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摘要：随着互联网技术、计算机技术的飞速发展，大数据技术和理念已经开始运用在各个行业中。电力调控体系和大数据的结合，凭借其强大的数据挖掘和智能判断能力，能为电力调控打造出高效的业务流程，助力自身战略决策，并将逐步改变电力企业发展方式，为全球能源互联网和智能电网的建设提供新的思路。本文对大数据技术在电力调控中的应用进行分析。
关键词：电力调控；大数据技术；应用
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大数据的定义
大数据是指需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。比较典型的大数据定义是3V定义，即规模性、多样性、高速性。规模性是指数据规模庞大，已经达到PB级以上；多样性是指包含各种数据类型，比如结构化数据、半结构化数据、非结构化数据等；高速性是指数据以数据流的形态迅速增长，数据处理速度达到高速实时处理。
2电网调控运行大数据分类及特征
电网调控运行大数据可以依据来源方式的不同分为电网调控运行大数据、基础数据、外部信息数据、电网运行及设备状态监测数据四种不同的类型。这四种不同类型数据在应用中具有紧密的关系。在电网调控运行的众多数据中，计划类的数据、负荷预测数据、电网运行的数据、基础性的数据等属于结构性的数据方式。同时，在应用中还存在一些非结构性的数据方式。比如：图形图像的处理、视频的监控等渐渐在应用中发挥出重要的作用。
随着电网调控规模的扩大、数据体积的变大、应用种类的增多、结构的渐渐复杂，进行高质量的数据处理和存储已经变得比较困难。因此，需要对于系统运行的结构、方式等等进行全面性改变，提高存储和处理的质量和水平。
3电力调控对大数据技术的需求
电力调控中心是电网运行的指挥中枢，全面负责电网运行监视、倒闸操作、事故处理，是电网运行数据的汇集中心。对电网运行数据进行有效地管理和分析，能帮助调控人员进行辅助决策，提高调控运行人员驾驭电网的能力，保障系统安全，提高调控工作的智能化水平。
随着信息技术、人工智能技术的发展，电力调控逐渐从经验型发展到智能型，智能告警等大量智能应用功能不断引入，对大量基础数据的深入挖掘分析要求不断提高。随着新能源、电动汽车逐步接入电网，各类电网冲击不断增多，电网负荷特性不断变化，电网规模不断扩大，电网安全经济运行要求不断提高，电网的复杂性和不确定性进一步加剧，电力调控变得日趋复杂。大数据技术通过整合集成分散在各处的海量数据，深度分析并提供有价值的数据信息支撑，为实现电力调控安全经济性提供更加可靠的保障。
电力调控、运检、营销等部门的数据需求有所重叠，没有实现共享集成，存在同一数据重复统计的问题，单个数据价值密度低，数据整合效率低，大数据技术的整合集成能力能有效分析各部门各专业之间的数据关联，为电力调控提供了全景视角和综合分析方法，为电力调控精益化提供有效支撑。
4大数据技术在电力调控中的应用
4.1异常数据统计分析
电力系统中的错误、异常数据往往预示着电网中设备的故障或异常状态，指引调控管理者处理电网缺陷，提升电网的稳定性。异常数据统计分析的作用是从电力系统海量信息中自动挖掘错误或异常数据，达到错误异常提示的目的。如厂站运行率，系统自动统计每座变电站当前通讯状态、当月通讯中断时长，并算出一定时间段内的厂站运行率，厂站运行率较低的说明厂站自动化设备故障或通讯通道欠佳，供调控自动化专责参考。再如遥控失败、遥信异常、遥测异常、监控信号频发统计，更是直指SCADA基础数据缺陷，有助于提升调控自动化基础数据水平。
4.2电网运行数据可视化展示
随着电网规模增大和数据量的增多，需要更先进、更直观的工具和手段来帮助调控员实现对电网及时有效的监控，可视化功能是目前从人机界面角度实现上述功能的最有效的技术手段。模型数据库中包含电网中所有设备的参数信息，在数据展示区可展示电网规模，显示在运所有变电站的数量、主变数量、线路数量等；统调发购，风电、光伏、火电出力，地区用电负荷可在“负荷电量”区集中展示，用日曲线、年曲线的形式比较直观，便于纵向比对，同时提供历史曲线查询功能；“设备运行”版块可展示主变油温、线路及主变负载率、母线电压越限情况，电网设备异常状态一目了然；“负荷控制”版块可展示可控用户负荷、有序用电、事故拉路、低频减载等。
4.3安全智能预警
通过对于变电站和调控中心的应用，系统主要是对于预想事故中典型运行方式进行专业化的离线计算。但是，这种方式在应用中存在明显的缺点，即预警方式不全面、不及时。因此，我们对电网调控运行大数据技术进行有效性的应用，通过对高质量网络信息技术、计算机技术等进行充分应用，建立起新型的全网一体化实时仿真计算方式，可以对系统应用中的故障和问题进行全面性、实时性的预警，提高了系统大数据存储与处理的质量和水平，对于原有系统中的问题进行解决，可以对电网的整体性运行状态进行了科学化评估，有利于电网调控中心内的工作人员依据实际情况需要，采取正确合理化的控制举措。比如：将有关的问题通过智能化的沟通平台及时通知有关维护人员，使得他们在最短的时间内赶到现场，应用专业化的手法来进行故障问题的处理，提高系统安全运行的能力，保障了电网系统在未来的应用中具有良好的应用价值和水平，更好的满足人们对于高质量电力资源应用的需求。
4.4大数据技术在用户需求侧管理、计划检修安排等方面应用
4.4.1在用户需求侧管理方面
通过分析用户历史用能数据，归纳消费特征，促进用户需求侧管理，合理引导错峰用电，削峰填谷，提高地区负荷率水平，避免负荷大起大落，造成局部电压变化过大，影响大工业客户安全生产。引入大数据技术，将影响客户用能方式和水平的经济、政策、气候等影响因素及历史用能数据整合集成，为用电客户打造专属的负荷计划，提升用户需求侧管理水平。
4.4.2在电网计划检修方面
重复停电、延期送电等情况时有发生，因电网设备临时缺陷引起的非计划检修消缺工作，对客户供电可靠性及生产用电安排有较大影响，间接影响客户用电体验，降低了客户满意度。引入大数据技术，将客户设备检修计划、客户用电需求、电网设备检修计划、电网设备缺陷数据集成整合，统筹安排，减少重复停电次数，降低非计划检修概率，为电网安全可靠供电及用户合理生产用电创造良好的基础，最终提升用户服务水平。
结束语：
综上所述，在电力调控中，数据是调控价值的核心体现，随着电力系统的恰发展，电网运行中的数据种类、数量逐渐增多，通过将大数据技术应用于电力调控中，能够有效提升电力调度的智能化和自动化水平，提升电力调控工作效率，促进电网可持续发展。
参考文献：
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[3]智能电网大数据技术发展探索[J].陈晔.科技资讯.2016（29）