智能電網大數據處理技術現狀探析
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時代在發展，智能電網作為一種新型電力技術是全球電力發展的主要方向，同時智能電網也是電力傳輸和轉換不可或缺的環節。其具有安全性高、經濟性強以及可靠性等特征，同時智能電網在系統運行的過程中能夠有效降低隱藏在電力運輸過程中的潛在風險。根據實踐經驗不難得知，智能聯網的投入使用必將產生海量電力信息數據，在對這些信息數據進行處理的過程中，信息數據與智能電網的深度發展又是高度融合的，因此，我們在具體的使用過程中，必須要不斷加強對智能電網大處理技術的運用，采取有效措施，克服大數據處理運用中存在的問題，確保智能電網的穩健可持續發展。
一、智能電網大數據特征分析
在電力信息化深入推進過程中，電力數據規模和數據種類日益增長，現場移動檢修系統、測控一體化系統智能電表、智能變電站實時監測系統集合的各個服務信息系統的數據，最終形成智能電網大數據。研究發現，專家將地電網數據分為內部數據和外部數據。所謂內部數據，實際主要是由財務管理系統、客服系統、生產管理系統、設備監測和檢測系統、能量管理系統等諸多系統所構成的。外部數據也是相同道理,主要由氣象信息系統、公共服務部門以及地理信息系統等所構成的，內部數據和外部主要由不同的部門管理著，分布在智能電網中的各個地方。分布放置、分布管理是其最為明顯的特征，內部數據和外部數據是相輔相成的，缺一不可的，同時二者之間的關系較為復雜。如，在氣象條件和社會經濟形勢下用戶用電會受到相應的影響，用戶用電數據和電力市場交易情況有著非常密切的聯系等，眾所周知，電力市場數據是電力企業服務部門的科學的決策依據，研究發現電力企業在制定GIS數據時主要將政府規劃數據當做規劃的依據。但受多種因素的影響，這些海量的數據種類繁多，結構復雜，同時包含了傳統、半結構化、非結構化數據，波形據、圖像、服務系統語音數據這些數據都是我們在巡檢過程中最常見的，這些數據具有不相同采樣頻率和生命周期。
（一）智能電網中的大數據
研究發現，智能電網中產生或是存在的大數據主要包含以下三部分，第一，電網檢測和云頂數據。第二，電力企業管理數據。第三主要是電力企業營銷數據，由于這部分是非常關鍵的，因此，很多企業都從不同的方面進行大量資金投入。實質上這三部分是一個不可分割的整體，受多種因素的影響很多技術人員和專家學者不愿意這樣來劃分，他們傾向從數據的內部結構來劃分，這樣就可以有效地將數據分為2大類，一部分結構化數據，這些數據主要是系數庫當中的數據，同時這也是當前電力系統當中的主要數據形式。非結構數據作為第二部分數據，從字面上來理解主要是指不方便展示的數據。我們從智能電網使用過程來分析，實際上非結構化數據占據了很大的比重，故而，這也是社會大眾越來越重視對非結構化數據處理原因。
（二）大數據處理技術具有一定復雜性
大數據處理技術是當前各行各業重點關注的問題，智能電網大數據處理技術同社會經濟的發展息息相關，如：阿里巴巴、百度以及谷歌等商家投入了大量的資金，對大數據處理方面進行了一定的改進，進一步提升大數據處理技術，推動經濟的發展。因此，在新形勢下，這就要求我們要重視智能電網大數據處理技術和大數據處理技術的復雜性。當前，我們所研發和使用的智能電網大數據處理技術處在一個令人喜憂參半的狀態下，喜主要體現在最近幾年，社會各界不斷增加資金投入，大數據處理技術也得到了有效發展，前所未有的改善和提升智能聯網大數據處理技術。由于智能電網自身存在的復雜性在某些方面發展還存在一定的不足之處。研究發現，現階段全球范圍內數據處理能力，已經無法切實滿足數據海量的增長，如：淘寶每日的交易數量達到15TB，這樣一來，平臺每日處理的數據則高達200TB。通過對上述的分析，不難發現數據是非常大的，為進一步處理好這些海量的數據，淘寶在大數據處理方面投入了大量的資金，但也獲得巨額的回報，大數據在智能電網方面的運用同大數據在商業方面的使用相比較，更加具有復雜性。即便計算平臺存在儲存量大、成本低等優勢，但有待進一步加強實時性。在數據規模日益擴大的當下，由于數據量較大，因此其多樣性也在不斷加強，這樣一來，就讓智能電網大數據處理技術的現狀日益復雜化。
三、分析今后智能電網大數據處理技術面臨的挑戰
（一）智能電網大數據傳輸和存儲技術
電力系統以及電力設備設檢測中的各種數據都記錄在智能電網中，時代在不斷發展，自然會產生海量的數據，因此，會在很大程度上為監控設備和電網數據傳輸帶來前有唯有的壓力，也在某種程度上制約了智能電網監健康穩健發展。在此形勢下，我們必須要選擇一個科學合理的壓縮數據方法，通過這些方法，最大化的減低數據傳輸量，節省數據存儲空間，但受多種客觀因素的影響，系統中心也會因為數據的解壓和壓縮造成資源的浪費。再此情況下，我們必須要采取科學的手段，設置相應的平臺，防止資源的浪費。在智能電網大數據存儲方面，主要是采用分布式保持方式來存儲數據，盡管在某種程度上可以解決存儲問題，但也會在某種程度上一影響到電力系統是實時性的數據處理。故而，這就要求我們必須認真分析并分類保存儲系統當中的大數據。非結構化數據在智能電網中，占據了很大的比重。因此，需要我們在具體的處理中，需采取有效措施，將非結構化數據切實有效地轉化為結構化數據，相關技術人員在對數據再來進行存儲，同時這也是現階段智能電網大數據處理技術中存在的重要問題。
（二）智能電網大數據實時數據處理
數據處理從時間上來分析，必須要做到實時，這主要是因為智能電網在輸變電、發出電量等環節都必須要實時抓出數據。實際上，智能電網數據處理在相應的環境下是長期存在的，在過去環境下分析數據的大概需要一個周期，極大地耗費人力和物力，實時監控有效地解決了該問題，讓智能電網數據處理又快又精準。但是受多種因素的影響，這種周密數據也存在諸多的缺陷，非常有可能讓網絡出現癱瘓現象，導致服務出現故障，這樣一來，就無法從時間上保證快速和精準，想要改善這中情況是當前的一個極大挑戰。
（三）智能電網異構多數據源處理技術
時代在發展，未來智能電網要求貫通發電、變電、配電、輸電、調度。用電等諸多個環節，實現信息的優化配置，統籌信息全面采集、信息科學處理、信息傳輸系統和經營管理中的業務信息流程。所以，實現各信息資源之間的數據整合，促進智能電網集約化的數據處理中心，面對海量異構數據，如何科學的構建一個模型來對異構數據進行規范表達，怎樣在模型數據上最大化實現數據融合，對相關處理進行高效查詢和有效存儲，是當前亟待解決的重要問題。實質上電網各信息系統主要是基于本部門和本業務的構成，存在不同的數據格式，應用系統以及平臺，導致信息與資源分散，橫向不能共享，異構性嚴重，上下級間縱向貫通困難。如：電力系統當中存在的配電管理、市場運營、能量管理、監控管等各類系統，他們是相互獨立，無法實現數據信息的共享。但是我們借助云平臺進一步實現個獨立系統的集成，同時還可以讓這些分散且獨立系統。由于智能電網基礎設備數量多、規模較為龐大，分布在不同的地點。如：國家電網公司的信息化平臺在總部，或者是各個網省公司建立了二級數據中心，這樣一來，就實現總部，省級以及地市縣公司的三層應用。當前如何切實有效減少數據中心運營成本，科學合理的管理好這些設備是當前擺在我們面前一個極大的挑戰。
（四）智能電網大數據可視化化分析技術
智能電網中的數據是海量的，故而，如何在有限的屏幕空間下，直觀、形象地展示給廣大用戶，具有一定的挑選性。隨著科學技術的不斷發展，可視化方法已經逐漸成為了有效解決大規模數據分析方法，同時并得到了較為廣泛的運用。我們深知，智能電網各類應用產生了海量的數據集，在這其中包含多變量數、時變數據、高分辨率、高精度數據等，一個典型的數據集可達TB數量級。在新形勢下如何有效從這些數據當中及時有效地提取有用信息，是當前擺在我們面前一個重難點。倘若在智能電網應用可視化分析技術，則能有效將相關精準數據高分辨率、高精度圖片，與此同時，還可以體統交互工具，通過人的視覺系統，允許實時改變算法參數和進行數據處理，從而更好地對相關數據減定量分析，智能電網可視化分析技術所面臨的挑戰主要包含圖像合成算法，可視化算法的可擴展性以及重要星系的顯示和提取方面。
結語
概言之，隨著科學技術的不斷發展，智能電網大數據處理技術水平也在日益提升，在很大程度上影響了我國經濟社會的進一步發展和智能電網的建設。現階段，智能電網大數據主要來源于設備監測、電網運行等諸多方面，智能電網大數據相關處理較為復雜。加之在大數據處理可視化分析、數據存儲與傳輸、異構多數據源處理技術以及時效性技術等方面存在諸多的問題，必須要不斷改進，以便更好地滿足社會發展的需求，推動社會的穩健可持續發展。
作者：張嘯宇 單位：河南送變電建設有限公司
