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摘要：2012年以來，智能電網在大數據技術的融入下取得了良好的發展，同時也為國家電網工作的開展提供了相當的促進作用。本文則針對當前大數據技術在智能電網建設中的應用進行了分析，希望可以就當前的電網技術應用情況進行有效的解釋，為后續技術升級和改進工作提供相應的幫助。

關鍵詞：智能電網;大數據技術;效率;管理

1大數據技術的簡介

1.1大數據技術簡介

大數據理念的發源相當早，而在20世紀互聯網被建立時，大數據技術的雛形便已經逐漸清晰了。隨著21世紀以來的技術研發不斷深入，互聯網對于人類社會生活形態產生了巨大的影響，同時也讓人們生活得以數據化和信息化，社會也逐步邁入了大數據時代。而所謂大數據，便是應對大量數據出現和增加，而常規數據處理手段無法達到期望目標時，所采取的新型數據處理模式和技術。事實上，數據和信息本身所涵蓋的價值量并不大，而大量數據在一起產生了價值的累加和乘數之后才具有相當的價值，對真實的情況進行高程度的還原。因此，當代社會條件所形成的海量數據規模便在大數據技術的處理下得以發揮數據應有的價值。現階段，大數據技術最早被應用于商業趨勢預估、征信普查、交通路況估算以及天氣預報等，對人類社會生產和生活的作用是巨大的。

1.2大數據的特點

現階段，大數據的特點主要分為5個方面，也被稱作“5V”，分別為Volume（大量）、Value（價值）、Velocity（高速）、Variety（多樣）、Veracity（真實性）。具體來看，主要是針對數據規模和種類、數據價值累積、數據處理效率等方面來總結的特點。首先，大量性是對信息化時代數據量空前巨大的總結，無論數量規模、涵蓋領域以及數據類別都有了巨大的發展，數據量從TB級上升到PB、ZB級，這是普通互聯網用戶難以想象的。同時，海量數據和信息雖然價值密度較低，但是在數據相互關聯和整合下，將會產生巨大的價值，因此，大數據技術的作用也毋庸置疑。最后，高速處理能力也讓大數據所采集的海量數據價值得以體現，信息的價值變動往往速度較快，若是不及時進行處理和分析，便不能發揮作用。因此，大數據類型的系統需要快速處理、實時處理、實時決策，才能保證系統信息的時效價值。同時，大數據技術也對多樣化和多結構性的數據進行分析，對數據價值所需要的多樣性和真實性是極大的保障，對各個產業數據價值進行了最大限度的挖掘。

1.3大數據在智能電網中的應用

從電力系統的整個運行流程來看，海量數據的產生和收集，尤其是存在大量圖像型數據。具體來看，智能電網數據將具有量極大、種類極多、價值密度極低、處理低時延要求下的極高速、受干擾性的影響極也相當嚴重，這也是符合大數據的通用特點的。現階段，我國智能電網建設還沒有趕上歐美發達國家的頂尖水平，對大數據技術的應用也相對落后。尤其是美國早在2003年就提出了“電網2030規劃”，重視智慧化電網的建設、推動電力總體生產成本合理化改進、實現電力生產的全過程環保控制，為所有用戶提供可靠安全、精細供電的服務。部分歐洲發達國家更是如此，在可持續發展的能源政策引導下，電網建設的規劃和實施都取得了相當的成果。

2大數據在智能電網建設中的應用思考

2.1智能調度

大數據在智能電網建設中的應用提升了電網調度的智能化水平，同時也提升了電網的實際運行效率。現階段，電網對于區域的運行狀況需要借助監測設備來完成，但是監測設備所采集的數據往往十分龐大，主要包括了設備基本信息、運行信息、巡檢記錄和缺陷數據記錄等信息。而這類數據主要包含了結構化數據和非結構化數據，傳統技術并不能很好的整合數據、分析信息并挖掘其中的價值，而大數據技術的應用則很好地解決了這方面的短板，在數據價值挖掘方面產生了巨大的作用，推進了電網智能化建設的發展。

2.2電能損耗分析

電能損耗作為干擾電力企業經營成本控制工作的主要原因，現階段，電力部門已經能夠通過變壓器端變壓表來進行測量，因此數據采集、統計以及分析都是在離線狀態下展開的。而電表本身所存在的誤差也造成了數據的誤差，因此電表數據還需要經過專項的后處理機制和缺陷數據剔除工作后才能納入到實際的分析和統計當中。而大數據技術的應用則可以實現對電表數據的精確建模，使用云計算技術可以實現實時或準實時的數據收集及分析。

2.3用電負荷控制及預測

電力系統的構建往往會存在大量容量小且具有一定存儲性能的可控負荷。對可控符合的利用效率將成為供給高峰期用電的重要基礎。而大數據技術在此間的應用，將能夠對各個用戶的用電負荷與可控符合情況進行深度分析與總結，對電力資源的調動也會更具合理性和針對性，對于電網實時需求的供應也更加有依據。

2.4安全分析及智能預警

在電力產業不斷發展的過程中，智能化和自動化的監控設備層次不窮，對于大數據技術的應用奠定了相應的基礎。因為這類設備會大面積鋪設和覆蓋電網運行區域，產生的大量數據需要得到迅速的采集和處理，并對其中的價值進行深度挖掘。而大數據技術正是以計算速度快、計算能力強的特點而出名。因此，能夠迅速完成對處理海量的電網運行數據和監測數據的價值挖掘，并完成跨區域的海量數據共享與分析提供了可能性。現階段，我國的電力行業在安全分析和預警機制的工作開展仍舊以專項調度中心完成，而調度中心在對離線數據進行采集、分析以及歸納之后生成預警預案，對于智能化實時監控、預測以及全面評估工作的開展并不能很好的滿足。因此，大數據技術結合云計算來構建智能化系統，則可以有效地建立一體化安全監管和數據分析，其超強的計算能力能夠滿足實時處理的需求。

2.5數據傳輸及存儲

現代化的數據壓縮技術得以被研發和應用，幫助智能電網對涉及的海量數據進行處理、傳輸及存儲等操作提高了可操作性。而隨著技術的不斷演化和升級，可以對電網數據的特點采取針對性參數化的壓縮算法。也就是，可以在電線監測的過程中使用無線數據壓縮技術，實現采樣數據的壓縮及優化處理，這對于數據傳輸和存儲的要求得以降低。除此之外，云計算技術所提供的分布式處理技術也使得智能電網所涉及的海量數據存儲問題得到了有效的解決。通常條件下，電網核心業務所涉及的數據還需要通過傳統的關系型數據庫進行存儲，實時性要求較高的控制數據采用實時數據庫系統處理，而大量的非結構化數據則采用分布式系統存儲。

3結語

隨著電網智能化不斷朝前發展的過程中，電力集團也需要注重對于技術的實踐與應用，尤其是大數據技術的應用可以有效地處理在電網發電、輸電、用電等過程中都會形成大量的數據，讓這些數據的價值得到最大的發揮。同時，大數據技術的應用也可以促進電網系統智能化水平的提升，加快電網的轉型與發展，對于市場需求進行更好的滿足，促進電網集團的持續化發展。

參考文獻

[1]駱楊陽.淺談大數據處理技術在智能電網中的應用[J].通信電源技術,2017,34(4):186-187.

[2]劉偉,侯軻,姜蘇航,等.基于智能電網大數據技術發展研究[J].電子技術與軟件工程,2016(6):179.

作者:駱衛雄 單位:國網湖北省電力有限公司黃岡供電公司