大数据技术在电力行业中的应用朱辉

大数据技术在电力行业中的应用朱辉

朱辉

关键词：大数据技术；电力行业；应用??

引言

目前电力企业也大力推行“消除浪费、创造价值、持续改善、精益求精”的精益管理理念，消除价值链各个环节的一切损耗浪费，提高资源利用率和管理效率。精益管理的知识、工具和方法有很多，其中大数据技术的采用是必不可少的。我们把蕴含在电力企业整个生产和管理过程中的海量数据，称之为电力大数据，借助这些电力大数据将推动整个电网向更智能、高效、可靠、绿色的现代化电网迈进，同时提高电力企业的精益管理水平，加快价值增长模式的转变。

1大数据概述

1.1数据存储

大数据技术中的数据存储，主要采用分布式存储方式进行，就实际应用情况而言，可以完成大规模数据存储要求，并且可以保证数据存储吞吐率，降低存储中的数据故障。具体存储内容可以概况为以下几种：

（1）数据存储基本路线为行存储以及列存储，或者是采用二者融合形式进行存储。

（2）立足于存储实际情况而言，数据信息将会被存储在多个设备当中。

（3）为保证存储质量，存储设备需要被连接在高速网络当中。

（4）为保证数据查询效率与质量，需要建立一个分布式搜索引擎。

虽然大数据技术在实际应用过程中，数据存储效果良好，但是仍然存在一定的局限性，具体内容为：

（1）当下技术手段虽然可以建立起一个稳定的数据结构，但是建立的数据结构较为单一，并不能支持复杂数据结构建立。

（2）数据的调度技术尚且不完善，而不适当的调度将会增加数据结构承载力。

（3）数据存储过程中所应用到的列存储技术尚不完善，有待进一步优化。

1.2数据迁移

随着社会的进一步发展，产生的数据信息量逐渐增加，为保证各类数据信息可以正常应用以及分析，最终引入了大数据技术。在大数据技术中，为确保大体量数据迁移正常，又引入了平滑迁移概念。就目前实际应用情况而言，平滑迁移主要分为两种形式，第一种是追日志法以及双写法。其中追日志法的应用较为广泛，本文以此种方法为例，对大数据技术中的数据迁移技术进行简要论述。

（1）服务将会进行升级，并且记录清晰库上的数据修改内容，这些内容便是数据的日志，记录不需十分详尽。

（2）记录完成之后需要对数据迁移工具进行构建，要求其与离线迁移工具相同，可以完成数据日志新到旧的迁移。

（3）数据迁移所采用的格式为单独形式，因此需要构建一个日志解读工具。

（4）为保证数据追评质量，需要构建一个校检工具。

（5）数据校检比对完成之后，进行数据旧库到新库的迁移。

2电力行业大数据技术应用分析

2.1大数据技术在客户服务管理中的应用

在客户服务工作中，要做到以客户为中心，就要紧跟时代要求不断满足客户日益增长的服务需求。及时发现客户服务工作中存在的问题并想办法去解决它，努力提高客户满意度。随着电力体制改革和电力市场的发展，电力企业需要采取不同的营销策略，制定出满足客户需求的用电模式和实时电价，才能提高企业竞争力，因此，必须对地区用户的用电行为习惯进行精准的分析。

通过数据挖掘技术对用户的用电行为习惯主要从两个方面进行分析：一个是对单个用户的用电行为习惯进行识别，另一个是对不同用户的用电行为习惯进行聚类分析。用户的用电行为习惯存在各种各样的形式。通过用电信息采集系统实时采集用户的用电信息，形成不同用户的用电规律和用电特性曲线，并对其进行深入分析，识别出用户的所有用电模式。再利用大数据技术对不同用户的用电模式进行聚类分析，得到用户用电模式的群体性，有助于针对同一群体用户开展进一步研究，识别出对应的用电模式。在保证系统安全和稳定性的前提下，对不同类别的用户，采用不同的营销策略，制定出合理的电价收费表，以提高市场竞争力。

2.2对电力负荷情况进行智能调控

传统的电力系统中，基本以火力发电为主。而当前社会中，提倡节能降耗、环境保护的思想，因此积极建设并推动新能源发电系统。将两种不同的发电方式进行比较，发现新能源发电更具有自然性的特征，其中的人为控制能力相对较差，并存在较强的间歇性问题。在这一条件下，如果实现新能源发电与传统火力发电并网，将会进一步增加电力调控工作的难度。为了积极迎接挑战、解决电力系统的问题，可以将大数据技术应用在电网中，利用大数据技术的重要作用，对电网运行进行合理的调度，实现对负荷信息的有效处理，优化电力调控的效果。另外，基于大数据技术对新能源发电进行调度，能够有效避免间歇性问题的发生。当新能源发现系统发生间歇性问题后，常常会影响供电质量，无法满足电力用户的相关需求。同时，传统的电力调控并不能及时运用火力发电弥补新能源供电的不足，此时电力系统的稳定新与安全性将会降低，影响供电的社会效益、经济效益。针对这一问题，将大数据技术应用在电力负荷的调控中，可以实现智能调控的目的，一旦新能源供电发生间歇性问题以后，能够根据负荷变化及时将火力发电系统的电能补充过来。基于此，可以在根本上实现电力资源的优化配置，同时最大程度提高电力资源的利用率，践行节能降耗的时代理念。

2.3优化网架规划

基于配电应用这一领域，网架结构作用具有重要的作用，合理对网架进行优化具有重要的意义。随着电力系统逐渐升级，传统优化方式已经无法满足当前的发展需要，随着大数据时代的到来，先进的大数据技术凭借自身强大的优势，在职能配电网领域得到了极为广泛的运用，并且成功地克服了传统网架结构存在的弊端，从根本上解决了其存在的问题。例如，提升网架结构的动态性，不仅有助于解决其延迟问题，而且还有助于弥补其模糊性。与此同时，还能根据不同用户需求多样化需求，对电网做出合理规划，而当前这种方式，为广大的客户提供优质的服务，进而提高了客户的满意度。

2.4用电异常诊断

就目前发展情况而言，国网对于电力信息的采集要求正在不断提升，并且实际业务部署已经业务发展也在追求一种高效之下的创新。电力信息采集范围正在不断扩大，最终表现为采集数据信息较多，业务种类多样化等特点。

除此之外，在电力系统建设规模的不断提升背景之下，数据的分析与采集需要做到更加精准，在线数据分析要求进一步提升。例如，在经济利益的影响之下，窃电技术逐渐完善并且应用范围逐渐扩大，此种背景下，想要单单依靠现场检测，进行窃电排查无法达到目的，但是只要存在窃电行为，电力电流以及电压数值就会发生波动，而得出数据波动的依据便是大数据技术的应用。大数据技术在实际应用过程当中，将会对电表以及电压互感器等相关电力设备进行实时监控，然后对监测的数据进行分析，对比智慧库中的标准数据，这样就可以实习对电力系统的全面检测，促使检测工作逐渐智能化。

结语

总而言之，大数据技术是新时代背景下所产生的尖端技术，尤其是在计算机技术以及网络技术广泛应用的背景下，该类技术在工业生产以及人们生活中发挥的作用更加明显。立足于电力系统而言，大数据技术不仅可以提升的系统稳定，还可以保证电力营销质量以及电网运行安全，可以说是当下电力行业建设的主要动力。

参考文献

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