电网大数据溯源关键技术研究与应用
面向智能电网应用的电力大数据关键技术
面向智能电网应用的电力大数据关键技术智能电网是一种新型的电力网络，是通过整合先进的信息通信技术和能源技术，实现电力生产、传输、配送、储备、消费等各个环节之间的高效协调和优化管理的电网系统。
随着智能电网建设的不断深入，电力系统的数据规模和数据复杂度不断增加，急需发掘出关键技术，以便在不断变化的大数据环境中快速获取、准确预测和提供较为可靠的电力服务。
本文将分析面向智能电网应用的电力大数据的关键技术。
1.数据采集技术数据采集是智能电网中非常重要的一项工作。
采集的数据类型丰富多样，且数据规模极其庞大。
因此，采集技术不仅需要快速、高效，还需要具备高可靠性和高准确性。
应该通过多种方式来采集电网数据，其中包括传感器、智能电表、数据仓库、联网设备等。
同时应解决如何对实时数据进行采集、存储、传输和管理以及如何保证数据的可靠性、时效性和安全性等问题。
数据采集技术的高效应用可以有效提升智能电网的管理速度和效率。
智能电网中大量的未加工数据包含了宝贵的信息，如用电量、能源消耗、发电量等。
通过对这些大数据进行分析可以更好的对电力网络进行管理和维护，迅速发现和解决问题。
而数据挖掘技术就是复杂数据分析的一种有效方式，可以帮助人们从大数据中提取出有用的信息，进而用于多种应用场景，如电量预测、故障诊断、负荷预测、数据统计等。
数据挖掘技术可以实现对智能电网数据的有效利用，研发出更加智能化的方案和服务。
3.云计算技术随着大数据的快速增长，管理海量数据的压力也不断增加。
要想解决数据管理的问题，云计算技术可以成为重要的解决方案。
云计算技术可以充分利用大规模的计算和存储资源，为智能电网提供高效的存储和计算能力，实现数据的高速数据处理和管理，并帮助电力系统维护和提高各种服务的质量。
同时，云计算技术也可以充分满足智能电网中复杂运算、数据分析和其他应用需求的性能和可靠性要求。
4.人工智能技术智能电网中的各种服务都需要发挥人工智能技术的优势，以深度学习、自动识别等方式分析海量电力数据，提出优化方案。
面向智能电网应用的电力大数据关键技术
面向智能电网应用的电力大数据关键技术随着智能电网技术的发展，电力系统中所产生的大数据量也随之增加。
这些大数据对于智能电网的运行和管理起着重要的作用。
面向智能电网应用的电力大数据关键技术的研究变得尤为重要。
下面将介绍一些关键的技术。
首先是电力大数据的采集与存储技术。
智能电网系统中，各种传感器和测量设备会产生大量的电力数据，包括电压、电流、功率等信息。
为了采集和存储这些数据，需要使用高效的数据采集和存储技术，如分布式存储系统、云计算等。
其次是电力大数据的预处理技术。
电力数据中可能包含错误、噪声和缺失值等问题，这些问题会影响数据的质量和分析结果的准确性。
需要对电力数据进行预处理，包括数据清洗、数据融合、异常检测等操作，以提高数据的质量和可用性。
第三是电力大数据的分析与挖掘技术。
电力数据中包含着丰富的信息，通过对数据的分析和挖掘可以找出隐藏在数据中的规律和关联性。
常用的分析和挖掘技术包括数据挖掘、机器学习、统计分析等。
通过这些技术可以对电力系统进行故障诊断、负载预测、能源优化等方面的分析和预测。
第四是电力大数据的安全与隐私保护技术。
电力大数据的安全与隐私保护是一个重要的问题。
电力数据包含着用户的用电行为和设备的信息，如果泄露或被滥用可能会对用户的隐私和系统的安全造成威胁。
需要采取相应的安全措施，包括数据加密、访问控制、身份认证等技术来保护电力大数据的安全。
最后是电力大数据的可视化与展示技术。
电力大数据通常是海量的、复杂的，通过可视化技术可以将数据转化为直观的图表、图像或动画，使用户更加容易理解和分析数据。
可视化技术还可以方便用户对电力系统的运行状态进行监控和控制。
面向智能电网应用的电力大数据关键技术涵盖了数据的采集与存储、预处理、分析与挖掘、安全与隐私保护以及可视化与展示等方面。
这些技术的研究和应用将有助于提高智能电网的运行效率和管理能力，为电力系统的可持续发展提供支持。
大数据技术下智能电网关键技术研究
Telecom Power Technology电力技术应用 2024年1月25日第41卷第2期45 Telecom Power TechnologyJan. 25, 2024, Vol.41 No.2朱田田，等：大数据技术下 智能电网关键技术研究从而优化电力调度和供应计划。
最后，大数据技术为智能电网提供了智能化服务和应用，通过挖掘分析数据，实现电力系统的智能化运营管理[3]。
例如：分析用户的用电行为及需求，为用户提供个性化的用电建议和服务；分析电力设备的运行数据，实现设备的智能维护和故障预警。
综上所述，智能电网与大数据技术是相互促进、相互依赖的关系。
大数据技术为智能电网提供了数据支持、优化决策和智能化服务，智能电网则为大数据技术提供了应用场景和数据需求。
这种关联将进一步推动智能电网和大数据技术的发展与应用，为能源领域的可持续发展和智能化转型提供重要支撑。
2 智能电网关键技术整体框架智能电网大数据平台是一个复杂而庞大的系统，由多个组件和模块组成。
首先，智能电网大数据平台需具备数据采集和传输能力，包括各种传感器和监测设备，用于收集电网中的各种数据，如电流、电压、功率等。
这些数据通过通信网络传输到数据中心或云平台进行处理和分析。
在数据中心或云平台，数据将被存储和管理。
因此，需要一个强大的数据存储系统处理大量数据，并提供高效的数据访问和查询功能，同时清洗和预处理数据，以去除噪声和异常值，并控制数据质量。
其次，智能电网大数据平台需要分析和挖掘数据，提取有价值的信息和知识，包括各种数据分析算法和模型，如统计分析、机器学习和人工智能等，借助算法和模型，对电网数据进行趋势分析、异常检测、负荷预测等，从而为电网运营和管理提供决策支持。
再次，智能电网大数据平台需要具有可视化和报表功能。
通过可视化工具和报表生成器，将数据分析结果以图表、图像和报表的形式展示给用户，使用户可以直观地了解电网的运行状态和趋势，并根据这些信息进行决策。
关于智能电网大数据的关键技术研究
关于智能电网大数据的关键技术研究摘要：信息通讯系统属于智能电网重要系统，其合理推进了现代化电网生产及管理方式的发展，也让电力行业迎来了电力大数据时代。
电网技术水平的不断提升，使得大数据关键技术在电力系统中的应用量飞速增长，其间数据量及信息量提升快速，这对电力系统信息处理则提出了更高要求。
文中就云计算及大数据关键技术和智能电网这三者关系进行了深层探析，对电力大数据关键技术展开了概述。
关键词：智能电网；大数据技术；关键技术1智能电网大数据特征在智能电网的运行中会产生大量的数据，根据其来源的不同，可以划分为两大类：①电力企业内部数据，其主要产生于各大应用系统中，如：数据采集与监控系统、生产管理系统、配电管理系统、客户服务系统等等；②电力企业外部数据，其主要产生于互联网、地理信息系统、气象信息系统等等，此类数据十分分散，管理单位各自不同。
由上文可知，智能电网具有数据多样性特点，数据源众多，半结构化、非结构化数据占比不断增加，例如：客户服务系统中的语音数据、在线监测系统中的视频、图像数据均属于是非结构化数据，其价值密度较低。
同时，此类数据各自的采样频率、生命周期也存在差异。
2智能电网、云计算、大数据的关系2.1智能电网与大数据关系智能电网的构建离不开通信技术、信息技术以及相关基础设施的支持，当前我国智能电网发展迅速，其在保证供电质量、提高能源使用效率等方面发挥着重要作用。
通过智能电网的应用，能够实时获取用户相关用电信息，并以此为基础进一步优化电能的生产与分配，在保证供电质量的同时，实现效益的最大化。
2.2大数据与云计算的关系云计算是基于互联网发展起来的，主要用于数据的共享与计算，而大数据技术根植于云计算，以实现数据的存储、管理以及分析。
云计算强大的计算能力，是实现大数据快速处理的基础，以达到为用户提供方便、快捷服务的目的。
大数据与云计算属于是一个相辅相成的关系，一方面，云计算使得大数据应用成为可能；另一方面，通过大数据的信息沉淀，能够充分开发云计算功能，且大数据的业务需求可推动云计算进一步发展。
电力大数据关键技术的应用
电力大数据关键技术的应用一、数据采集1.传感器技术电力系统中的传感器技术可以帮助实时监测设备运行状态、环境参数和电力参数。
通过对传感器数据的采集和分析，可以实现对电力系统运行状态的实时监测和预测，从而为运维决策提供数据支持。
传感器技术的发展为电力大数据的应用提供了可靠的数据来源。
2.物联网技术物联网技术可以实现对各种电力设备的远程监测和控制，通过连接传感器和执行器，实现对设备的远程数据采集和控制。
这种技术可以帮助电力企业实现对设备的自动化管理和精准化控制，提高设备的利用率和运行效率。
3.无线通信技术二、数据存储1.云计算技术云计算技术可以实现对大量数据的存储和管理，将数据存储在云端服务器上，实现对数据的共享和分析。
通过云计算技术，电力企业可以实现对数据的统一管理和高效利用，降低数据管理的成本和提高数据的安全性。
2.大数据平台三、数据分析1.数据挖掘技术数据挖掘技术可以对大量数据进行深入分析，发现数据的潜在规律和价值信息。
通过数据挖掘技术，可以实现对电力系统运行状态和用户需求的深入了解，为企业决策提供更加精准的数据支持。
2.人工智能技术人工智能技术可以实现对大量数据的智能分析和预测，通过建立模型和算法，实现对电力系统运行状态和用户需求的智能分析和预测。
人工智能技术可以帮助电力企业实现对数据的智能化利用，提高运行效率和服务质量。
3.数据可视化技术数据可视化技术可以将大量数据进行可视化展示，通过图表、地图等形式展示数据分析结果。
数据可视化技术可以帮助电力企业更加直观地了解数据的变化和趋势，为决策提供更加直观的数据支持。
四、数据应用1.智能运维通过对大量设备数据的分析和预测，可以实现对电力系统的智能化运维管理，通过故障预警和维修优化，实现对设备运行状态的智能化管理。
2.智能配电通过对用户需求和电力参数的智能分析和优化，可以实现对电力配送系统的智能化管理，提高配电效率和质量。
3.智能服务通过对用户行为和需求的智能分析，可以实现对用户的个性化服务和精准营销，提高用户满意度和忠诚度。
面向智能电网应用的电力大数据关键技术
面向智能电网应用的电力大数据关键技术
随着传感器技术和信息通信技术的发展，智能电网应用中产生的电力数据规模庞大、种类繁多，对电力系统的运行和管理提出了新的挑战。
面向智能电网应用的电力大数据关键技术包括数据采集和传输、数据存储和管理、数据挖掘和分析以及数据安全和隐私保护等方面。
数据采集和传输是电力大数据关键技术的基础。
通过传感器、智能电表等设备对电力系统进行实时监测，采集各种类型的电力数据，如电压、电流、功率等。
利用通信技术将采集到的数据传输到数据中心，确保数据的实时性和准确性。
数据存储和管理是电力大数据关键技术的核心。
由于电力数据的规模庞大，传统的存储和管理方式已经无法满足需求。
所以，需要建立高效可靠的数据存储和管理系统，包括海量存储技术、分布式存储技术以及数据压缩和索引技术等，以满足电力大数据的高效存储和检索需求。
数据挖掘和分析是电力大数据关键技术的关键环节。
通过数据挖掘和分析技术，可以从海量的电力数据中提取有价值的信息和知识，对电力系统的运行状态进行分析和预测，识别潜在的故障和隐患，提高电力系统的可靠性和稳定性。
利用数据挖掘和分析技术，还可以对电力用户的用电行为进行分析，制定合理的用电策略，实现电力需求的智能调控。
数据安全和隐私保护是电力大数据关键技术的重要内容。
电力数据的泄露和篡改可能导致电力系统的安全风险，对用户的隐私造成侵犯。
需要采取多种安全措施，包括数据加密、访问控制、数据备份和恢复等，确保电力数据的安全性和完整性。
还需要建立隐私保护机制，对用户的个人信息进行保护，避免个人隐私的泄露。
智能电网关键技术研究与应用
智能电网关键技术研究与应用摘要：在大数据时代背景下，应科学合理的开展智能电网的管理工作，制定完善的管理方案，在科学分析智能电网关键技术的情况下，创新技术应用方式与方法，促进智能电网的合理运行，提升数据信息的稳定性与可靠性，为电力行业的发展夯实基础。
关键词：大数据；智能电网；关键技术引言智能电网是指利用先进的技术提高电力系统在能源转换效率、电能利用率、供电质量和可靠性等方面的性能。
其基础是分布式数据传输、计算和控制技术以及多个供电单元之间数据和控制命令的有效传输技术；针对智能电网技术，美国和欧洲已经开展了广泛的研究，研究内容涵盖发电、输电、配电和售电等环节，许多电力企业也在尝试开展智能电网建设实践，通过技术与具体业务的有效结合，使智能电网建设在企业生产经营过程中切实发挥作用，最终达到提高运营绩效的目的。
1. 大数据智能电网关键技术分析在大数据时代之下，智能电网的建设与管理工作较为重要，应合理使用先进的关键技术，制定完善的管控方案，提升电网技术的应用效率与水平，提升整体工作效果。
具体措施为：1.1 数据采集措施大数据最为显著的特点就是数据增长量较多，可使用传感器网络系统开展管理工作，在各类地理位置中形成大量传感器的管理机制，感知周围环境实际情况，更好的传送数据信息。
此类数据信息主要为温度数据内容、湿度数据内容，在各类形式数据的支持下，提升收集频率，积累庞大的数据量。
同时，还能在网络点击流数据的支持下，促进市场营销与推广工作的合理实施。
在网络平台中可以记录用户网络点击数据信息，更好的进行分析，针对性开展服务工作。
对于电力行业而言，数据的增长速度较快，且在生产中形成了良好的技术数据，例如：针对电网发电机组的数据进行合理监控，使用传感器连续采集数据，增加数据密度与种类；在输电线传感器系统运行期间，可全面提升电网处理效果，及时发现故障问题，采取合理的措施进行电网数据监控处理。
且在经营管理的过程中，数据来源广泛，除了内在数据之外，还有外在的数据信息。
面向智能电网应用的电力大数据关键技术
面向智能电网应用的电力大数据关键技术随着经济社会的快速发展，电力行业已经成为全球最重要的基础性产业之一。
然而，传统的电力生产和供应方式已不能满足社会对于电力的需求。
在人工智能与大数据等数字化技术的推动下，智能电网的构建和发展成为了一种新趋势。
因此，为了进一步提高电力网络的安全、智能和便捷，实现电力资源的优化分配和使用，电力大数据已经成为关键的技术支撑。
在面向智能电网应用的电力大数据关键技术中，需要解决的问题有：数据采集、数据分析和数据挖掘三个方面。
首先，数据采集是电力大数据技术的重要组成部分之一，主要是指如何高效、准确地采集现实中电力系统中的数据。
在电力行业中，数据采集涉及到不同层次的数据，包括电能计量数据、设备运行数据、供电质量数据、环境监测数据等。
根据数据来源的不同，采集方式也各异，例如，基于传统的数据接口、传输协议、导线采样的物理传感器。
此外，也可以采用语音识别、人工智能等技术手段，从业务活动中获取有效信息。
其次，数据分析是电力大数据的核心问题，主要是指如何对采集到的数据进行挖掘、分析，从而揭示出有价值的信息和规律。
采用聚类分析、生存分析、关联分析、决策树等方法探测异常点和异常状态，以及自然灾害的预防和预警等应用，都需要数据分析技术的支持。
最后，数据挖掘是电力大数据的重要应用方向，是指如何从多维、高维、非线性、动态、异构的数据中，挖掘出有用的信息和知识，为电力行业提供更优质的服务。
通过数据挖掘技术，需要了解各种数据处理技术，如数据清洗、抽样、分割、重构等，再根据数据特征，采用合适的算法、模型和工具进行挖掘，构建模型并进行预测和分析。
综合来看，电力大数据技术在智能电网应用中的价值和作用是不可替代的。
基于数据采集、分析和挖掘技术，可以实现对电力系统的实时监测和分析，提高电力系统的保障水平和效率，同时也为电力行业提供了更加优质的服务和体验。
随着技术水平的不断提高和应用场景的不断拓展，相信电力大数据技术在智能电网应用中的作用将愈加显著。
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电网大数据溯源关键技术研究与应用
发表时间：
2019-05-17T09:01:17.443Z 来源：《电力设备》2018年第32期 作者： 李炜1 马乐2 李兴3 邓捷4 黄文思5
[导读] 摘要：经过多年的信息化建设，国网甘肃省电力公司（以下简称“甘肃电力”）在各个业务领域已经基本建立了各自的业务应用系
统，并通过使用自动化系统有效提升了自身的业务运营能力。
（1.国网甘肃省电力公司 甘肃 兰州，730030；
2.
国网甘肃省电力公司信息通信公司 甘肃兰州 730030
3.
国网信通亿力科技有限公司 福建福州 350003）
摘要：经过多年的信息化建设，国网甘肃省电力公司（以下简称“甘肃电力”）在各个业务领域已经基本建立了各自的业务应用系统，
并通过使用自动化系统有效提升了自身的业务运营能力。企业开展信息化工作的基础是数据，而最终目标也是为了得到对各层次决策更有
用的数据，所以数据管理是企业信息化的核心。随着应用系统的不断增多，数据的无序现象却有愈演愈烈的趋势，这种情形与越来越高的
应用需求之间的矛盾日益突出。因此，甘肃电力期望利用知识图谱技术来提高数据质量，通过建立企业、部门、场景等不同层次的元数
据，实现数据溯源、数据影响关系的全面管理，为公司数据资产的管理奠定良好基础。
关键词：元数据；数据质量；数据溯源；知识图谱技术
1
引言
科学的元数据管理平台是供电生产管理现代化水平的重要体现，是电网企业实现管理创新、提高工作效率的主要手段和技术支撑。特
别是在甘肃省经济快速发展、电网规模不断扩大、传统的数据管理手段难以适应需求的情况下，更加必须加快推进元数据管理平台建设，
实现以信息化带动现代化，达到数据管理的规范化、标准化的目标。
2
数据溯源必要性分析
（1）元数据分析能力较弱
甘肃电力在元数据方面已经累积了相当数量的数据资源，但缺乏对这些数据的高级应用（如：多维分析、知识发现等等），没有合理
发挥和利用公司的数据资产价值，目前初步建立了
BI系统，但只能提供一部分简单的固定报表功能，所提供数据分析能力比较薄弱；无法
从全局角度出发对企业各个业务领域元数据进行综合分析；跨业务领域的分析应用能力尚不具备。各个业务系统从数据角度看相对独立，
缺乏统一的企业业务信息视图，无法为业务人员针对跨部门业务的分析提供数据支持。
（2）元数据质量问题突出
元数据管理未形成统一管理模式，元数据解释不一致较为严重，企业元数据缺乏唯一的“数据事实”。
（3）元数据标准不一致
同一电网数据常常被用于不同的业务场景，当前业务数据由各自业务系统管理，部分元数据的标准在不同业务系统中存在不一致的解
释，缺乏统一的数据标准，当一个业务系统元数据发生变更，无法及时通知关联系统，交叉管理难度大。
（4）缺乏统一元数据管理技术手段
甘肃公司电网规模不断扩大，传统的企业元数据管理模式已难以适应需求的情况下，必须加快推进企业数据管理平台建设，实现以信
息化带动现代化，达到数据管理的规范化、标准化的目标。
3
数据溯源具体目标
（1）建立企业重要数据资产以及不同协同业务场景的数据拓扑关系网络，利用知识图谱技术，将不同数据来源数据进行自动整合、
关联，从企业数据纵向管理、横向管理两个维度，展示企业不同部门、不同业务场景的数据血缘关系，建立企业元数据管理拓扑图。
（2）建立企业元数据异动预警提示功能，基于企业元数据关系图谱，通过对元数据异动情况的实时监控，对异动元数据相关联的业
务系统进行预警提示，通过变更获取、变更通知、联动校验、异常告警等功能，确保电网元数据在各应用场景的一致性，提升电网元数据
集成质量。
（3）结合企业级元数据管理体系设计成果，分析引进知识图谱新技术，确保权威数据源管理组件的数据处理能力，可以满足主数据
管理的各类需求。
4
数据溯源技术支撑
（1）系统架构及说明
系统架构主要分为数据接口层、图谱组件层、数据存储层、数据应用层；
数据接口层：根据数据核心数据接入范围，完成不同场景数据接入工作。
图谱组件层：实现接入图谱展示功能，图谱关系数据梳理，完成不同部门不同场景的数据关联展示。
数据存储区域：实现分析数据、告警数据、图表数据的实时获取存储数据。
数据应用分析区域：元数据管理组件的核心区域，对外提供元数据管理、数据告警管理、元数据质量管理、数据集成管理、数据分析
管理、系统管理、界面管理、待办管理等服务。对内发布查询、新增、变更、删除等操作指令。
5
数据溯源实施成果
（1）理清公司核心数据关系网络
通过知识图谱技术实现公司核心业务模块数据的拓扑关系网络梳理，进一步明确了数据流向以及数据影响分析，从企业、场景、部门
三个维度对数据资产的产生、传输、应用进行全景展示。
（2）提升企业数据共享服务水平
通过对元数据变更的实时分析预警，以及数据资产关系图谱的统一展示，提升了企业核心元数据质量，为企业数据传输、数据共享、
数据挖掘提供基础支撑。
6
结语
国网甘肃省电力公司在企业信息化建设过程中通过数据溯源技术统一元数据标准以此来提高数据的质量，确保数据的唯一性、完整性
和同步性。构建主数据标准化体系、建立数据交互和共享基础标准，提高信息化建设效益、改善业务数据质量、在高端决策上为企业提供
了强有力的支持。
参考文献：
[1]
明华，张勇，符小辉.数据溯源技术综述[J].小型微型计算机系统，2012，33（09）：1917-1923.
[2]
邓仲华，容益芳.一种分层次的数据溯源安全模型[J].图书馆学研究，2016（20）：36-41.
[3]
郝鹏飞.大数据模型分析平台下的数据溯源关键技术研究[D].电子科技大学，2017.
作者简介：
李炜，男，汉族，甘肃省兰州市，1980年7月，电力通信技术，硕士研究生，高级工程师，东北电力学院，