（国网山西省电力公司大同供电公司 山西大同 037008）
摘要：随着信息技术与智能化技术的发展，我国电力企业也逐渐向着智能电网的方向发展，在智能电网应用与发展中，大数据关键技术发挥了重要作用。大数据关键技术在智能电网中的应用，通过对数据信息的搜集、存储、分析以及处理等，为电力企业的管理与运营提供可靠依据，本文主要分析了面向智能电网应用的电力大数据关键技术应用策略。
关键词：智能电网；电力；大数据；技术
随着社会经济的不断发展和生产力的进一步提高，大数据技术被广泛应用到社会生活的各个领域，尤其在电力领域的应用最为广泛。电力企业要想在激烈的市场竞争中立于不败之地，就必须利用大数据的海量信息资源实现对电网的扩充，通过建设智能化的电网，不断提高供电的能力和水平。智能电网中电力大数据关键技术包含有ETL关键技、数据分析关键技术、数据处理关键技术、数据展现关键技术等。为了适应大数据时代的要求，提供更好的产品与服务，电力企业应当充分利用大数据关键技术和数据驱动系统，敢于创新，不断提升智能电网的优势地位，进一步提高电力企业的竞争力。
1智能电网、云计算和大数据的相关性
1.1大数据时代下的智能电网
我国现阶段电网发展的一大难题便是，大数据时代的进程与电网本身的利用程度不协调，这体现在电网事业的基础设施与电网事业本身的信息化进程不匹配，我国电网事业现有的基础设施还不具备较为成熟的计算、处理、存储数据的一套系统，这就在硬件设施上对我国电网事业的发展制造了现实瓶颈，而突破这个瓶颈的关键便是国家以及社会相关机构的支持，维系大数据时代行业链条的大数据平台的构建与应用应该被提上日程，电网事业的发展将受制于其并突破于其。
1.2大数据时代下的云计算
“云”这个概念在作为21世纪初的一个新兴概念。涵盖着广泛并且精准两层意义，而当云的性能推广到云计算这一概念上时，它的两层意义都得到了一定程度上的加强。云计算是作为大数据时代计算科技中的核心手段来运作的，它不仅可以双重启动计算机的运算能力，还可以最大程度上开发计算机的运算速度，在这个基础上与全球数据库系统相呼应，将计算能力与处理能力结合起来，用以应对信息化社会电网系统内部浩瀚并多样的各类数据。云计算概念的引进不仅仅在速度上展示了其优质性能，并且在可信任度与容错能力方面体现出更适合电网发展的效能，正是因为这种强大的推进优势，才使得云计算成为当代电网发展过程中不可或缺的重要技术力量。
1.3大数据时代下的云计算与智能电网的结合
信息社会的到来使数据成为一个强有力的资源，而围绕这个资源生存发展的产业链必须及时跟进相关技术，作为该产业链的一员，电力系统引进云计算技术的一个重要意义便是可以将大数据平台的信息资源纳入产能利用的范畴，进一步保证电力系统本身数据库存储信息资源，分析当台数据，计算相关变动的质量，从而进一步提高电网管理系统的稳定性与安全性，用强有力的分析能力来确保电力系统在线的控制力与线下的操纵力。
2.智能电网中电力大数据关键技术的运用
2.1 ETL关键技术
在电力领域的智能电网中，其大数据在分布上具有比较分散的特点，其数据也具有量大与种类多的特点，因此在数据处理方面具有一定难度。而在这基础上，智能电网大数据处理要遵循“数据集成—抽取—转换—剔除—修正”这一标准流程。在电力企业的数据集成方面，一般广泛采用ETL技术（数据仓库技术）。
期刊文章分类查询,尽在期刊图书馆ETL技术可以包括三个部分，首先是数据抽取（Extract），即是将目的数据源系统需要的相关数据从数据源系统中抽取；其次是数据转换技术（Transform），即是将上一部分中抽取获得的数据根据一定要求而进行转换，变成另一种形式，与此同时，对存在偏差或错误的相关数据进行清洗或者加工；最后是数据加载技术（Load），即是前面所转换获得的数据进行加载，保存到目的数据源系统内。ETL关键技术是面向智能电网的电力大数据应用中的重要数据集成技术，因此，电力企业还需要对各项因素进行合理的综合考虑，与多种先进技术相融合而实现科学的数据集成化，促进电力企业发展。
2.2数据分析关键技术
对于大数据技术而言，其根本驱动力即是将信号向数据转化，进而通过数据分析能力转换为信息，再将信息进行提炼而形成知识，最后通过知识为决策与行动提供推动力。因此，在大数据背景下，电力数据分析技术能够在海量的信息数据中找到其隐藏的模态及规律，从而为决策者提供有效信息支持。针对电力企业而言，科学的决策能够为其生产经营服务的实施提供指导性力量，进而促进竞争能力的提高，创造更理想的经济效益。比如德国采用这项技术为其太阳能推广应用决策的制定提供了科学合理的支持，而且太阳能的广泛运用利于电力用户把多余的电能向电网中输入，这也是企业经济效益提升的新方法。
2.3数据处理关键技术
而在电力大数据中，其数据处理技术即是对采集的庞大数据进行分库、分区与分表的合理处理。首先，分库处理就是基于一定处理原则对不同数据库中进行利用率低下数据的输入，进而实现其数据库相关数据利用率提高的目的。其次，对数据进行分区处理，即是对不同文件进行通表数据的合理载入，进而较好地减少大型表压力，使得数据访问性能运行更佳。而对数据进行分表处理，即是基于一定数据处理原则进行不同数据表的建造，降低单表压力。另外，构建并行式和纵列式数据库，利于强化数据的加载性能，利于实时查询功能的实现。比如，结构化查询语言（SQL）和MapReduce（映射与归约）的有效结合，利于强化数据库的数据处理性能，增强其抗压弹性。
2.4数据展现关键技术
在智能电网大数据背景下，电力数据展现关键技术主要有可视化技术、历史流与空间信息流展示技术等三种技术，利于电力管理者更加直观和准确地了解电力数据意义与系统运行状态。首先，可视化技术一般在电网状态实时监控领域具有较为广泛的运用，利于电力系统自动化水平的有效提升。其次，空间信息流展示技术一般在电网参数和已有GIS结合方面有所体现，比如虚拟现实技术以及三维展示技术。而将GIS与电力配电设备管理进行密切结合，能够帮助电网管理者更直观地对电力设备相关情况进行了解，利于为决策者带来最新的地理信息。而空间信息流展示技术用于变电站工程设计方面，利于实现时间、成本与资源的有效节约，为电力企业创造更好的经济效益。
最后，历史流展示技术一般在电网历史数据的管理以及展示方面有所体现。对于电力系统而言，其深层次的运用分析一般都建立在历史数据基础之上。历史流展示技术能够针对电力生产现场的实时监测数据或者电网规划、负荷预测数据等进行发展趋势图表的绘制，将未来相关数据走势进行科学合理的预测。因此，这一技术的运用，能够实现对历史重大事件的发生与演变进行模拟，进而挖掘其隐藏的知识与规律，具有极大的应用价值。
3结论
综上所述，大数据技术在智能电网中的应用具有许多优势，因此，应根据电力企业的发展需求结合大数据技术的优点，有效的应用大数据关键技术，使其在电力企业的发展中发挥最大作用，为智能电网的发展提供新的契机，鉴于此，电力企业应加大力度培养大数据技术人才，利用大数据关键技术促进企业的长足发展。
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论文作者:王少玮
论文发表刊物:《电力设备》2018年第16期
论文发表时间:2018/10/1
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