浅析大数据技术在电力调控中的应用

张建民

摘要：随着社会用电量日益增加，电力系统也在发展与进步，在大数据时代的背景下，无疑对电网运行的质量和效率提出更高的要求。大数据技术作为信息技术中的重要内容，在新时代的电力调控工作中发挥着重要作用。大数据技术可以更好的管理和监控电网运行过程中实时处理、分析和研究各项基础数据，并将智能化预警系统引入其中，以不断降低电网运行的负荷压力，使得电网能够在当前电网规模和运行压力不断扩大的情况下，实现更好的稳定性和安全性。

关键词：大数据技术;电力调控;应用

电力调控是供电公司的主要工作内容，如果将大数据技术应用其中，可以有效增强调控的智能化程度，提高电力运行的稳定性。对此，本文将简单阐述电力调控运行中大数据的分类，同时分析电力调控应用大数据技术的意义。最后，从不同角度入手探究大数据技术具体的应用方式，以期为相关人员提供借鉴，推动供电公司稳定发展。

1基于大数据技术的电力调控应用的价值分析

1.1有助于提升电力系统运营的管理水平

在现代的电力系统中设备和系统构造都变得更加的复杂，对电力运营管理提出更高的要求。通过大数据技术对电力系统运营过程中产生的数据进行分析，然后结合自动化设备和智能设备，能够实现对电力系统的自动调控，在很大程度上提升电力调控的精准性。

1.2有助于提高电网运行质量

大数据技术的应用，使得电力系统中的监控系统和调度系统一体化监控成为了可能。基于大数据技术的电网监控技术，一方面可以保证电网灵活运行，另一方面还有着自主恢复能力。在电网运行出现故障的情况下，电网监控中的数据收集和共享功能能够自行全面诊断和便捷高效的处理故障，从而提升电网供电质量和供电的稳定。正是因此，智能电网监控可以在不同的环境中开展工作，甚至是相对恶劣的环境中仍能够实现。

1.3有助于提升用户的用电体验

在基于大数据技术的智能电网应用中，利用大数据技术的预测分析，能够有效判断用户的用电量和消费特征，形成科学合理的供给计划和检修计划，从而更好地进行电力调度运行和规划，提升电力调度的效率，减少资源的浪费，使用电客户得到更加优质的服务，为用户提供更好的用电体验。

2电网调控运行大数据的分类

在电力调控系统中，不同的大数据来源主要分为三类，即基础数据、电网运行与设备状态数据、外部信息数据。运行过程中，三类不同的数据会相互影响、作用，保证电网在安全的状态下运行。另外，电网调控中所产生的诸多数据，包含90%以上的结构化数据种类，如基础数据、负荷预测数据、电网运行数据等。不仅如此，当前系统中所产生的非结构化数据，也已经逐渐成为电力调控数据的一部分，如图形图像处理数据、视频监控数据等。由此能够发现，传统电力调控方式已经不能满足相关需求，迫切需要将大数据技术应用其中。

3大数据技术在电力调控中的应用路径

3.1核心技术应用

大数据技术在电力调控中的应用，涉及几方面的核心技术，即数据集成管理技术、数据分析技术、数据处理技术、可视化技术。数据集成管理技术通常是对电网运行中的数据进行收集和整理，根据最终获得的各项数据信息，并结合数据转变获取的新数据源，为电力调控提供更高质量的服务。数据处理技术需要建立在计算机技术、大数据技术相互结合的基础上，对多方面动态数据信息进行实时分析与处理。数据分析技术主要是对各项数据进行更加全面地分析、更加深入地挖掘，为电力调控提供主要依据。最后，可视化技术在在具体应用中，可以通过图像的形式处理各类数据信息，增强结果展示的直观性，更有利于工作人员全面掌握重要数据，随时调整工作的方案与计划。

3.2对电网运行状态进行智能控制

当电网为运行状态时，电力调控系统能够依据大数据技术的智能化功能，实现对电网运行状态的监控。同时，还可以将数据集成技术、数据分析技术、数据处理技术等结合起来，对系统的个性数据进行在线检测，对系统运行状态、是否存在故障进行诊断。例如：应用ETL工具可以将相关数据抽取出来，从而实现对电子日志记录监控的作用，为相关人员提供分析工作提供便利。目前，电网运行中所使用的电力设备，无论是数量还是负荷规模都在不断增加，导致数据信息呈现出海量增加的趋势。传统以人工为主的控制方式，已经无法实现监控的目标，不能及时发现电力系统中存在的问题。究其原因，人工离线的控制方式无法对数据信息进行实时分析，导致控制工作发生在“事后”。因此，为了提高电力调控的有效性，解决人工离线控制存在的诸多不足，应当积极推动智能化电网的发展，将大数据技术应用在电力调控中，通过更加先进合理的方式缓解智能监控负担，提高大数据技术应用的效率、质量。

3.3对电力系统安全进行智能预警

应用大数据技术的前提下，电力系统能够具备智能预警的功能。虽然以往的电力系统中，也具备该功能但基本以离线的方式对系统状态进行分析、计算与预测。因此，传统的安全预警功能相对并不能获得准确的结果，其整体效率相对低下。相比之下，将大数据技术应用在电力系统中，能够增强安全预警的智能化程度，弥补传统预警方式的不足。例如：将数据分类存储处理技术、全网仿真统一技术等，应用在数据统筹处理中，可以实现对异常数据的筛选、处理，同时能夠追踪至确切的故障区域中。基于此，工作人员可以结合数据信息第一时间确定系统故障位置，并结合数据信息分析发生故障的原因，以此来制定更具针对性的处理方案。因此，以大数据技术为基础的智能预警工作，可以帮助工作人员快速对故障问题进行处理，从而全面提高故障处理的效率。另外，该系统还能够实时对评估方案以分析、优化，降低工作人员分析工作的难度，增强故障处理的便捷程度。

3.4对电力负荷情况进行智能调控

传统的电力系统中，基本以火力发电为主。而当前社会中，提倡节能降耗、环境保护的思想，因此积极建设并推动新能源发电系统。将两种不同的发电方式进行比较，发现新能源发电更具有自然性的特征，其中的人为控制能力相对较差，并存在较强的间歇性问题。在这一条件下，如果实现新能源发电与传统火力发电并网，将会进一步增加电力调控工作的难度。为了积极迎接挑战、解决电力系统的问题，可以将大数据技术应用在电网中，利用大数据技术的重要作用，对电网运行进行合理的调度，实现对负荷信息的有效处理，优化电力调控的效果。另外，基于大数据技术对新能源发电进行调度，能够有效避免间歇性问题的发生。当新能源发现系统发生间歇性问题后，常常会影响供电质量，无法满足电力用户的相关需求。同时，传统的电力调控并不能及时运用火力发电弥补新能源供电的不足，此时电力系统的稳定新与安全性将会降低，影响供电的社会效益、经济效益。针对这一问题，将大数据技术应用在电力负荷的调控中，可以实现智能调控的目的，一旦新能源供电发生间歇性问题以后，能够根据负荷变化及时将火力发电系统的电能补充过来。基于此，可以在根本上实现电力资源的优化配置，同时最大程度提高电力资源的利用率，践行节能降耗的时代理念。

结束语

电力系统的运行中会产生大量的数据，增加了传统电力调控的难度，影响供电的质量。因此，将大数据技术应用在其中具有较强的必要性，能够弥补传统电力调控的不足，实现对系统故障、隐患的全面分析。基于此，可以为工作人员提供有价值的参考，便于第一时间进行针对性处理，确保电力系统可以长期处理稳定的状态下。

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