摘要：现阶段，随着人们用电需求量的不断增加，在很大程度上促进着电力工程规模的扩大。在这一过程当中，电网也就具备了更大的复杂性，因而导致电力调控难度越来越大。在这种情况下，我们应积极的将大数据技术应用于电力调控当中，加快电网规模转型。本文首先阐述了电网调控运行大数据分类及特征；其次分析了电力大数据的核心技术；再次探讨了电力调控对大数据技术的需求；最后分析了大数据技术在电力调控中的应用方向。
关键词：大数据技术；电力调控；特征；应用方向分析
一、电网调控运行大数据分类及特征
我们在电网调控运行的过程当中，可以将数据来源分为基础数据、电网运行设施设备状态监测数据以及外部信息数据三种。各种数据之间不仅存在着极为密切的联系，而且还在很大程度上保障着电网的安全、稳定运行。据相关数据表明，在电网调控运行的数据种类当中，结构化数据（包括电网运行、负荷预测以及技术数据等等）占到了百分之九十以上。现阶段，非结构化数据也逐渐被导入到了电网调控运行参数当中（包括视频监控、图形图像处理数据）等等。
二、电力大数据的核心技术
（一）数据集成管理技术
数据集成管理这项技术，主要是收集并整理电力大数据当中的不同数据源以及特征形式的数据。然后通过转换数据、加载数据，进而创新优化数据源。接着，我们需要对新的数据源进行深入的研究分析并进行有效的整理，继而对外提供相应的服务。由此我们不难看出，在电力企业中应用数据集成管理技术，能够为其提供全新的服务以及应用功能。
（二）数据分析技术
数据分析技术的种类非常多，例如：机器学习技术以及数据挖掘技术等等。我们通过深入的研究分析这些数据，就能够从中获取到有价值的信息。人工智能的核心技术就是机器学习技术，我们利用机器学习技术，能够在很大程度上提高计算机系统的使用性能。因此，这一项技术被广泛的应用于电力设备运行状态检测中，并以此评估电力系统暂态稳定性。而我们应用数据挖掘技术，不仅能够实现对海量数据的分析处理，而且还能够极大的提升数据质量，因此也就被广泛的应用于电力行为预测当中。
（三）数据处理技术
数据处理技术主要包括分布式计算技术、内存计算技术、以及分布式数据处理技术等等。所谓的分布式计算技术，简单来说就是通过借助先进的网络技术，进而形成超级计算机，然后计算并储存大数据。所谓的内存计算机技术，简单来说就是指将已经收集到的大数据储存到内存当中，然后在对其进行深入的研究分析。所谓的分布式数据流处理这一项技术，有着实时性以及开放性的特征，因此也就能够实时处理电力系统当中的动态数据。
（四）可视化技术
可视化技术，简单来说就是我们通过利用图形化处理技术，进而将原本较为复杂的数据信息进行有效处理，转化成为易于理解的信息资料。这样以来，相关运行管理人员也就能够更加准确的掌握的相关数据信息。因此，我们在电力系统当中，积极的应用可视化技术进行有效监测，能够在很大程度上促进电力系统自动化水平的提升。
二、电力调控对大数据技术的需求
电网运行的指挥中枢就是电力调控中心。因此，电力调控中心不仅需要负责电网运行监视工作，而且还需要对倒闸操作以及相关事故进行有效的处理，因此这也就成为电网运行数据的汇集中心。我们通过深入的研究分析电网运行数据，不仅能够帮助电力调控人员更加准确的做出相关决策，而且还能够在很大程度上提高电力调控人员驾驭电网的能力，进而在确保系统安全、稳定的同时，进一步促进电力调控工作智能化水平的提高。现阶段，随着科技的快速发展，电力调控逐渐从以往传统的经验型，逐渐发展成为智能型。我们在应用大量智能应用的过程当中，需要更加深入的挖掘分析基础数据。
期刊文章分类查询,尽在期刊图书馆现如今，新能源、电动汽车已经逐渐接入到了电网当中，这在很大程度上加大了电网负荷特性，不仅如此，这也给电网带来了更大的复杂性，在这种情况下，电力调控也就变得越来越复杂。我们将大数据技术应用于电力调控当中，通过对分散在各处的数据信息进行相应的整合，并进行深入的研究分析，进而提供更多有价值的数据信息，这在很大程度上提高了电力调控的安全经济性。现阶段，由于电力调控、运检以及营销等各个部门之间，往往存在着对同一数据进行重复统计的现象，对于数据的整合效率非常的低。在这种情况下，我们积极的应用大数据技术，不仅能够更加有效的分析出各个部门之间的数据所存在的关联性，而且还能够为接下来电力调控精益化的实现打下良好的基础。
三、大数据技术在电力调控中的应用方向分析
（一）提高电网运行安全性、经济性、可靠性
（1）在负荷预测方面
在电力系统运行的过程当中，负荷预测发挥着直观重要的作用。负荷预测精度，直接影响到电网计划检修安排以及安全裕度校核。分布式电源以及电动汽车的有效接入，在很大程度上降低了符合的规律性，在这种情况下，负荷预测的精度，也就无法得到有效的提高。与此同时，在同一地区的负荷，由于受到自身负荷特性以及变化规律的影响，这也就在很大程度上降低了负荷预测的精度。在这种情况下，我们将大数据应用于电力调控当中，通过对气象、地理以及经济等各个领域的数据信息进行深入的整合分析，能够为接下来的负荷预测精度的提高提供有利的保障。
（2）在智能告警方面
电网规模的不断扩大，使得调控中心监控信息量也在不断增加，这也就使得调控员每天都需要面对大量的告警信号，这在很大程度上加大了调控难度。如果我们单纯的采用人工进行分析判断的话，效率是非常低下的。基于此，我们积极的应用大数据技术，通过集成整合分布在各个部门之间的信息，能够在进一步加快高效智能告警的实现。
（二）提升客户用电服务水平
（1）在用户需求侧管理方面
我们通过对用户历史数据的研究分析，进而总结出用户的消费特征，进而科学合理的引导错峰用电，提高地区负荷率水平，以此来避免由于负荷大起大落所导致的局部电压过大的现象。局部电压过大的话，必然会在很大程度上影响到工业用户的安全生产。我们将大数据技术应用于电力调控系统当中，通过对客户用能方式以及其后等各个方面的因素进行相应的整合分析，进而为用户打造相应的负荷计划，以此来促进用户需求侧管理水平的提高。
（2）在电网计划检修方面
我们时常都会遇到频繁停电以及延期送电的现象，这主要是由于电网设备临时缺陷所导致的，这在很大程度上影响着用户的用电体验以及客户的满意度。我们在电力调控中积极的应用大数据技术，进而集成整合用户用电需求、电网设备以及客户设备检修计划等相关数据，经过深入的研究分析，有效降低非计划检修概率，避免出现反复停电的现象，在确保电网安全可靠供电的同时，促进服务水平的提高。
结语
综上所述，将大数据技术应用于电力调控中具有重要意义。不仅能够在很大程度上加快电力调度的智能化和自动化水平的发展，而且还能够进一步提高电力调控工作效率，进而促进电网事业的又好又快发展。
参考文献
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论文作者:刘夏青,郭素梅,张少勇
论文发表刊物:《基层建设》2018年第25期
论文发表时间:2018/9/12
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