大数据处理技术在智能电网中的分析与应用

2023-03-05

人工智能发展非常迅速, 在电网领域也得到大量应用。智能电网能够有效提升电力管理水平, 减少电能消耗;同时也存在一定的劣势, 如使用过程中会产生大量的数据, 增加处理难度。而大数据处理技术能够很好的克服这一难题, 所以研究如何将大数据技术应用于智能电网, 从而推动电网建设的发展, 加强电力系统与外界的联系, 具有深远的意义。

一、智能电网数据的特点

(一) 智能电网大数据处理技术

大数据处理技术一般分为三种, 分布式计算技术、内存计算技术以及流处理技术[1]。这些技术的应用提高了电力系统数据的管理效率。大数据管理技术包含电网运行设备检测、电网运行数据检测等等。电力企业营销数据、管理数据等这些都是大数据处理所要处理内容。大数据处理技术非常适应当前电网规模扩大, 数据量增加的情况。

(二) 智能电网大数据特点

我国电网逐步实现智能化, 这也致使电网数据的规模增大、运行速度提升、数据多样化。电网规模增大是由于发电机的节点与负荷节点数量的增加而造成的。而负荷与电网的双向交换也会对数据量的增加, 最终导致电网的数据存储量增加, 数据规模增大产生一定的影响。针对电荷变化对其实时跟踪能够保证电网的稳定工作, 除此之外也要考虑电网运行中其他的影响因素, 这样能够减少电网故障发生的概率。另定期对电网进行检修维护也是能够使电网保持稳定状态的一种方式。电网稳定工作状态的保持能够使电网的运行速度得到提升。智能电网需要收集大量的信息, 使数据类型多样化。智能电网的应用会产生大量的数据, 这包含电网内部数据、从网络收集到的数据等。智能电网需要对这些数据进行存储, 无疑增加了处理难度, 大数据处理技术能够很好的克服这一难题。

二、大数据处理技术在智能电网中的应用

大数据处理技术在智能电网中的应用确实简化了操作过程, 若大数据处理技术没有在智能电网领域得到应用, 将会给相关企业带来众多不便。首先说若没有该技术的应用, 智能电网产生的大量数据将会由工作人员进行分析处理, 电力输送线路需要相关管理人员对线路经过的地区进行分析, 然后制定好方案, 最后在制定的方案中进行最优方案的选取。还有发电站的建设位置, 这些也需要人为进行考虑、分析, 最后确定地点。接着是服务方面, 大数据处理技术能够处理客户反馈回来的信息, 或者分析当前客户需求, 若没有该技术则需要售电相关人员对客户反馈建议进行阅读、整理, 再采取措施, 工作量非常大, 无疑会使员工压力大大增加。若没有大数据处理技术就需要员工对工作设备进行定期的维护, 检修, 这将会是一项危险系数非常高的工作。

(一) 支持基建

大数据处理技术可以向发电企业提供众多有用的参考数据, 像电力运输线路、发电站建设位置等等。大数据处理技术将数据与实际技术相结合, 对数据分析, 然后建模, 深入分析影响因素对电力的影响。众多影响因素相结合, 方能让企业选择良好的发电厂地址。

(二) 分析客户

大数据处理技术能够对收集到的数据进行分析, 了解用户的特征、需求。企业可据此制定合适的服务方案。通过对电网相关数据的分析处理能够让企业对用户的需求有更加深入的了解, 企业可以针对性的制定营销方案, 进一步提升企业的知名度和认可度。这对提高企业的竞争力, 让企业在市场竞争中站稳脚有很大的助力。

(三) 智能控制

大数据处理技术能够在极短的时间内找出电力系统的故障, 并对其进行处理。该技术同样可以对产生故障的原因进行分析, 对以后故障的预防起到很大的作用, 也能够提升故障处理的效率, 减少企业与用户的损失。大数据处理技术的应用能够使电力输送更加方便, 同时在电力系统的管理上将会更加高效、便捷。

(四) 协同管理

大数据处理技术能够加强电力行业企业之间的联系, 优化企业内部人员管理, 加强设备管理, 还能够掌控行业发展的实时信息, 让企业掌握发展动态。大数据处理技术涉及到整个行业的数据, 如生产、运行、销售等等, 这些都能够使相关行业的联系增强。该技术的应用能够保证电力系统的稳定运行, 同样也能够使电力系统良好发展, 这对电力企业的发展具有重大帮助。