庞振明 季福学
国网安徽省电力有限公司宣城供电公司 安徽宣城 242000
摘要：大数据使得不仅加速了电力行业技术理念改革创新的部分，同時也为行业的发展提供了新的发展空间。因此必须建立以大数据时代为基础的智能化信息体系，才能促进电力行业的长期稳定发展。
关键词：大数据时代；新型电网规划；体系分析
1大数据简介
大数据带来的重大思维和理念变革主要包括3点:(1)大数据即全数据。“大”只是大数据的一个表象,“全”才是大数据的本质。要想挖掘数据内蕴含的所有信息,必须在对所有数据进行分析的前提下才可能实现。大数据是指不用随机分析法这样的捷径,而采用所有数据的方法。(2)大数据允许不精确。数据量的大幅增加会造成一些错误的数据混进数据库,大数据时代要求我们重新审视精确性的优劣。我们要学会接受这些纷繁的数据并从中受益,而不是以高昂的代价消除所有的不确定性。也就是说,快速获得一个大概的轮廓和发展脉络要比严格的精确性要重要得多。(3)预测是大数据的核心。建立在相关关系分析法基础上的预测是大数据的核心。相关关系通过识别有用的关联物来帮助我们分析一个现象,而不需要揭示其内部的运作机制,我们更关注将要发生的事情“是什么”,而不是“为什么”。大数据时代带来的巨大价值使得选择大数据的理念和方法不再是一种权衡,而是通往未来的必然改变。在这样一种时代潮流中,电网规划建设部门作为预测电网发展、规划电网未来的重要角色,必须快速适应新技术带来的变革,掌握新型理念和方法,为整个电力行业的规划建设做出更加经济有效的决策。
2 面向大数据的电网规划新体系
现有的规划系统无法满足电力大数据的应用要求,主要表现在以下3方面:(1)数据种类不够全面。现有规划系统中的数据基本来自电力行业内部,数据种类较少,且缺乏智能化的数据获取手段,使得数据实时性较低,更新周期长。(2)数据处理能力不足。在庞大的数据量面前,现有系统面临着数据处理方面的巨大压力,特别是针对图片、视频等新型非结构化数据的处理效率较低。(3)缺乏智能评估体系。目前电网规划决策的评估大多以经验为标准,经济性是主要指标。这种评估方式忽略了电网建设对环境和社会的影响,以及新能源接入等外部因素,无法达到能源发展长久可持续的目的。
2.1 新型电网规划体系架构大数据带来的新型数据理念
从电网规划实际应用需求出发,以系统内外的全数据获取为前提,利用先进的数据处理技术,实现智能化的方案设计、风险评估、工程监测和用户交互等应用。首先,电网规划数据的获取必须包含环境地理信息数据、电网运行管理数据和外部社会数据。其中,环境地理信息数据可采用无人机航测、卫星遥感及雷达测绘等空天一体化信息采集技术进行收集,较之以往的人工测绘方式,能够大大提高数据信息的准确性和实时性;电网运行管理数据来自系统内部的各个部门,不同部门之间的数据传递和共享能够充分提高电力数据的利用率,最大程度上体现数据的价值;外部数据包括社会数据、用户反馈及新能源数据,这类数据是以往电网规划容易忽视的非结构化数据,目前系统内并无针对此类数据的处理和应用方式。其次,针对各类多源异构数据的处理和分析是整个体系的核心。建立电网规划综合信息数据库是对各种数据的整理和存储,数据库以先进的内存计算和索引机制为支撑,能有效减少数据处理过程所需的时间。数据处理具体包括清洗修正、特征提取、关联分析和挖掘预测4个步骤,分别实现查找并修正错误数据、分析不同类型数据的特征、找出不同数据特征之间的相关性、根据相关性对未来的数据进行预测。而根据过去和现在的数据对未来进行分析和预测正是大数据理念的体现。最后,数据分析和预测的结果可以用于电网规划中的方案设计、风险评估、工程监控和用户交互等应用。
期刊文章分类查询,尽在期刊图书馆通过对全面的规划数据的深入挖掘和预测,掌握电网乃至整个社会的发展趋势,能够根据能源和经济需求合理设计规划方案,并从多指标多维度进行方案的智能评估,降低决策风险。实时监控和用户交互是电网规划必不可少却经常被忽视的环节,通过对规划用地及线路的监控和周边用户的交流与反馈,不仅为电网规划综合信息数据库提供鲜活的数据,还能减少不必要的损失,提高规划方案的准确性。
2.2 新型电网规划数据获取方式
全面可靠的数据获取是面向大数据的新型电网规划体系得以实现的前提和基础。相比于传统的数据获取方式,大数据应用从数据的完整性、实时性、准确性等各个方面对数据获取方式和手段提出了更高的要求。针对上述问题,新型电网规划数据获取体系应结合先进的遥感测量等采集技术以及高性能的数据识别和处理技术,提高数据质量,为数据处理和应用提供保障，规划区域的地理环境较为复杂且受人为因素影响较大,传统的人工探测不仅工作效率低,而且数据更新速度慢,往往导致项目实施无法达到预期目标。
2.3 非结构化数据在新型电网规划体系中的应用
非结构化数据是指不方便用数据库二维逻辑表来表现的数据,包括图片图表、文本文档、语音视频和网页信息等。在电力系统中,非结构化数据所占的比例急剧上升,这类数据不能用传统的逻辑数据库进行存储和处理,导致了大量数据的丢失。大数据采用先进的数据处理技术,对非结构化数据进行了更深层次的处理,使得非结构化数据中蕴含的信息被逐渐挖掘并加以利用。电网规划中涉及到的非结构化数据主要包括图像视频数据、社会经济数据和用户交互数据。其中图像视频数据来源于各类探测与监控手段,社会经济数据以图表、文本等格式为主,用户交互数据主要指用户信件、电话记录以及社交网站信息等。以往规划过程中对这些数据的利用程度较低,导致规划方案只重视经济效益而社会价值有限。
3 新型规划体系建设与展望
针对现有规划系统在面对大数据应用时的不足,规划设计部门可以从以下4个方面采取措施:(1)采取智能化的信息获取手段,提高数据源的种类和数据质量。这是对数据价值充分挖掘利用的基础和前提。目前无人机技术和遥感技术日渐成熟,规划部门可以直接获取遥感数据,再根据需求绘制平面或三维数字地图,相比于直接获得卫星地图或图纸,能够得到更精确的原始数据并提高数据的利用率。(2)充分利用高性能的大数据处理相关计算机技术。国内外已有较多针对大数据存储、处理和挖掘的技术,如MapReduce、Hadoop平台等。这些先进技术的引进能够大幅提高系统的数据存储和处理能力,为整个新型规划体系提供技术支撑,值得深入研究学习并在电力系统内加以运用。(3)引进大数据相关专业的技术人员。电力大数据的应用需要各个专业的技术人员共同合作才能得以实现,除了电力人员以外,大数据也不仅仅是一门计算机科学,而是涵盖计算机专业、电子信息专业、社会经济专业等众多专业的综合性学科。随着电力大数据的不断研究和发展,相关专业人才的引进是必然过程。(4)建立完善的管理机制,加强对数据的安全管理。数据作为一种资源,已经在各行各业受到广泛重视,电力行业也应加强对数据的管理,建立完善的机制,防止数据的丢失,以提高数据的安全性,达到保护数据价值的目的。
结语
现如今，我们的社会已经步入大数据时代，为了顺应电力大数据形势下电力技术的发展，智能化电力规划体系应运而生。基于大数据背景下电网规划体系中数据的收集、整理及应用，我们设计出了较为新颖的电网规划体系，并进一步分析了电网规划中数据的收集和应用，最后取得了较好的成果。
参考文献：
[1]宋亚奇，周国亮，朱永利.智能电网大数据处理技术现状与挑战[J].电网技术， 2013，37（4）：927-934.
论文作者:庞振明,季福学
论文发表刊物:《防护工程》2018年第10期
论文发表时间:2018/9/19
标签：数据论文; 电网论文; 体系论文; 数据处理论文; 技术论文; 结构化论文; 电力论文; 《防护工程》2018年第10期论文;