存在遗漏现象,因此为了保障智能电网管理决策的有效性,必须加大对数据收集工作的探索,为电力大数据分析技术应用提供依据。

3面向智能电网的电力大数据分析技术应用分析

3.1数据仓库技术

因为智能电网获取信息的渠道非常多,数据分布范围较广,不同类型处理要求也有差异,所以在收集与管理中会受多种因素限制。通过在系统中运用数据仓库技术可以有效解决这一问题。通常情况下,智能电网处理数据会根据搜集、选择、转换等步骤进行操作,因此运用数据仓库技术主要分为3点:第一,数据抽取技术,在源系统中获取数据,再向其传输目的数据:第二,数据转换技术,通过转换获取数据,改变具体形式,并处理其中存在的错误数据:第三,数据加载技术,加载转换后的数据,并将其传递到源系统中有效储存。由于数据仓库技术是一项非常关键的数据集成技术,在智能电网数据搜集工作中占据重要地位,所以在企业革新发展中,必须要充分展现应用技术的价值,只有这样才能实现电力企业可持续发展目标。

3.2数据分析技术

大数据技术的根本驱动力是将信号转变为数据,并通过分析数据获取信息,而后提炼信息得到知识,最终结合获取知识为重要决策与行动提供基础保障。由此在大数据时代下,智能电网运用的电力大数据分析技术要具备在大量数据环境中寻找有价值信息的能力,为决策者设计管理对策提供依据。确保电力企业在发展中拥有完善的企业规划和部署,不仅能提高企业在市场中的竞争力,而且可以为实践发展提供不竭动力。以美国太阳能推广案件为例,企业运用数据分析技术收获了大量用户提供的反馈意见,并由此对太阳能的推广影响进行了分析预测,最终根据获取信息提出了更加完善的管理决策。

3.3数据处理技术

这项技术包含分库、分区及分表处理三方面。其一,分库处理是指研究多个数据库数据,并从中寻找应用率较低的内容,将其传递到系统平台中:其二,分区处理是指科学划分不同文件的类型,并依次记录到通表中,以此控制大型表压力影响,促使数据访问操作更加流畅:其三,分表处理是指按照数据处理原则,分类构成数据表,以此减少单表工作压力。同时,这项技术还可以用来构建纵列式和并行式数据库,不仅能提升数据加载的效率与质量,而且具备全天候查询功能。

3.4数据展现技术

在大数据平台中,构成电力数据展现技术的内容分为三点:可视化技术、历史信息流展示技术及空间信息流展示技术。这些内容在智能电网中有助于帮助员工更快掌握电力系统运行情况。其中,可视化技术能实时监控电网工作,优化整体系统运行的自动化水平:空间信息流展示技术能远程操控网点数据,为数据操作设计有功与无功的调节功能。通过构建全方位的电网可视化方案,不仅能获取多信息源数据,如电网模型、地理数据、调度实时数据等,而且可以根据实际地理图了解电网运行状态。在这一过程中,可视化技术为智能电网运行监视提供了新模式,既能完善了解电网各设备、区域及用户用电状态,又可以控制调度运行构成的风险。

4结语

综上所述,在智能电网建设中,电力企业为了保障系统运行质量,提高经济效益,开始积极运用电力大数据分析技术。通过构建基于智能电网的电力大数据平台,合理运用大数据分析技术,有助于为电力企业决策提供有效依据,提高居民用电质量。