能源互联网形势下的电力大数据发展趋势

【摘  要】近年来，随着我国科学技术的发展，我国的经济水平和生活质量得到了明显的提高，特别是在能源方面，电力企业在应用信息系统和智能传感技术的同时，还需要面临着基数较大的电力以数据，同时对一些综合处理的要求无法通过传统的数据分析方式进行满足。所以，在能源互联网形势下需要应用大数据技术来为电力数据进行处理。本文就对能源互联网形势下的电力大数据发展趋势进行深入探讨。

【关键词】能源;互联网;电力;大数据

伴随各项技术和控制方法的进步，能源系统近年来实现了快速的发展，其中智能电网是非常突出的代表。目前很多能源企业均建立了具有自身特色的管理系统，比如能量管理系统和配网管理系统等，进而确保能源网络可以正常的运行。通过充分应用智能传感技术和信息系统，电力行业收集了非常大体量的数据，采用传统的数据分析方法也无法满足对数据进行综合处理的要求，必须要应用大数据技术对各行业和各阶段的数据进行处理，以从中获取更具价值的信息。基于此，本文对能源互联网背景下，电力大数据的发展情况进行研究，为电力等能源企业更好的应用大数据技术对收集而来的大体量数据进行挖掘和处理提供理论指引。

1、能源互联网中大数据技术应用的重要性

首先，能源互联网性中的功能主体更加具有先进性优势，不仅多源系统之间能够相互配合，决策阶段更需要完善的信息资源做保障，在实时处理的基础上，提高决策的有效性及合理性，相对的，一旦信息资源不够全面，就会导致管理效率大幅度下降，细化来说，以能源互联网为主导，电能与储能装置较多，与此同时，还应当确保主体系统之间良性互动，在保持协调性的基础上，创建以能源为基准的一体化西用那个，通过对大数据进行分析，提高决策质量，促使多种能源在保持稳定性的同时实现智能化配送。其次，在能源互联网实际运行阶段需要确保能源高效生产及利用，这就使得其中涵盖的内在联系较为复杂，处于不同的能源项目中，侧重点也因此而偏移，一旦外部因素控制不当，对其产生消极作用，增加能源互联网的运行难度及风险，而社会发展进程中对能源的持续及稳定供应则提出了更高的要求，这就需要对大数据技术进行高效应用，对能源互联网中的运行数据进行实时分析及利用，通过对其进行深入挖掘，精准掌控能源互联网的运行状态及特点，通过不断对其模式进行优化，促使其运行效果始终处于良好范畴中，进而从根本上提高能源互联网的运行质量，促使其安全性及稳定性达到预期目标。

2、能源互联网中大数据技术的应用思考

2.1提高科技创新能力

创新能力是衡量一个国家综合实力的重要指标，提高科技创新能力也是发展电力市场的根本。比如最新的大数据分析科技。大数据在能源互联网的重要作用显而易见，它能够对大量的信息进行传输、处理和分析。因此在今后的改革方向中，必须把大数据放到重要的发展平台上来，这样才能够对电力系统进行全景实时的数据收集。许多最新的科研技术例如云计算、智能电网等等的应用与发展也都可以提升电力系统的稳定性与可靠性。

2.2能源公共服务与应用支撑技术

以平台总线为基础构建能源公共服务平台，进而为更好的应用信息交互提供相应的支持，并且利用云计算技术也能提供应用软件的协同。通过以全局服务总线为基础，构建统一的能源公共服务平台，进而提供标准化的松散应用耦合模式，进而发挥通过数据传递信息的作用，确保系统的可扩展性得以提升，同时改善其监控性与管理性，进而促进软件的在线升级与灵活部署的实。在构建统一服务平台时，要对底层通信技术进行屏蔽，并采取正确的处理方法，促进应用请求信息和响应结果的正常传输。在构建统一服务平台时，需要确保软件的服务功能的实现，以对动态部署提供更大的支持。在能源公共服务平台和上层应用之间，要采用能源支撑技术，根据应用的不同需求，更好的支撑上层应用，使之与系统的应用相匹配。通过构建数据模型，进而生成分析业务所需要的数据。在平台总线的基础上，支持应用信息的交互，进而为更加透明的业务互动提供服务。

2.3能源互联网中的大数据处理平台

首先，能源互联网中的大数据处理系统本身对运行及数据处理的要求就较高，而云计算在发展进程中不仅具备较强的数据处理能力，更能快速传输及安全存储，因此，云计算平台的处理能力能够满足时代更迭发展的数据处理需求，其本质就是以物理资源及计算资源虚拟化处理为主导，实现对数据资源的科学分配及利用，可以说云计算平台的可利用弹性指标较为理想，能够在利用自身数据计算能力的基础上合理缩减运行成本，促使能源消耗量持续降低。另外，云计算平台的安全指数也普遍较高，能够保护用户的数据信息，降低泄露风险。其次，数据实现可视化，其原理就是在利用计算机图像处理技术的同时，将原本抽象的数据信息转变为可视化的图像信息，而后通过屏幕将数据完整的呈现出来，就能相对提升交互处理质量，因此，数据可视化技术中所应用的现代技术及学科较为丰富，无论是图像设计还是计算机辅助设计都涵盖其中，能够为数据的形象化转化提供基础保障。

2.4分布式数据挖掘技术

对于设备出现的异常或故障，必须及时发现，及时纠正。这需要我们对设备的状态数据进行聚类，并且还需要判断该设备是处在正常状态还是异常状态。利用聚类的方法，我们可以将数据分成不同的簇，虽然不同簇之间的差异比较大，但是同簇之间的差别较小。因为在能源互联网中的数据量是非常大的，我们可以采取分步式的方法对聚类进行处理，把整个聚类作为一个hadoop任务来执行，再通过迭代计算和分布式计算来有效地减少计算的时间。

3、电力大数据发展的趋势

实践证明电力大数据应用在电力行业的各个环节，从电力企业的风电场选址、到电力配电网络的建设以及日常的管理都發挥着重要的作用，随着我国智能电网建设步伐的加快，电力大数据的发展趋势呈现为：一是电力大数据技术越来越完善、应用范畴越来越广。随着智能电网的建设，大数据技术在电力企业中的应用越来越广泛，促进了电力企业的生产模式，加大了电力企业的预测准确性;二是实现了在线监测，智能技术越来越完善。电力系统的风电机组工作环境比较恶劣，其不仅要担负高负荷的工作压力，而且还需要经受各种自然现象的冲击，因此监测风电机组运行状态是保证电力工作的重要因素，基于大数据的风电预警系统实现了对该设备的实时在线监测，通过设备属性配置定义创建设备超球模型，并用该模型在在线超球模型中评估设备状况，在线评估模型的输出是相似度曲线，用于关联点排序、状态预警和测点值的预测;三是大数据技术在电网灾难预警中的应用。基于电网的日益复杂，一旦电力系统出现故障就会产生巨大的灾害性损失，因此，降低电力系统故障就需要做好预防工作，构建基于大数据的灾害预警框架，该框架主要是通过算法模糊层判断指标获得判断数据库，以此查找原因获得原因分析树，并且走给出综合预警结果。

4、结论

结合本文，由目前情况可知，许多能源企业都形成了自身特点鲜明的管理系统，电力大数据技术已经被有效的应用到了我国电力行业的各个环节，无论是在电力配电网络的建设还是日常的运营管理，都在发挥出重要的作用。从而有利于电力企业形成数据驱动型智能配电网，充分根据用户的需求来实现用户与电力企业的有效沟通。

参考文献：

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（作者单位：国家电网山西省电力公司忻州供电公司）