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祖庵鱼翅是哪个地方的菜:电力大数据关键技术的应用

时间: 2019-01-11阅读:

摘 要信息技术的持续发展,电力大数据关键技术的应用开始日新月异,其具体应用不但能为电力企业的发展带来新的技术导向,也能保证电力企业的用电质量。大数据背景下,为能让企业持续、长远的发展下去,就要处理好电力系统中庞大的数据信息内容,这样不但能让数据处理工作的精准性受到影响,也能让电网的经济有效运行得以保障,故此构建完善的电力数据平台就显得极为重要。

【关键词】电力大数据 关键技术 研究

信息时代的到来,人们无论日常生活亦或是生产都不能离开电力系统,但是其运行中会产生极为庞大的数据信息,且信息从速度和类型上都增长较快,这与大数据的特征也有相符合的地方。当前,由于电网系统的不断推进,系统内的数据资源会持续增多,甚至会出现极强的增长态势,这是传统数据处理系统很难完成的事情,所以使用大数据技术有一定的必然性。

1 大数据关键性技术分析

1.1 集成管理技术

智能电网下的大数据平台,拥有海量的信息存储。特别是在实际的应用中,由于传感器的融入能让很多信息直接传输到系统之中,能使数据采集工作得以完善。这些数据包含电网运行,大数据分析应用技术,数据信息管理等内容,通过对上述数据分析和处理能真正的让集成管理技术工作落实到位。

1.2 数据分析技术

使用数据分析技术能让电力企业对海量的信息开展分析,通过分析能获得针对性较好的技术信息,并能在信息的处理中满足科学决策。若以电力企业为例,为能让网企业内的经济效益和竞争实力长效提升,就要使用科学的决策对经济效益进行管理和提升,故此决策信息的科学与否就是与企业电力发展有联系的重要内容。现在在数据分析上最先进的是德国,他们力争使用太阳能让用户将多余的电力输入到电网中,使经济效益的提升更能上升到新高度。

1.3 数据处理技术

大规模的数据分析,需要将数据进行系统化分类,细致为数据的分区和分表,这样才能为数据的处理效率提高提供保障。与传统数据处理相比较,人工处理处理方式不但需要消耗大量的人力和物力,同时在同等分析条件下分析的效率也偏低,故此就要将划分好的数据全部输入到对应的文件中,不但开业提升原有的数据访问途径,使数据使用效率提升,同时也能在并列式的数据库搭建过程中,使数据的加载效率得到大幅度提升,以保障数据能实时查询。

1.4 数据存储备份技术

大数据背景下,良好的数据存储能力,能让电网的海量数据得到有效存储。同时,在其自身修复功能的影响下,能解决系统平台内的故障,让数据的安全性得到保障,也能让智能电网系统更为完善,保障智能电网的安全性与可靠性。

2 大数据关键技术的应用

2.1 应用数据展现技术

展现技术细致划分包括可视化技术、历史流和空间信息流三个部分,若能将上述三个部分直接应用到智能电网数据处理中,能让企业管理人员根据电网的运行情况,对数据的电力运行意义有深入了解。目前可视化技术的使用能让智能电网系统的应用效果更佳,不但能监控电网的运行与使用情况,甚至在关键时刻能让电网的自动化水平得到质的飞越。空间信息展示技术既是以GIS为前提开展的电网参数预测系统,能全方位的对空间情况和地位位置进行了解,从容获悉设备的使用参数,现在比较常用的三维展示技术。电力配电设备中若加入该项技术,能为电力管理人员提供当地的用电情况和地理信息,从而对设备的使用情况也有了解。也能进一步提升工程设计的工作效率,减少人力资源的投入,能为企业节省部分成本。历史流展示系统是将电力的运行历史全面的展示出来,当对历史情况进行充分了解以后,才能对接下来的电网规划和负荷数据预测有了解,从而也能让预测的准确率得以提升,通过历史流展示能模拟历史上重大的事件,模拟发生、演变和后续处理等工作,最终能发现其中的隐秘知识与规律,故此该项技术的应用意义十分重大。

2.2 ETL技术

智能电网的数据十分的分散且数量十分巨大,数据所具有的类型也相当的多,这些困难是数据处理当中必须要面对的不利因素。面对这种情况,在处理相关数据时必须要遵守操作流程,防止不必要的问题反复产生,影响整体质量。电力企业一般在数据集成工作上要应用数据仓库这类技术。而ETL所包括的三个主要组成部分,也即是Extract、Transform和Load,其中Extract便是数据抽取,主要任务是将所需要的数据从源系统当中进行抽取;Transform也即是数据转换,将被抽取出来的数据进行一系列转换以达到相关数据要求,并且通过这种过程对数据本身进行整理和加工;Load也即是数据加载,其工作内容主要是加载处理后的数据,再将其保存到需要数据的源系统当中。这种技术在电力大数据集成当中是关键技术,如果要在相关企业之中运用这种技术,就需要对这项技术当中的所有因素进行考虑和分析,通过研究之后再将其与其他先进技术进行融合,从而将数据集成工作做到最优,为企业的发展做到最有效的保障。

3 结束语

由于智能电网的迅速发展,可以在运行期间产生海量数据,但是在大量的数据处理和分析中,若依旧沿用传统的数据处理方法不但不能满足当前时态的发展需求,也不利于企业的未来优化发展,所以就要搭建出完善的电力大数据平台,挖掘数据价值,并通过关键性技术,以提升智能电网中的电力数据水准,从而提升企业的经济效益。

参考文献

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作者简介

吴斌(1974-),男,福建省邵武市人。大學本科学历。现为国网邵武市供电公司工程师。主要研究方向为电力调度数据网建设与应用、能源管理系统(EMS)建设与应用。

作者单位

国网邵武市供电公司 福建省邵武市 354000

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