摘要：在我们国家日益繁荣昌盛，经济实力逐渐壮大的过程中，我国电力体制改革不断深入，智能电网能将发电出力、输电成本、电压变换、配网服务、用电需求和统筹调度等各个环节中各利益方进行协调，在保证系统各环节高效运行、减少运营成本以及环境因素所带来的影响，从而保障电力系统云行安全与稳定。互联网作为大数据的纽带，而电力大数据则可以对电网安全运行起到一定的支撑，还能减少人力、成本方面的投资，因此，今后智能电网将成为我国电网发展的唯一方向。
关键词：智能电网；电力大数据；分析技术
引言
随着时代的不断变迁，我国迎来了大数据时代。数据有着多样性及规模性和高速性的特征，大数据关键技术发展对各领域都产生了影响，通过大数据技术的应用，为应用领域的发展提供有价值的数据信息。当前智能电网的发展过程中，电力系统向着信息化、数字化和智能化的方向迈进，在这一发展中对大数据技术的应用需求也在进一步提升。
1概述
1.1电力大数据分析技术概述
随着数字化时代的发展，电力系统的运行生成了海量的数据资源，为了更好的提高电力系统的运行工作效率，就需要对海量电力数据资源进行分析处理，为此电力大数据分析技术应运而生，有效解决了电力数据分析的工作困难。在电力系统工作开展的时候，要求延时性尽可能的降低，以提高电力系统工作开展的可靠性。电力数据的剧增，就会增加电力系统处理的工作效率，进而影响到电力工作开展的可靠性。在电力大数据分析技术的应用下，电力系统的工作时效性得到了很好的保障，有效的促进了电力系统的运行安全与稳定，为我国的智能电网建设打下了坚实的基础。
1.2智能电网与电力大数据分析技术的关系
简单来讲，大数据是指无法在一定时间内引用常规软件工具对其内容实施抓取、管理及处理的数据集合，具有规模性、多样性及高速性等特点。而电力系统属于社会经济与人类生活的基础内容，也具有大数据的典型特征。由于电力系统属于人造系统最为复杂的一种，不仅包含广泛的地理区域，而且需要传递大量能源，若在运行期间发生故障，短时间内将会产生不可估计的影响。这些内容都与大数据特征相符。尤其是在智能电网的全面推广中，电力系统的智能化与信息化水平越来越高，促使系统内部储备信息数据越来越多，如安装在家庭和企业终端的智能电表收集的数据；电力设备状态监测系统实时跟踪调查发电机、变压器及开关设备等内容的运行信息；对光伏与风电功率实施预测，必须掌握的历史数据、气象信息等。由此可知，在新时代背景下，电力企业要突破以往数据处理技术的制约，在明确自身发展需求的基础上，合理运用电力大数据分析技术，不仅能快速获取所需信息，而且符合电力行业发展需求。
2智能电网的电力大数据分析技术
2.1电网状态监测方面
在以往电力系统的运行过程中，比较注重的是单台设备的电网监测与诊断，在不同的设备之间无法实现测试数据的信息共享，这样就无法满足电力企业和用户之间的信息交流。通过在智能电网中应用电力大数据，可以对电网的状态数据进行实时检测，准确分析，很好的实现了电力企业与用户之间的沟通。在传统的电力数据计算中，面对大量的电力数据，计算起来非常困难，尤其是一些分布的异构状态的数据，无论是在数据存储或者分析方面，都会遇到很大的困难。通过电力大数据的应用，可以非常成功地解决这些问题。与其他行业的网络大数据相比，电网大数据表现出明显的易失性、无序性，但是大数据的应用仍然在智能电网的数据监测上发挥了很大的使用价值。
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2.2 ETL技术
智能电网涵盖的电力大数据具有数据量大、数据类型复杂、分布较为分散等特点，通常需基于“数据集成→抽取→转换→剔除→修止”的标准化流程开展数据处理工作。ETL技术主要由以下三个部分组成：①数据抽取Ex tract，用于从数据源系统中抽取目的数据源系统所需数据；②数据转换Transform，基于系统要求完成抽取数据的转换，并且针对数据源中存在的偏差与错误数据进行处理，实现对数据的清洗或加工；③数据加载Load，将转换处理的数据加载后存储至目的数据源系统中，以此实现对电力大数据的集成化处理。
2.3数据分析技术
大数据技术的根本驱动力是将信号转变为数据，并通过分析数据获取信息，而后提炼信息得到知识，最终结合获取知识为重要决策与行动提供基础保障。由此在大数据时代下，智能电网运用的电力大数据分析技术要具备在大量数据环境中寻找有价值信息的能力，为决策者设计管理对策提供依据。确保电力企业在发展中拥有完善的企业规划和部署，不仅能提高企业在市场中的竞争力，而且可以为实践发展提供不竭动力。以美国太阳能推广案件为例，企业运用数据分析技术收获了大量用户提供的反馈意见，并由此对太阳能的推广影响进行了分析预测，最终根据获取信息提出了更加完善的管理决策。
2.4设备检修方面
研究设备缺陷消除、设备检修、运行健康度、恶劣天气等因素对设备运行状态的影响，以及设备运行的风险等级，通过大数据技术可以制定一个合理的检修计划，指导设备缺陷处理和定期检修的深入开展。随着电力系统复杂性的不断提高，一些自然事故也不断发生，单一设备故障连带的其他设备停运等事故屡见不鲜，引起导致大规模停电事故的发生的主要因素在于单个原件的故障，对社会、对企业都带来严重的影响，而通过大数据识别技术则可以减少类似事故的发生，保证电力系统的可靠供电。
2.5电力大数据处理技术的应用
智能电网电力大数据关键技术中，处理技术发挥着比较重要的作用。大数据处理技术的作用主要是能够对收集到的数据信息进行有效处理，然后就处理的数据进行区分，其中有分库及分表和分区途径。在分库方面，按照既定要求将反复利用的数据输入不同数据库中，从而能够为数据利用效率的提升打下基础；在分区方面，主要将通表数据及时载入不同文件中，从而能有效降低大型数据表压力，有效提升数据的访问速度，这样也能从整体上保障通表的顺畅；在分表方面，按照数据处理要求制定多样数据表，从而能最大限度地降低单表压力，采用建设并行式及纵列式数据库的方式，把数据更快加载，从而能为人们查询需要的数据提供很大便利。工作中能够和MapReduce进行有机的结合起来，这样就能够提升数据处理的整体效率，提高了数据应用的整体效果。
2.6电网安全运行方面
利用大数据分析预测技术，分析太阳能、风能等绿色能源的出力，从而能够大大降低火电出力，并合理分配负荷潮流，在发电端，还可以实时监测风速、光照、温度等各种天气变化，更加合理的开展新能源的发电预测、发电出力和安全管理。现阶段，我国多数新能源发电效率低下，这也加大了资源浪费现象，但如果通过对电力大数据平台的合理利用，就能够大大提高新能源预测的精准度，也能够避免类似问题的发生。
结语
随着信息科学技术的不断发展，大数据技术已经在社会的各个行业得到了广泛的应用。随着我国智能电网建设的不断深入，电力大数据必将成为服务电力企业与电力用户的关键，将大数据技术引入电力系统建设具有非常重要的意义。
参考文献:
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论文作者:毛俊君
论文发表刊物:《电力设备》2019年第22期
论文发表时间:2020/4/13
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