摘要：目前，智能电网的发展已趋于成熟，能够对电网全景信息进行实时采集。自“能源互联网”、“互联网”等网络概念提出以来，智能电网的数据量呈指数级增长，各种网内和网外数据纷纷涌入进来，大量的数据信息有效提高了智能电网决策的科学性。但同时，海量数据需要进行存储、甄别以及相应的处理，又是智能电网不得不面对的挑战。在智能电网领域中，通过大数据技术的运用，能使智能电网顺利度过发展瓶颈期。本文将就智能电网领域中大数据的具体应用进行深入探讨。
关键词：智能电网；电力大数据应用；应用分析
引言
智能电网是全球电力发展的重要方向，是实现电力能源转换和传输的重要环节，作为新型电力技术，智能电网技术的经济性、可靠性、安全性更高，其能够在保证电力系统安全稳定运行的基础上，促进电力传输环节风险的降低。在智能电网运行过程中会产生海量数据，这些数据的处理和运用在很大程度上决定了智能电网的发展，所以实践中应强化对智能电网大数据处理技术的运用，不断克服该项技术应用中的困难，最终为智能电网发展提供保障。
1智能电网大数据特征
在电力信息化推进过程中，电力数据种类和规模迅速增加，智能电表、智能变电站、现场移动检修系统、实时监测系统、测控一体化系统、为各个专业服务的信息管理系统的数据集合形成了智能电网大数据。依据数据来源可将智能电网大数据分为电网外部数据和电网内部数据，内部数据由电信息营销系统、采集系统、配电管理系统、广域监测系统、能量管理系统、生产管理系统、客服系统、设备监测和检测系统、财务管理系统数据构成，外部数据由公共服务部门、地理信息系统、气象信息系统、电动汽车充换电管理系统数据构成。这些数据由不同部门管理，在不同地方分布，其特性包括分布管理、分布放置。
2智能电网大数据技术的发展措施
2.1大数据传输和存储技术
电力系统、智能电网发展变革的趋势中，记录具体的数据运行和设备状态，可以发现大量的数据存储问题，在监控装置中具有较大的压力，因此，电力系统智能化的发挥受到一定限制。增强网络数据传输的关注量，就是有效利用数据压缩来实现。依据数据存储的具体情况，利用分布式的文件系统完成存储工作是智能电网数据运行的方式，针对大数据进行存储，不能很好的提升电力系统的实时性。所以需要根据大数据的性能、分析要求，具体分类对其进行存储，针对实时数据的要求，运用数据库系统进行相关工作。采用传统的方式进行数据存储，这是核心业务数据的处理方式，数量较大的非结构化数据，主要采用分布式的文件系统。
2.2源网荷协同调度
在智能电网领域中，通过大数据技术的引入，能够使得新能源预测误差大大降低，这一特点备受群众喜爱与应用。由于新能源出力会表现出波动性的特点，传统电力调度只能依靠增加旋转备用电源的方式加以解决。
期刊文章分类查询,尽在期刊图书馆随着电力市场的日渐完善，能够实现跨越常规电源出力调节，而专门对用户需求侧的管理，使系统电量达到平衡状态，也就是说，通过市场调节手段，让部分用户主动削减或者增加部分负荷，使发电侧出力达到平衡。要实现源、网、荷三者的协调调度，必须掌握足够的辅助信息，比如说，新能源出力波动幅度、负荷削减电量能力、电网输送能力等因素，这些因素往往受到不同条件的影响，因而这一电力交易过程往往表现得极为复杂，那么就需要引入大数据技术，深入挖掘不同数据间的相互联系，在此基础上进行合理协调调度。较之于传统电网，智能电网的最大特点在于能够实现源网荷信息的双向流动，在构建的框架内，源网荷信息能够进行顺畅交互，使电网运行更加经济可靠。
2.3实时数据的处理技术
随着社会大众提升关注数据库内存的关注度，相关技术人员更加重视数据内存技术的提升，将研发重点放在内存中。相比较内存的数据以及磁盘，区别就是速度比较快。可以提高应用的性能，依据目前电力系统的发展现状，运用内存数据库的形式比较广泛，能够有效提升数据的实时性。智能电网会整合以及集成各个环节和用户的数据信息，从而分析各地的电能消费状况，及时采取整改措施。
状态监测具有相对严格的要求，在数据存储以及处理平台方面。运用云计算技术，能够处理大数据，但是能够进一步提升监测数据存取性的是云平台，同时满足实时性的具体要求。如果新型绿色能源发电功率不稳定，就会影响电网的正常工作，这对于电网调度来说是不小的压力。根据目前国家电网调度以及控制模型的分析，不可预测性是小型发电系统的特征，因此，需要创建新型的电网状态监控系统，详细跟踪电网的实时状态。
2.4云计算技术
伴随着云计算平台的出现，大数据技术需求逐渐形成，数据并行处理技术和海量数据存储是云计算的核心。电力设备状态监测数据在智能电网数据中比重最大，其包括在线状态监测数据、实验数据、设备基本信息、缺陷记录等，具有可靠性要求高、数据量极大的特点，所以要实时性要求大幅高于企业管理数据。当前国内电力行业还在对云计算平台进行探索应用，智能电网监控软件运行的可扩展性和可靠性通过云计算平台可以实现，但尚无法满足一致性、实时性、数据隐私和安全等要求，需开展进一步探索。
2.5电网安全稳定分析及智能预警
目前，电力系统安全稳定分析和预警均是离线的评估和预测，难以满足实时、全面分析的要求。相关仿真和实验数据表明，对电网安全分析的时域仿真在时效性上远远不能满足实际需求。对于我国的超大规模电力系统，必须采用具有超级计算能力的技术对电网进行安全分析。大数据技术因具有时域和空域上的优势，可对大规模电网进行安全分析和智能预警。全网一体化仿真的计算负担巨大。目前，云计算的超级计算能力可以满足电网数据的实时计算要求。基于电力大数据，可以实现所有变电站和各级电力调度中心的数据共享，有望完成全网数据的一体化仿真测试，大幅度提高电力系统的安全稳定分析和预警能力。
结束语
综上所述，大数据智能电网实际运行的过程中，应合理使用关键技术开展各方面工作，制定完善的技术创新与管理方案，在提升电网智能化管理质量与水平的情况下，全面增强大数据时代之下的智能电网管理力度。
参考文献:
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[2]衡星辰，周力.分布式技术在电力大数据高性能处理中的应用[J].电力信息与通信技术，2013，11（9）：40-43.
论文作者:石碧薇1,檀林青2,张硕3
论文发表刊物:《电力设备》2018年第31期
论文发表时间:2019/5/5
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