智能电网大数据技术策略创新发展

智能电网是一种通过同学技术、计算机技术、控制技术等先进技术为基础，对电力市场进行调控，进而保障电力市场的稳定发展。通过应用智能电网大数据技术可以提升电力系统的运行效率与质量，有效的降低企业运行成本，进而有效的避免因为电力系统损失或者处理等因素造成的污染问题，对电力系统进行宏观的控制。

1智能电网大数据关键技术

1.1三层分析架构

对电网大数据关键技术进行分析，要了解大数据的分析架构，在行业中认为大数据分析架构主要结构为下图所示的三层分析架构。其涵盖了数据访问、计算、数据隐私以及领域知识、大数据挖掘算法三层。在现阶段，因为数据量呈现爆发式的增长，大规模的数据存储通过分布式存储方式进行处理是今后的发展趋势，对此电网平台的计算程序要对这些分布式数据信息进行处理，可以进行任务的划分处理并且完成任务。而三层架构的外层主要作用就是对大数据规模进行预处理分析，这些预处理主要就是数据融合、畸形无效数据剔除与控制，形成结论进行有效的樊哙。三层架构的中间层主要作用就是联系内外两层，也是完成信息共享以及数据因素、大数据应用以及形成知识的全过程的关键流程。

1.2关键技术

大数据存储以及处理模式可以分为不同的分类方式，基于二者相互关系开展，对其分类处理，可以分为流处理以及批处理两种类型。流处理就是实时性的处理，此种处理方式就是在一些实时性较高的场合中应用。批处理则就是分批处理，就是现将数据信息存储之后在处理，对于一些对于实时性要求不严格的业务中较为适用，可以处理数量庞大的任务，具有良好的容错性。而跨变电站的批量负荷控制技术还处起步阶段，在少数单位中已经实现了批量负荷控制的试点分析，其主要研究的内容就是对特高压电网紧急负荷切除进行精准、批量负荷切除控制。

1.3大数据数据解析

在庞大以及复杂的数据中存在着各种隐藏的关系，而为了弄清楚这些问题就要通过大数据进行解析处理。大数据机械就是数据分析以及解读两个方面的内容。在实践中大数据解析技术具体如下：

1.3.1数据挖掘以及融合

数据挖掘以及融合就是大数据中数据解析中的关键技术，其应用较为广泛。数据挖掘则就是在大量的数据中对信息提取的过程，数据融合就是对各种数据进行整合大数据技术创新，通过数据集对木头物体描述的过程。在智能电网中应用数据管理就是对电网的数据进行深入的挖掘以及融合，对电网的工作状态进行宏观的控制，合理决策。同时，对万网运行中的历史信息与数据进行分析，可以了解其存在的问题与不足，深化资源配置与处理。

1.3.2领域知识挖掘

在不同的领域中知识有着适用性的特征，但是其并没有形成固定的理论知识，合理的应用大数据可以发现适用于不同领域的不同知识，其具有洞察性、可重复性以及可预测性的特征，进而提升智能电网的应用效果，提升掌握能力。

1.3.3过程挖掘

通过过程挖掘可以对不同用户进行系统分析，综合实际状况制定科学的解决方案，了解电网的运营峰值，实现实时的资源优化配置；第四，数据可视化。可视化就是通过计算机图形等技术手段，将数据通过图形的方式在屏幕上展示处理，解决用户问题的方法与技术手段。在智能电网中应用可视化技术可以实现全局以及具备的控制，进而直观的应用智能电网大数据。

2智能电网大数据技术策略创新发展

2.1智能电网大数据技术的创新发展

在持续发展理念的支持之下，为了始终贯彻绿色发展的方针政策，电力领域逐渐的应用了一些新能源，而新能源的准确预测逐渐成为了电力领域的重点研究内容。基于电力用户的角度开展，利用市场调节等方式，优化处理可以实现数据的存储、处理以及调度。智能电网大数据技术的应用可以为电力领域提供必要的辅助条件以及信息，可以实现电力资源的优化调度，这也是智能电网大数据技术的创新发展的重要内容。

2.2智能电网大数据负荷波动以及新能源处理预测

电力用户的用电量会直接影响电力负荷，也会影响电力系统的具体运行状况，在实践中，为了降低实际波动值以及预测数值的差距，提升电网管理决策的实施措施科学性合理性，就要合理的应用大数据技术，利用大数据技术为负荷波动以及新能源处理提供信息数据，进而保障数据的精准性以及多样性，为负荷波动以及新能源处理提供信息参考。

2.3智能电网大数据的网架发展规划

电网的发展就是基于智能电网大数据技术为基础进行建设发展，也逐渐的研发了信息能源技术，通过大数据技术对电能进行分析合理预测，是提升网架发展的重点，也是主要的方式。

2.4电能损耗分析

电能损耗是影响电力企业经营成本的关键因素，而在电力部门的电能损耗就是通过对变压器端的电能表测量进行控制，在数据的采集中会出现问题，在是敬爱那种要对电表数据进行专门处理，剔除缺陷数据进行分析，应用的大数据可以对电表数据进行精确建模;而通过云计算技术手段可以对信息数据进行实时的收集以及分析处理。

2.5用电负荷控制及预测

在电力系统中还是存在大量容量较小、具有一定储备性能的可控负荷，合理的利用这些可控负荷，将其聚合处理，可以为电力系统提供客观的用电量，对高峰时期智能电网的调度进行分析，合理应用大数据技术，实时的获得各个用户的用电负荷以及可控负荷状况，实现资源的科学调度与控制，对其进行创新优化，强化控制，进而有效的满足电网实时的调度需求，推动电力行业的持续发展。

参考文献

[1]赵雪松,谢蓓敏.智能电网大数据技术发展研究[J].电子世界,2017(23):93-94.

[2]汤勇峰.智能电网大数据技术发展研究[J].电脑知识与技术,2017,13(31):242-243.

[3]张东霞,苗新,刘丽平,张焰,刘科研.智能电网大数据技术发展研究[J].中国电机工程学报,2015,35(01):2-12.

作者：崔建业 单位：国网浙江省电力有限公司金华供电公司 国网浙江省电力有限公司电力调度控制中心 南瑞科技股份有限公司

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（编辑：源码网）

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