（国网江苏省电力公司连云港市赣榆区供电公司 江苏连云港 222100）
摘要：随着全球能源互联网、特高压电网和配网自动化的持续推进，各类分布式电源、充电桩等不断接入，电网的复杂性和不确定性进一步加剧，电力调控变得日趋复杂，对电网安全、经济、可靠运行及用户服务水平的提高提出了更高要求。而大数据技术在数据整合集成能力上的优越表现，为其在电力调控中的应用提供了广阔空间。因此，本文从大数据核心技术入手，对大数据技术在电力调控中的应用方向进行分析，希望为今后进一步开展大数据技术在电力调控中的应用打下基础。
关键词：大数据技术；电力调控；应用方向
1、大数据核心技术
1.1、大数据的概念
数据是最有价值的资产，也是企业的命脉，数据的可用性至关重要。电力行业大数据不仅指用户用电量的数据、电力企业的管理数据，还应该包括电网运行状态的数据和发电机组的数据，例如继电保护数据、变电站运行数据、电厂侧还可以有汽机，锅炉参数等。大数据具有数据海量异构、价值密度低、需要实时处理等几个特点。而随着智能电网的不断建设发展，电网大数据将会以指数级的速度增长。目前电力系统中使用的各种管理运行数据大部分为存储在关系型数据库中的结构化数据，这些数据由于缺乏顶层设计，数据很难互通共享。而大数据则利用互联网技术，将数据分散存储，应用共享，通过互联网把数据互通互联，把有价值的数据提取出来。
1.2、云计算
目前，国内很多地方都在设立云计算中心。云计算是一种基于互联网的大规模分布式计算模式。是透过网络将庞大的计算处理程序自动拆分成无数个较小的子程序，再交由多部服务器所组成的庞大系统经搜寻、计算分析之后将处理结果回传给用户。透过这项技术，网络服务提供者可以在数秒之内，达成处理数以千万计甚至亿计的信息，达到和“超级计算机”同样强大效能的网络服务。云计算的核心技术主要有分布式技术和虚拟化技术两大类。（1）分布式技术实现了对计算机各类资源的分布式存储，用冗余存储的方式保障数据的可靠性，保障分布式数据的高可用和经济性，从而能够同时使用多种计算资源来解决计算问题，利用网络互相连接，共同组成一个逻辑统一的大型数据库，并实现文件的分布式管理。（2）虚拟化技术指的是计算元件在虚拟的基础上运行，可以扩大硬件的容量，简化软件的重新配置过程，通过该技术可实现软件应用与底层硬件相隔离。该技术主要有：存储虚拟化、主机虚拟化、桌面虚拟化、网络虚拟化。虚拟化技术使得云计算平台在用户看来是一个单一实体，是获得计算服务的唯一接口。在云计算中，计算系统虚拟化是一切建立在“云”上的服务与应用的基础。
2、电力调控对大数据技术的需求
电力调控中心是电网运行的指挥中枢，全面负责电网运行监视、倒闸操作、事故处理，是电网运行数据的汇集中心。对电网运行数据进行有效地管理和分析，能帮助调控人员进行辅助决策，提高调控运行人员驾驭电网的能力，保障系统安全，提高调控工作的智能化水平。随着信息技术、人工智能技术的发展，电力调控逐渐从经验型发展到智能型，智能告警等大量智能应用功能不断引入，对大量基础数据的深入挖掘分析要求不断提高。随着分布式电源、充电桩逐步接入电网，对电网冲击不断增多，电网负荷特性不断变化，电网规模不断扩大，对电网安全经济运行的要求不断提高，电网的复杂性和不确定性进一步加剧，电力调控变得日趋复杂。大数据技术通过整合集成分散在各处的海量数据，深度分析并提供有价值的数据信息支撑，为实现电网运行的安全经济性提供了更加可靠的保障。
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电力调控、运检、营销等部门对数据的需求有所重叠，没有实现共享集成，存在同一数据重复统计的问题，单个数据价值密度低，数据整合效率低，大数据技术的整合集成能力能有效分析各部门各专业之间的数据关联，为电力调控提供了全景视角和综合分析方法，为电力调控的精益化提供有效支撑。
3、大数据技术在电力调控中的应用方向
电力系统是实现电能生产、传输、分配和使用实时平衡的复杂系统。随着全球能源互联网、特高压电网和配电网自动化的持续推进，分布式电源、充电桩等不断接入，对电网安全、经济、可靠运行及提高用户服务水平提出了更高的要求，持续提高电力调控智能化水平势在必行，而大数据技术在数据整合集成能力上的优越表现，为其在电力调控中的应用提供了广阔空间。
3.1、提高电网运行安全性、经济性、可靠性
大数据技术在负荷预测、智能告警、电网状态监测与诊断等方面广泛应用，将有利于提高电网运行安全性、经济性、可靠性。在负荷预测方面：负荷预测对于电力系统安全、经济、可靠运行有着重要的作用，负荷预测精度对电网计划检修安排、安全裕度校核有较大影响。分布式电源、充电桩的接入使得负荷的规律性变差，负荷预测的精准度很难掌控。同一地区负荷中包含有不同负荷特性的各类负荷，本身的负荷特性和变化规律各不相同，且缺乏气象、地理、经济等数据信息，负荷预测精准度将很不理想。引入大数据技术，整合集成气象、地理、经济等其他行业数据信息，为提高负荷预测精度带来新的可能。在智能告警方面：随着电网规模不断扩大，调控中心的监控信息量不断加大，调控员淹没在海量的告警信号中。各种设备缺陷、告警信号、视频监控信息、历史修试记录等没有集成，存在重复安排处理的现象，仅凭历史经验人工进行分析判断，处理效率低下。引入大数据技术，将分散在调控、输变电运维检修等不同部门不同专业间的信息进行集成整合，为实现高效的智能告警提供可能。在电网状态监测与诊断方面：目前侧重于对单个设备监测，各个设备之间的监测数据没有共享，无法对整个电网设备全局进行分析，需要人工干预判断。另外，设备的基本试验参数、运行缺陷、修试记录等信息集成后，数据量大，分布离散，传统的数据分析方法处理效率低下。利用大数据技术对这些海量数据进行综合分析，实现设备状态的实时监视和趋势分析，有利于提高电网设备监测水平。
3.2、提升客户用电服务水平
大数据技术在用户需求侧管理、计划检修安排等方面广泛应用，将有利于改善用户用电体验，提高客户用电服务水平。在用户需求侧管理方面：通过分析用户历史电量数据，归纳消费特征，促进用户需求侧管理，合理引导错峰用电，削峰填谷，提高地区负荷率水平，避免负荷大起大落，造成局部电压变化过大，影响大工业客户安全生产。引入大数据技术，将影响客户用电方式的经济、政策、气候等因素及历史用电数据整合集成，为用电客户打造专属的负荷计划，提升用户需求侧管理水平。在电网计划检修方面：重复停电、延期送电等情况时有发生，因电网设备临时缺陷引起的非计划检修消缺工作，对客户供电可靠性及生产用电安排有较大影响，间接影响客户用电体验，降低了客户满意度。引入大数据技术，将客户设备检修计划、客户用电需求、电网设备检修计划、电网设备缺陷数据集成整合，统筹安排，减少重复停电次数，降低非计划检修概率，为电网安全可靠供电及用户合理生产用电创造良好的基础，最终提升对用户的服务水平。
总之，大数据技术的广泛应用是未来社会发展的必然趋势。将大数据技术应用到电力调控必将促成电力行业的全新发展，加快坚强智能电网的建设步伐。
参考文献：
[1]李光珍.大数据技术在电力调控中的应用方向分析[J].低碳世界，2016，33：71-72.
[2]郑海东，易武，孙薇庭，王丽芳，邱胡光.大数据及其在电力工业中的应用[J].农村电气化，2015，09：34-35.
论文作者:尚明杨
论文发表刊物:《电力设备》2017年第14期
论文发表时间:2017/9/4
标签：数据论文; 电网论文; 技术论文; 电力论文; 负荷论文; 分布式论文; 用户论文; 《电力设备》2017年第14期论文;