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    大數據分析技術下能源互聯(lián)網及綜合智慧能源應用分析

    2021-03-16 09:48:28李浩
    中國應急管理科學 2021年9期
    關鍵詞:能源互聯(lián)網信息系統(tǒng)

    摘 要:電力系統(tǒng)涵蓋發(fā)電、輸電、變電及配電等功能,電力運行過程中會產生大量的數據信息,單單依靠傳統(tǒng)的信息采集與儲存技術是無法實現對電網全面性的管理的,隨著能源互聯(lián)網及綜合智慧能源的興起,在這一前提下,電力系統(tǒng)的建設必須遵循節(jié)能環(huán)保的管理理念,利用大數據分析技術可有效的帶動電網與整個能源行業(yè)信息數據的共享,充分的運用到了互聯(lián)網技術,極大的促進了我國電力事業(yè)的發(fā)展。

    分類號:TK01;TP311.13;TP393.0

    關鍵詞:能源互聯(lián)網;綜合智慧能源;大數據分析技術;信息系統(tǒng)

    前言:大數據分析是指分析大規(guī)模數據的過程。其特點可以用四個V來概括,即數據量大、類型多樣、速度快、值密度低。大數據是目前最流行的IT代詞之一。依托它,發(fā)展數據倉庫、數據安全、數據分析、數據挖掘等關聯(lián)產業(yè),實現大數據分析的系統(tǒng)化、精細化,為互聯(lián)網的發(fā)展創(chuàng)造條件。

    一、分析具體過程

    1.大數據采集

    大數據采集依托物聯(lián)網和互聯(lián)網技術,是指以特定的方式對大數據載體的信息進行驗證和存儲的過程。大數據采集主要采用標記識別、傳感和數據集中技術,包括RFID、條形碼、虹膜、指紋等生物特征識別技術。傳感器功能是指基于嵌入式傳感器形成傳感器網絡,采集處于運行狀態(tài)的物品等數據。常用的采集方法有電量、狀態(tài)量、SCADA、WAMS等。數據集中處理可以使采集工作盡可能地在本地進行,不僅減少了通信的消耗,而且還使本地信息有效地集中,減少了繁雜的信息,提高了網絡頻率的帶寬利用率。

    2.大數據導入

    這一步是指將收集的信息數據導入數據庫,使格式和標準與數據操作相匹配的過程。大數據具有數量大、種類多的特點,而且在天氣和物理環(huán)境的影響下,設備極易老化或失效,由于在采集過程中不可避免地會出現誤差,所以說必須對數據進行預處理,恢復信息丟失,在此基礎上進行降噪處理,從而實現數據清理。

    二、能源互聯(lián)網及綜合智慧能源大數據分析技術

    1.大數據處理平臺

    云計算平臺可以對計算資源和物理資源進行合理的虛擬化,對資源進行動態(tài)分配和調用,最大限度地提高了計算能力,運行成本低,安全性能高的新特點。大數據處理平臺還設置了數據可視化功能。通過將數據轉換為圖像,實現了數據處理的視覺突破,并擴展到計算機輔助設計、圖像處理等多個領域。反過來,它已經成為一項綜合數據處理、決策分析等一系列問題的技術。常見的數據可視化技術包括地理信息系統(tǒng)、GPS技術等。

    2.大數據分析算法

    分布式聚類算法是一種針對處于故障狀態(tài)的數據庫的算法。通過對故障設備的狀態(tài)數據進行聚類,將正常狀態(tài)和故障狀態(tài)的數據分離并劃分為不同的聚類。聚類是基于樣本之間的相似性,通過曼哈頓距離、歐氏距離等不同的距離計算方法來計算數據。這種計算方法實現了分布式計算和迭代計算的結合,大大節(jié)省了計算時間。大數據挖掘多采用并行化的思想,如關聯(lián)分析與FP-growth算法相結合,這是針對Apriori算法固有缺陷而提出的一種升級算法。通過兩種技術的并行化,可以更好地發(fā)揮挖掘技術的作用。

    三、能源互聯(lián)網及綜合智慧能源大數據分析技術的應用

    1.負荷建模

    在傳統(tǒng)電網中,負荷的識別是一個很大的問題。電力系統(tǒng)中缺乏有效的檢測設備,導致采集到的數據可靠性較低。一旦負荷問題解決不了,很可能會影響電力設備的連續(xù)運行,降低系統(tǒng)的運行效率。負荷建模是電力系統(tǒng)負荷數據分析模塊。隨著大數據與云平臺的結合,負載建模的應用性能得到了顯著提升。它可以實現負載參數的準確估計,提高數據質量,加快采樣頻率。負荷建模是能源互聯(lián)網和綜合智能能源大數據分析的重要應用。它可用于電力調度、故障定位和負荷測量。

    2.狀態(tài)評估

    狀態(tài)評估主要是對狀態(tài)進行分類確定,對系統(tǒng)過程的穩(wěn)定性進行檢測,它是電力系統(tǒng)正常運行的重要保證,在電網輸送過程中,每次監(jiān)測分析,都需要進行相應的時間序列分析、運行分析等。而且節(jié)點越多,采集頻率越高,計算任務越重,因此需要大數據分析技術。電力系統(tǒng)評價主要關注電能質量、故障恢復和安全性能。通過對電力系統(tǒng)在不同運輸條件下的分析,了解電力系統(tǒng)內部存在的問題,找出隱患,并改進相應的自愈控制技術,進一步加強電力系統(tǒng)的穩(wěn)定性。

    3.質量檢測

    我國用戶對于電能質量的高低體驗滿意度,這對電網系統(tǒng)的未來發(fā)展至關重要。因此,加強電力系統(tǒng)質量監(jiān)測與檢測是電網發(fā)展的重中之重。電網的傳輸質量是用功率單位來衡量的,如有功功率、無功功率、諧波、頻率等。隨著電力設備的不斷完善,越來越多的分布式電源接入配電網,從本質上給電力輸送帶帶來了質量問題。為了解決傳統(tǒng)電網計算精度不足的問題,需要增加采集點的數量和數據采集的頻率,密切關注電力輸送的這一趨勢,及時處理電壓凹陷等問題,實現大數據的精確計算,以滿足用戶工作生活的需求。

    四、結語

    在大數據技術于電網系統(tǒng)中逐漸滲透背景下,傳統(tǒng)的信息管理方式被這種新技術所取代,改革了電網能源的結構,我國電力行業(yè)出現了新的增長,但由于大數據技術還處于發(fā)展過程中,本身就存在很多問題,比如數據采集和處理工作量大,計算比較復雜等等, 因此我們必須加強大數據分析技術的研究,提高力量和能量,使其更適合互聯(lián)網和集成智能能源,從而促進我國能源結構的優(yōu)化,為電網的發(fā)展提供有力的機遇。

    參考文獻:

    [1]夏旭,朱雪田,梅承力,李維,方海鵬.5G切片在電力物聯(lián)網中的研究和實踐[J].移動通信,2019(01).

    [2]程琳琳.中國電信夏旭:用比特驅動瓦特電力切片5G行業(yè)應用突破口[J].通信世界,2018(21).

    作者簡介:李浩(1991—),男,漢族,河北省滄州市人,職務:國家電投-吉電股份-北京吉能新能源科技有限公司項目管理,職稱:助理工程師,學歷:大學本科,研究方向為新能源、綜合智慧能源、能源互聯(lián)網方向。

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