面向智能電網應用的電力大數據關鍵技術探討

大數據有著多樣性以及規(guī)模性和高速性的特征，大數據關鍵技術發(fā)展對各領域都產生了影響，通過大數據技術的應用下，就能為應用領域的發(fā)展提供有價值的數據信息。當前智能電網的發(fā)展過程中，電力系統向著信息化以及數字化和智能化的方向邁進，在這一發(fā)展中對大數據技術的應用需求也在進一步的提升。

1  智能電網和大數據及云計算關系辨析

1.1  電力大數據技術的發(fā)展需求

當前的智能電網的迅速發(fā)展過程中，使得電力系統向著數字化以及智能化方向邁進，從而就產生了諸多的數據源。智能電表以及電力設備狀態(tài)監(jiān)測系統的應用等，所產生的數據量比較胖發(fā)。在新的發(fā)展形勢下，傳統數據處理技術的應用顯然已經不能發(fā)揮其積極作用，這就需要對新的數據處理加以應用，電力大數據關鍵技術的應用需求就隨之增加。電力大數據已經貫穿輸配電以及變電等各生產領域，也是對能源變革當中電力工業(yè)技術創(chuàng)新發(fā)展的重要過程。

1.2  智能電網以及大數據和云計算關系

智能電網的發(fā)展過程中和大數據間的關系愈來愈緊密，智能電網的發(fā)展主要是把計算機技術以及信息技術和通信技術等進行結合應用，從而能有助于提升能源效率保障供電安全，能最大程度的減少輸電網電能損耗。智能電網的理念是通過獲得多用戶用電信息進行優(yōu)化電的生產分配以及消耗，采用現代化網絡通信以及信息技術的科學應用下，能夠進行信息的交互，最大程度的實現電網設備的信息交換。

另外，大數據和云計算之間也有著緊密的關系，主要體現在大數據是根植云計算的，云計算數據存儲以及管理分析等，也是大數據技術作為基礎，通過云計算的超強計算功能能提高數據處理的質量，也能有助于方便的提供相應信息服務。云計算和大數據間是相輔相成的，兩者的側重點有著不同，云計算對智能電網系統內部計算處理以及存儲資源進行這個，從而能有效提升電網處理的能力和交互能力。智能電網以及大數據和云計算之間的聯系比較強，云計算技術是傳統數據分析以及挖掘技術延續(xù)，同時也是數據量級增長到相應階段過程中知識挖掘以及業(yè)務應用需求的產物。

2  智能電網電力大數據平臺架構及電力大數據關鍵技術應用

2.1  智能電網電力大數據平臺架構

智能電網電力大數據平臺的架構通用性比較好，這樣能對電力企業(yè)大數據規(guī)劃發(fā)揮積極作用。通過基于于Hadoop文件系統(Hadoopdistributed file system，HDFS)分布式文件處理系統為存儲框架，通過MapReduce的分布式計算技術為大數據處理框架，分布式文件處理技術為基礎通過PB、ZB級數據存儲的功能發(fā)揮，就能在數據的查詢分析方面發(fā)揮其積極作用。在應用這一框架時候也有著商業(yè)智能應用以及大數據訪問框架和傳統數據倉庫等諸多的模塊內容。大數據存儲框架和處理框架是監(jiān)理在通用服務器以及操作系統上的，這樣就使得這一架構需要的硬件有著低成本以及高擴展性特征，在其框架上是采用網絡層連接大數據訪問框架的，框架當中也有著數據序列化格式與傳輸工具Avro、日志收集系統Flume等相應的模塊內容。通過大數據調度框架的運用能有效實現大數據組織調度，能為分析數據提供基礎條件，這一框架所涵蓋的大數據技術的環(huán)節(jié)比較完善，通過訪問框架就能有效實現對分布式文件存儲系統實施訪問，以及對傳統數據倉庫實施訪問。電力大數據處理流程和傳統的處理流程的區(qū)別就是電力大數據的處理數據量比較大，處理的非結構數據，各環(huán)節(jié)都能應用MapReduce相應方式加以處理。電力系統是高維非線性復雜系統，內部數據流的類型比較多樣，在這一網損分析大數據平臺的架構建立下，就能夠對用戶竊電行為實施挖掘，從而能夠深層應用發(fā)揮其功能價值。

2.2  智能電網電力大數據關鍵技術應用

智能電網的電力大數據關鍵技術的實際應用過程中，所涉及到的技術類型比較多樣，主要有以下幾種關鍵技術：

第一，集成管理技術應用。電力大數據集成管理技術主要是合并兩個或以上應用系統的數據，進行創(chuàng)建多功能企業(yè)應用的過程，集成的管理就是講不同來源以及格式和特征數據在邏輯上以及存儲介質上集中，這樣就能為系統存儲系列的集成以及穩(wěn)定的數據集合，能為系統提供全面數據共享。電力大數據集成管理技術方面也涉及到其他層面的技術，如數據融合集成技術以及菲關系型數據庫技術等等。處理大數據就要對數據源數據加以抽取以及集成，并能提取實體以及關系，這樣就能提升數據質量。存儲管理當中的NoSQL數據庫技術是比較關鍵的，這一技術是分布式數據存儲方式，數據存儲進行了簡化以及更為靈活，可擴展性也比較突出，能夠對海量數據進行存儲。

第二，ETL關鍵技術。智能電網電力大數據關鍵技術當中的ETL關鍵技術也是比較重要的，智能電網在數據分布層面的分散性以及數量巨型的特點比較突出，所以數據處理的時候就會有著一定的難度。解決這一問題就要注重有針對性工作流程，在數據處理方面進行簡化為數據收集以及抽取和轉換等流程，而電力企業(yè)主要將數據倉庫技術在數據收集工作上進行應用，在應用ETL關鍵技術的時候，就有幾個不同的技術類型，數據抽取的技術是按照工作的需要從廣泛數據源中抽取相應數據，從整體上提升數據關聯性。再有就是數據轉換技術的應用，對抽取數據轉換為電網直接應用的數據形式，并對錯誤的數據實時處理，這樣能保障數據的準確。最后在數據加載技術的應用方面，就是把數據存儲在數據源系統。

第三，電力大數據分析技術應用。面向智能電網的電力大數據關鍵技術中的數據分析技術是比較重要的技術類型。大數據的技術主要驅動力是把信號轉換成數據，把數據分析成信息，并進一步的提煉成知識，通過知識促成決策以及行動。在大數據分析技術的應用下，就能從電力系統當中海量數據找出潛在模態(tài)以及規(guī)律，這樣就能有助于為決策人提供準確決策。電力大數據分析技術是傳統數據挖掘技術的新發(fā)展，而大數據海量以及高速的增長等特征，包含半結構以及結構化數據類型，大數據分析技術的應用就能發(fā)揮其積極作用，對不同結構的數據進行分析。

第四，電力大數據展現技術的應用。智能電網的電力大數據關鍵技術的應用當中，展現技術也是比較重要的技術類型，其中有空間信息流展示以及可視化技術等，這些都能有助于促進電力大數據技術的應用質量水平的提升，準確理解電力系統數據所表達的意義以及對系統運行狀態(tài)也能有相應的了解。空氣信息流展示技術在電網參數以及已經有的地理信息系統結合下，能夠對電網管理人員對電力設備的運行狀況有充分的了解，能為決策提供準確的地理信息。

第五，電力大數據處理技術應用。智能電網電力大數據關鍵技術當中處理技術應用發(fā)揮著比較重要的作用。大數據處理技術的作用主要是能夠對收集到的數據信息進行有效處理，然后就處理的數據進行區(qū)分，其中有分庫以及分表和分區(qū)途徑。如在分庫方面是按照既定要求將反復利用的數據輸入不同數據庫當中去，從而能夠為數據利用效率的提升打下基礎。而進行分區(qū)方面主要將通表數據及時性的載入到不同文件當中去，從而能有效降低大型數據表壓力，將數據的訪問速度能有效提升，這樣也能從整體上保障通表的順暢。最后的分表就是按照數據處理要求制定多樣數據表，從而能最大程度的降低單表壓力，采用建設并行式以及縱列式數據庫的方式，把數據更快加載，從而能為人們查詢需要的數據提供很大便利。工作中能夠和及誒狗后話查詢月宴相結合，以及能夠和MapReduce進行有機的結合起來，這樣就能夠將數據處理的整體效率得以提升，提高了數據應用的整體效果。

3  結語

總而言之，面向智能電網的電力大數據的技術應用過程中，在多個環(huán)節(jié)都能得到應用，要充分注重將大數據關鍵技術在智能電網中的科學應用，提高智能電網的運行管理的效率以及質量。通過上文對智能電網電力大數據關鍵技術的相應探討，能進一步的認識到電力大數據技術的應用價值，希望能對實際的技術推廣應用有所裨益。

本文來源：《企業(yè)科技與發(fā)展》：http://m.xwlcp.cn/w/qk/21223.html