摘要：随着我国经济水平的不断提高，社会用电量日益增加，这无疑对电网运行的质量和效率提出了更高的要求。随着近年来信息技术的飞速发展，大数据时代随之而来，并被广泛应用于社会的各个领域。大数据技术作为信息技术的重要内容，在新时期的电力控制工作中发挥着重要作用。它不仅可以降低电网运行成本，而且可以大大提高电网运行的效率和质量。大数据技术在数据集成和集成方面具有明显的优势，其在功率控制方面的应用空间巨大。因此，详细探讨大数据技术在电力控制中的应用模式具有重要的现实意义。
关键词：数据技术；电力调控；具体应用
1大数据技术对国家电网建设的意义
在电力工业中，电网是连接发电和用电的基础设施和设备的总称。面对新的发展形势，国家已经将智能电网的全面建设纳入了要把握的战略规划。大数据技术对电网建设的意义在于以下三个方面。
1.1发电
大数据技术可以整合社会范围内的电力需求，同时可以预测一段时间内的电力负荷。发电场根据信息报告进行分步战略性间歇发电，有利于生态文明建设。
1.2输电
大数据技术可以全面收集和处理输电线路中的各种信息，保证输电线路的正常运行，最大限度地降低电网的损坏率，有利于智能电网的建成。
1.3用电
通过大数据技术梳理和分析广大电力用户的电力需求，并结合先进的电力市场营销策略，自觉引导社会范围内的节能和用电理念。推动电力产业的“集约化”发展。
2大数据技术概述
2.1大数据技术概念及发展
大数据概念：大数据技术是一种信息处理模式，它可以有效地收集、整理和传输大量信息资源，并伴随着计算机技术和信息技术。它在信息收集和整合过程中具有超强的决策功能、渗透发现功能和清晰完整的程序分配功能。大数据技术的产生是科技进步的综合体现，是人类智慧在改造自然过程中的结晶。
大数据的发展：大数据技术最早于19世纪末在美国提出，并首次用于美国人口普查。经过时间的变化和众多专家学者的艰苦努力，大数据技术在第二次世界大战期间开始成熟。随着科学技术的不断进步，大数据技术在数据处理领域独一无二，并吸引了社会各个领域的关注和认可。随着20世纪的快速发展，大数据技术为社会发展的各个方面注入了新的动力。它已经成为引领信息处理技术发展的先锋，并开创了数据处理的新时代。
2.2大数据技术特征分析
在漫长的发展过程中，大数据技术凝聚了世界的高科技成果，并逐渐向世界展示其优势。经过一百年的磨砺，大数据技术在国际舞台上显示出独特的魅力。其具体特征可概括为“4V”特征：Volume（大量），Velocity（高速），Variety（多样），Value（价值）。“大量”主要指能够承担大量数据；“高速”主要指极快的数据处理，“多样”指包罗万象的信息资源；“价值”是指大数据技术在工作中的应用，它可以给社会各个领域的生产和管理带来不可估量的经济价值和社会价值。
3大数据技术在电力调控中的应用
3.1电网状态智能监控
在电力系统运行期间，控制中心的作用是在电网设备运行期间收集在线监测数据。在监测、诊断和分析电网设备状态的过程中，通常只能管理单个独立的设备，并且不能共享监测到的数据。也不可能对不同设备的运行状态参数进行全面分析。
期刊文章分类查询,尽在期刊图书馆此外，如今，在电网运行中，数据量逐渐增加。在海量数据的传输和存储过程中，会给监控设备带来巨大的负担，这在一定程度上阻碍了智能电网的跨越式发展。
3.2电力系统安全智能预警
电力系统安全警告主要用于电力控制中心。在评估计划的过程中，系统的典型运行模式需要离线计算。然而，这种预警模式时效性相对较低，预警不全面，难以满足智能电网发展的需要。在这方面，有必要在整个网络中采用统一模拟计算的方法，以提高电网事故预警的及时性和全面性。在这个过程中，由于相对大量的数据源和巨大的数据量，因此，如果采用传统的数据存储和处理方法，工作起来会非常困难。在这方面，可以采用数据分类存储和处理技术来提高数据处理的及时性。此外，还应建立先进的智能预警系统，对整个网络进行综合仿真，跟踪定位不同类型的故障问题，确定电网控制和运行中的矛盾，科学合理地评估电网运行安全，为电力控制系统采取有效的控制措施奠定基础。
3.3广域源荷互动的优化调度
在电网控制系统中，当光伏、风力等间歇性新能源的并网容量达到一定比例时，只有对发电机组进行调控，达到电量平衡状态，很难充分发挥电网控制能力。如今，随着新能源发电装机容量的不断增加，大量数据的需求侧可控资源信息也将逐步应用到电网调度计划中。通过大数据处理技术的应用，电力系统的控制和运行负荷信息将被存储和处理，这有利于提高电网的控制能力，实现资源的优化配置。
3.4对电力系统的安全进行智能预警
智能预警是大数据技术在电力系统中应用的典型体现。传统的安全预警主要通过评估计划和离线计算来预测电力系统的运行状态。从实际应用情况来看，这种预警方法的效率不足，难以满足当前电网运行的需求。因此，有必要利用大数据技术来实现电力系统的智能管理。例如，采用全网仿真和统一计算以及数据分类和存储处理技术，对电网运行过程中产生的大量数据进行全面处理，分析异常数据，跟踪故障发生的区域，确定准确位置，并生成实时评估方案，具体解决其中存在的故障和矛盾。
3.5对电力负荷的情况进行优化调控
随着社会对电能质量要求的不断提高，新能源逐渐成为电网建设的重要组成部分。然而，与传统的火力发电方法不同，新能源发电通常具有间歇性的特点。例如，风力发电和太阳能光伏发电都依赖于自然环境，不受人类控制。将新能源发电与传统发电按一定比例连接无疑对电力系统的电网控制提出了更大的挑战。大数据技术的使用可以根据电网运行需求侧可控的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分布式文件系统中建立h基数据库，实现数据列的动态添加和自动分割，实现各种数据的实时读取、写入和处理。
3.6将大数据技术中的可视功能与电力行业发展相结合
在电力系统的发电、传输和消耗过程中将产生大量具有动态不确定性的数据。在大数据中使用视觉功能将这些可变数据集成到直观的图片和分析图形中，将大大提高电力中心的工作效率。
结束语
总而言之，在功率控制中，数据是控制值的核心体现。随着电力系统的快速发展，电网运行中的数据类型和数量逐渐增加。将大数据技术应用于电力控制，可以有效提高电力控制的智能化和自动化水平，提高电力控制的效率，促进电网的可持续发展。大数据技术的广泛应用是未来社会发展的必然趋势。大数据技术在电力系统中的应用必将推动电力工业的新发展，加快智能电网的建设。希望本文的论述能引起电力部门和电力工作者对大数据技术的关注，改变传统观念，创新工作方法，整合先进技术，促进电力工业快速稳定发展，为现代化建设提供基本保障，加快社会主义事业的发展步伐。
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论文作者:袁君睿,朱灵雪
论文发表刊物:《基层建设》2018年第30期
论文发表时间:2018/11/14
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