李國文++王靜怡++陳紅

摘 要：電力供應(yīng)網(wǎng)絡(luò)已經(jīng)進(jìn)入智能時(shí)代，大數(shù)據(jù)概念為智能電網(wǎng)的發(fā)展提供更加強(qiáng)勁的動(dòng)力。發(fā)展智能電網(wǎng)的基礎(chǔ)是分析了解和掌握大數(shù)據(jù)關(guān)鍵技術(shù)，構(gòu)建電網(wǎng)大數(shù)據(jù)平臺(tái)框架，通過大數(shù)據(jù)分析，智能化優(yōu)化和管控電網(wǎng)運(yùn)行。本文分析探討電力企業(yè)及電網(wǎng)發(fā)展中大數(shù)據(jù)的處理分析方法。

關(guān)鍵詞：大數(shù)據(jù)；智能電網(wǎng)；數(shù)據(jù)分析；數(shù)據(jù)處理

中圖分類號(hào)：TM76 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：1671-2064（2017）19-0145-02

社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展離不開電力能源供應(yīng)，電力供應(yīng)系統(tǒng)已經(jīng)成為社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的重要基礎(chǔ)。電力系統(tǒng)從產(chǎn)生就具有覆蓋面大、系統(tǒng)復(fù)雜、管控困難等諸多特點(diǎn)，但同時(shí)，也具有大數(shù)據(jù)的典型特點(diǎn)。電力系統(tǒng)在運(yùn)行中，產(chǎn)生龐大的數(shù)據(jù)量，數(shù)據(jù)信息復(fù)雜多變，而隨著智能化設(shè)備及軟件系統(tǒng)的使用，更加龐大的數(shù)據(jù)信息產(chǎn)生。面對(duì)愈加龐大的數(shù)據(jù)信息量，傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)分析處理技術(shù)已經(jīng)無法滿足速度及精度要求，大數(shù)據(jù)環(huán)境下的電網(wǎng)智能化、信息化是電力發(fā)展的必然結(jié)果。

1 智能電網(wǎng)運(yùn)作概念

電力系統(tǒng)大數(shù)據(jù)產(chǎn)生并貫穿于電力發(fā)生、輸送、變壓、配電、使用各個(gè)環(huán)節(jié)，是電力能源技術(shù)變革的必然產(chǎn)物，其不僅是電力技術(shù)方面的改革進(jìn)步，也是智能化電網(wǎng)體制與理念的突破與變革。大數(shù)據(jù)背景為電力系統(tǒng)的改革提供了堅(jiān)實(shí)的理論與技術(shù)基礎(chǔ)。

與智能電網(wǎng)密切結(jié)合的兩項(xiàng)技術(shù)分別是大數(shù)據(jù)和云計(jì)算。三者關(guān)系交互關(guān)聯(lián)，共同構(gòu)成智能電網(wǎng)的整體基礎(chǔ)架構(gòu)。

首先，智能電網(wǎng)與大數(shù)據(jù)。智能電網(wǎng)的智能性在于，其整合當(dāng)代計(jì)算機(jī)技術(shù)、信息技術(shù)、電力技術(shù)、先進(jìn)儀表設(shè)備于一體，形成高度集成性，具有自動(dòng)監(jiān)測(cè)控制功能的新型電力網(wǎng)絡(luò)。智能化的電力系統(tǒng)通過反饋的終端數(shù)據(jù)，如用電量、用電時(shí)段情況、電網(wǎng)監(jiān)測(cè)信號(hào)等，能夠自我優(yōu)化電力供給，自我監(jiān)測(cè)報(bào)警和修復(fù)故障。通過數(shù)據(jù)采集分析交互，實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化控制、智能調(diào)節(jié)、及時(shí)分析反饋等功能。智能電網(wǎng)是大數(shù)據(jù)概念的充分體現(xiàn)。

其次，大數(shù)據(jù)與云計(jì)算。所謂云計(jì)算，是一種數(shù)據(jù)計(jì)算分析模式，充分利用互聯(lián)網(wǎng)的便捷，海量信息及信息共享技術(shù)。大數(shù)據(jù)側(cè)重于數(shù)據(jù)的采集沉淀，云計(jì)算側(cè)重于數(shù)據(jù)的計(jì)算分析處理。但二者相互促進(jìn)，云計(jì)算為大數(shù)據(jù)的利用提供技術(shù)基礎(chǔ)，大數(shù)據(jù)為云計(jì)算的技術(shù)發(fā)展創(chuàng)造了新方向，促進(jìn)云計(jì)算的實(shí)踐應(yīng)用。

再次，三者交集關(guān)系。云計(jì)算能夠發(fā)揮其技術(shù)優(yōu)勢(shì)，處理電網(wǎng)內(nèi)部數(shù)據(jù)與存儲(chǔ)資源，提高數(shù)據(jù)信息內(nèi)部交互效率；大數(shù)據(jù)基于終端信息反饋，采集數(shù)據(jù)信息，通過云計(jì)算分析處理；智能電網(wǎng)則是依托大數(shù)據(jù)與云計(jì)算形成的整體智能化系統(tǒng)。

智能電網(wǎng)是現(xiàn)代科技信息技術(shù)的集大成者，是電力發(fā)展的必然階段。處于信息技術(shù)前沿的大數(shù)據(jù)和云計(jì)算，其強(qiáng)大的數(shù)據(jù)處理能力，能夠很好的滿足電力系統(tǒng)的數(shù)據(jù)處理需求。電力系統(tǒng)也相應(yīng)的以大數(shù)據(jù)和云計(jì)算為基礎(chǔ)提出了電力云概念。

2 智能電網(wǎng)數(shù)據(jù)挖掘處理

所謂數(shù)據(jù)挖掘，是基于一定的運(yùn)算方法，在海量的數(shù)據(jù)中提取價(jià)值數(shù)據(jù)，進(jìn)而對(duì)這些數(shù)據(jù)進(jìn)行精細(xì)分析提煉，形成某些結(jié)論和結(jié)果的過程。

2.1 基本數(shù)據(jù)的挖掘提取處理

（1）基本數(shù)據(jù)的挖掘提取分析計(jì)算。基本數(shù)據(jù)是指，根據(jù)已有的數(shù)據(jù)模型，建立的分類數(shù)據(jù)規(guī)則，系統(tǒng)根據(jù)既定的規(guī)則提取相應(yīng)的數(shù)據(jù)信息并進(jìn)行分類輸出。運(yùn)算法則包括貝葉斯模型、決策樹及K近鄰等算法。

（2）數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)挖掘分析。大量數(shù)據(jù)之間是存在一定關(guān)系的，通過一定的運(yùn)算法則，提取數(shù)據(jù)間具有一定的關(guān)聯(lián)關(guān)系的數(shù)據(jù)，如相似、差異、趨勢(shì)、對(duì)立等，建立相應(yīng)的挖掘法則，進(jìn)而提取相關(guān)數(shù)據(jù)。如Frequent pattern樹算法。

（3）類聚挖掘分析。類聚挖掘處理分析是以數(shù)據(jù)間的距離為基準(zhǔn)，所謂“距離”是指具有函數(shù)關(guān)系的數(shù)據(jù)，這表明數(shù)據(jù)間具有一定距離，能夠通過法則進(jìn)行推算。這樣，以函數(shù)關(guān)系定義數(shù)據(jù)間的遠(yuǎn)近，進(jìn)而挖掘提取相關(guān)數(shù)據(jù)并予分類。包括層次、頻率、密度等運(yùn)算方法。

2.2 綜合類數(shù)據(jù)的挖掘處理

（1）仿生學(xué)挖掘處理。其一，ANN是基于人類神經(jīng)系統(tǒng)的突觸連接進(jìn)行信息處理和存儲(chǔ)的數(shù)據(jù)挖掘處理方法。人類神經(jīng)系統(tǒng)的突觸連接結(jié)構(gòu)可以作為一種映射數(shù)學(xué)函數(shù)或運(yùn)算法則的表達(dá)方式。類似的計(jì)算方法有前饋、反饋等。其二，遺傳學(xué)法則，簡寫GA，是基于生物進(jìn)化過程中的優(yōu)勝劣汰法則，模擬產(chǎn)生的一種數(shù)據(jù)挖掘處理機(jī)制。其三，蟻群優(yōu)化法則，簡寫ACO，是一種模擬螞蟻群體在覓食行為中的發(fā)現(xiàn)和選擇最優(yōu)路徑的算法，模擬大量螞蟻個(gè)體信息激素釋放、痕跡、揮發(fā)等信息反饋過程。其四，粒子群調(diào)整優(yōu)化法則，這是模擬鳥類群體捕食活動(dòng)中，群體通過個(gè)體的反饋信息調(diào)整飛行方向、路線、距離的方法，挖掘和提取數(shù)據(jù)。其五，免疫算法，通過模擬生物體組織的免疫機(jī)制運(yùn)作原理和過程，用于數(shù)據(jù)空間探索和調(diào)整優(yōu)化。

（2）數(shù)學(xué)集合論挖掘處理方法。其一，基于模糊性現(xiàn)象的模糊集論。模糊集不同于隨機(jī)性事件，后者是不確定是否發(fā)生，但隨著時(shí)間和數(shù)量的累積，是一定會(huì)發(fā)生的。而模糊性現(xiàn)象不隨時(shí)間數(shù)量等改變，形成的模糊集理論和方法可以用于大數(shù)據(jù)的挖掘提取集處理。其二，粗糙集法則，即不確定、不完全、不一致的數(shù)據(jù)信息仍然具有潛在的規(guī)律，從而有助于形成結(jié)果和決策的數(shù)據(jù)挖掘處理方法。比如近似集、大約范圍、高層次的屬性集等集合，用于處理數(shù)據(jù)中的非精準(zhǔn)非完整數(shù)據(jù)。

（3）可視數(shù)據(jù)信息的挖掘處理。可視數(shù)據(jù)包括圖像、圖形等，這些數(shù)據(jù)信息能夠通過視覺進(jìn)行挖掘提取分類。可視化數(shù)據(jù)分析是未來智能化發(fā)展的大趨勢(shì)之一，如實(shí)時(shí)監(jiān)控、儀表數(shù)據(jù)讀取顯示、柱狀圖信息等。

3 智能電網(wǎng)的大數(shù)據(jù)技術(shù)

3.1 大數(shù)據(jù)的集成技術(shù)

智能電網(wǎng)的大數(shù)據(jù)技術(shù)的首要是數(shù)據(jù)的集成管理，包括數(shù)據(jù)庫建立管理技術(shù)、數(shù)據(jù)融合集成技術(shù)、數(shù)據(jù)挖掘提取技術(shù)、數(shù)據(jù)篩選提取技術(shù)等。大數(shù)據(jù)的特點(diǎn)是數(shù)量龐大和種類多樣，要想處理這種大數(shù)據(jù)，首要環(huán)節(jié)是對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行過濾抽取和集成，進(jìn)而按照計(jì)算法則精細(xì)提取和處理數(shù)據(jù)。

3.2 大數(shù)據(jù)分析技術(shù)

數(shù)據(jù)分析是將數(shù)據(jù)信息進(jìn)行加工出口最終形成可供決策和采取措施的結(jié)論或原因。憑借大數(shù)據(jù)分析技術(shù)，能夠從電力數(shù)據(jù)庫中提取需要的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析處理，從而為電網(wǎng)調(diào)整控制提供決策依據(jù)。大數(shù)據(jù)的分析處理不同于傳統(tǒng)的邏輯推理，是對(duì)大數(shù)據(jù)的一種統(tǒng)計(jì)分析和歸納，找到數(shù)據(jù)變化規(guī)律和分析數(shù)據(jù)變化原因，從而為智能調(diào)控提供支持。

3.3 大數(shù)據(jù)處理技術(shù)

智能電網(wǎng)的大數(shù)據(jù)處理技術(shù)包括分布式算法、內(nèi)存計(jì)算技術(shù)和流處理技術(shù)。分布式技術(shù)是將較大的數(shù)據(jù)分析處理分解為若干小部分，然后將這些小部分?jǐn)?shù)據(jù)處理任務(wù)分配給多臺(tái)計(jì)算機(jī)。最后將所有結(jié)果整合起來，產(chǎn)生規(guī)律或結(jié)論。內(nèi)存計(jì)算技術(shù)是去除了數(shù)據(jù)拷貝轉(zhuǎn)移的環(huán)節(jié)，節(jié)省大量空間和時(shí)間，通過強(qiáng)大運(yùn)算能力的計(jì)算機(jī)直接在內(nèi)存狀態(tài)下對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行快速準(zhǔn)確分析處理，大大節(jié)省運(yùn)算時(shí)間。流處理模式類似流水線作業(yè)，接受的數(shù)據(jù)信息迅速處理并反饋結(jié)果，保證及時(shí)信息的傳遞反饋，應(yīng)用于智能電網(wǎng)的緊急應(yīng)急機(jī)制。

4 結(jié)語

伴隨著智能電網(wǎng)的快速發(fā)展，其融合的信息技術(shù)比重會(huì)越來越大，進(jìn)而將會(huì)產(chǎn)生更加龐大的數(shù)據(jù)信息，智能電網(wǎng)將迎來真正的大數(shù)據(jù)時(shí)代。大數(shù)據(jù)時(shí)代對(duì)智能電力系統(tǒng)的數(shù)據(jù)處理能力提出更高的要求，因此，大數(shù)據(jù)關(guān)鍵技術(shù)的應(yīng)用實(shí)踐和創(chuàng)新發(fā)展成為支持智能電網(wǎng)發(fā)展的基礎(chǔ)。將更強(qiáng)的大數(shù)據(jù)處理技術(shù)應(yīng)用到智能電網(wǎng)中，才能不斷提升智能電網(wǎng)在數(shù)據(jù)管理方面的水平。

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