摘要：随着现阶段科学技术的快速发展，各行各业产生的数据信息都在不断的扩大，对这些数据信息进行有效的分析和应用，能够对行业的发展起到积极的推动作用。同样的在电力调控中也会产生较多的数据信息，通过大数据技术对这些数据信息进行引用，能够让电网系统运行变得更加高效安全。
关键词：大数据技术；电力调控；应用研究
1引言
当前电力企业的数据源通常来自于电能使用以及电力生产过程中的调度、用电、配电、变电、输电以及发电等不同环节；从总体上来看，一般能够划分成三大类；其中包括：（1）电力企业日常管理过程中的相关数据；（2）电力企业日常营销过程中的相关数据，包括用电客户、售电量以及交易电价等不同方面的数据；（3）电网日常运行过程中与设备监测或者监测过程中产生的相关数据。借助各种智能终端设备，如智能电表等能收集电力系统日常运行过程中相关的实时数据信息，并能够自动对收集的电力大数据实施全面的分析、处理与管理，从而实现电网实时监控的目标。
2大数据技术应用于电力调控中的必要性
2.1电力系统自动化发展需求
电力系统的自动化和智能化发展已经成为时代发展的必然方向，因此在电力系统中必须建设电力调度中心，对电网运行进行全面的监控和管理，从而保障电力系统的安全性和稳定性。在电网运行过程中会产生海量数据，对电网运行过程的监控和管理，本质上就是对各项数据进行实时处理，深入挖掘和分析基础数据，引入智能化的预警系统，减少电网的负荷量，在电网规模不断扩大的情况下仍然能够保证电网运行的稳定性，而大数据技术能够合理满足这一需求。
2.2使电网运行更加安全可靠
随着用电量的不断增加和用电质量的不断提升，电网运行中的不稳定因素也会相应增加，要保证电网运行的安全可靠性，必须对电网运行的状态进行监测和诊断，通过系统性和跨越式的数据共享实现对故障区域的追踪和定位，从而实现各项故障的合理预测和高效处理。
2.3进一步提升客户用电服务水平
预判性的实现是大数据技术突出的优势所在，通过分析和处理各项数据信息，可以生成科学合理检修计划和供给计划，实现电力调度效率的大幅提升，避免不必要的资源浪费，确保用电客户服务质量的提升。比如运用大数据技术通过分析和研究用户历史用电记录，分析出用电客户的需求侧，实现区域用电总数据的错峰供给，降低电网负荷，避免故障发生。
3电力大数据的核心技术
3.1数据集成管理技术
数据集成的核心任务是整合有关联的分布式异构数据，使得用户能够以透明的方式来对它们进行访问。常见的数据集成方法包括联邦数据库系统、中间件集成方法以及数据仓库方法等。下面分别对这三种数据集成方法进行介绍。（1）联邦数据库系统。该方法为了能够让用户透明地访问不同数据源的数据，将不同数据源的视图集成为全局模式。数据模式可以被其他的数据源共享，构成一个联合的系统。（2）中间件集成方法。该方法为用户提供统一的数据访问的接口，从用户的角度看来集成数据源是一个整体。（3）数据仓库方法。该方法是建立一个数据仓库用来存放数据。它实际做的是数据复制的工作，将数据从每个数据源复制到了相同的一个地方，即数据仓库中。
3.2数据分析技术
在电力大数据中，数据分析技术有很多种，包括机器学习技术、数据挖掘技术等等，通过数据分析，可以提取大数据中的有用信息。
期刊文章分类查询,尽在期刊图书馆机器学习技术是人工智能的核心，其能够改善计算机系统使用性能，主要被应用于电力系统暂态稳定性评估、电力设备运行状态检测等方面。数据挖掘技术在实际应用中可以有效处理复杂的数据结构形式，对海量数据进行分析处理，进而提升数据质量，主要被应用于电力行为预测中。
3.3数据处理技术
电力数据处理技术可以分为分布式计算技术、内存计算技术以及分布式数据流处理技术。其中，分布式计算技术指的是通过应用网络技术，将电力系统中的计算机进行连接，进而形成超级计算机，对大数据进行存储和计算；内存计算技术指的是将已经收集到的大数据存储在内存中，然后直接对大数据进行计算和分析；分布式数据流处理技术具有实时性、伸缩性和开放性特征，可以对电力系统中的动态数据进行实时处理。
4大数据技术在电力调控中的应用
4.1对电力负荷的情况进行优化调控
随着社会对用电质量需求的不断提升，新能源逐渐成为电网建设中的重要组成部分，但是与传统火电的发电方式不同，新能源发电一般具有间歇性的特点，例如风力发电、太阳能光伏发电都依赖于自然环境，不受人为的控制，将新能源发电与传统发电按照一定的比例进行并网建设，无疑对电力系统的电网调控提出更大的挑战，利用大数据技术能够根据电网运行的需求侧可控资源信息制定相应的调度技术，从而实现对负荷信息的有效处理。例如利用大数据技术在Hedoop分布式文件系统中构建HBase数据库，实现数据的列动态增加和自动切分，实现对各项数据的实时读写和处理。
4.2电网检修工作
电力系统复杂性的提升也在很大程度上加大电网检修工作的难度。首先在电网故障问题的诊断方面较为困难，使得对电网故障的诊断时间延长，也因此影响到许多客户的用电体验，对其造成较大的经济损失。而针对该方面问题，在引入大数据技术后能够十分容易的解决，加快电网检修工作的速度和效率。在某区域电网出现故障之后，电力系统运行数据会出现相应的变化，通过对这些数据信息做深入的分析，能够迅速查找到故障的准确位置，以便维修工作的开展。其次，利用大数据技术合理安排电网计划检修工作，避免重复性停电、延期供电的情况发生。在大数据技术下，将区域范围内的用电需求、电力设备缺陷数据等进行整合，然后对整个检修工作进行统一安排和规划，及时通知区域范围内客户停电、供电准确时间，从而将检修工作带来的影响降到最低。
4.3电力系统安全智能预警
电力系统安全预警主要被应用于电力调控中心中，在评估预案过程中，对于系统典型运行方式，需要进行离线计算，但是这种预警方式时效性比较低，并且预警并不全面，很难满足智能电网发展之际需要。对此，需要采用全网实施统一仿真计算的方式，提升电网事故预警的时效性和全面性，在此过程中，由于海量数据来源比较多，数据量庞大，因此，如果采用传统的数据存储和处理方式，工作难度极大，对此，可以采用数据分类存储和处理技术，提升数据处理的时效性，另外，还应该构建先进的智能预警系统，对全网进行一体化仿真，对不同类型的故障问题进行追踪和定位，确定电网调控运行中的矛盾问题，然后对电网运行安全进行科学合理的评估，从而为电力调控系统采取有效的控制措施奠定基础。
5结束语
综上，在信息技术发展日新月异的形势下，大数据时代已经来临并在影响着社会发展，电力建设管理的自动化和数字化发展也迎来了崭新的局面。大数据技术应用到当前电力调控工作中对于电网运行质量和效率的提升，以及电网运行成本的降低具有重要的意义。
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论文作者:范朝栋,裴鹏飞
论文发表刊物:《电力设备》2019年第7期
论文发表时间:2019/9/17
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