浅析大数据技术在电力调控中的应用

来源 :中国电气工程学报 | 被引量 : 0次 | 上传用户:ely_5
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  摘 要:电力调控是供电公司的基本功能。在其中使用大数据技术可以有效地提高电力调控质量并提高电源的稳定性。在这种情况下,本文将简要解释能源电力调控中的大数据分离使用,并分析在能源管理中使用大数据技术的重要性。最后,我们从不同角度研究了一些主要的数据方法,目的是为我们提供相关劳动的参考,并促进供电公司的可持续发展。
  关键词:大数据;电力调控;应用
  当前,社区发展继续增加对电力调控的需求,并且优先考虑对电力供应质量的新要求。因此,政府部门非常重视建筑能源项目,并促进创新技术的使用。大数据技术由于具有许多优点而被广泛应用于能源调节中,不仅减少了控制器的工作量,而且有效地提高了系统的经济性。因此,有关部门必须积极使用大数据技术,使能源管理系统看起来更加真实。
  1 电网调控运行大数据的分类
  在电力调控系统中,不同数据的主要来源分为三类,即基本数据,电网运行和机械数据以及外部数据。在运行过程中,三种类型的信息将进行接触和交流,这可以确保电网在安全的环境中运行。此外,在电网控制期间生成的大多数数据包括计划数据类型的90%以上,例如基本数据,负载因数数据和电网性能数据。不仅如此,当前系统中生成的随机数据已成为电源管理数据的一部分,例如图表和图像输入数据,视频监视数据等。在这种情况下,我们发现传统的电源控制方式已不能满足相关要求,迫切需要应用大数据技术。
  2大数据技术在电力调控中的应用价值
  使用基于大型数据的电力调控系统的电源管理效率可以提高系统性能。特别是大数据在能源系统中的应用主要体现在以下方面:
  2.1满足自动化系统供电的需求
  电网启动期间将产生大量数据。大数据技术的使用可以很好地分析和管理信息,同时可以详细分析和研究信息。另外,在系统中使用预警系统可以有效地减轻电网负荷,并确保电网可以在增加的工作压力和增加的电网尺寸下安全稳定地运行。
  2.2提高电网可靠性
  当前,电能质量和电量都已经发生了重大变化,这导致了系统运行期间的各种因素受到影响。因此,大数据的使用可以显示完整的系统稳定性识别和诊断信息,使员工可以实时使用电网状态,并确定有效的预防和及时处理错误问题。
  2.3除了提高服务质量
  大数据技术的明显优势在于其可预测性。根据不同类型数据的性能和评估,它可以生成优化的供应和维护程序,提高能源效率,防止浪费资源并满足能源用户的经验。
  3 大数据技术在电力调控中的应用路径
  3.1 核心技术应用
  大数据技术在节能中的使用包括几种基本技术,即数据集成管理技术,数据分析技术,数据处理技术和检测技术。集成数据管理技术通常会收集和组织电网数据。根据最新的可用数据,结合通过数据革命获得的新数据源,它提供了优质的能源管理服务。数据处理技术必须建立在计算机技术与大数据技术,实时分析和多媒体数据处理相结合的基础上。数据分析技术特别仔细地分析所有数据并进行更深层次的挖掘,为电源管理的影响提供了关键基础。最后,在某些应用中,视觉技术可以以图像的形式处理所有类型的数据,以提高视觉效果的准确性,并且员工可以更方便地随时捕获重要信息并自定义有关任务和程序的信息。基于此,可以成功改善大型技术开发项目的结果。
  3.2 技术应用
  大数据技术的优势在许多方面都得到了体现,因此,通过应用这种能量调节,可以提高系统的智能性和效率。特别是,将大数据用于能源生产和控制可以监视和分析电网的运行状态,并可以帮助员工发现隐藏的故障。此外,它还可以利用安全警报的使用,在传统系统警报中造成空白,并使员工能够检测和解决恶意问题。大数据技术的使用还可以对能源负荷产生积极影响,促进能源生产和能源效率的整合,并有效提高能源效率,以满足能源用户的能源需求。
  (1) 对电网运行状态进行智能控制
  当网络处于运行状态时,电源管理系统可以基于大数据技术的智能运行来监视电网的运行状态。同时,您可以结合使用数据编译技术,数据分析技术,数据处理技术等。进行在线人格检测以达到诊断程序状态的目的,尽管存在错误问题。例如:使用ETL工具可以分别连接相关数据,以实现记录的电子监控功能,并确保合格人员进行分析工作的便利。目前,在电网运行中使用的电动工具的数量和数量都在不断增加,这导致数据量大幅度增加的趋势。传统的手部控制方法无法达到观察的目的,无法及时发现电力系统中的问题。原因是离线控制模式无法分析实时数据,从而导致控制活动“事后”发生。因此,为了提高能源效率并解决许多离线控制错误,我们必须积极推进智能电网发展,充分利用大数据管理技术,以先进合理的方式减少直接监控的负荷。大数据应用程序的效率和质量。
  (2)电力系统安全预警
  借助使用大数据技术的想法,电力系统可以具有智能的原始感知功能。尽管此功能在系统中也可用于一般电源,但是基本上可以离线分析,计算和预测系统的状态。因此,传统的安全警告功能是不准确的,并且其整体性能很低。相反,在电力系统中使用大数据技术可以提高安全警报的智能性,并弥补传统警报系统的缺点。例如,使用数据分段技术,广域网模拟和其他技术等。在使用数据的整个过程中,他们还可以执行不熟悉的数据的处理,同时可以追溯到错误的确切位置。基于此,工作人员可以首次汇总数据集以识别系统故障的位置,并集成数据集以分析故障原因,从而创建更具针对性的治疗计划。因此,基于大数据技术的预警功能可以通过提高错误的效率来帮助员工更快地处理錯误问题。此外,该系统可以分析和实施实时评估系统,减少劳动力分析的复杂性,并提高故障排除的难度。在电力调控的使用过程中使用大数据技术进行电力调控的应用与分析十分重要。基于此,可以在根本上实现电力资源的优化配置,同时最大程度提高电力资源的利用率,践行节能降耗的时代理念。
  4 结束语
  电力系统运行过程中会产生大量数据,这增加了传统电源管理的复杂性,影响了电源的质量。因此,迫切需要使用大数据技术,这会在传统电源管理和控制以及系统故障和隐患的综合分析中造成缺陷。基于此,它可以为工人提供有价值的参考,并在早期阶段启动监督管理,并确保电力系统可以长期管理稳定的制度。
  参考文献:
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