摘要：随着大数据技术的蓬勃发展和电统智能化程度的不断提升，必须注重电力大数据的收集和处理，以探索电力大数据背后的潜在价值。阐述了电力大数据的特点与应用技术，以综合服务平台和智能化产品研发支撑平台为例，分析了电力大数据现阶段的应用情况，并指出电力大数据在电网状态监测、电网损耗监测、电网安全稳定分析及智能预警方面有广阔的应用前景。
关键词：电力大数据、应用现状、前景
大数据（big data）可以分为结构化数据和非结构化数据。其中，结构化数据能够用数据或统一的结构加以表示，例如常见的数字、符号以及可用二维表结构表示的关系数据模型、行数据等；而非结构化数据的字段长度是可变的，并且各个数据字段内容可以由重复字段构成，也可以由不相关的不重复字段构成，例如图像、声音、影视、超媒体等。2013年3月，中国电机工程学会发布了《中国电力大数据发展白皮书》，这标志着我国电力行业的信息时代真正来临。在白皮书中，详细分析了我国电力企业和电力行业所产生的大数据的传输、存储、处理等基本情况，并指出我国电力大数据正在逐步由传统的单一数据结构、缓慢增长速率转变为复杂异构的海量数据集。针对智能电网中电力大数据的应用问题，本文首先分析了电力大数据的特点和电力大数据技术，然后以综合服务平台和智能化产品研发支撑平台为例，介绍了智能电网大数据的应用现状，最后展望了电力大数据在电网状态监测、电网损耗监测以及电网安全稳定分析方面的应用前景。分析表明，电力大数据必将在我国智能电网的建设和运行过程中发挥重要作用。
1.电力大数据
电力大数据是指一种结构化数据和非结构化数据构成的海量数据集合，这些海量数据包括发电、输电、变电、配电、用电、调度各环节产生的各种类型的数据。电力大数据深度融合了电力生产环节、电力消费环节、能源产业发展以及相关电力技术革命等领域的海量数据。早期，我国大部分电力企业均采用一体化的垂直管理模式。进入21 世纪以来，全面深刻的改革在我国电力企业中稳步推进，在这些改革中，最具特点的就是智能电网。所谓智能电网，就是能实时地获取和处理诸如电网运行状态、电力系统检修和电力管理过程中所生成的多态海量异构数据。伴随着智能电网技术的全面铺开，数据的规模和对处理实时性的要求呈现指数增长。对现阶段的智能电网而言，电力大数据可以分为以下3类：
①监测数据，即电网运行或设备检测过程中产生的数据；
②营销数据，即电力企业在营销过程中产生的数据，例如交易电价、售电量、用电客户等方面数据；
③管理数据，电力企业在日常管理过程中产生的数据。
电力大数据不仅涉及到电力行业，同时在其他相关产业也产生了极其深远的影响。
1.1电力大数据特点
参照传统大数据的分类方式，电力大数据也可以分为结构化数据和非结构化数据。目前，我国大部分电力大数据都是不可以用简单的结构化数据表示的复杂数据，例如电力视频监控数据、电力企业和电力营销过程中产生的图形和图像数据等。这些复杂数据需要大量的关联分析，对电力大数据处理的实时性要求较高，给电力大数据的应用带来了很大的挑战，这也是电力大数据与传统大数据的最大区别。现阶段，我国电力大数据在数据量方面已经达到TB级，并且正在向PB级稳步发展；在数据速度方面，大部分已经达到“实时数据流”，具有对电力大数据的即时处理能力；在数据价值方面，通过采用高性能计算、数据挖掘、统计分析、数据可视化等一系列先进的大数据处理手段，已经可以辅助电力企业进行各种趋势预测和决策分析。
1.2数据速率高。对于电力行业的运行过程而言，数据分析处理的速度是一个关键因素，必须大力普及速度快、智能化程度高的设备，才能提高电力大数据使用的准确性与及时性，保证充分发挥电力大数据应有的价值。
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1.3电力大数据技术
电力系统产生的数据量非常庞大，特别是随着电力企业智能化程度的不断提升，所产生的数据规模非常惊人。单靠传统的分析处理手段远远无法完成庞大的电力数据分析任务，必须采取先进的技术处理手段。数据挖掘技术的产生和发展为解决电力大数据的分析处理提供了新的思路，使电力大数据的价值得到了充分的体现。数据挖掘首先对海量电力数据进行合理建模，然后基于数理化模型对电力数据实施分析与处理。在电力大数据中应用数据挖掘技术，不但使电力企业充分了解不同电力用户的不同需求，还能辅助电力企业从海量数据中挖掘出企业急需的数据，节省了大量的人力、物力和财力。数据挖掘技术是电力大数据分析处理的核心技术，该技术已经在大数据处理的诸多方面体现出了非常大的价值，例如电力系统的整体负荷预测分析、电力用户的特性分析、电力系统状态实时监控以及合理电价预测分析等。
2.电力大数据应用现状
2.1综合服务平台
综合服务平台是一个集合能源供给、能源传输、能源消费以及其它涉及能源的各类相关技术建立的统计一体化的分析与处理平台。该平台不但为能源的供给方提供用户数据的需求分析，同时为各类型用户实时提供产品的各项信息。整个平台集中了资金、技术以及数据等方面的优势，可为政府、学校、企业以及居民提供数据分析与服务。美国德克萨斯州奥斯丁市创立的智慧城市项目就是一个典型的综合服务平台，该项目主要取得了两方面的成果：
①智慧城市满足了消费者群体的能源管理需求，为居民能源使用、节能、交通耗能等提供需求分析与建议；
②智慧城市为企业提供了产品开发咨询与技术测试服务，将电力大数据与实时的电价、油价、汽车里程等数据有机结合。
2.2智能化产品研发支撑平台
智能化产品研发支撑平台结合了电力大数据、通信信息和工业生产数据，基于智能化分析手段，为用户提供付费低、能效高的能源与生活方式方案。该平台侧重于用户需求管理、减少中间环节，充分利用电力大数据采集与分析的优势，在产品研发与销售中获取收益。
3.电力大数据应用前景分析
3.1电网状态监测
目前，电网监测与诊断主要侧重单台独立设备，不同设备的测试数据无法共享，这无法满足电力企业和电力用户对电网状态监测的信息需求。电力大数据条件下的智能监测技术可以实时给出电网的状态数据，如设备信息、测试数据、传输数据、误差分析数据、定期巡检数据等。面对海量、分布、异构的状态数据，传统的数据存储和分析方法会遇到很大的困难，但大数据云计算技术为解决这些问题提供了可能。不同于其他网络大数据，电网大数据的特点表现为实时性、易失性、无序性以及无限性，并且数据的价值会随着时间的推移而逐渐减小。
3.2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。
结语：
随着大数据技术的不断发展，大数据技术已经在多个领域得到了广泛的应用，并取得显著成就。我国电力产业改革正在进行，随着智能电网建设的不断深入，电力大数据必将成为服务电力企业与电力用户的关键，将大数据技术引入电力系统建设具有非常重要的意义。
参考文献：
[1]李学龙，龚海刚.大数据系统综述[J].中国科学：信息科学，2015，45（1）：41-44.
[2]王德文，孙志伟.电力用户侧大数据分析与并行负荷预测[J].中国电机工程学报，2015，35（3）：527-537.
论文作者:夏天鹏,周文萍,白雨
论文发表刊物:《基层建设》2019年第20期
论文发表时间:2019/9/20
标签：数据论文; 电力论文; 电网论文; 技术论文; 电力企业论文; 智能论文; 海量论文; 《基层建设》2019年第20期论文;