关键词：大数据技术；电力系统；应用
引文：
近年来，我国经济社会发展极为迅速，人民群众的物质生活水平也在不断提高。作为对人们生产生活影响最为密切的电力来讲，面临着极大的压力和挑战。特别是在当前电力资源需求日益提高的形势下，如何保证电力系统运行的有效性，是电网运行效率与质量的关键性指标。在当前信息技术日新月异的形势下，社会各行各业正在发生着深刻的变革。特别是近年来随着大数据技术的发展，对社会各领域的影响极为深刻。作为信息技术中的重要内容，大数据技术应用到当前电力系统工作中对于电网运行质量和效率的提升，以及电网运行成本的降低具有重要的意义。所以，如何加深对大数据技术在电力系统中的应用研究很有必要。
1大数据技术应用于电力系统中的意义
1.1电力系统自动化发展需求
当前，随着社会需求的不断提升，如何推进新时代背景下的电力系统智能化和自动化的发展具有重要的时代特征，所以，建设电力调度中心对于电力系统运行具有关键的意义，可以全面的管理和监控电网运行情况，为实现电力系统的稳定性和安全性提供保障。电网在运行过程中，会因为运行特征产生大量的数据信息，更好的管理和监控电网运行过程可以实时的处理各项数据，并对这些基础数据进行分析和研究，将智能化预警系统引入其中，以不断降低电网运行的负荷压力，使得电网能够在当前电网规模和运行压力不断扩大的情况下实现更好的稳定性和安全性，大数据技术对于这些需求可以更好的满足。
1.2确保电网安全可靠运行
如今，随着电气时代的来临，用电数量和用电质量提升速度超乎我们的想象，电网运行中各种各样的不稳定因素时时的考验着电网的整体质量，因此，要实现电网安全可靠的运行必须全面诊断和监控电网运行的状态，运用跨越式及系统性的数据共享来追踪和定位故障区域，便捷高效的处理电网运行中的各项故障。
1.3进一步提升客户用电服务水平
预判性的实现是大数据技术突出的优势所在，通过分析和处理各项数据信息，可以生成科学合理检修计划和供给计划，实现电力系统效率的大幅提升，避免不必要的资源浪费，确保用电客户服务质量的提升。比如运用大数据技术通过分析和研究用户历史用电记录，分析出用电客户的需求侧，实现区域用电总数据的错峰供给，降低电网负荷，避免故障发生。
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2在电力系统中大数据技术的应用
2.1具体应用
2.1.1对风电场功率进行预测
大部分风电场并网能够对电网调度和电力系统的安全平稳运行造成严重影响，而对风电场的功率加以预测则能较好的将这一问题解决。对于风电来说，时间尺寸的强随机波动性与空间尺度的分散性则是其主要的特点，而大量数据是对风电场的功率预测的支撑。为了进一步将风电场的超短期和短期风电功率预算顺利完成，以大量数据为基础，从而对恰当的预测方式所选择，进而对科学的预测模型加以构建，以此来对风电场的功率所预测，并考虑到具体应用需求与预测具体尺度的不同，对多种模型及方法所选择。
2.1.2对配电网低电压进行定位和治理
因为电网改造升级速度比较缓慢，而用电负荷则不断的增长，导致全国电网有低电压情况存在，进而对用户日常生产生活的正常用电造成不利影响。而合理的应用大数据技术能够很好的对配电网低电压进行定位，并且在SCADA系统和用电信息采集系统等的帮助下，对相关电网数据加以收集，例如收集线路和变压器的功率因素、电流电压、负荷类型、物理参数等。同时对配电网元件故障状况进行关联，以及进一步关联配电变压器容量、无功补偿、负载率、配电网结构、户均容量、供电半径、线路线径等各种信息，对配电网低电压的影响因素数据合理利用，进而挖掘模型分析其关联性，对低电压的原因充分掌握，使配电网的安全运行得以保证，进一步提升配电网电压合格率。
2.1.3在检修与营销中的应用
在电力检修应用方面，大数据技术在设备状态评价、故障诊断和检修策略改进等方面有着重要的应用。大数据技术可以对设备的基础信息、历史运行数据、检修的频率和发生问题情况进行收集和数据挖掘，得到设备正常运行和发生故障时的参数变化情况，通过比较判断当前运行设备是否存在故障，为检修提供决策支持。大营销体系建设的重点是提高营销业绩和客户服务水平，确保业务高效地开展。大数据技术的应用对于提高服务和营销水平、降低线损、预防窃电行为等方面有着重要的应用。在服务和营销方面，大数据技术通过对客户用电数据的分析可以得到其用电行为规律，进而可以做到以客户为中心，推出不同的营销方案，提高客户选择度。在经营管理方面，结合一体化线损系统和电量采集系统的大量数据建立计算和预测模型，提高线损和窃电行为的分析能力，降低线路损耗并减少窃电行为的发生。
2.2大数据技术给电力行业带来的挑战
第一、数据质量方面的挑战。大数据技术的先决条件是海量信息数据的收集。现阶段电力系统中的自动化设备尚未在整个电网范围内实现布置，一些老旧厂站及线路上的电气设备仍不具备自动化功能，电力数据无法做到及时、全面的采集，数据分析的准确性和实时性无法得到保证，电力大数据技术的应用会受到一定的影响。第二，数据集成与共享方面的挑战。大数据技术的关键在于对海量信息数据的整合分析。现阶段电网中使用的智能系统较多，这些工作主站采用的数据模型和数据口径不同，存储位置也不同。采集上来的电力数据很难做到集成与共享，整合与分析无法做到有效性，电力大数据的核心价值就会失去意义。第三，数据分析处理方面的挑战。现阶段的电力行业数据量庞大，但是分析和处理能力还很薄弱，大都还仅限于数据的录入和查询等较为低级的级别，无法对数据的价值进行深入的挖掘，如果能够实现对这些数据进行深入的分析，发现数据的特征规律，专业人员就可以预测可能发生的变化趋势，进而拓展企业的核心竞争力。第四，安全防御方面的挑战。大数据技术的应用在提高电力系统的规划、运行和管理水平的同时，也存在一些信息安全的问题。电力数据含有海量的电力企业数据和客户隐私数据，数据量大、价值度高、敏感度强，很容易成为网络黑客的攻击目标。同时数据在传输、处理、存储和应用过程中也存在着传输中断、被恶意窃听、存储故障等风险。
3结束语
当前，在信息技术发展日新月异的形势下，大数据时代已经来临并在影响着社会发展，电力建设管理的自动化和数字化发展也迎来了崭新的局面。在智能电网的背景下，电力系统与大数据技术在生产和管理的全过程中都存在着紧密的联系。虽然大数据技术应用在电力系统中还存在一些挑战，但加大对电力系统中大数据技术的应用研究，对电力数据的进行管理和处理分析、电力系统的规划、建设、运行、检修和营销服务能力都有着至关重要的推进作用。
参考文献
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论文作者:任丽娟
论文发表刊物:《建筑学研究前沿》2018年第25期
论文发表时间:2018/12/14
标签：数据论文; 电网论文; 电力系统论文; 技术论文; 电力论文; 客户论文; 故障论文; 《建筑学研究前沿》2018年第25期论文;