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摘要：大数据为各行各业发展提供了新的契机。对于电力企业来说，要实现电力系统的自动化、智能化，建立智能电网，就要抓住大数据带来的发展机遇，依托大数据建立数据资源处理体系。基于对电力自动化及大数据的认识，在此分析电力自动化系统下的数据处理。
关键词：大数据；电力自动化系统；数据处理
在电力自动化系统中，开展数据处理工作，需要根据数据的具体类型、不同系统对数据的要求针对性建立数据处理体系。大数据时代，电力企业要积极应用大数据技术提高电力系统数据处理水平，充分发挥出大数据技术优势，为电力企业提供技术支持，为企业良性发展提供帮助。
1、电力系统数据获取
数据获取即数据的采集过程。自动化系统中，数据获取主要包括数据的采集、处理、转发3个方面。在系统中，获取数据、采集数据后会将数据转发以供使用。数据传输包括有线、无线传输两类。有线传输信号相对稳定，需要借助电缆、光纤传输，因为可靠性高，所以是当前电力系统中主要采用的传输方式。无线传输则通过微波、无线扩频传送数据，这一方式无疑大大减少了线路铺设、维护检修成本，减少了线路被人为破坏的可能性，可以在偏远地区采集数据，也有较广应用。
2、电力系统数据处理
从数据共享、数据流、数据整合三方面介绍自动化系统的数据处理。
2.1数据共享
在电力自动化系统中，数据共享有如下实现方式：
（1）内存数据库。不止安全性很高、访问速度很快，在结构上也相对灵活。不过实际应用中也发现一些问题，比如开放性不足。
（2）网络通讯。当前网络通讯方式众多，常见的有UDP、TCP、IP等方式。将数据打包发送，采用网络通讯，有较理想的响应速度，数据处理过程采用二进制方式，编程较复杂。
（3）直接内存访问。这一共享方式传输速度快、进入速度快。不过数据处理工作会影响系统安全性。在电力自动化系统中，访问内存数据库采用DCOM技术，例如远程主机通过网络映射方式映射远程主到本地磁盘，从而方便下载、更新数据。
2.2数据流
计算机、网络技术发展十分迅速，数据流表现出连续、顺序、实时性特点，在数据进入系统后，数据流开展流动，流动策略与系统功能紧密联系。如今电力自动化技术发展迅速，电力系统运行中产生的数据总量不断增加，自动化系统功能性不断提升，结构日益复杂。要确保工作质量，就要科学分析数据，做好数据部署工作，以提高数据传输效率及数据可靠性、安全性。要进一步提高数据流技术应用水平，发挥技术优势，迫切需要统一接口，使系统可以方便的搭载需要的子系统，实现系统升级优化。
2.3电力系统数据整合
在自动化系统中，通过数据整合，完善功能性，可以在系统中应用各专业技术、信息安全技术。自动化系统整合要遵守调度系统数据整合原则，在规定的基本框架内开展工作。基于当前发展情况，系统建设目标为建立综合数据库、建立与二次系统安全防护相关要求相适应的信息交换体系。其实施可采取以下步骤：（1）根据当前系统情况进行分散数据采集工作以及整合工具的开发，统一数据规格，逐步实现管理规范化，建立数据处理数学模型，将系统信息间存在的关联展示出来，建立信息管理中心。（2）通过通用调度数据，为用户提供数据分析、加工、处理条件。另外，开发支持自定义规则的数据综合处理系统，对有效数据进行重复利用。（3）进一步优化数据接口技术，横向对外调度接口有多种方式，应统一接口，以解决当前存在的数据多重交叉、重复输出等现实问题。（4）建立纵向调度数据使用的标准接口，建立广域、金字塔式立体数据体系。
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3、智能电网
3.1网络拓扑结构
在现代智能电网中所采用的网络拓扑结构坚强且灵活，可以进一步优化配置能源、生产力分布，处理大规模电力生产运输产生的大量数据，有效降低电能损耗。此外，网络拓扑结构也可以减少一些自然灾害对电力系统运行产生的影响例如降雨、降雪等。
3.2通信系统
通过通信系统，可以监控电力自动化系统运行情况，能够及时识别出故障早期征兆，可以自动处理一些故障问题。通信系统是智能电网重要组成部分，积极应用这一技术并与自动化系统相结合，可以为电网规划、运行管理等提供大量数据信息，促使自动化系统长期保持稳定运行状态。
4、优化数据处理思路
4.1优化数据分析层级
采用大数据技术可以有效提高电力企业监测活动有效性。
（1）电力企业能够通过大据技术整合核心资源，进一步优化供、变、输电所使用的人力以及设备资源，从而有效提升电力企业整体绩效；可以基于企业运行情况产生的各项指标数据进行全面分析，从而使电力系统可以在跨行业合作中明确重点监测目标，规划监测指标，视市场以及政策变化情况更新指标系统。
（2）电力企业能够建设重点明确、层次分明的监测指标体系，基于各分公司运营数据，分析分公司综合绩效，了解实际运营情况，开展科学分析，着手进行优化。通过精细化、模块化管理，进一步提高分公司维度分析效果。
（3）采用大数据技术可以进行优化分析，提高自动化系统数据分析工作可靠性。可以通过监测指标来明确某项业务数据分析工作优先度，基于有效的数据库资料，合理优化重点监测指标。
4.2优化关联网络
通过大数据技术，能够有效优化自动化数据分析工作。在工作中要根据实际情况建立相应的指标关联网络，对获得的监测结果做出全面分析，注意结果的动态性特点，防止因分析不够全面导致数据处理工作缺乏科学性。
（1）在数据处理工作，技术人员应积极应用数据挖掘技术，发现各条信息中隐含的信息，并且发现不同信息间的关联。在实际应用中，可以根据子公司上传的数据，以线性算法，确定不同数据间的关联。技术人员可以通过关联确定关联网络，准确获取关联网络信息。
（2）对于电力企业来说，售电量与售电收入与企业发展密切相关，是数据分析工作中的重点内容。采用大数据技术，可以分析电力市场占有率情况，根据分析结果，与供应链企业开展科学的交流合作，可以有效提高业绩指标，减少传统数据分析潜在风险。
（3）电力自动化系统工作人员可利用以往数据分析库得到监测体系对象，根据不同管理周期处理数据。通过多轮论证，可以进一步建立起回归分析模型；采用模块化数据演变，可以通过数据依赖性分析，来预测风险、控制风险，能够快速察觉网络内存在的一些异常指标，通过逻辑判别，预测电力自动化系统中的数据处理网络是否可行。
结语
现如今电力系统自动化水平不断提高，电力系统日益复杂，大数据技术的应用，使自动化系统数据处理的效率、质量均有明显上升，在一定程度上证实了大数据技术应用的必要性。随着技术研究不断深入，大数据技术必将为电力系统运行实现智能化提供更多帮助。当前，要立足当下，在数据处理工作中积极应用大数据技术，促进技术进步，推动行业向现代化发展。
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[4]雷达.电力系统自动化中的数据处理分析[J].电气技术与经济，2018（01）：65-66.
论文作者:沈扬
论文发表刊物:《河南电力》2019年5期
论文发表时间:2019/11/19
标签：数据论文; 数据处理论文; 自动化系统论文; 电力系统论文; 技术论文; 电力论文; 系统论文; 《河南电力》2019年5期论文;