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电力调控系统智能化中大数据技术的应用研究

2024-09-04 16 上传者：管理员

摘要：经济社会的发展对于资源的需求越来越大，其中电力资源是不可或缺的重要部分。随着我国电力企业、个人等用户数量的不断增加，传统的电力系统数据处理技术已经无法适应电力企业电网系统智能化发展需求，大数据时代的到来和科学技术的飞速发展，使电网系统智能化得以实现。大数据技术和电力调控系统智能化的融合，对提升系统运行管理效率提供了强大技术支持。本文对大数据的应用领域进行了简单的分析介绍，并在此基础上对电力调控系统智能化中大数据的应用做了研究。

关键词：
大数据
智能化
电力系统
电力调控系统
科学高效运行
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我国电力系统在不断智能化的发展过程中，必然会积累大量的历史数据信息。面对越来越多的用户和庞大的数据，电力调控系统智能化运维和管理措施直接关系到电力生产和决策。如果仍然沿用传统的大数据处理方法，不仅效率低下，而且其结果也没有代表性。所以，如何从庞大的数据集群中快速提取有效的数据信息，并对这些数据进行科学处理，直接关系到电网系统的科学高效运行。此外，智能化电网的出现使得电网系统在运行过程中产生的数据类型也发生了一定的转变，以往的电网系统运行产生的是结构化的数据，而大数据时代的数据为结构化数据、非结构化数据和实时数据相融合的形式，所以数据结构的变化对于大数据应用技术提出了更高的要求。本文以此为切入点，重点探讨大数据技术在电力系统中的具体应用。

1、大数据技术在智能化电力调控系统中的应用场景

1.1 电力系统负荷智能化预测

基于大数据技术的电力负荷预测有多种技术手段，例如回归分析法预测、弹性指数法预测、比例系数增长法预测等。本文以比例系数增长法为例，其计算公式如下：

其中，A是某一年的用电总量，Am和An分别是第m年和第n年的用电总量，n小于m;K是两个年份之间的平均用电增长率情况。由此得出公式（2):

我们假设某地区2010年～2015年的电力用量平均增长率为18%,2016～2020年的电力用量平均增长率为20%。以2015年电力用量8.83亿k Wh为初始起点，则可以根据式（2）算出2015年和2020年的电力需求，具体如下：

当然，具体的电力和负荷预测需根据不同地区的实际情况来优化预测模型，从而得到更科学、更准确的数据。

1.2 智能化电网架构的规划

大数据和智能化电力调控系统的融合将会是未来电网架构的主要趋势，这种基于大数据技术的智能化电网涉及到电力调控系统的多个领域，如输电网和配电网的科学规划、变电站地址选择和容量确定、输电网和配电网的科学优化、超大型电网的统一调度等。

大数据技术支持下的智能化电力系统更多的是对系统数据的集中化处理和应用，其架构包含了数据收集、数据处理和数据应用三个主要模块，具体如图1所示。

图1 基于大数据技术的智能电网规划架构

1.3 智能化电网系统安全评估

智能化的电网系统安全性评估就是对系统进行评价和估量，也可以看作是评估电网系统的安全性，所以其评估的内容有很多，例如电网供电稳定性、评估供电安全性、对电网系统线损情况及供配电能力做出科学评估等。以供电可靠性评估为例，其内容主要是通过大数据的收集、处理和分析，对可能影响用户供电可靠性和稳定性的主要因素进行指标评估，包括供电能力、网络结构、系统设备状况、维护技术水平等。再如，对电力系统进行动态安全性评估，借助数据挖掘技术来分析电力系统中的不正常数据，发现设备运行中的异常情况，方便管理人员预测设备机组运行状态，及时发现问题并予以解决。

1.4 系统状态检测的智能化决策

该应用场景主要设备以当下实际工况为参照，借助大数据技术对设备状态进行科学检测。通过对设备整体运行状态的综合检测，结合正常数据标准分析识别设备是否出现故障，若有故障则找出具体原因，并有针对性地采取解决措施。所以，大数据技术可将数据分析技术优势发挥到最大，及时帮助企业了解系统各项设备、各项指标的运行状况，筛选有价值的信息，结合数据挖掘技术对设备的运行工况做出科学评估，制定更为可行的检修决策。

2、大数据技术在智能电力调控中的具体应用

本文结合大数据技术在电力调控中的应用场景提出了相应的应用系统。该系统更多的是基于数据清洗和数据修正技术设计的，同时借助基于Hadoop的分布式框架结构，对清洗修正过的数据进行存储、管理和分析。

2.1 对电力系统数据的清洗修正

系统数据清洗和修正属于数据处理过程，也是数据分布式处理平台的重要环节，只有经过了数据清洗和修正，才能够更准确地提取数据特征、进行关联分析、开展数据挖掘。该过程是对系统数据进行重新审查和校验，主要作业内容是删除系统中存在的重复性信息，并及时修正可能存在的错误信息。大数据技术会借助数据筛选功能剥离系统中的电力、电量、订单管理系统等各种数据信息，再利用数据清洗功能将处理过的信息存储到中间数据库中；再将中间数据库内容输入分布式框架结构中的目标数据库，实现对数据的清洗作业。该清洗和修正作业包含一致性检查、无效值检查和缺失值处理三个环节。

图2 系统运行流程

2.2 基于电力调控的大数据应用平台搭建

该系统是以大数据服务为基础的电力调控云计算系统，其系统架构与图1的结构基本相同，分为数据收集、处理和应用三个主要模块。系统对于数据文件的分析是一个分布式的文件处理系统。该系统中电力调度大数据处理平台是调度系统业务数据的汇集中心，主要是对系统业务数据进行集中整合，该平台流程如图2所示。

系统中所有结构层都是基于系统用户数据信息而存在的，不同的层负责对应的数据处理工作，具体如下：

(1）接口层。

主要是为系统提供Web、公共API模块和权限服务，为不同用户提供差异化的数据处理服务，同时由于API模块的存在，系统可以对大数据存储系统进行功能扩展，满足企业对海量数据信息的计算和分析需求。

(2）逻辑层。

是系统架构的核心环节，主要包含系统设置和资源管理两个模块，实现对海量数据信息的并行处理。资源管理模块还包含了资源安全管理和目录管理等功能。Hadoop分布式框架结构下的逻辑层主要是借助HDFS和HBase来实现对多个海量数据存储设备的集中统一管理，可以有效实现设备之间的互通协同。

(3）应用层。

主要是对并行数据进行信息挖掘，并对数据处理结果进行存储。该层包含多个数据处理应用，可满足不同用户的需求，并且可以按照Client来输入指令，从而将电力系统数据挖掘、处理和查询结果传输给Client。

(4）存储层。

由多个存储设备构成，这些存储设备分布在系统中的多个关键位置，每一个位置的存储设备类型都有所差异，这些设备会实时收集对应设备的作业数据，所以存储层收集的数据是海量的。

除此之外，存储层还会负责系统大数据集群化管理，兼顾系统任务派发工作，可以为系统整体提供分布式数据信息计算服务和各类数据存储服务，由此可见存储层是该系统的核心位置。同时，分布式框架结构还可以借助逻辑虚拟化管理服务实现对系统硬件存储设备的实时监控。

(5）资源层。

主要作业内容是对数据信息进行收集、整理和清洗服务。首先，资源层会从外部系统中收集大量的源文件信息，并对这些信息进行处理；其次，资源层通过数据整理可以避免数据信息出现结构化、半结构化和非结构差异，便于系统对各种异构类数据信息进行集中管理。

2.3 系统数据处理

(1）数据整合。

该系统可以实现对接入的多源化数据进行科学整合，通过数据模型统一化设置来确保数据的准确性和有效性，在实现数据模型统一之后通过抽取、转换和装载，可以将这些数据合并到一个企业级的数据库中，从而得到全局化视图，在此基础上就可以实现对数据的分析和查询，为电力企业的决策提供数据支持。

系统在完成数据模型统一设置之后，平台会接入多源信息，然后利用满足D5000标准的电力数据模型对异构数据进行统一建模，从根本上解决数据口径不一致、数据共享困难等问题，真正实现系统只存在统一的数据标准。

(2）数据清洗修正。

对于那些海量的、不完全的、模糊的数据，系统可以从中提取有价值的信息，并按照清洗规则来为用户提供能够满足质量要求的数据。基于Hadoop分布式框架结构的系统平台主要利用基于模型检测的异常值处理技术和回归分析法来准确识别系统数据中的异常点，通过数据清洗过程对数据进行修正和剔除。

数据清洗过程首先会对上传到电力系统中的大数据集群进行检验，检验的流程包含合规性检验、冗余性检验、一致性校验和统计值校验等环节，通过一系列的校验准确发现并及时处理数据中的空点、超容量值以及冒大数等异常数据，为系统后续的数据二次加工提供更可靠的保障。

(3）数据的统计分析。

首先，数据统计分析主要是通过逻辑层完成的，逻辑层统计和分析的数据是经过数据清洗、修正和处理过的内容，通过统计分析的数据再经过逻辑层的整体可以为用户提供多项数据服务，例如支持为用户导出电力信息自定义报表、用户可以随时查询系统实时数据信息、帮助用户对数据内容进行可视化分析。系统可以报表、数据查询和可视化分析功能来为用户构建数据生态化服务，进一步强化电力企业的决策科学性。

其次，数据可视化技术可以将数据进行类别划分，给用户更清晰的数据展示平台。例如将多组数据按照不同维度进行分组，然后根据维度特点将数据通过图形集中展示出来，并通过柱状图、曲线图等体现数据变化情况、不同数据之间的关联情况等。数据可视化分析的结果可以通过三维的柱状图、曲面图等清晰地表达出来。可视化分析的主题可以使用在电压、无功、有功、稳定指标等多个领域。

3、结语

综合来讲，大数据技术的出现对于数据收集、数据分析和数据应用提供了可靠的技术支持，对于很多行业都提供了便利。而随着电力系统智能化的飞速发展，大规模的数据信息开始出现，这些数据和外部数据是相互融合的，对于这些数据信息的科学分析、应用对于电力系统科学智能化调控有着重要的作用。本文所提出的系统就是针对配电系统的大数据特点，希望通过大数据技术的应用来提高电力调控系统智能化水平，对于方便存储、处理和提取电力系统大数据而言提供了可靠的技术支持。通过数据清洗和修正技术，可以将系统中的异常数据及时替换、删除，进一步优化系统数据，将这些数据转化为有价值的工具，为电力企业科学决策提供真实、可靠的数据支持。

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文章来源:马旭珍.电力调控系统智能化中大数据技术的应用研究[J].家电维修,2024,(09):101-103.