大数据在电力系统说课讲解.docxVIP

摘要 电力行业的革新离不开各种先进的技术和方法 , 其中电力大数据的运用和发 展对电力系统发挥着举足轻重的作用。 本论文首先对大数据的基本理论和定义进行了说明。 然后描述了电力大数据 的总体特征， 再对电力大数据的收集和提取利用途径进行了详细分析， 最后具体 举例了世界各国对电力大数据的应用。 关键词 电力大数据、特征、收集、提取利用、应用举例 引言 近年来，随着全球能源问题日益严峻， 世界各国都开展了智能电网的研究工 作。智能电网的最终目标是建设成为覆盖电力系统整个生产过程， 包括发电、 输 电、变电、配电、用电及调度等多个环节的全景实时系统。 而支撑智能电网安全、 自愈、绿色、坚强及可靠运行的基础是电网全景实时数据采集、传输和存储，以 及累积的海量多源数据快速分析。 因而随着智能电网建设的不断深入和推进， 电 网运行和设备监测产生的数据量呈指数级增长， 逐渐构成了当今信息学界所关注 的电力大数据。 、电力大数据的特征 电力大数据在电力生产和使用过程中产生， 数据来源涉及电力生产和电能使 用的发电、输电、变电、配电、用电和调度各个环节。电力大数据具有大数据普 遍的特征。 一）数量大 智能电网和企业信息化系统建设， 物联网在电网、 电厂中的大量应用， 电力 行业在设备状态、生产调度、资源利用、客户服务等领域将产生海量的数据，这 些数据量很快从PB增长到EB（ 1EB=1000PB，增长速度快、数据量大。 二）数据类型多 传统的电力生产主要以结构化数据为主， 涉及各类电量的测量、 流程的记录 和资产的管理等近几年非结构化数据迅速增长， 其数量很快超过结构化数据， 逐 渐成电力大数据的主要组成部分， 研究非结构化数据的处理与分析、 提取有价值 的信息十分迫切。 （三）处理速度快 电力生产需要发电和用电及时平衡， 需要对电力调度、 设备检修等生产数据 实时处理。随着行业管理水平不断提升， 客户服务、人财物资源管理、 建设运行、 企业营销等方面都需要对数据快速处理，以满足企业日常经营需要。 （四）数据准确性高 电力行业以电力安全生产和满足社会需要为目标， 在企业层面， 电力数据的 准确性涉及到电力生产、计量计费、电力营销必须准确无误，在国家经济方面， 电力的发展要与经济发展相适宜， 其设备规模、 运行方式、 厂站分布等数据都要 求准确反映社会发展需要和趋势。 二、电力大数据的收集 电力大数据主要来源于电力生产和电能使用的发电、输电、变电、配电、用 电和调度各个环节。 以电力信息采集系统和营销业务应用系统为主的信息化系统 的数据采集点多、 覆盖范围广， 积累大量的数据资源， 为智能用电大数据的研究 工作提供了数据基础。 电力大数据可大致分为三类： 一是电网运行和设备检测或 监测数据;二是电力企业营销数据 ;三是电力企业管理数据。 通过使用智能电表等 智能终端设备可采集整个电力系统的运行数据， 再对采集的电力大数据进行系统 的处理和分析， 从而实现对电网的实时监控。 进一步地， 结合大数据分析与电力 系统模型，可以对电网运行进行诊断、优化和预测，为电网安全、可靠、经济、 高效地运行提供保障。 三、电力大数据的提取利用 （一）多数据融合 多数据融合是一个多级、 多层面的数据处理过程， 主要完成对来自多个信息 源的数据进行自动检测、关联、相关、估计及组合等处理。电力大数据在行业内 部涉及电力生产和电力服务等各环节数据的融合， 实现跨单位、 跨部门、 跨业务 数据分析与共享。 数据融合要处理各类数据源数据的抽取、 关联。涉及多个专业 的电力资产全寿命周期管理、营销和配电协调管理等都需要不同来源数据的融 合，从而逐渐形成以数据为中心的企业信息化管理系统， 转变传统的以业务系统 为中心的信息化建设思路，促进数据资源共享，发挥大数据的价值。 （二）数据分析挖掘 电力系统是一个非线性的互联大系统 , 在运行过程中不断产生和积累大量的 数据。应用数据挖掘技术 , 可以更加充分地利用这些运行数据 ,揭示电力系统历年 积累的数据背后蕴含原理、规则 , 找到解决问题的更加合理的方法。 1、预测未知情况 利用计算机通过对电力系统历史数据的学习归纳 , 建立起一个预测性模型。 然后, 根据当前已知的数据来预测未知的数据。数据挖掘技术可以对历史数据进 行分析, 发掘出不同类型的突发事故之间的统计性的区别及其特有的一些条件关 系, 以此来区分预测电力系统的各种突发事故。 2、聚类分析 电力系统的运行状态通常被分为正常状态、 警戒状态、紧急状态和恢复状态。 一旦电力系统当前的运行状态被确定 , 电力系统操作员就可以此为据来执行一系 列相应的操作。 3、突变和偏差检测 在电力市场中 ,对负荷进行分类 ,找出其中最显著的变化 , 以此为根据预测未 来的负荷。数据挖掘技术使得