关键词:智能电网; 大数据; 云计算; 信息技术
引言
经济的发展使得社会对电力的需求剧增，为了满足社会对电力能源的需求，为了提高供电的质量与稳定性，电力企业开始加强智能电网的建设，与此同时由于各种以电力为能源的产品和设备增加，电力能源能使用与运输过程中产生的数据随之增多，且更加多样化，在这种背景下企业要想从这些数据中获取有价值的内容并通过分析与整理得出的结果为企业的决策与发展方向提供数据支持，进而推动企业的发展就必须要应用电力大数据技术，为此笔者在下文中结合工作经验与实际情况对智能电网中应用电力大数据进行探讨，以供参考。
1、智能电网中电力大数据技术的简述
当前电网系统的基础设施已经无法满足日益增长的数据信息，而智能电网则可以很好的解决这一问题，减少工作人员的工作量与工作压力，使得数据信息的收集与储存变得更加容易，且更加完整、更加全面，但随之而来的是数据量过于庞大，内容过于繁杂，信息格式也不同，要想从中获取有效信息的难度增加，数据信息的应用效率也不高，而利用电力大数据技术则可以有效的对不同渠道与种类的数据进行有用数据信息的提取，电力企业可以据此作出更加科学的决策，推动电力企业的发展。笔者结合工作经验与实际情况，对电力大数据的特点进行总结，主要有以下五个方面：一是数据量大，无论是资源的使用，相关电力设备的运行，还是生产调度或客户服务都会产生数据，且当今社会以电力为主要能源的设备越来越多，这些数据也随之增加，数据量越来越大；二是处理速度快，无论是对设备进行检修、对物资进行管理，还是对客户提供针对性的服务，通过对数据进行处理可以使得上述工作的效率更高，因此当前的电力大数据技术具有处理速度快这一特点；三是价值高，在智能电网中应用电力大数据技术不仅可以使企业了解到客户的需求、相关数据的规律、系统运行状态等信息，同时还可以为企业的决策提供科学的数据支持，促进了电力企业的发展；四是数据类型多，有音频、网络日志、地理位置信息、图片、视频等；五是准确性高，电力大数据技术收集与处理的数据具有较高的准确性。
2 智能电网、云计算以及大数据技术之间的关系
随着科学技术的不断发展，电力系统当中已经广泛应用信息化技术，实现信息共享，然后进行针对性控制电网，维护电网工作状态的稳定。但是目前在电网当中还存在信息收集不齐全、信息储存不足等问题，严重影响到电网的正常工作，因此合理应用智能电网的作用，提高电网的工作效率。而要合理应用信息和数据，则可以进行建设大数据平台和应用云计算技术，提高信息处理和应用的效果。
2.1 大数据时代下的智能电网
现在我国电网发展的主要问题在于，大数据的发展和电网的应用要求无法保持一致，这
和电网事业的发展规划不够相符。而且在基础设施上，还没有完善的数据收集和处理的系统，
严重影响到电网行业的快速发展。要想改变此种情况，则需要得到更多来自政府、社会机构的支持，因此需要尽早进行建设大数据平台，使其可以成为促进电网行业发展的重要助力。
2.2 大数据时代下的云计算
“云”属于目前发展时间比较短的新型概念，其包含这应用广泛和应用准确这两方面的意义。在使“云”逐渐发展到云计算这一理念的时候，其对应的意义也有了扩展。云计算属于计算科技当中重要部分，其不但可以有效,启动计算机的运算能力 , 也可以提高计算机的运算速度 , 其和数据处理系统进行结合，可以有效提高其应用范围，满足电网系统发展的需求。云计算概念的采用，不单单可以在速度上有非常优秀的表现，也可以在容错能力等方面更符合电网发展的要求。而且也是由于此种特点，云计算逐渐成为促进电网发展的主要力量之一，在对应的范畴发挥着巨大的作用。
2.3 大数据时代下的云计算与智能电网的结合
在信息技术水平不断提高的情况下，数据已经逐渐成为提高企业市场竞争力的资源 , 而要想有效发挥数据的作用，则需要配备对应的应用技术。在实际工作中，将云计算技术融入到电力系统当中，则可以对应的信息资源收归所有，使电力系统工作所需的数据均可以有效收集和储存，并且应用到实际工作需求当中。另外经过云计算，可以及时分析当台数据 , 计算出有关的变动情况，使电网管理更加有序。而且强大的分析功能，可以电网系统进行控制相关的变量，提高现场控制的有效性。
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3 电力大数据关键技术在智能电网中的运用
3.1 ETL关键技术的应用
智能电网在数据分布方面有着具有较强分散性、数据多样化、数量巨型等特点，导致数据处理难度较高。依据此种情况，在进行数据处理的时候，需要制定针对性工作流程，将
数据处理简化成数据收集、数据抽取、数据转换、数据筛选、数据修正等程序，最终使数据处理的效率得到大幅度提高。电力企业常常把数据仓库技术用于数据收集的工作上，其中 ETL（Extract-Transform-Load）可以分成Extract、Transform 和 Load 这三个部分。
（1）Extract 属于数据抽取的范畴，其主要工作就是将所需要的数据从广泛的数据源当中抽取出来，提高数据的关联性；
（2）Transform 为数据转换技术，其主要是依据电网系统的有关要求进行转换已经抽取
出来的数据，使数据可以转换成电网可以直接应用的数据形式。在此期间也需要进行处理出现错误的数据，使数据更具有准确性；
（3）Load 为数据加载技术，通常是把已经完成转换的数据实施加载，使其可以顺利储存在指定的数据源系统当中。此技术属于智能电网中关键技术，在对其进行应用的时候需要进行思考相关的影响因素，然后结合实际，使其和其它有关的技术进行综合使用，完成数据集成化的目标，促进电网企业相关工作的完善。
3.2 数据分析关键技术的应用
在应用大数据技术的时候，最主要的就是把信号转化为对应的数据。然后在进行综合
处理数据之后，使其可以转变成针对性的信息，接着在进行筛选和整理信息之后，可以获得具有实用性的知识，这可以为企业进行制定发展规划提供有效的依据。所以在面对众多数据的时候，采用此技术可以从中整理出对应的规律，使企业可以得到有效的信息，提出正确
的决策。尤其是电网企业，决策会直接影响到整个电网的运行，所以需要提出正确的决策，才能使企业顺利发展，完善相关的服务，满足用户的需求，获得用户的支持和信任。比如，
德国电网企业在其工作中应用的就是数据分析关键技术，其作出了推广太阳能的决策。即在
使太阳能得到有效应用的时候，可以让电力用户把剩下的电能输入电网当中，这对电力企业
的经济利益的提升具有重要的作用。
3.3 数据处理关键技术的应用
数据处理技术的主要作用在于有效处理收集的数据，然后将其进行区分，其中包含分库、分区与分表这三个途径。分库主要指的是依据既定的要求，把需要反复利用的数据输入到不同的数据库当中，从而达到提高数据利用几率的目的；分区指的是把通表数据及时载入到不同文件当中，这样可以有效降低大型表的压力，提高数据的访问速度，使通表可以更加顺畅地运行；分表主要指的是依据有关的数据处理要求进行制定各种数据表，以达到降低单表压力的目的。另外经过进行建设并行式和纵列式数据库，可以使数据可以更快进行加载，方便人们进行查询所需的数据。比如，在实际工作中，可以进行结合结构化查询语言和MapReduce，提高数据处理的速度，保障数据的应用效果。
3.4 数据展现关键技术的应用
数据展现关键技术包含可视化技术、历史流和空间信息流这三个方面的内容，将其合
理应用到数据处理过程中，可以使工作人员有效感受到系统的运行详情，并且了解到电力数
据的重要性。可视化技术主要被用于进行监管电网的日常工作，这对提升被电力系统的自动化能力具有重要的作用。空间信息流主要被应用于电网参数和已有 GIS 的结合当中，比较常见的有三维展示技术和等。进行管理配电设备的时候合理应用 GIS，可以更快更清楚地了解设备的运行情况，为人们提供正确的地理信息。在电网运行过程中应用空间信息流展示技术，不仅可以有效提高工作的速度，也可以降低所需的工作成本，最终促进经济效益的提升。历史流一般被应用到电网历史数据的管理工作当中。进行探析历史数据，可以帮助电网企业监测系统的运行情况。即可以进行监测工作现场的数据，并且进行预测电网今后的运行情况。
所以采用历史流展现技术，可以在模拟和分析历史事件的情况，了解其中包含的规律，方便企业做好防范规划，维护电网系统顺利运行。
4 结束语
随着社会的发展，未来对电力能源的需求必然会不断增加，且要求也会随之增高，当前电力行业的市场竞争十分激烈，企业要想在这种背景下得以生存并进一步发展，就必须要提高工作效率、提高供电的稳定性与质量，树立起良好的企业形象，获得客户的支持与认可。而要想达到上述目的企业就必须要重视电力大数据的应用，并结合自身的实际情况，使之与日常工作相结合，为社会生产提供高质量且稳定的电力能源，推动社会经济的发展与进步。参考文献
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论文作者:潘剑茂
论文发表刊物:《中国电业》2019年15期
论文发表时间:2019/11/20
标签：数据论文; 电网论文; 技术论文; 电力论文; 智能论文; 数据处理论文; 信息论文; 《中国电业》2019年15期论文;