电力作为日常生活和商业生产的基础,在能源系统发展的第一阶段所具备的特点是覆盖范围广、复杂多样、难度大等。在当前的大量实践中,智能电网建设应用的数据信息慢慢的变多,为了系统运行得到最佳控制,就要对大数据关键技术慢慢地增加研究。

  大数据关键技术影响着多个领域的发展,通过应用大数据技术能将有价值的数据信息提供给该领域。由于当前智能电网发展中的电力系统开始迈向了数字化、智能化、信息化的发展趋势,所以也提升了对大数据技术的应用需求,这就要求必须一直在优化与完善现有的电力大数据关键技术的应用情况。

  由于智能电网的发展迅速,电力系统也向智能化、数字化方向发展,在这种情况下就有诸多数据源随之产生。此外,电力设备状态监测系统和智能电表的广泛应用也产生了大量数据。从当前形势的发展的新趋势来看,应用传统的数据处理技术很难发挥出自身所应有的作用,有必要运用新的数据处理技术,所以便会增加电力大数据关键技术的应用需求。如今电力大数据已贯穿输配电以及变电等各个生产领域[1]。

  智能电网的发展与大数据之间有着紧密的关系,智能电网的发展是将计算机技术、通信技术、信息技术全面结合起来加以应用,能源效率得到提高的同时也保证了安全供电,电能损耗得以减少。智能电网的理念是通过多用户用电信息的获得而实现电的生产分配及消耗方面的优化,科学的应用现代信息技术和网络通信技术,最终达到交换电网设备信息的目的。

  大数据和云计算的关系也同样是非常紧密的,关键就在于大数据是根植云计算以及存储、管理分析云计算数据等方面。云计算的计算功能超强,这就有利于数据处理质量的提高,提供对应信息服务也更便利一些。尽管大数据与云计算有不同的侧重点,但是两者是相辅相成的,云计算对智能电网系统可进行资源存储以及内部计算处理,由此促进电网解决能力和交互能力都能得到逐步提升[2]。

  总之,智能电网和大数据、云计算之间都有着密切的联系,而云计算技术主要是延续了传统数据分析技术和数据挖掘技术,也是数据量增长到一定阶段的过程中挖掘知识以及业务应用需求的产物。

  电力大数据集成管理技术是对多个应用系统的数据来进行合并,并创建出多个应用功能过程,集成管理实质上就是在逻辑上及存储介质上集中起不同来源和不同特征的数据,最终使其成为系统的稳定数据集合,为系统提供数据共享。该技术最重要的包含的技术有:数据融合和集成技术、关系型和非关系型数据库技术、数据抽取技术、过滤技术等。通过电力企业集成管理技术的应用,促使电力企业内部各系统间的数据冗余和信息孤岛问题得到了有效解决。

  此外,电力大数据还具有多样化的特点,这就说明数据有非常广阔的来源,而且其类型也极为繁杂,所以给数据处理工作带来的挑战很大。因此,要想使大数据处理获得良好效果,就要抽取数据源进行集成处理,再将一系列的实体跟关系从数据源中提取出来,当完成关联和聚合后,再利用统一结构将数据全部存储,保证所得数据是准确的、可靠的。

  在智能电网大数据的关键技术中,ETL关键技术也是一项重要技术,因智能电网在数据分布上有突出的分散性及数量巨型特点,所以数据处理方面就存在一定难度。在应对处理数据方面需要对数据的收集、提取和转换等流程加以简化,电力企业主要是在数据收集工作上利用数据存储技术。在ETL关键技术的应用中还有几种不同的技术类型,数据抽取技术是以工作的实际要为基础,从广泛的数据源中将有用的数据全部提取出来,使数据关联性得到整体提升。

  针对于应用数据转换技术方面来说,其重点是将所抽取的数据转换为电网直接应用的数据形式,以保证错误数据得到实时处理,数据的准确性也能得到充分保障。而应用数据加载技术则是在数据源系统中存储数据。总之,我国在智能电网构建时,ETL技术是其中的一项核心技术,通过合理应用ETL技术,我国电力系统的运行效率能得到整体性提升。

  展现技术是智能电网的电力大数据关键技术中较为重要的一种技术类型,最重要的包含:空间信息流展示技术、可视化技术、历史流展示技术等,这几种技术对电力大数据展现技术的内涵进行了多方面的诠释,帮助管理人员对电力系统数据表达的意义有更直观、更准确地理解,对电力系统的运作时的状态可进行系统掌握。

  其中,可视化技术能提升电力大数据技术的应用质量水平,同时还提高电力系统的自动化水平。空间信息流展示技术在结合电网参数及已有地理信息系统的情况下,有利于电网管理人员对电力设备正常运行状况进行直观地了解,在其做出决策时,可以将这些准确的地理信息作为参考依据[3]。历史流展示技术主要是在管理与展示电网历史数据方面得到明显体现。在电力系统中,历史数据是其深层次应用分析的基础。利用历史流展示技术,能够将生产现场的实时监测数据、电网的规划数据和负荷预测数据的发展的新趋势绘制出来,同时对未来的数据走势予以预测。在历史流回放展示技术的运用下,实现对历史重大事件发生、演变的模拟,对历史事件潜在的知识与规律做出了深入的挖掘。

  电力大数据分析技术也是应用于智能电网的电力大数据关键技术中的一个主要类型。大数据分析技术的根本驱动力就是信号向数据转换,再将数据分析为信息,在这一基础上对其进行不断的提炼,最终成为知识,利用知识为决策及行动服务。应用大数据分析技术能从电力系统的海量数据中将潜在的规律识别出来,从而将准确的决策提供给决策人[4]。电力大数据分析技术是传统数据挖掘技术的延伸和发展,其特征是数据量大且增长极快,包含的数据类型有两种:一是半结构化数据;另一个是结构化数据,尽管在不同结构中应用,但是大数据分析技术的非消极作用都能发挥出来,同时还能正确的分析数据。

  通过以上分析可知,电力企业在智能电网建设中为确保电力系统的运行质量,获得更大的经济效益,就要对应用于智能电网的电力大数据关键技术重视起来,认识其应用价值,发挥其作用,全面管理电网、资产、客户、项目、环境等要素,逐步提升智能电网建设水平,从而有效提升智能电网的运行效率。