摘要：以物理电网为基础，基于传感测量技术等一系列新型技术的推动作用，从而得到了智能电网这一新型的现代化技术。智能电网所覆盖的方面较多，诸如发电、电力调度以及配电等，它需要协调好各服务对象的用电需求，为电网系统创设稳定的运行环境，并进一步降低运营所需成本。关于大数据技术的发展，它最初被应用于金融领域中，此后逐步向交通以及能源等领域以延展，当前也成为智能电网的基本技术支持。基于此，本文对智能电网领域的大数据应用，进行分析，作出以下讨论仅供参考。
关键词：智能电网；大数据；应用
中图分类号：TM76 文献标识码：A
引言
在最近几年发展过程当中，由于我国社会经济的快速发展，对电力资源的需求量不断加大，因此对电网建设工作的要求越来越高。在电网建设工作当中，智能电网建设理念被有效地开发出来，同时对大数据技术的有效运用，实现了智能电网建设工作的高效化开展，为社会经济的发展提供了重要的电能保障。智能电网运行条件下所产生的大量电力数据无法得到有效化管理，通过大数据技术的有效运用，真正实现了对智能电网工作当中的海量数据进行有效的处理和划分。
1大数据特点
(1)数据量大。智能电网包括电力的生产、传输和消耗，生成更多数据，同时随着智能电网的持续运行和发展，终端收集的信息量呈爆炸式增长。(2)许多数据类型；智能电网可以生成多种数据，这与传统的电力系统不同。传统电力系统中的大多数数据都是结构化的，而智能网格系统可以生成图片、声音等非结构化数据，从而使电力大量数据的类型发生变化。(3)数据速率高；智能网格中的数据传输是由信息数据流生成的，具有即时和准确的特性，电气大容量数据在大量智能网格中的传输率起着重要作用。(4)数据价值高；从智能网格中获得的数据应用于电源创建、传输和消耗等所有方面，具有非常高的利用价值，深入挖掘和集成使您能够找到宝贵的信息，为智能网格的安全稳定运营提供坚实的数据基础。
2智能电网中大数据处理技术应用探析
2.1智能电网大数据挖掘与采集技术
在智能电网的管理工作当中，数据内容上和传统的电网建设工作相比，数据更加庞大和复杂，同时在运行安全以及管理等工作当中都存在明显的差异。智能电网在工作过程当中，会受到其他数据的干扰和影响，因此在数据的管理和控制工作当中，运用大数据收集和挖掘技术可以大大提高智能电网数据处理的有效性，这也是当前大数据处理技术当中重要的工作内容。在大数据处理工作当中，通过大数据的挖掘和信息采集技术，主要表现为以下几个方面的特性：第一，在全面的数据挖掘工作当中，智能化管理工作所涉及到的管理数据，不但集中在电网企业和一些重点的变电设备当中，同时也直接表现在一些和电网相关的电力用户当中，对整个电力行业的发展以及社会经济的发展都有着重要的影响。基于这种情况，大数据挖掘技术就起到了良好的控制作用，比如在电力数据的管理工作当中，可以通过挖掘电网经济的发展状况，为电力的使用状况提供出相应的数据支撑，进而提高电网的智能化工作管理。第二，实现电力数据的全面采集。在智能电网的管理和数据收集工作当中需要对电网的发电侧、输变电侧以及用电侧各个状态进行动态数据的分析，在分析工作当中整体的数据采集难度相对较大，大数据采集工作当中信息捕捉速度较快，同时数据收集量较大，对电力数据处理质量的提升有着至关重要的作用。
2.2智能电网集成管理技术和ETL关键技术应用
集成管理技术的应用程序，电源大容量数据集成管理技术主要是通过整合两个或更多应用程序系统中的数据来创建多功能企业应用程序的过程。
期刊文章分类查询,尽在期刊图书馆统一管理是指在逻辑上将多个源、格式和特性数据集中到存储介质上，并完全共享系统以实现系统存储系列的集成和可靠的数据收集。大规模电力数据集成管理技术还包括数据融合集成技术和其他技术，如菲律宾关系数据库技术。处理大量数据需要提取和合并数据源数据，以及提取实体和关系，从而提高数据质量。存储管理的SQL数据库技术至关重要，它具有分布式数据存储方法、简化的数据存储方法、更灵活的数据存储方法、更高的可扩展性和大量数据存储功能。ETL核心技术的应用、智能网格大规模数据核心技术的ETL核心技术也更为重要。在数据分布级别，智能网格的分布性和大量数量的特征更加突出，因此数据处理相当困难。因此，为了简化数据收集、提取和转换等过程，电力公司主要将数据仓库技术应用于数据收集任务，在应用ETL核心技术时使用多种类型的技术，数据提取技术从多种数据源中根据需要提取相应的数据，从而提高数据的整体相关从数据转换技术的应用角度来看，提取的数据将转换为直接应用于电网的数据形式，并实时处理错误的数据，从而确保数据的准确性。
2.3网架发展规划
在电网的多年发展下，传统的电网形式已经发生改变，逐步演变为智能电网，它也成为能源互联网体系中的核心内容，能够显著增强电网与能源网的联系程度。相较于新能源电网而言，传统电网的局限性较强，它对数据来源渠道的规划以及处理等方面都极为有限。在新技术的支持下，加之对能源结构的调整，使得新型智能电网的优越性更充分的彰显出来。但与此同时也存在着新能源接入的问题，此时工程人员提出了电转气的方法，基于特定的手段可以将电能转化为天然气，以便更好地进行存储，但它的转化效率低，因此依然停留在理论阶段。基于冷热气三联结束，它所带来的处理效果更为良好，且满足环保发展的要求，因此也能够提升对能源的阶梯利用水平。当前，各类新兴技术正逐步发展起来，能源结构的变革成为重要的发展趋势，它会再次加大电网规划与实际需求的差异程度。为了进一步推动网架发展规划工作，有必要引入大数据技术，在此基础上加之分布式能源等方式，以便为电力用户提供良好的用电服务。大数据所涉及的数据类型极为丰富，因此能够消除电网规划中的不确定因素，提升电网规划的科学性。
2.4源网荷协同调度
重要的是，将大数据技术应用到智能电网上，可以有效地减少新能源展望中的错误。新的能源输出波动，以前的电力调度通过增加旋转备份电源来解决。今天的电力市场通过调整现有的电力输出、管理用户需求，不断发展，使部分用户能够主动减少或增加部分负载，从而在电力上实现平衡。源、网络、荷兰等需要适当的辅助信息，例如受各种条件影响的网格容量、负载减少的容量等，才能进行可调的调度。因此，这笔电力交易通常非常复杂，因此必须应用大型数据技术，深入分析各种数据之间的联系，以便制定科学的协调时间表。智能电网与现有电网相比的一个重要优点是，它允许源输电信息双向流动，在构建的框架中信息无缝交互，从而在电网中实现更好的运营、可靠性和经济性。
结束语
智能电网已经成为当前的主要发展方向，它充分融入了现代信息技术、计算机技术等。另外，传感测量技术的支持，打造出了高集成化的新型电网。它具有大数据的基本特性，最为典型的有规模化、快速性以及多样化。除此之外，在大数据技术的支持下能够推动电网基建事业的开展，提升智能电网的控制效率，为智能电网的稳定发展创设良好的条件。
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论文作者:王德光 李俊忠
论文发表刊物:《中国电业》2019年第13期
论文发表时间:2019/11/4
标签：电网论文; 数据论文; 智能论文; 技术论文; 电力论文; 工作论文; 数据处理论文; 《中国电业》2019年第13期论文;