摘要：本文首先對電力大數據及其技術優勢進行分析，在此基礎上，從可視化、數據分析、數據庫索引、數據治理、ETL等幾個方面,對電力大數據分析技術及應用進行論述。期望通過本文的研究能夠對促進電力大數據的應用與發展有所幫助。

關鍵詞：電力大數據；技術；應用

       近年來，在政策的大力扶持下，電力行業獲得快速發展，由此使得相關的行業數據發生爆發式增長，在這一背景下，電力大數據技術應運而生。通過該技術的應用，促使電力行業的整體生產經營水平獲得進一步提升。借此，下面就電力大數據分析技術及應用展開探討。

       電力大數據是大數據技術在電力行業的實踐應用，涉及產、輸、變、配、用、調等多個環節。電力大數據由兩類數據組合而成，一類是結構化數據，另一類是非結構化數據。近年來，隨著逐步加大智能發電的建設力度，以及對物聯網技術的應用，使得電力行業中非結構化數據的比重持續增長，在量級上己經超過結構化數據。電力大數據具備大數據技術的“5V"特征，即數據量大、數據類型多、處理速度快、準確性高和價值大。電力大數據中的關鍵技術有數據挖掘、數據可視化、高性能計算和統計分析。

       電力系統具有復雜且龐大的架構，其中涵蓋的內容非常之多，在電力系統中引入大數據技術后，為智能發電的順利實現提供了強有力的支撐，各種數據信息的共享，使電力生產精細化管理成為可能。借助電力大數據，業務和技術人員能夠在較短的時間內，對電力設備當前的運行參數與以往的運行數據進行整合、分析，為電力設備的穩定、可靠、經濟運行提供保障。同時，通過電力大數據，還能為生產運行過程中的風險防范提供指導依據。

       電力大數據能夠對各種不同類型的數據信息進行分析，通過對該技術的運用，可以設計出與用電需求相符的生產計劃，從而為電力用戶提供較為準確和經濟的產品和服務，有助于節能減排目標的實現。

       所謂的圖表可視化具體是指以為基礎的圖形和表格，對相關數據進行直觀展示的方法。在圖表可視化的前提下，對數據進行獲取的過程中，可在相對較短的時間內，找到其中存在的問題，并借助數據的規律，對問題進行解決處理。對圖表可視化系統進行構建時，需要使用以下三種可視化展示方法：折線圖、柱狀圖、表格，其中折線圖能夠對某個時間段內，數據隨時間變化的趨勢進行描述柱狀圖則可通過柱狀體的長度對數據的差異情況進行展示；表格的作用是對數據進行詳細記錄，相關的數據資源可通過搜索的方式進行獲取。

       SVG是現階段較為流行的一種圖像文件格式，具體是指能夠進行縮放的矢量化圖形。對于不同的電力數據，SVG可以不同的顏色進行顯示，由此可使數據變得直觀化。在這種可視化方法下，需要對某個特定區域內的電力數據進行掌握，按照相關的參數和指標，賦予電力數據不同的顏色，并用顏色的深淺程度對電力數據的實際情況進行表示。當需要對某個時間段內，各生產單位的情況進行了解時，便可使用不同的色塊進行直觀呈現，如果要對其中某個數據進行調用，則可借助SVG來完成控制，由此可使數據資源的查詢和使用變得更加方便。

       在電力體制改革進程不斷加快的推動下，我國的發電方式越來越多，除常規的火力發電之外，水力發電、風力發電、太陽能發電、核電等，都得到了快速發展，由此使得發電領域呈現出多樣化的態勢。因此，通過運用電力大數據中的分析技術，可將常規電能與清潔型電能之間存在的關聯性進行、具體地分析，借此來發現二者的契合點，為電力資源合并工作的開展提供依據。以風電并網為例，在合并時，會對電網的運行造成一定的影響，如諧波、線損等等，由此將會導致電網的運行可靠性下降。通過電力大數據的運用，能夠對各種影響因素進行分析，據此制定出合理可行的應對策略，確保風電并網安全有序進行。

       Hadoop（海杜普）的Hive是一個較為典型的數據庫系統，其能夠對數據進行提取、轉化、加載、查詢、分析和存儲。但在實際應用中發現，Hive在索引方面略顯不足，很難具體地搜索電力大數據，從而導致系統的CPU資源浪費，電力大數據的分析效率也隨之下降。由于電力大數據本身所具備的多維區間查詢特征，從而使其在各個維度的查詢上都相對比較固定，因此，可依托電力大數據進行多維索引。如，某電力系統采用的索引方式為以單位和時間兩種代碼為標準，通過多維度可以輔助電力大數據進行索引，由此能夠將各種無用的數據信息全部濾除掉，索引效率隨之提升。利用電力大數據多維索引可以構建相應的系統，該系統能夠對Hive命令進行使用，并在引入解析技術的前提下，對相關的代碼進行快速解析，從而進一步豐富了可索引的維度區間，由此獲得的數據可存儲到Hadoop當中進行處理，提高數據的利用效率。

       諧波是電網安全、穩定、可靠運行的主要影響因素之一，電力行業對諧波的治理非常重視。大體上可將諧波產生的來源歸納為以下幾個方面：電源端、輸配電過程、電力設備等。諧波會使各種儀表及計量裝置產生誤差，高次諧波還會對斷路器的正常開斷造成影響。因此，在對諧波進行治理時，可對電力大數據進行合理應用，依托相關數據，分析諧波源的特性，預測諧波風險，為諧波治理提供詳實可靠的依據。在諧波風險分析中，電力大數據的具體應用如下：

       諧波監測數據可存儲在開源數據庫當中，為使從數據庫中抽取的數據能夠實現共享，可以引入MySQL對數據抽取結果進行存儲；以相關元件和參數指標對數據表進行劃分，額定電壓單獨成表，有功與無功功率合并在同一個數據表中，基波與諧波電流存儲在同一個數據表中，這樣可以為數據查詢提供便利。在數據提取的過程中，基于Hadoop的虛擬機，采用Spark從開源數據庫中提取數據。

       可在電力大數據中，引入與諧波計算有關的頻譜文件，通過對基波和諧波電流的計算，生成諧波含量。在MySQL中，數據的傳輸過程如圖1所示。

       在對諧波風險進行分析的過程中，需要對諧波源特性數據進行使用，可將這些數據帶入到預測模型中，模型能夠給出諧波在未來一段時間的變化趨勢，據此可確定出諧波的影響范圍，并制定相應的治理措施。為確保預測結果的準確性，應當對預測模型進行合理選用，推薦ARIMA模型，在使用前應對模型進行訓練，從而使其達到優。

       在電力行業的運營數據管理中，經常會遇到數據錯誤、不完整、不規范、不一致等問題，為解決上述問題，可結合桑尼爾?索雷斯大數據治理框架、DAMA數據知識管理以及DMM數據管理成熟度模型等方法構建起數據治理體系，為提升電力行業數據管理能力提供解決方案。數據治理體系的構建方法如下：

       采用RACI模型明確各部門職責，辨識業務流程，根據數據生命周期POSMAD理論確定各個階段中的活動角色，結合DAMA數據知識管理體系理論確定各部門數據管理中的角色，建立起數據管理虛擬組織。

       參考電工委IEC系列標準中的CIM模型和IBM-FSDM數據模型理念，劃分電力行業的主題域，建立起主題域之間的聯系。之后，按照固定分類+業務分類的方法，對業務流程數據進行分類，識別各分類數據的實體屬性，確定各數據實體的信息項。

       數據治理標準主要包括業務、技術、安全、管理和稽核標準，要求統一各類數據的名稱、編碼、屬性等，完成對數據的標準化處理，生成數據標準清冊。在數據治理標準框架下，對新增數據進行嚴格管控，對存量數據要按照重要性進行劃分，優先治理重要程度高的數據。其中，存量數據的治理是大數據治理的重點，需構建數據包絡分析DEA模型，借助數學規劃和決策單元對數據進行治理。先對存量數據進行盤點，劃分基礎類明細數據和指數類數據，再對數據進行差異化治理，考察數據是否存在缺失、重復等問題。通過對基礎類數據和指數類數據進行治理，可提高電力行業的數據質量。

       電力行業在綜合數據分析處理中可引入分層次數據技術，構建起具備多種功能的結構化管理系統，提高電力信息收集、存儲和利用效率。電力行業可根據實際業務情況，利用大數據分層處理技術建立起系統之間的關聯，實現跨組織、跨應用的信息資源共享，同時還可結合云計算、SQL數據庫等技術，滿足電力大數據實時分析和計算的需求，提升大數據處理效率，使大數據層次化分析管理系統適應電力行業的整體發展。為適應業務數據量呈幾何倍數增長而擴大數據存儲容量，滿足數據更新、刪除以及快速處理的要求，可使用混合存儲技術提高數據資源利用率。混合存儲技術利用主表與附表可記錄實時更新數據和非實時更新數據，降低大數據對系統資源的占用空間，有助于提高系統運行效率。

       ETL是數據倉庫的簡稱，該技術在智能發電生產運行管理中具有非常重要的作用。電力行業在生產運行過程中會產生大量的數據，這部分數據已經超出系統的運算能力，由此進一步進行電力分析難度，各種業務的開展隨之受到影響。通過對電力大數據中的ETL技術進行合理應用，能夠使該問題得到有效解決。具體的應用要點如下：按照電力數據的類型，對相關的數據進行分類采集，并對釆集到的數據信息進行轉化處理。由于大數據技術無法對電力數據進行直接分析，所以需要進行數據轉換，使所有采集到的電力數據變為可讀數據。在此基礎上，對轉化后的數據進行加載，保證每一條數據都能與數據源相對應。電力大數據中的ETL已經成為核心技術，對它的應用能夠促進電力系統運行穩定性的提升。

       按照電網公司的統計，10kV及以上供電電壓等級的工商業用戶有200萬戶以上，此類“用戶側變配電所"產權歸電力用戶所有（工商企業、住宅小區、學校、醫院等），雖然數量眾多，但是日常的運行維護工作比較傳統，普遍存在以下痛點：

       人工成本高：人工巡視、紙質記錄、電話溝通，缺乏智能化的手段

       工作效率低：巡視頻率低、巡檢任務無法定位、巡檢過程不標準規范、巡檢缺陷缺乏閉環跟蹤；

       安全隱患：有些用電單位無維護電工、無法即時排查電氣隱患、隱蔽工程隱患檢查難等難題；

搶修時間長：變電所設備種類較多，在分布上也比較分散，無法即時識別和定位故障信息，需要用戶通知后到現場確認；

運行大數據缺少分析：有些用戶未有數據匯總分析平臺，甚至未安裝電力儀表導致運維人員對現場電力參數信息不了解，無法確定電力系統是否正常運行。

       我司的運維平臺綜合運用綜合保護裝置、多功能電力儀表、母排及線纜測溫裝置、變壓器溫控儀、視頻攝像頭、水浸煙霧、溫濕度、門磁等多種傳感器統一接入變電所現場的邊緣計算網關，經邊緣計算網關將數據封裝、壓縮、加密后上傳至云平臺。實時集中監測所有變電所用電情況、統一調度運維巡檢安排，線上線下聯動；實現用戶側變配電所的24小時無人值守，監測各配電回路運行狀態，即時定位故障，降低安全風險。通過手機APP下發運維任務到相關人員手機上，并通過GPS跟蹤運維執行過程。將企業集團/高等院校內廣泛分布的變電所集中統一管理，提高運維效率、提高故障響應速度，即時發現運行缺陷并做消缺處理。為售電企業提供電能集抄服務，即時掌握用戶用電量情況，避免偏差考核；響應泛在電力物聯網的政策，增加客戶粘性，為后期的增值服務開展做準備。

       （1）保護功能：主變差動保護功能、主變后備保護、三段式過流帶方向帶電壓閉鎖、三段式過流、零序電流保護、過電壓、

       （2）低電壓保護、大功率電機保護、高壓電動機綜合保護、PT并列功能、非電量保護、并網逆功率保護、檢同期功能

       （3）測量功能：保護電流、測量電流、零序電流、母線電壓、零序電壓4-20MA輸出、直流測量

       （4）通訊功能：提供RS485通訊接口，RS232維護接口，IRIG-B對時接口、USB升級接口，RJ45網口接口

       （5）故障錄波功能：保護動作時觸發錄波，可以記錄故障前8個周波后四個周波的數據

       （6）控制回路：自帶操作回路，防跳功能

       （7）GPS校時功能：提供時鐘同步接口，接收GPS校時信號

       35kV及以下電壓等級的變配電站及設備的保護測控功能，至少包括35kV進線/主變壓器（一般容量2000kVA以上）/PT/母聯、10kV進線/饋線/配電變壓器（一般容量2000kVA以下）/高壓電動機/高壓電容器/母聯/PT等設備的保護和自動控制功能

       （1）一次動態模擬圖指示及自檢帶電顯示、閉鎖及自檢

       （2）核相、強制加熱、強制照明

       （3）語音防誤提示

       （4）人體感應及柜內照明、已帶電語音播報

       （5）分合閘、遠方就地、儲能轉換開關

       （6）分合閘回路完好指示/電壓測量

       （7）預分預合閃光指示

       （8）斷路器分合次數統計

       （9）RS485串行通訊接口

       （10）開關柜節點無線測溫

       （11）全電參量測量U,I,P,Q,f,PF,Ep,Eq

       35KV高壓及以下中置柜，手車柜，環網柜

       （1）接收多60個ATE100/200/300/400

       （2）3U3I電參量測量

       （3）實時測溫功能

       （4）RS485通訊接口，通過標準的MODBUSRTU協議實現組網功能

       （5）具備自檢功能

       （6）超溫、高溫、相間溫差、溫度突變量告警功能

       變電站、配電室、箱變等

       （1）準確度等級：有功電能0.5S級，無功電能2級

       （2）測量功能：三相電壓、三相電流、分相及總有功功率、分相及總無功功率、分相及總視在功率、分相及總功率因數、頻率、需量

       （3）電能計量：分相及總雙向電能、四象限無功電能

       （4）電能質量監測：2-63次分次諧波、總（奇、偶）諧波測量、電壓波峰系數、電話波峰因子、電流K系數測量

       （5）輸入輸出：2路開關量輸出（選配MD82模塊多可擴至8路）及2路開關量輸入（選配MD82模塊多可擴至26路），開關量輸出可配置為輸出或遠程遙控，DO用作輸出時可自由關聯內容

        （6）SD卡存儲功能：用于電參量、電能、諧波等數據定時存儲，波形存儲等功能

       適用于電力系統、工礦企業、公用設施、智能大廈等需要電力的場合

       （1）測量功能：三相電流、電壓、功率、頻率、總正反向有功電能統計、總正反向無功電能統計；

       （2）準確級精度：有功0.5S

       （3）電流信號接入：直接接入10（80)A經CT接入1（6）A

       （4）電壓信號：100V380V

       （5）通信：RS485接口，支持MODBUS-RTU或者DL/T645通訊協議

       適用于*和大型公建中對電能的分項計量，也可用于企事業單位作電能管理考核。

       （1）測量功能：三相電流、電壓、功率、頻率、總正反向有功電能統計、總正反向無功電能統計；

       （2）電能質量：電壓、電流不平衡度，電壓、電流總諧波及2-31分次諧波

       （3）需量：大電流、功率需量及實時電流，功率需量

       （4）準確級精度：0.5s級ADW300外置互感器型1級

       （5）電流信號規格：100A輸入，經互感器輸入，5 A二次互感接入

       （6）通訊方式：RS485、LORA無線通訊、NB-IOT無線通訊、4G無線通訊

       ADW300方便用戶進行用電監測、集抄和管理，可靈活安裝在配電箱中，可用于電力運維、環保監管等在線監測類平臺中。

       （1）測量：單回路剩余電流、4路溫度、電壓、電流、功率、頻率、功率因數、視在電能、四象限電能

       （2）保護：剩余電流、溫度、過流等

       （3）：聲光，支持消音、復位操作

       （4）開關量：1路繼電器輸出、4路開關量輸入

       （5）通訊方式：RS485、NB-IOT無線通訊、4G無線通訊

       適用于智能樓宇、高層公寓、賓館、飯店、商廈、工礦企業、 重點消防單位以及石油化工、文教衛生、金融、電信等領域。

       （1）數據采集（支持串口、以太網，只需配置即可兼容支持標準電力規約的各類儀表）

       （2）數據上傳（支持往上海分類分項能耗平臺、寧夏電力需求側平臺、江蘇電力運維平臺、浙江電力運維平臺上傳數 據）

       （3）邊緣計算（靈活的閾值設置、主動上傳信息、數據合并計算、斷點續傳、數據加密、4G路由）

       （4）遠程管理（遠程配置、遠程升級、遠程監視）

       泛在電力物聯網、能耗系統平臺、電力需求側管理平臺、三方云平臺、預付費系統、運維系統平臺、電力平臺、能源綜合管理平臺

       為電力運維企業提供線上運維服務平臺，實時集中監測所有變電所用電情況、統一調度運維巡檢安排，線上線下聯動。

       將企業集團/高等院校內廣泛分布的變電所集中統一管理，提高運維效率、提高故障響應速度；

響應泛在電力物聯網的政策，增加客戶粘性，為后期的增值服務開展做準備；

為售電企業提供電能集抄服務，即時掌握用戶用電量情況，避免偏差考核；

       綜上所述，在信息化時代到來的今天，各種數據信息呈幾何數倍增，通過對這些數據的合理利用，能夠為相關工作的開展提供依據。電力在社會經濟建設中占據著不可替代的地位，是非常重要的物質基礎之一，為推動電力行業的持續、穩定發展，應當對電力大數據技術進行應用，通過數據挖掘、分析、提取、存儲，為電力生產的安全、穩定、可靠運行提供保障。在未來一段時期，應加大對電力大數據技術的研究力度，除對取得過的技術進行改進和完善之外，還應開發一些新的技術，從而使其更好地為電力行業服務。

 

參考文獻

[1]王博穎.大數據技術在電力企業中的應用研究[J].電子,2019(13).

[2]季知祥，鄧春宇.面向電力大數據應用的化分析技術研究[J].供用電,2017(6).

[3]蘭棟.面向智能電網應用的電力大數據關鍵技術分析[J1.數字通信，2018.160(04):89.

[4]王慶斌.面向智能電網應用的電力大數據關鍵技術[J].電子技術與軟件工程,2017(19).

[5]張偉昌，孟祥君，王剛.電力行業基于規則引擎的數據質量治理[J].中國新通信,2015,v.17(21):56-57.

[6] 李洋,蔣禾青.電力大數據分析技術及應用

[7] 安科瑞企業微電網設計與應用手冊.2020.06版.