智能电网中大数据处理技术分析 孙宝贵，王欣红，王振世（北京韬璞信息技术有限公司，北京１０００８６） 【摘 要】现代社会中，智能电网大数据的应用为整个电力系统带来了极大的便利，尤其是在发电系统、输电系统以及变电系统运用中。但是， 在智能电网的发展中仍然存在很多问题为智能电网的发展带来了极大的挑战。本文通过对智能电网大数据处理在运用过程中的现状进行分 析，加深对智能电网的发展对策与挑战的研究。 【关键词】智能电网；大数据处理技术 现状分析；挑战与对策 【中图分类号ｌＴＭ７６ 【文献标识码】Ａ 【文章编号】１００６—４２２２（２０１６）２３—０１５０—０２ ‘ 智能电网大数据处理已经成为电网系统运转的重要方 法．在庞大的数据面前，采用大数据处理技术能够更快速、更 高效的对数据进行处理。虽然我国的智能电网大数据处理技 术有了很大进步，但是就目前的发展现状来看，仍存在很大的 提升空间Ｉｌ１。只有真正了解智能电网大数据处理的现状，才能 提出相应的发展方针 ｌ智能电网大数据处理技术的现状分析 １．１智能电网大数据处理技术的复杂性 智能电网大数据处理技术在各个行业发展中均获得密切 关注 智能电网大数据处理与社会经济发展关系密切，甚至很 多商家都投入大量资金进行改进与研发，希望获得更快、更高 效的处理速度。智能电网大数据处理技术十分复杂，随着关注 度的提升与研究资金的增加，虽然智能电网大数据处理技术 有一定提升，但是与社会数据增长速度相比较．发现还有一定 距离。智能电网大数据处理技术的复杂性决定了我们对其的 研发力度还远远不够．仍不能满足我国社会数据处理需要。例 如在淘宝交易数据中不难发现，淘宝每天的交易数据产生量 高达ＩＯＴＢ，而智能电网天数据处理的每日数据容纳量为 １００ＰＢ。这与淘宝在大数据处理技术方面所投入的人力、物力 以及财力都有无法分割的关系，正是由于有了这些资金的投 入，才保障了淘宝服务器的正常运行。即便如此，在购物高峰 期．如“双十一”期间。经常会出现数据处理不及时状况。智能 电网大数据处理技术复杂性现状决定了必须持续进行研发与 改进，才能真正达到其应有的价值 。 １．２智能电网大数据现状 目前。智能电网中所产生与处理的大数据主要来源于三 方面。①在电网运行过程中与设备监测过程中所产生的数据。 （ 在电力企业进行营销时所产生的数据，在营销过程中产生 的数据占有主要地位。③电力企业自身管理过程中所产生的 数据。对电网运行与设备检＇ａｌ４、电力营销以及电力企业管理三 方面数据进行归类可以发现，第一部分为结构化数据类型，第 二部分为非结构化数据类型。根据智能电网 的具体使用过程 进行分析发现．非结构化数据所占有的比重更高．能够获得更 多重视。 ２智能电网大数据处理技术面临的挑战 ２．１在数据传输与存储方面的挑战 在智能电网大数据处理过程中．数据的传输与存储量不 断增大是智能电网所面临的重大挑战 当智能电网所覆盖的 行业越来越多，造成智能电网系统所记录、储存以及传输的数 据会呈现极快的速度不断增长。当数据量的增加速度高于只 能电网大数据处理技术的改进速度时．会对智能电网系统带 来极大的负担．继而对智能电网的工作效率产生影响。在智能 电网大数据处理中．所选用的储存形式大多数采用分布式文 件保存方式 然而．分布式文件保存方式仍然存在一定局限 性．不利于智能电网的数据处理工作。如何将大量的非结构化 数据转变为结构化数据是目前我国智能电网大数据处理技术 发展中所面临的挑战。需要投入更多的人力与财力进行研究， 争取早日能够取得进步 ２．２智能电网大数据处理技术的可视化分析性 人们对于智能电网大数据处理技术的应用不仅仅停留在 对数据的处理与储存方面．对其提出了更高的要求。在有限的 屏幕范围中。以更直接的方式将数据呈现在用户面前，实现可 视化数据处理分析技术成为智能电网大数据处理技术的又一 项挑战 智能电网大数据处理可视化分析技术要求将所收集 的数据能够以图片、视频或者其他更直观形式表现在人们面 前，使得人们能够通过视觉系统对数据进行分析与判断．让智 能电网大数据处理技术达到另一种境界 ２．３智能电网中大数据处理时效性技术 智能电网大数据处理与传统数据处理方式相比．最突出 的特点与优势之一就是数据处理的时效性 智能电网大数据 处理的速度更快．且数据处理的正确率极高。但是，随着数据 的不断增加，即便是智能电网的犬数据处理速度也在不断增 加。当数据过多时，会导致分析处理时间增产．渐渐不能满足 快节奏的社会发展需要。为了能够提升智能电网大数据处理 技术的处理速度，在日后的发展中，智能电网大数据处理的时 效性成为一大挑战。不论是在电力系统的哪一个环节．都需要 进行实时数据处理，确保能够在第一时间获得数据处理信息， 满足人们对于数据处理速度的要求 ２４智能电网中异构多数据源处理技术 智能电网异构多数据源处理技术主要表现为对多源头异 构数据信息的整合性。面对大量的异构数据能够及时的进行 整合、储存和处理。是目前我国智能电网大数据处理技术所面 临的难题。在智能电网大数据处理技术中研发出异构多数据 源处理技术，能够实现全面的信息数据处理功能．提高信息查 询效率与传输、处理效率。对电力系统的发展十分重要。 ３结束语 智能电网大数据处理近年来获得广泛应用．成为维护智 能电网安全运行的重要手段。为了满足社会发展需求．我国智 能电网大数据处理技术面临着许多挑战．加大对智能电网的 研究力度 勇于克服挑战．推动我国智能电网大数据处理技术 ２０１６年１２月上 基于电力营销计量改造下的电价管理模式分析 黄绪荣（广西电网有限责任公司南宁供电局，５３００００） 【摘 要】近年来，因我国经济的快速发展，民众对电能的需求量呈现出与日俱增的态势。加上科技水平的快速提高，社会对电能的需求量也逐 渐提升，电能影响着人们的生活。目前，我国正在推进新的电力改革，电网企业亦正在进行电力营销 量的改造工作，改变了传统的电价管 理模式，本文分析目前电力营销工作中电价管理模式以及存在的弊端，并探讨电价管理中运用智能电表存在的优势，希望能为电价管理提供相 关意见。 【关键词】电力营销；计量；改造；电力改革；电价管理模式；分析 【中图分类号】Ｆ４２６ 【文献标识码】Ａ 【文章编号】１００６—４２２２（２０１６）２３—０１５１—０２ —１￡・—ＪＬ‘ 刖西 价。在此前提下。掌握用户的负荷特性显得尤为重要，通过具 现今处于电力营销计量改造的背景下．需要将电能消耗 有智能功能的计量装置实时监测用户实际负荷后灵活运用电 总量减少，减少能源的消耗，通过科技手段精准的了解用户的 价是市场所取。在电力营销实现市场化后．固定电价与变 用电量和用电时间，平衡好电力计量的输出与输入。并且采用 动电价同时存在，电价管理将逐渐放开．定价将逐步弱 智能模式分析计量装置，提升其准确性。 化。因此能够对年、季、月、周等日以上以及日前、日内、实时负 １分析目前的电力营销工作及弊端 荷情况进行数据分析。匹配核实的电价管理模式．对社会各层 １．１不同行业类型的电价管理模式分析 级可起到资源综合利用的效果。 随着我国经济的发展，人们对电量的需求越来越高．但是 １．３当前我国施行的阶梯式电价管理模式 这样会消耗更多的资源。电力企业预算２０１６年全年我国社会 阶梯式电价管理模式是在传统的电表计量方式上，结合 总用电高于２０１５年。比２０１５年的用电总量增长约２．５％。今 用户的需求而推出的管理模式。简而言之，电量需求大的用 年９月份．我国全社会用电总量为４８２０亿ｋＷ．１０月份社会 户，电价也会比较高，而电量需求小的用户，电价比较低。在我 总用电量预计与９月份相同。 国，阶梯式的电价管理模式主要应用于家庭用户。这是由富裕 过去我国一直通过传统电袁进行计量．并会根据行业不 用户代替贫穷用户分担电价的科学方法。２０１２年７月初阶梯 同划分用电用户，例如之前曾出现过商业用电用户、农业用电 式电价管理模式在我国试行．管理模式是希望全国８Ｏ％的家 用户、家庭用电用户以及工业用电用户。电网企业会对家庭用 庭用户能得到实惠．阶梯式电价管理模式她９Ｏ％的用户不会 户和农业用户进行扶持．而将商业用电和工业用电作为经济 产生影响．此管理模式主要是针对电量需求大的家庭用户，而 收益的关键点。但是商业用电和工业用电的价格更高．且对电 这些家庭用户占１０％左右．会对这１０％的家庭征收比普通电 能的需求量大．会增加工业和商业的成本．因此窃电现象是商 价更高价格的电费．以广西的阶梯式电价管理模式为例，主要 业用电和工业用电中最容易发生的用户。而且工业和商业常 见表１。 常会出现损坏电表、临时接搭线路或者是贿赂讳量的工作人 但阶梯式电价管理模式并不是解决所有问题的良药，因 员，以此减少电费ｆｌ１。传统的电费计量容易出现电能供需不平 为阶梯电价是公开透明的。但各个省市的经济发展情况不同， 衡的状态，因此需要调解和改善。 电价也不同。因此在网上容易出现各个省市电价之间的比较， １．２新电力改革背景下电价管理模式分析 并且会出现热点话题．有些用户会对电价抵制意见。 ２０１５年国家发布了《关于进一步深化电力改革的若 １．４电价听证制度的实施现状 干意见》（中发［２０１５］９号），随后不断推进售电侧改革，电力 电价听证制度的价值主要是通过法定程序提升电力系统 市场化改革向纵深推进．传统的电价营销模式将发生改变。售 报价公信力。但电价经过电价听证流程。用户代表以及专家并 电主体进一步通过好的产品设计、套餐电价服务。增加用户选 未提出反对意见．而很多的市民对电价升涨感到不满意。在这 着权。套餐电价可以是丰枯电价、峰谷电价，也可以是阶梯电 种背景下．电网的升级和改造增加了配送的成本，这样会加重 的发展Ｈ。 软件工程，２０１６，Ｏ１（１９）：１８８ 参考文献 收稿日期：２０１６—１１－９ ［１】宋亚奇，周国亮，朱永利．智能电网大教据处理技术现状与挑战［Ｊ］． 作者简介：孙宝贵（１９８０一），男，研究方向为云技术／大数据在 电网技术，２ｏ１３，０４（１８）：９２７￣９３５． 智能电网领域的应用。 【２】魏三强，任环，杨威．保护隐私的智能电网大数据分析挖掘技术［Ｊ］． 王欣红（１９７１一），女，研究方向为云技术／大数据在智能电 广西大学学报（自然科学版），２０１５，０３（１２）・：７１４～７２１． 网领域的应用。 ［３】李杨．智能电网大数据处理技术应用现状及困境探讨［Ｊ］．硅谷， 王振世（１９６８一），男，研究方向为云技术／大数据在智能电 ２０１４，１４（２０）：９１－９５． 网领域的应用。 ［４］王渭，崔健．智能电网大数据处理技术现状与挑战［Ｊ】．电子技术与
