摘要：改革开放后，我国的经济不断发展，推动了我国各个行业的进步，其中，电力企业的发展也举世瞩目，信息技术在电力企业中的应用也越来越广泛，和以往相比，电力调控系统的数据源与日俱增，范围也在不断增加，数据的种类也多种多样，使得电力企业在处理数据规模方面的问题开始增多。因此，本文主要探讨了电力调控大数据集成和管理技术方面的重要性、对电力大数据集成和管理技术进行了简要分析，希望可以对有关部门的相关工作提供帮助。
关键词：电力调控；大数据集成；管理技术应用
引言
就实际状况而言，当前电力企业的数据源通常来自于电能使用以及电力生产过程中的调度、用电、配电、变电、输电以及发电等不同环节；从总体上来看，一般能够划分成三大类；其中包括：（1）电力企业日常管理过程中的相关数据；（2）电力企业日常营销过程中的相关数据，包括用电客户、售电量以及交易电价等不同方面的数据；（3）电网日常运行过程中与设备监测或者监测过程中产生的相关数据。借助各种智能终端设备，如智能电表等能够收集电力系统日常运行过程中相关的实时数据信息，并能够自动对收集的电力大数据实施全面的分析、处理与管理，从而实现电网实时监控的目标。
1电力调控大数据集成和管理技术的重要性
1.1不断完善客户体验，保证运营效率
在电力企业使用大数据集成和管理技术后，电力企业的运营效率可以有效得到提高，客户体验也能不断优化。电力企业的运营效率主要有资产管理、产品与网络管理、收益保障等内容，采用大数据集成和管理技术对营销策略进行创新时，可以使客户体验得到保障、客户关系得到优化。例如某电力公司在引进大数据集成和管理技术后，某次出现了停电情况，在恢复供电情况和用户预期的时间相比，提前了10min左右，调查用户的反馈情况后发现，此次反馈的满意度最高。而由于客户的满意度直接关系着客户的去留，因此，大数据集成和管理技术在电力企业中的应用可以有效降低客户的流失率，从而降低电力企业的损失成本。
1.2电力系统自动化发展需求
电网在运行过程中，会产生大量的数据信息，大数据技术可更好的管理和监控电网运行过程中实时处理各项数据，并对这些基础数据进行分析和研究，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。
1.3大数据集成及管理技术显著提高电力企业营销服务水平
用电客户可以通过永洪一站式大数据分析平台，把大量详细的数据信息上报给电力企业业务部门，之后由业务部门自动完成数据分析、管理、应用等工作。通过对电能信息采集、电能计量、电费管理、客户服务、市场和综合管理、新兴业务以及有序用电等不同方面的分析，企业管理人员能够全面掌握电力营销服务工作落实的实时状况，从而有效监测营销稽查工作指标、新兴业务工作质量指标、有效用电落实、能效管理成效、智能电表、电费管理以及客户服务等各项营销服务工作实施状况。
2电力调控大数据集成及管理技术的主要应用分析
2.1分布式存储技术
2.1.1 HBase数据库
HBase作为开源数据库之一，通常被用作存储非结构化的数据，特点主要以分布式以及面向列为主。HBase数据库的基础一般为Hadoop分布式文件系统，进一步提高了数据读写的时效性，因而具备较高的可靠性。
期刊文章分类查询,尽在期刊图书馆具体来看，HBase数据库在实际应用过程中的主要优点包括：①可以自动切分相关数据信息，进一步提高了数据存储的水平可伸缩性；②由于该数据库的模板为HDFS文件系统，因此具备高并发读写操作功能；③虽无明确索引，但可以实现自动分析，并能够对实现线性扩展或者对新节点进行自动处理，因而具备极高的容错率。而HBase数据库的缺点也十分突出，涉及：①不具备条件查询功能，只能借助RowKey实现查询；②当HRegion在实施压缩或者分裂的时候，会出现短暂读写堵塞的状况。
2.1.2 Hive工具
Hive是一种主要以Hadoop为主的数据仓库工具，其在实际应用过程中必须辅以MapReduce、TEZ、Spark等系统，并且需要借助HDFS实现数据存储。这种工具的主要优点包括：①能够兼容不同类型结构化数据，涉及sturcts、lists以及maps等；②可以在废弃的数据格式或者文件上直接进行查询；③可以作为标准的分析工具，并提供和SQL极其相似的查询功能；④支持输入格式与扩展的耦合；⑤具备数据的挖掘与优化功能。针对海量结构化数据共同存储难度较大的问题，Hive凭借其使用SQL语法的操作接口，因而具备快速开发能力，从而简化了PapReduce编写的相关程序，进一步降低了相关技术人员开发学习的成本，并使自身的功能得到不同程度的扩展。
2.1.3 Hadoop系统结构
在分布式系统中，Hadoop属于基础结构之一，并构成了分布式的文件系统，即HDFS。分布式的文件系统能够为海量数据提供所需的存储空间，这是Hadoop系统结构中的关键设计。其主要优点包括：①容错性较高；②能够提供较高的吞吐量，从而提供访问应用程序数据的功能；③可以借助用流的方式实现文件系统数据的访问。
2.2电力调控大数据存储方式
2.2.1实现电网运行状态的智能监控
电力调控中心在电网处于运行状态过程中，可以结合大数据技术智能化的监控电网运行，并集合数据集成技术、数据处理技术、数据分析技术在线的检测各项数据情况，对电网运行状态中的各项问题进行诊断和分析。比如ETL工具的应用可以抽取相关数据，可以实现监控数据电子日志记录功能，便于相关分析的开展。当前，在电网运行中电力设备持续增加的情况下，数据量信息越来越多，要想确保电力调控的有效性，就应当将智能电网发展实现更大的跨越，以更好的对智能监控负担进行缓解，确保大数据技术应用的质量和效率。
2.2.2电力调控大数据系统的指标管控应用有关数据
就目前情况而言，电力调控指标一般囊括电网运行分析指标、关键绩效指标、专业管理指标以及同业对标指标等。一般指标定义的相关数据包括计算周期、相应维度以及计算公式等各个方面，而这些指标定义的数据一般都是存储在MySQL数据库中，该数据库的主要优点就是可以实现查询的高效率。指标计算需要的分钟级测量数据可以对近一年的数据进行保存。量测数据的主要优点在于起数据庞大，在进行指标计算时需查询量测数据。基于此，在对量测数据进行存储时就要借用到HBase数据库，这主要是因为HDFS系统作为HBase的基础，可以实现对海量数据的存储，此外，相比Hive工具而言，HBase在查询数据方面的效率比较高。
结语
综上所述，随着社会的发展，电力企业早已开始引进大数据集成和管理技术。大数据集成和管理技术的应用，更加能满足客户的需要，可以有效将电力设备和电力生产进行整合，使得电网规划有数据可进行支撑，从而不断提高电力生产水平，从而实现降低电气企业的成本损失，保障电力企业的利益。
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论文作者:韩超
论文发表刊物:《电力设备》2019年第7期
论文发表时间:2019/9/17
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