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智能电网中电力大数据关键技术的运用

作者:能创科技 来源: 日期:2021/9/1 10:22:19 人气:4

  1 ETL关键技术

  电力领域智能电网在数据分布上具有分散的特点,数据数量很多,数据类型也较多,这些都为数据处理工作带来了一定的困难。在这种情况下,进行数据处理工作应该要按照标准流程进行规范操作,即“数据集成-抽取-转换-剔除-修止“。电力企业通常将数据仓库技术应用到数据集成上,ETL是“Extract-Transform-Load”的缩写,从中可以看出其包括三个部分,即Extract、Transform和Load,首先是Extract,被叫做数据抽取,就是要将目的数据源系统需要的有关数据从数据源系统中抽取出来;Transform被叫做数据转换技术,用数据抽取技术抽取出的数据根据相关的要求进行转换,将数据变为另一种形式,在这个过程中要对数据源中出现的偏差和错误数据进行处理,要清洗或者加工数据;Load是数据加载技术,就是将上一环节处理好转换好的数据进行加载,之后保存到目的数据源系统内。

  这一关键技术是智能电网中电力大数据集成的关键技术,将其应用到企业中,需要全面考虑每种因素,在合理考虑后再和多种先进技术进行结合,实现科学的数据集成化。

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  大数据技术中,核心就是将信号转化为数据,利用ETHINK平台对数据进行处理和分析,将其转化为信息,通过对信息进行提炼,可以为电力企业的决策和行动提供有效参考和依据。德国就使用数据分析关键技术,为其太阳能推广提供了有效、科学的决策依据,太阳能的广泛使用可以让电力用户将多余的电能输入电网中,提高电力企业的经济利益。

  3数据处理关键技术

  在电力大数据中,使用数据处理技术就是对采集来的数据进行处理,包括分库、分区与分表。数据分库处理就是要按照一定的处理原则将一些利用率高的数据输入到不同的数据库中,这样可以提高数据库中一些数据的利用率。数据分区处理,就是将通表数据有效的载入到不同文件中,可以有效减轻大型表压力,提高数据的访问性能,让运行情况更好。数据分表处理,就是按照相关的数据处理原则来建造各种数据表,这样可以减轻单表压力。除此之外,构建并行式和纵列式数据库,可以提高数据加载性能,实现高效的数据查询。例如,可以将结构化查询语言和Map Reduce进行有机结合,可加强数据库中数据的处理性能,提高数据的抗压弹性。

  4数据展现关键技术

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  在智能电网电力大数据中,展现数据的关键技术包括可视化技术、历史流和空间信息流,将这三种数据展现关键技术应用到智能电网数据处理中,可以让企业中的管理者正确认识到电力数据的意义和系统运行情况。可视化技术被广泛的应用到智能电网中,用来实时监测和控制电网的运行情况,可以有效提高电力系统的自动化水平。空间信息流展示技术通常体现在电网参数和已有GIS的融合中,例如三维展示技术和虚拟现实技术。历史流展示技术通常会应用到电网历史数据管理和展示中。可以实现对电力生产现场的实时监测数据或者电网规划、负荷预测数据等数据走势的预测功能,可见这一技术具备很大的应用价值。

  在大数据时代背景下,企业应该不断优化,搭建出更完善的电力大数据平台,能够充分挖掘出数据的价值,通过利用一些关键技术,可以提高智能电网中电力大数据的处理水平,为企业带来更多的经济利益,提高企业的竞争力,保证电网的运行。


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