关键词：大数据；电力系统；自动化；数据处理
引言：电力系统由许多部分组成。由于电力系统中的电力是连续传输的，所以电力不能存储，这就决定了电力系统的动态特性。电力系统运行呈现动态变化特征，主要包括“发电、变电、输变电、配电”四个方面。电力系统数据信息的实时变化主要受电力资源存储能力的影响。电力系统在运行过程中，海量的实时数据给调度管理部门的工作带来了巨大的挑战，而自动化系统正是为了解决这一问题。电力自动化系统以大数据技术快速发展的形式，能够快速处理运行过程中产生的海量实时信息，为企业的生产经营决策提供数据支持，促进企业的健康发展。
1、电力自动化系统的类型分类
1.1基础型数据
在电力系统运行中时，各种类型的设备设施所产生的相关数据被称之为基础性数据。例如，电站锅炉、发电机、互感器等发电和供电设施设备的基础数据。针对于这些基础型数据，电力企业通常会按照一定的规则将其划分给各个电力部门管理，并在数据服务器平台上实现基础性数据的同步，然后由数据调度中心对其实施采集、整理、存储和相关的运算。
1.2实时数据
实时数据通常是指各种电力设备在运转时所产生的数据信息，具有数据量巨大、需要具备较大的存储空间。针对于实时采集的数据，相关部门对其进行采集、整理、纠错后，能够了解到电力系统的运行状况，并为电力调度、市场营销、企业决策等提供数据的支持。当前，我国电力企业在实时数据的自动化处理方面，已经处于较为成熟的阶段。例如，当数据信息被实时收集之后不用再实施纠错处理，而只需为实时数据信息的输入和输出提供安全稳定的接口即可。
1.3日常管理数据
日常管理数据不但包括电力系统运行时所生成的各种类型的数据信息，还包括各个电力部门在处理工作问题时产生的数据信息。通常来讲，日常管理数据只在指定的区域内实现同步和共享即可。日常管理数据同步和共享的信息平台的建立，不但实现了对各种类型的电力设备运行情况的跟踪，还有利于各个相关部门数据信息的交互，以便于各个部门工作开展的协调和配合。
1.4市场经济数据
伴随着社会经济的快速发展，电力系统起到了越来越重要的作用，而其运行中所产生的数据信息则具有十分重要的经济参考作用，能够为城建规划中的电力规划决策提供数据支持，其中实时数据起着最为重要的作用。
2、大数据时代下的电力自动化系统数据处理
2.1电力自动化系统中的数据统一性
在电力系统自动运转的时候，会因此而生成海量的数据，其中大部分数据都是各个子系统中所独有的属性信息，还有一些是个别子系统所共同作用下产生的数据，这就是所谓的数据交叉。
期刊文章分类查询,尽在期刊图书馆电力系统的各个子系统每时每刻都在生成大量的数据，然后会被汇总存储到数据库中，这不但造成了海量数据的积压，也会因此而产生数据冗余现象，这难免会降低电力系统处理数据的时效性，使得数据信息的传输出现缓慢、混乱现象，从而给电力系统的工作效率和可靠度造成不利影响。在大数据技术的支持下，可以实现各个子数据库的统一化管理，从而可以尽可能的去除重复冗余的数据信息，确保数据的一致性。而对于一些不在线的数据库系统来讲，需要将其数据信息同步到电力系统的数据服务器中，然后再实施数据服务器的统一维护。对于实时数据库来讲，由其实时管理系统来实现数据的统一、即时管理，从而保证了实时数据的统一性。
2.2电力自动化系统数据处理中的数据采集
电力系统在运转时会产生各种类型的数据信息，这些都是通过数据库的采集、汇总、整合与转发来处理的。按照不同类型的电力数据，需要使用各自不同的传输载体来实施数据信息的传输，而其通信的路径主要包括以下两种：首先是利用光纤、光缆等各种通信电缆进行数据信息的传输，拥有较好的即时性和可信性等特点；其次是利用无线技术来进行数据信息的传输，拥有电力设施投入少、无需管道铺设、工作量小等特点。电力自动化系统在运转时，会涉及到诸多的电力设施设备和系统类型，可针对职能各异的部门需求而进行多个子系统的构建，能够实现技术的先进性和性能指标的经济型之间的平衡，然后从操作角度对其进行优化配置，从而使电力企业获得更多的经济利益。
2.3电力自动化系统数据处理中的数据容灾
电力系统在运行时会产生许多数据信息，而其中的关键性数据信息需要进行实时的备份处理，这就需要通过网络通讯技术实现关键性数据信息的异地传输和存储。当电力自动化系统因意外原因而出现数据信息破损或丢失时，有关工作人员可通过异地存储的关键性数据来恢复电力系统的正常运行，从而降低了数据容灭的危害，减少操作成本的支出。在大数据的形势下，电力系统中每时每刻都生成海量的数据信息，这给数据备份带来了负面因素，而在对数据备份的过程中，可能会因存储载体的质量及管理失措等情况而出现数据备份有误。电力系统如果这个时候出现系统灾难，就会导致不能迅速恢复正常运行，从而导致数据信息的大量丢失。所以，要根据具体情况来采取合理的应对方式，可尝试恢复关键性的部分，然后再靠考虑其他环节，最后再进行整体修复。
2.4电力自动化系统数据处理中的数据共享
系统数据的共享可通过内存和商业数据库、网络通讯、共享内存空间、文件保存和读取等多种路径来实现。内存数据库指的是电力系统运行时所产生的所有数据都保存在内存之中，在进行共享时可实现较高的访问速度、但却无法实现快速的数据文件读取以及数据信息的即时共享。商业数据库拥有完备的共享架构，可以对各种共享数据进行共享，但却无法实现实时共享。网络通讯常常使用TCP/IP等网络协议，将共享数据进行打包和发送，从而满足数据的共享。网络通讯拥有着非常快速的信息传递速度，但受网络带宽及数据信息结构的束缚，在实现共享的过程中需要对数据信息实时编程访问。文件保存和读取方式的共享拥有读取便捷、目标明确等优点，但由于受传输载体的物理限制，在读写速度方面还需要进一步的提升。从数据的共享途径来看，内存数据库能够适应实时共享的需要，可以通过DCOM通讯协议来为数据共享访问设置统一接口，从而使数据共享的过程能够更加的稳定和开放。
结语：在大数据背景下，电力自动化系统运行中产生的各种数据经过大数据技术处理后，能够有效地促进电力系统的安全稳定运行。因此，电力企业应根据自身特点收集、集成、存储和共享各种系统数据，实现数据和信息的合理利用，提高电力系统的工作效率，促进电力企业的快速发展。总的来说，随着大数据时代的到来，进一步推动了电力自动化系统的逐步优化，导致大量数据得到了有效及时的处理。简要介绍了电力自动化系统的数据类型，分析了电力数据信息的采集，阐述了电力系统运行中如何实现信息共享。
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[3]卢莎.大数据时代电力运营监控系统数据处理的简要介绍[J].机电信息，2015（36）：144.
论文作者:郝东光
论文发表刊物:《当代电力文化》2019年第16期
论文发表时间:2019/12/12
标签：数据论文; 电力系统论文; 信息论文; 电力论文; 自动化系统论文; 实时论文; 数据处理论文; 《当代电力文化》2019年第16期论文;