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摘要：在目前的社会发展过程中，电力资源已经成为人们日常生活中不可或缺的重要资源之一，但是在目前的电力资源使用过程中，部分地区存在一定的问题，由于电力资源的有限性，所以会出现部分地区电力资源使用紧张的问题，因此在目前的电力资源使用过程中，可以结合当前的科学技术，对电力资源进行合理的分配，在当前的电力资源使用过程中，可以使用大数据技术进行相关的数据分析，将电力资源进行有效的分配，输送到最为合适的地方，因此合理使用大数据可以有效保证电力资源的整体调控效率。
关键词：电力调控；大数据技术；价值；应用方向
引言：新时期，社会用电需求逐渐增加，电力工程建设数量和规模也在逐渐扩大，与此同时，电网复杂性和不确定性加剧，电力调控难度越来越大。大数据技术在数据整合集成方面应用优势明显，其在电力调控中的应用空间广阔，因此，对大数据技术在电力调控中的应用方式进行详细探究具有十分重
要的现实意义。
1大数据技术在电力调控中的应用方向研究
1.1加强对电力负荷的预测工作
随着科学技术的快速发展，在当前的电力系统中电力结构发生较大的改变，如：分布式发电、电动汽车供电等接入到电力系统之中，使得电力负荷的运转规律出现较大的变化，造成电力负荷预测工作十分困难。基于此，在当前大数据技术应用中，应当着重加强这方面工作，通过对各方面数据信息的收集分析，考虑经济、地理等行业数据信息，可以实现对电力负荷的有效预测。
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1.2加强智能监控工作
当前电力系统结构变得越来越复杂，其中涉及到的数据信息量较大，单纯依靠电力调控人员对电力运行进行监控变得十分的困难，同时也不利于电力系统安全稳定运转。为此，还需要在电力调控监控工作中引入大数据技术，实现对电力系统的智能监控。通过大数据技术的应用，能够将各个电力设备的监测信息统一反应到某个监测点，然后对所有数据信息进行统一分析，有助于从全局角度来调控电力系统，提升电力调控的科学性和合理性。除此之外，在智能监控中还可以接入智能告警装置，通过对报警数据的设置，当实际运行分析数值超出报警数据范围后，监控系统自动报警提醒，以便及时采取有效的调控策略。
1.3加强电网检修工作
电力系统复杂性的提升也在很大程度上加大电网检修工作的难度。首先在电网故障问题的诊断方面较为困难，使得对电网故障的诊断时间延长，也因此影响到许多客户的用电体验，对其造成较大的经济损失。而针对该方面问题，在引入大数据技术后能够十分容易的解决，加快电网检修工作的速度和效率。在某区域电网出现故障之后，电力系统运行数据会出现相应的变化，通过对这些数据信息做深入的分析，能够迅速查找到故障的准确位置，以便维修工作的开展。其次，利用大数据技术合理安排电网计划检修工作，避免重复性停电、延期供电的情况发生。在大数据技术下，将区域范围内的用电需求、电力设备缺陷数据等进行整合，然后对整个检修工作进行统一安排和规划，及时通知区域范围内客户停电、供电准确时间，从而将检修工作带来的影响降到最低。
2电网调控运行大数据分类及特征
在电网调控运行过程中，各类数据的来源有三种，分别为基础数据、电网运行及设备状态监测数据以及外部信息数据。三种不同来源的数据可以相互作用和影响，在促进电网稳定运行方面都发挥着十分重要的作用。在电网调控运行的多个数据种类中，结构化数据种类占90%以上，包括电网运行数据、负荷预测数据、基础数据等等，另外，现如今，非结构化数据也逐渐被导入至电网调控运行参数组成中，比如视频监控数据、图形图像处理数据等等。
3电力大数据的核心技术
3.1数据集成管理技术
在电力大数据中，数据集成管理技术的是对不同数据源、特征形式的数据进行收集和整理，在对数据进行转换、加载后，得出全新的数据源，然后载对全新的数据源进行管理和，并对外提供服务。数据集成管理技术可以为电力企业提供新的服务和应用功能。
3.2数据分析技术
在电力大数据中，数据分析技术有很多种，包括机器学习技术、数据挖掘技术等等，通过数据分析，可以提取大数据中的有用信息。机器学习技术是人工智能的核心，其能够改善计算机系统使用性能，主要被应用于电力系统暂态稳定性评估、电力设备运行状态检测等方面。数据挖掘技术在实际应用中可以有效处理复杂的数据结构形式，对海量数据进行分析处理，进而提升数据质量，主要被应用于电力行为预测中。
3.3数据处理技术
电力数据处理技术可以分为分布式计算技术、内存计算技术以及分布式数据流处理技术。其中，分布式计算技术指的是通过应用网络技术，将电力系统中的计算机进行连接，进而形成超级计算机，对大数据进行存储和计算；内存计算技术指的是将已经收集到的大数据存储在内存中，然后直接对大数据进行计算和分析；分布式数据流处理技术具有实时性、伸缩性和开放性特征，可以对电力系统中的动态数据进行实时处理。
4大数据技术在电力调控中的应用
4.1电网状态智能监控
在电力系统运行中，调控中心的作用收集电网设备运行中的在线监测数据，在对电网设备进行状态监测和诊断分析过程中，一般只能给对单台独立的设备进行管理，对于监测所得数据，也不能进行共享，对于不同设备的运行状态参数，不能进行统筹分析。另外，现如今，在电网运行中，数据量逐渐增加，在对海量数据进行传输和存储过程中，会对监控装置造成巨大负担，在一定程度上对智能电网的跨越式发展构成了阻碍。
4.2电力系统安全智能预警
电力系统安全预警主要被应用于电力调控中心中，在评估预案过程中，对于系统典型运行方式，需要进行离线计算，但是这种预警方式时效性比较低，并且预警并不全面，很难满足智能电网发展之际需要。对此，需要采用全网实施统一仿真计算的方式，提升电网事故预警的时效性和全面性，在此过程中，由于海量数据来源比较多，数据量庞大，因此，如果采用传统的数据存储和处理方式，工作难度极大，对此，可以采用数据分类存储和处理技术，提升数据处理的时效性，另外，还应该构建先进的智能预警系统，对全网进行一体化仿真，对不同类型的故障问题进行追踪和定位，确定电网调控运行中的矛盾问题，然后对电网运行安全进行科学合理的评估，从而为电力调控系统采取有效的控制措施奠定基础。
4.3广域源荷互动的优化调度
在电网调控系统中，当光伏、风电等间歇性新能源的并网容量能够达到一定的比例后，如果仅仅对发电机组进行调节控制，进而达到用电平衡状态，则很难充分发挥电网调控能力。现如今，随着新能源发电装机容量的不断增加，具有海量数据的需求侧可控资源信息也会逐渐被应用于电网调度计划中，通过应用大数据处理技术，对电力系统调控运行负荷信息进行存储和处理，有利于提升电网调控能力，实现资源优化配置。
5总结：
综上所述，在电力调控中，数据是调控价值的核心体现，随着电力系统的快速发展，电网运行中的数据种类、数量逐渐增多，通过将大数据技术应用于电力调控中，能够有效提升电力调度的智能化和自动化水平，提升电力调控工作效率，促进电网可持续发展。
参考文献：
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[5]智能电网大数据技术发展探索[J].陈晔.科技资讯.2016(29)
论文作者:宋亚茹
论文发表刊物:《当代电力文化》2019年第12期
论文发表时间:2019/10/30
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