摘要：针对大数据在电力调度中的应用研究，结合理论实践，在简要阐述大数据在电力调度中应用价值的基础上，分析了目前大数据在电力调度中应用存在的挑战，并提出具体的应用思路。得出在电力调度中应用大数据提高调度效率和准确性关键的结论，希望对相关单位有一定帮助。
关键词：大数据；电力调度；应用
引言
随着我国智能电网的快速发展，在电网实际运行中，每天都会产生海量的数据信息。在电力营销服务调度系统中，针对这些数据的利用，依然还停留在查询与存储方面，并没有对这些数据进行深度利用，不利于电力营销服务、调度工作质量水平提升。基于此，有必要根据2011年南网发布中长期发展战略的指导，加强现代化手段应用，通过对大数据人工智能在电力营销服务调度系统的应用进行分析，对于推动电力行业实现可持续发展具有重要的意义。
1大数据技术与人工智能技术
大数据首要特点便是“大”，通常都超出了常规数据库软件工处理能力的数据集合，数据量大小在10TB以上。并且有着显著的4V特征，分别是大容量（Volume）、多样化（Variety）、低价值密度（Value）与高真实性（Veracity）。大数据在实际应用上，最为重要的价值是通过挖掘这些信息数据，能够从中获得一些潜藏的数据价值。主要是通过借助数据挖掘技术，来提取分析数据中的信息，从中挖掘出需要的信息，并能够分析数据集合的特征、走向等，从中发现这些数据应用价值，为行业工作决策提供更好的支持。人工智能概念非常广泛，涵盖机器学习、自然语言识别处理、图像识别处理、计算机视觉等多个技术领域，从本质上来看，人工智能技术即是人们尝试应现有的相关技术来模拟人脑原理，使得相关技术行为更加智能化，同时在机器作出相关行为前，不再仅仅是完全根据既有的程序执行操作过程，而是能够根据实际情况，使得机器有一个“思考”的过程，从而自主作出目前最优的选择，并执行相应程序，有效提升生产效率，降低生产风险。另一方面，人工智能在具体应用上，还凸显出记忆性特征，它可以通过存储记忆信息的方式，将这些信息存储到权值中，在需要应用时，能提取对这些信息特征，作出作为准确的分析判断，从而更好地服务于行业工作。在大数据技术与人工智能智能技术快速发展的大背景下，为进一步完善电力公司客户服务体系，强化客户服务管理效果，促使客户服务水平得到更进一步的提升。需要从客户服务调度与监控业务入手，不断优化调度服务质量，并通过视频监控，完成相关营销监控指标。但当下营销监控涉及的业务指标众多，因此很难通过传统以人力为主的方式实现各种监控指标全面监控，因此必须通过信息化手段来有效管理客户服务监控的各项指标，需要将大数据人工智能技术运用到客户服务质量监控中，进一步提供客户服务水平，提高客户满意度。
2大数据在电力营销服务调度系统中的应用
2.1监控设备全生命周期管理
随着智能电网的发展和完善，电力调度中需要操作的电气元件数量和种类逐年增加，产生的数据也更加全面。就SCADA系统而言，如果按照每个3~4s计算一次，每年可以产生1.24TB的数据，而WAMS有1万测试点，1s可以采用100此，每年可以生产500TB的数据。而且有很多数据被漏掉，没有收集到。如此庞大的数据量，传统电力调度方式根本不可能从数以亿万计的数据中提取出有用的信息。通过大数据技术和云计算技术，可以实现对这些海量的数据间综合分析，从而及时掌控电力系统的运行状态，并进行及时调度和调整，避免发生故障，影响用户的用电质量。同时利用大数据技术也可以实现对电力设备的实时监控和运行趋势分析，从而最大限度上提高电网设备状态评价的及时性和准确性，降低电网运行维护和检修的成本，从而达到提高检修效率，提高电网资源利用率的目的。随着智能电网的发展，未来对智能调度大数据的需求将越来越多。
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2.2电网运行数据可视化展示
随着电网规模增大和数据量的增多，需要更先进、更直观的工具和手段来帮助调度员实现对电网及时有效的监控，可视化功能是目前从人机界面角度实现上述功能的最有效的技术手段。模型数据库中包含电网中所有设备的参数信息，在数据展示区可展示电网规模，显示在运所有变电站的数量、主变数量、线路数量等；统调发购，风电、光伏、火电出力，地区用电负荷可在“负荷电量”区集中展示，用日曲线、年曲线的形式比较直观，便于纵向比对，同时提供历史曲线查询功能；“设备运行”版块可展示主变油温、线路及主变负载率、母线电压越限情况，电网设备异常状态一目了然；“负荷控制”版块可展示可控用户负荷、有序用电、事故拉路、低频减载等。
2.3电费回收风险评估
在电力营销服务调度系统中，用电客户的电费回收风险是一种常见的风险，做好对这一风险评估，能够帮助营销服务人员了解用户缴费信用与缴费能力，从而以此制定出针对的营销服务策略，有效降低电力企业损失。在具体电费回收风险评估上，主要从定性与定量两方面进着手，通过借助电力营销服务调度系统大数据平台，来收集查询用户信息档案、缴费记录、服务记录等数据信息，来对用户信用等级进行科学合理的评估，在大数据的应用下，使得评估指标更加多样化，例如有用户缴费能力指标，用户缴费意愿指标、用户缴费信用指标等，有效提升了电费回收风险评估的客观公正性，能够从根本上解决供电企业电力营销难题，减少坏账问题产生概率，降低供电企业损失，提升供电企业经营效益。
2.4应用人工智能进行日常管理
在电力系统中应用人工智能技术,调度员再也不必每天翻阅交接班记录,调度日志,每日汇报、发电机关停启动记录、继保更改、线路检修、购电记载、自动化缺陷记载、通讯缺陷记载等数十本记载,所有这些海量数据全部都可以交由人工智能技术进行处理。人工智能技术还可以对电网运行情况、设备情况、薄弱环节进行分析,使调度员对电网运行了如指掌。在电力调度日常管理中应用人工智能技术,还可以避免调度员下达错误命令,并避免调度员出现判断错误(调度员进行电力调度需要填报调度指令单,填写系统状态、设备编号等等内容,复杂繁琐,一旦出错就会造成电网面积瘫痪),使电力调度管理实现精细化。
2.5应用深度神经网络可视化技术进行电力调度
在电力调度过程中,调度员需要对海量的数据信息随时进行调取、分析、寻找,过程极为枯燥繁琐,而且会耗费大量的时间与精力,出错率较高。应用深度神经网络可视化技术便可弥补这方面的不足[3]。深度神经网络可视化技术可以对海量的信息、数据进行快速处理,从中遴选出调度员最需要的信息,并以图片、图形的形式形象直观地呈现在调度员眼前,方便调度员迅速作出正确判断。将深度神经网络可视化技术与增强现实技术结合,还可以为调度员随时提供电网系统各个节点的实际视觉、听觉信息,从而大大提高电力调度的精确性。
结语
综上所述，在电力营销服务系统中应用大数据与人工智能技术，能够有效丰富系统功能，提升系统运行效率，推动电力服务营销调度工作开展实现更好的发展。当受限于当下人工智能技术与大数据技术发展水平，在实际电力服务营销调度系统应用上，人工智能与大数据应用仍有着较大的进步空间，因此需要进一步加强相关技术的研究，推动我国电力行业实现更好的发展。
参考文献
[1]赵瑞君.电力调度自动化系统中的人工智能技术应用[J].现代工业经济和信息化,2017,7(21):38-39.
[2]强东盛，高龙.大数据在电力调度中的应用[J].河北电力技术，2017，36（2）：1-2；15.
论文作者:张忠斌,
论文发表刊物:《中国电业》2019年第10期
论文发表时间:2019/9/11
标签：数据论文; 电力论文; 人工智能论文; 电网论文; 调度员论文; 技术论文; 信息论文; 《中国电业》2019年第10期论文;