寧億豪

（海南科技職業(yè)大學(xué)，海南 海口 570100）

能源轉(zhuǎn)型和信息化進(jìn)程的不斷推進(jìn)，使智能電網(wǎng)成為當(dāng)今世界電力系統(tǒng)發(fā)展的重要方向。而在這一過程中，電力大數(shù)據(jù)的應(yīng)用也變得越來越重要。電力大數(shù)據(jù)不僅可以為電網(wǎng)運(yùn)行提供更加準(zhǔn)確、可靠的數(shù)據(jù)支持，還可以幫助優(yōu)化電網(wǎng)規(guī)劃和運(yùn)營管理，提高電網(wǎng)的效率和安全性。因此，深入研究智能電網(wǎng)電力大數(shù)據(jù)關(guān)鍵技術(shù)的應(yīng)用，對(duì)于推動(dòng)電力行業(yè)的轉(zhuǎn)型升級(jí)和可持續(xù)發(fā)展具有重要的意義。

1 智能電網(wǎng)的概念及特點(diǎn)

智能電網(wǎng)是一種基于先進(jìn)信息技術(shù)和通信技術(shù)的新一代電力系統(tǒng)，其核心是實(shí)現(xiàn)電力系統(tǒng)的智能化、自動(dòng)化和高效化。與傳統(tǒng)的電力系統(tǒng)相比，智能電網(wǎng)具有用戶參與性以及高度自適應(yīng)性、集成性、協(xié)同性、可觀測性、可控性等顯著特點(diǎn)[1]。其具體解釋如下：

其一，用戶參與性。它通過建立雙向的電力信息交互平臺(tái)，實(shí)現(xiàn)了用戶與電力系統(tǒng)的緊密互動(dòng)。用戶可以通過智能電表、智能手機(jī)等終端設(shè)備，實(shí)時(shí)了解自己的用電情況和電費(fèi)信息，并根據(jù)需要進(jìn)行用電管理和優(yōu)化。同時(shí)，用戶還可以參與電力市場的交易和調(diào)度，實(shí)現(xiàn)個(gè)性化的用電需求和能源管理。

其二，自適應(yīng)性。它能夠?qū)崟r(shí)感知和響應(yīng)電力系統(tǒng)的狀態(tài)變化，通過自適應(yīng)控制和優(yōu)化算法來調(diào)整電力系統(tǒng)的運(yùn)行模式，以適應(yīng)不同的負(fù)荷需求和環(huán)境變化。這種自適應(yīng)性使得智能電網(wǎng)能夠更加靈活地應(yīng)對(duì)突發(fā)情況和故障，提高電力系統(tǒng)的穩(wěn)定性和可靠性。

其三，集成性和協(xié)同性。它將傳統(tǒng)的電力系統(tǒng)與先進(jìn)的信息技術(shù)和通信技術(shù)相結(jié)合，實(shí)現(xiàn)了電力設(shè)備、電力元件和電力信息的全面集成。通過信息共享和協(xié)同控制，智能電網(wǎng)能夠?qū)崿F(xiàn)各個(gè)組成部分之間的高效協(xié)作，提高電力系統(tǒng)的運(yùn)行效率和資源利用率。

其四，可觀測性和可控性。它利用先進(jìn)的傳感器、測量設(shè)備和監(jiān)控技術(shù)，對(duì)電力系統(tǒng)的各個(gè)環(huán)節(jié)進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)測和數(shù)據(jù)采集。通過對(duì)這些數(shù)據(jù)的分析和處理，智能電網(wǎng)能夠?qū)崿F(xiàn)對(duì)電力系統(tǒng)的全面觀測和精確控制，從而提高電力系統(tǒng)的運(yùn)行安全性和可控性。

2 智能電網(wǎng)中電力大數(shù)據(jù)的關(guān)鍵技術(shù)應(yīng)用探究

智能電網(wǎng)的發(fā)展為電力系統(tǒng)中產(chǎn)生的數(shù)據(jù)量呈現(xiàn)帶來了爆炸式增長的趨勢(shì)。這些數(shù)據(jù)包括來自各種傳感器、測量設(shè)備和用戶終端的信息，涵蓋了電力系統(tǒng)的各個(gè)環(huán)節(jié)和方面。為了更好地利用這些數(shù)據(jù)，提高電力系統(tǒng)的效率和可靠性，需要采用一系列的關(guān)鍵技術(shù)對(duì)電力大數(shù)據(jù)進(jìn)行處理、解析、輸出以及集成[2]。

2.1 大數(shù)據(jù)處理技術(shù)

現(xiàn)階段，在智能電網(wǎng)中，電力系統(tǒng)中產(chǎn)生的數(shù)據(jù)量呈現(xiàn)出爆炸式增長。這些數(shù)據(jù)包括實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)、歷史數(shù)據(jù)、設(shè)備狀態(tài)數(shù)據(jù)等，對(duì)于電網(wǎng)的運(yùn)行和管理具有重要的參考價(jià)值。然而，由于數(shù)據(jù)量龐大、類型繁多、處理速度要求高等特點(diǎn)，傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)處理方法已經(jīng)無法滿足智能電網(wǎng)的需求。因此，大數(shù)據(jù)處理技術(shù)應(yīng)運(yùn)而生，成為智能電網(wǎng)中電力大數(shù)據(jù)的關(guān)鍵應(yīng)用之一。而電力大數(shù)據(jù)的處理技術(shù)主要包括數(shù)據(jù)的預(yù)處理與批處理技術(shù)。（如表1 所示）

表1 大數(shù)據(jù)處理技術(shù)應(yīng)用場景

2.1.1 數(shù)據(jù)預(yù)處理技術(shù)

數(shù)據(jù)預(yù)處理技術(shù)是在對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行深入處理之前對(duì)其進(jìn)行初步加工和處理的技術(shù)。在智能電網(wǎng)中，數(shù)據(jù)預(yù)處理主要步驟為數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)歸一化、數(shù)據(jù)分箱以及數(shù)據(jù)聚合。

數(shù)據(jù)清洗是指對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行核查和校驗(yàn)，去除重復(fù)和無效的數(shù)據(jù)，填補(bǔ)缺失的值，糾正錯(cuò)誤的數(shù)據(jù)，從而提高數(shù)據(jù)質(zhì)量。在智能電網(wǎng)中，數(shù)據(jù)清洗有助于消除噪聲和錯(cuò)誤數(shù)據(jù)，為后續(xù)處理提供更準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。

數(shù)據(jù)歸一化則是將不同特征的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為統(tǒng)一規(guī)格的技術(shù)，有助于提高數(shù)據(jù)處理的效率和準(zhǔn)確性。在智能電網(wǎng)中，數(shù)據(jù)歸一化可以將不同設(shè)備的數(shù)據(jù)統(tǒng)一到相同的尺度上，有利于分析和比較。

而數(shù)據(jù)分箱是將連續(xù)數(shù)據(jù)分散到不同的區(qū)間或“箱子”中的技術(shù)，有助于揭示數(shù)據(jù)的分布規(guī)律和趨勢(shì)。在智能電網(wǎng)中，數(shù)據(jù)分箱可以幫助分析用電負(fù)荷、發(fā)電功率等數(shù)據(jù)的變化趨勢(shì)，為電網(wǎng)調(diào)度和規(guī)劃提供依據(jù)。

在最后的數(shù)據(jù)聚合階段，其是將多個(gè)數(shù)據(jù)來源的數(shù)據(jù)整合到一起的技術(shù)，有助于提供全面的數(shù)據(jù)視角。在智能電網(wǎng)中，數(shù)據(jù)聚合可以幫助整合發(fā)電、輸電、變電、配電等各環(huán)節(jié)的數(shù)據(jù)，為電網(wǎng)運(yùn)營提供全面的數(shù)據(jù)分析支持[3]。

2.1.2 數(shù)據(jù)批處理技術(shù)

批處理技術(shù)是指對(duì)大量歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行離線處理和分析的方法。在智能電網(wǎng)中，通過對(duì)歷史數(shù)據(jù)的批處理，可以挖掘出電網(wǎng)運(yùn)行的規(guī)律和特點(diǎn)，為電網(wǎng)的規(guī)劃、優(yōu)化和管理提供決策支持。批處理技術(shù)能夠?qū)Υ笠?guī)模數(shù)據(jù)集進(jìn)行處理，通過復(fù)雜的算法和模型，提取出有用的信息和知識(shí)，幫助電網(wǎng)運(yùn)營商提高運(yùn)營效率和服務(wù)質(zhì)量。

批處理技術(shù)的核心是批計(jì)算引擎，常見的批計(jì)算引擎包括Apache Hadoop、Apache Spark 和Hive 等。這些引擎具有高性能、高可靠性和容錯(cuò)性等特點(diǎn)，能夠有效地處理大規(guī)模的離線數(shù)據(jù)。批計(jì)算引擎通常采用分布式存儲(chǔ)和計(jì)算框架，將數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在分布式文件系統(tǒng)中，并通過任務(wù)調(diào)度器將計(jì)算任務(wù)分配給多臺(tái)計(jì)算機(jī)進(jìn)行并行處理。同時(shí)，批計(jì)算引擎還支持多種數(shù)據(jù)處理模型，如MapReduce 模型和Spark 模型等，可以根據(jù)需求選擇合適的模型進(jìn)行數(shù)據(jù)處理。

2.2 大數(shù)據(jù)解析技術(shù)

2.2.1 領(lǐng)域普適知識(shí)的挖掘

領(lǐng)域普適知識(shí)是指在特定領(lǐng)域中普遍存在的知識(shí)和規(guī)律。在智能電網(wǎng)中，通過對(duì)電力大數(shù)據(jù)的挖掘，可以發(fā)現(xiàn)電網(wǎng)運(yùn)行中的一些普遍規(guī)律和模式，如負(fù)荷變化的周期性、故障發(fā)生的模式等。這些普適知識(shí)可以為電網(wǎng)的運(yùn)行預(yù)測、故障診斷和優(yōu)化提供依據(jù)[4]。

大數(shù)據(jù)解析技術(shù)主要包括數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和數(shù)據(jù)分析等環(huán)節(jié)。在數(shù)據(jù)采集階段，需要從各個(gè)數(shù)據(jù)源獲取電網(wǎng)電力相關(guān)的數(shù)據(jù)，包括傳感器數(shù)據(jù)、設(shè)備狀態(tài)數(shù)據(jù)、用戶用電數(shù)據(jù)等。然后通過數(shù)據(jù)清洗去除噪聲和異常值，保證數(shù)據(jù)的質(zhì)量和準(zhǔn)確性。接下來，將清洗后的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)到合適的數(shù)據(jù)庫或數(shù)據(jù)倉庫中，以便于后續(xù)的數(shù)據(jù)分析和挖掘。

在數(shù)據(jù)采集、清洗、存儲(chǔ)之后，最重要的就是最后的數(shù)據(jù)分析階段。這個(gè)階段利用各種數(shù)據(jù)分析方法和技術(shù)，如機(jī)器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)挖掘等，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行深入分析和挖掘，發(fā)現(xiàn)其中的規(guī)律和模式，即領(lǐng)域普適知識(shí)的挖掘。

機(jī)器學(xué)習(xí)方法可以通過訓(xùn)練模型來自動(dòng)發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的模式和規(guī)律，如決策樹、支持向量機(jī)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等。數(shù)據(jù)挖掘方法可以通過統(tǒng)計(jì)分析和聚類分析等手段，發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的隱藏模式和關(guān)聯(lián)規(guī)則，如關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘、聚類分析和異常檢測等。

2.2.2 過程挖掘

過程挖掘是指從大量的歷史數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)隱藏的業(yè)務(wù)流程和規(guī)則。在智能電網(wǎng)中，通過對(duì)電力大數(shù)據(jù)的過程挖掘，可以揭示電網(wǎng)運(yùn)行中的潛在問題和異常情況，如設(shè)備故障的原因、能源浪費(fèi)的情況等。過程挖掘通常采用過程建模和過程分析等方法。過程建模方法可以通過建立數(shù)學(xué)模型或圖形模型來描述電網(wǎng)運(yùn)行的過程和行為模式，如Petri 網(wǎng)、流程圖和馬爾可夫鏈等。過程分析方法可以通過搜索算法和優(yōu)化算法等手段，發(fā)現(xiàn)過程中的瓶頸、異常和改進(jìn)點(diǎn)，如基于搜索的過程挖掘、基于優(yōu)化的過程優(yōu)化等。

具體來說，在過程建模方面，Petri 網(wǎng)可以用于建模系統(tǒng)中的資源和資源之間的轉(zhuǎn)換關(guān)系，流程圖可以用于展示系統(tǒng)中的工作流程和決策路徑，而馬爾科夫鏈則可以用于描述系統(tǒng)中的狀態(tài)轉(zhuǎn)移和事件序列。通過構(gòu)建這些模型，可以將電網(wǎng)中的過程以形式化的方式進(jìn)行表達(dá)和分析。

在過程分析方面，搜索算法可以幫助發(fā)現(xiàn)電網(wǎng)中的頻繁模式和關(guān)聯(lián)規(guī)則，從而揭示出潛在的過程。優(yōu)化算法則可以針對(duì)電網(wǎng)中的某些指標(biāo)或目標(biāo)進(jìn)行優(yōu)化求解，例如降低能源消耗或提高供電可靠性。通過應(yīng)用這些算法，可以從大量的電網(wǎng)數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)有價(jià)值的過程信息。

2.2.3 數(shù)據(jù)可視化

數(shù)據(jù)可視化是指將復(fù)雜的數(shù)據(jù)以圖形化的方式展示出來，以便人們更好地理解和分析數(shù)據(jù)。在智能電網(wǎng)中，數(shù)據(jù)可視化可以幫助決策者直觀地了解電力系統(tǒng)的運(yùn)行狀態(tài)和趨勢(shì)。

數(shù)據(jù)可視化可以通過圖表、地圖等形式實(shí)現(xiàn)。例如，圖表工具可以將數(shù)據(jù)以柱狀圖、折線圖、餅圖等形式展示出來，幫助用戶直觀地了解數(shù)據(jù)的分布、變化和關(guān)系。地圖工具可以將地理信息與數(shù)據(jù)相結(jié)合，以地圖的形式展示電網(wǎng)的分布、負(fù)荷分布和故障位置等信息。儀表盤工具可以將多個(gè)圖表和指標(biāo)集成在一個(gè)界面上，以動(dòng)態(tài)的方式展示電網(wǎng)的運(yùn)行狀態(tài)和關(guān)鍵指標(biāo)的變化情況。

2.3 大數(shù)據(jù)輸出技術(shù)

大數(shù)據(jù)輸出技術(shù)是指將處理和解析后的數(shù)據(jù)以合適的形式輸出給用戶或系統(tǒng)。在智能電網(wǎng)中，大數(shù)據(jù)輸出技術(shù)可以用于向用戶提供個(gè)性化的用電服務(wù)和優(yōu)化的用電方案，也可以用于向電力系統(tǒng)提供實(shí)時(shí)的運(yùn)行狀態(tài)和預(yù)警信息。

大數(shù)據(jù)輸出技術(shù)可以通過Web 接口、移動(dòng)應(yīng)用等方式實(shí)現(xiàn)。例如，可以通過建立Web 接口，可以將電力大數(shù)據(jù)的查詢結(jié)果以網(wǎng)頁的形式輸出給用戶。用戶可以通過網(wǎng)絡(luò)瀏覽器訪問Web 接口，輸入相應(yīng)的查詢條件，獲取所需的數(shù)據(jù)結(jié)果，這種方式方便用戶隨時(shí)隨地進(jìn)行數(shù)據(jù)查詢和分析。另外，也可以通過開發(fā)移動(dòng)應(yīng)用，將電力大數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)結(jié)果以推送消息的方式輸出給用戶，以及時(shí)提醒用戶注意電力系統(tǒng)的運(yùn)行狀態(tài)[5]。同時(shí)，移動(dòng)應(yīng)用還可以提供個(gè)性化的用電建議和服務(wù)，幫助用戶優(yōu)化用電方案。

2.4 大數(shù)據(jù)集成技術(shù)

智能電網(wǎng)中的信息類型復(fù)雜且數(shù)量龐大，大部分?jǐn)?shù)據(jù)分散存在于電網(wǎng)的不同環(huán)節(jié)中。因此，為了有效地收集、分析、整理和儲(chǔ)存這些信息數(shù)據(jù)，必須采用適當(dāng)?shù)臄?shù)據(jù)集成技術(shù)。數(shù)據(jù)集成技術(shù)的應(yīng)用對(duì)于實(shí)現(xiàn)智能電網(wǎng)的高效管理和優(yōu)化具有重要的作用。

首先需要采集來自不同環(huán)節(jié)的電力大數(shù)據(jù)，并通過數(shù)據(jù)清洗去除噪聲和異常值。數(shù)據(jù)采集可以通過傳感器、監(jiān)測設(shè)備等方式進(jìn)行，而數(shù)據(jù)清洗可以使用各種算法和技術(shù)進(jìn)行處理，以確保數(shù)據(jù)的質(zhì)量和準(zhǔn)確性。

在采集和清洗完數(shù)據(jù)后，需要將數(shù)據(jù)存儲(chǔ)到合適的數(shù)據(jù)庫或數(shù)據(jù)倉庫中，并進(jìn)行有效的管理。這包括選擇合適的存儲(chǔ)方式和數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)（如關(guān)系型數(shù)據(jù)庫、列式數(shù)據(jù)庫等），設(shè)計(jì)合理的數(shù)據(jù)模型和架構(gòu)，以及實(shí)施數(shù)據(jù)的備份和恢復(fù)策略等。由于智能電網(wǎng)中的電力大數(shù)據(jù)來自不同的源頭和環(huán)節(jié)，因此需要進(jìn)行數(shù)據(jù)的融合和關(guān)聯(lián)操作，可以通過建立合適的數(shù)據(jù)模型和算法來實(shí)現(xiàn)，以提取數(shù)據(jù)之間的關(guān)聯(lián)性和規(guī)律性，并將多個(gè)數(shù)據(jù)集整合為一個(gè)統(tǒng)一的視圖。

在完成數(shù)據(jù)的集成后，可以對(duì)電力大數(shù)據(jù)進(jìn)行進(jìn)一步的分析與挖掘工作。這包括應(yīng)用統(tǒng)計(jì)分析、機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)等方法來探索數(shù)據(jù)之間的關(guān)系、發(fā)現(xiàn)隱藏的模式和知識(shí)。通過數(shù)據(jù)分析和挖掘，可以提取有價(jià)值的信息和洞察，為智能電網(wǎng)的決策和管理提供支持。

3 結(jié)論

智能電網(wǎng)中電力大數(shù)據(jù)的關(guān)鍵技術(shù)可以概括為大數(shù)據(jù)處理技術(shù)、大數(shù)據(jù)解析技術(shù)、大數(shù)據(jù)輸出技術(shù)以及大數(shù)據(jù)集成技術(shù)。通過對(duì)電力大數(shù)據(jù)的處理、解析、輸出和集成，可以實(shí)現(xiàn)對(duì)電網(wǎng)系統(tǒng)的實(shí)時(shí)監(jiān)測、故障診斷、負(fù)荷預(yù)測等功能，提高電網(wǎng)的運(yùn)行效率和安全性。然而，在實(shí)際應(yīng)用中，該如何有效解決數(shù)據(jù)處理的實(shí)時(shí)性、數(shù)據(jù)解析的準(zhǔn)確性以及數(shù)據(jù)安全與隱私保護(hù)等問題是行業(yè)人員面臨的主要工作。未來的研究和發(fā)展應(yīng)該重點(diǎn)關(guān)注這些問題。