电网调控运行大数据存储与处理技术的思考

电网调控运行大数据存储与处理技术的思考
发表时间：2018-08-22T10:37:33.017Z 来源：《电力设备》2018年第15期作者：王书银曹凤霞张英华
[导读] 摘要：针对电网调控运行不同业务领域的数据对实时性的不同要求，提出了一种分类存储与处理技术框架，即将数据按实时性要求的不同进行分类存储，将处理过程分为存储系统内外２种模式，即运用流处理技术、批处理技术等，将较为隐含的数据关系变为相对直接的关联，在提升数据处理速度的同时大幅提高分析结果的准确度。

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摘要：针对电网调控运行不同业务领域的数据对实时性的不同要求，提出了一种分类存储与处理技术框架，即将数据按实时性要求的不同进行分类存储，将处理过程分为存储系统内外２种模式，即运用流处理技术、批处理技术等，将较为隐含的数据关系变为相对直接的关联，在提升数据处理速度的同时大幅提高分析结果的准确度。

通过电网状态智能监控、电力系统安全智能预警、广域源荷互动的优化调度等方面的应用分析表明了该技术框架的可行性。

关键词：电网调控运行；大数据；实时性；存储与处理
引言：随着科学技术的进步和发展，为更好的满足各种电力系统应用需求，提高电力系统的质量水平，我国开展了智能电网的建设工作。

其中，一个重要的工作是对于新型技术方式的应用。

比如：具有更好质量、更大规模、更多数据信息来源的电网调控中心需要进行高质量的应用，对于电网调控运行大数据进行良好的存储与处理，开展更好的应用，对于整个的电网系统运行进行数据信息保障。

因此，针对电网调控运行大数据分类及特征、电网调控运行大数据存储与处理技术框架、电网调控运行大数据存储与处理技术的应用问题进行研究和分析，为加快我国智能电网建设贡献出一份力量，更好的满足人们对电力资源应用的需求。

1电网调控运行大数据分类及特征
电网调控运行大数据可以依据来源方式的不同分为电网调控运行大数据、基础数据、外部信息数据、电网运行及设备状态监测数据四种不同的类型。

这四种不同类型数据在应用中具有紧密的关系。

在电网调控运行的众多数据中，计划类的数据、负荷预测数据、电网运行的数据、基础性的数据等属于结构性的数据方式。

同时，在应用中还存在一些非结构性的数据方式。

比如：图形图像的处理、视频的监控等渐渐在应用中发挥出重要的作用。

随着电网调控规模的扩大、数据体积的变大、应用种类的增多、结构的渐渐复杂，进行高质量的数据处理和存储已经变得比较困难。

因此，需要对于系统运行的结构、方式等等进行全面性改变，提高存储和处理的质量和水平。

2电网调控运行大数据存储与处理技术框架
2.1大数据的分类存储
为提高电网调控运行大数据存质量，需要进行原始数据资源信息获得，并且进行有效性预处理，通过开展高质量的原始数据信息过滤、筛选等等工作，提高存储的质量和水平，为今后的分析提供保障。

在智能化电网建设的背景下，为更好的满足数据存储的需求，需要应用合理化的方式来提高存储的速度和水平。

如，HADOP云计算平台，利用廉价服务器与PC机构建集群，对各地区供电公司闲置的服务器进行资源收集，降低服务器的建设成本，通过虚拟机器使设备的利用率得到提升，对输电线路的状态进行智能化检测。

在获得数据信息的采集后，进行科学处理、分析与计算，以满足客户对数据的要求，数据库的访问效率得到了提升，系统在短时间内获得大量的数据，及实现数据的处理。

云计算平台的分布式文件系统及分布式数据平台提供了大量的知识，提升了数据访问效率，实现了输电线路监测系统的可持续发展。

2.2大数据的分类处理
从不同类型数据的实时性出发，对于数据信息进行专业化整理工作，进行不同一次数据集和目标数据集之间关系的充分表示，形成关联性的函数。

然后应用合理化方式进行电网调控业务数据流程的优化。

电网调控运行大数据存储与处理的流程为：电网运行设备状态监测数据———电网调控运行大数据———大数据预处理———实时数据存储/非实时数据存储———流处理/批处理———数据驳动———数据应用]。

3电网调控运行大数据存储与处理技术的应用
大数据处理系统设置的目的是通过有效的数据分析，来决定发电站的选址、输电线路的设计，通过大数据分析技术，将天气系统的数据与企业的发电数据进行结合。

针对当地的气温、气压、空气湿度、空气沉淀物、风向、风速等一系列数据进行数据模型构建，针对风速、风力、气流等对电力生产造成很大影响的数据进行全方位的分析，形成科学合理的数据库系统，为项目的建设以及电站的选址提供参考，从而优化厂址的选择，在这个过程中运用云技术平台对卫星图像、地理数据进行收集处理，更好的服务项目的建设与发展。

同时，电力营销企业需要对电力用户进行分析，通过庞大的数据来呈现，对用户进行不同需求的细分，采用有针对性的手段改善电力服务质量，搜集并利用内、外部数据，通过内外服务的方式满足用户的电力需求与其他方面的需求，提高电力企业的竞争力，提高智能管控，在电力基础故障处理预防中运用大数据分析技术，找出故障存在的原因以及位置，通过对故障发生时间的分析及产生的数据进行收集，采用有针对性的方法缩短故障的处理时间和对用户的影响，减少维修成本，对故障进行实时监测，及时处理小故障避免故障范围扩大，通过大数据分析，实现在线监测、视频监控、应急指挥检修查询。

最后，由于电力企业涉猎范围较广，彼此之间的联系较为密切，必须通过加强整个行业的协同管理，推动行业的发展与优化。

电力行业的生产数据、营销数据、销售数据管理、数据都需要通过大数据分析系统平台，进行合理的监测与分析，优化电力生产运营和销售，增强内部的人力资源设备流动性，提高整个集团的管理绩效，推动电力企业朝着更好的方向迈进。

3.1对电网状态的智能化监控
通过对电网调控运行大数据分类存储与处理，对于系统中的I/O优点进行有效性应用，对于系统的数据进行有效性监控和管理，开展分类的存储。

如：对于系统中的电流、电压、保护动作信号、谐波等开展有效性管理工作，最终可以构建高质量的数据驱动机组安全运行状态模型，对于系统应用中存在的不稳定因素进行分析和研究，有利于检修人员在最短时间中赶到现场进行专业化处理，提高电网状态运行质量和水平，保障电网系统的安全，有利于电网系统的功能得到充分发挥。

3.2安全智能预警
通过对于变电站和调控中心的应用，系统主要是对于预想事故中典型运行方式进行专业化的离线计算。

但是，这种方式在应用中存在明显的缺点，即预警方式不全面、不及时。

因此，对电网调控运行大数据存储与处理技术进行有效性的应用，通过对高质量网络信息技
术、计算机技术等进行充分应用，建立起新型的全网一体化实时仿真计算方式，可以对系统应用中的故障和问题进行全面性、实时性的预警，提高了系统大数据存储与处理的质量和水平，对于原有系统中的问题进行解决，可以对电网的整体性运行状态进行了科学化评估，有利于电网调控中心内的工作人员依据实际情况需要，采取正确合理化的控制举措。

如：将有关问题通过智能化的沟通平台及时通知有关维护人员，使他们在最短的时间内赶到现场，应用专业化的手法来进行故障问题的处理，提高系统安全运行的能力，保障了电网系统在未来的应用中具有良好的应用价值和水平，更好的满足人们对于高质量电力资源应用的需求
3.3广域源荷互动的优化调度
科学技术的发展，使得众多的新型能源在电网中进行了并网应用。

比如：风能、光伏能源、生物质能等等具有间歇性特点的新能源。

在这种情况下，应用传统的发电机组来进行电网的自动化智能化调节和控制无法实现。

而应用大数据分类存储和处理技术可以对全网电力资源的需求和负荷信息进行科学化调控监督工作，依据不同的时间、地点等进行电力资源的合理化配置，提高整个电网运行的质量和水平，通过科学性的调控决策、整体应用态势的感知，在保障电稳定和安全的前提下充分挖掘电网新能源的应用潜能，有利于实现我国电力能源的多样化，降低了煤炭等传统能源应用的数量，更好的开展节能环保工作。

4.结束语
对于电网调控运行大数据存储与处理技术进行分析，有利于开展电网调控运行大数据分类存储和分类处理，然后对于原有的电网调控系统进行现代化、智能化的改造，提高电网调控大数据运行的质量和水平，保障电网系统的安全，更好的满足人们对高质量、稳定安全电力资源应用的需求。

参考文献
[1]高重晖，王泽一，李振元，等.送端电网调控运行管理体系建设研究[J].吉林电力，2016，06：1-3.
[2]殷少奇.电网调控运行大数据存储与处理技术研究与应用分析[J].陕西电力，2016，11：47-50.。