大数据背景下电力企业运维技术应用分析

大数据背景下电力企业运维技术应用分析

李祎莹

陕西省电力公司检修公司，陕西省西安市 710000

摘要：在大数据时代背景下，数据价值获得了充分的挖掘与利用，推动着传统社会发展方式的转变。随着社会对电力依赖程度的提升，电力企业地位及价值得以彰显，但同时也对其生产与经营提出了更高要求。如何开拓大数据资源及其应用优势，不断充实电力企业生产经营决策，已成为当下重要的实践课题。尤其是在电力市场快速变革阶段，电力企业运维技术变得越来越关键，使大数据在电力运维中的应用更加迫切。因此，需要契合于时代发展要求，运用大数据技术更新运维管理理念，建立完善的运维体系，以对现代电力企业的管理有所增益。

关键词：大数据背景；电力企业；运维技术应用

1大数据特征

大数据是现代网络技术不断发展的产物。虽然大数据概念产生于上世纪八十年代，但直到近几年才基于网络需求的变化而获得快速发展。实际上，大数据蕴含着巨大的应用潜力，对于当前社会发展具有极大的促进作用。其特征表现在以下方面：一是数据体量庞大（Volume）。如今社会呈现出信息爆炸的特点，在网络信息技术的助推下，数据量与日俱增，而这也成为大数据最基础的应用资源。普通个人电脑的硬盘容量已达TB量级，而大数据则是所有数据的集合，其海量信息可见一斑。二是数据类型多样（Variety）。大数据基于全新技术，在数据收集上突破了传统局限，使图片、音频、视频、位置信息等均成为其构成部分，数据类型显著增加。三是处理速度快（Velocity）。快速的数据挖掘是大数据的最显著特征，借助海量数据处理的优势，可以实现对有价值信息的快速获取，使大数据得到广泛的青睐。四是数据价值密度低（Value）。数据价值密度高低与数据总量成反比，如同时长1h的视频中可能仅有1s为有价值的信息。

2大数据智能运维平台 2.1运维平台系统结构 第一层：总部集中管理中心层，部署大数据智能运维平台，接收站端上传的实时生产运行数据、站端主要设备的运行参数等数据，对站端上传的数据进行多层次、多维度综合分析处理、存储、应用、展示及发布，评估电站生产运行情况，并提供全面的生产运行报表;实现对下属多个电站的统一监视和管理。第二层：站端数据采集层，建设在电站就地，通过在生产控制一区部署通信管理机接收电站SCADA监控系统后台转发的逆变器、汇流箱、升压站遥测和电能计量表（安全Ⅱ区）、环境监测仪数据，并经过横向隔离装置（正向型）传输到管理信息区的数据服务器，位于服务器中的解析程序对传入的数据进行实时解析、入库和统计分析。 2.2信息保障体系 在变电运行的过程中，信息网技术是大数据智能化的关键，包括控制面和转换过程层，以及整个智能化操作。在交流电测量领域的信息收集和信息交流有助于网络的智能化技术的使用。在建设智能网络的过程中，必须建立信息网络保护系统。信息技术的应用可以大幅度提高工作的效率以及管理水平。在智能电力系统管理和智能网络领域的交流控制的基础上，需要有一些关键的条件，信息的获取途径和下载方法需要安全稳定。这些条件在目前变电运行操作中使用的智能技术和网络技术比较困难，主要原因是整个变电运行系统的网络信息系统不稳定，不同信息之间缺乏联系。 2.3运维管理框架 基础环境方面。在以云计算技术为基础的电力数据中心，它的基础设施在布局与传统的相比将会发生重大的变化，逐步由单一的设计向模块化方向发展。现代化的模块化数据中心具有加强的灵活性和扩展能力，便于资源的快速扩大。运营管理方面。现代电力数据中心的运维框架需要建立相对明确的资源管理方式，这样在分配数据信息资源时，可以进一步扩大资源的范围。同时，由于云计算技术的运用，在一定程度上打破了传统电力数据的空间限制，实现了电力数据的动态服务。因此，在传统电力数据中心运营框架的基础上，逐步形成现代化的电力数据中心的运营框架，以确保电力系统的稳定运行。 2.4在电能计量装置远程巡检维护中的应用 在传统的电能计量装置的巡检维护中，往往需要工作人员到装置安装点，进行设备的综合检查，详细掌握装置的状态，通过一系列的检查确保电能计量装置的有效远程检查。在电能自动化装置的远程点检、维护中加以运用电能自动化系统，可以提高装置运用的效率及人力资源分配，使数据收集更加准确、可靠性高。在工作过程中，有些错误可能会造成非常巨大的经济损失，所以在电能计量装置的远程点检、维护中的自动化系统的应用可以降低人为错误，使工作更加可靠。应用自动化系统能够及时监控设备操作，及时发现问题并提出解决方案，降低跟进工作中的问题恶化，缩短问题解决时间，高效作业，打好基础。 2.5运营统计分析 运营统计是根据生产运行管理要求，以电站运行数据为基础生成的各类统计报表，具体报表格式可由根据电站运营管理的需要，自由定制表格，满足多样化的需求。系统对电站的运行数据进行多层次、多维度综合对比分析，有助于准确评估电站实际生产运行情况，达到电站的精细化管理目标。

3大数据背景下电力企业运维技术的应用

3.1大数据技术在电力企业客户服务中的应用

客户服务管理是电力企业管理的重点内容，在现代企业发展理念下，客户服务工作已经上升到关键层面。在大数据技术的应用中，要不断突出客户的中心地位，面对时代的新需求积极进行完善，并依托大数据的数据处理优势，及时从海量的服务信息中进行筛选，帮助企业提取出有价值的信息，了解在客户服务中存在的问题及缺陷，进而提出改善建议以提升满意度。此外，伴随电力管理体制改革和电力市场变革，在企业营销策略上应重视差异化，在市场经营运行机制下，制定出能够适应客户需求的电价及供电模式，以提升企业的市场竞争力。而这些市场优势的形成，无疑需要依靠大数据挖掘，在数据中寻找精准分析的途径。一方面，要加强对个体用户的识别，即通过用户的消费习惯进行分析，以掌握其用电行为规律。另一方面，要加强对聚类用户的分析。通过对用户的信息分类，以收集差异化的用电方式和习惯，优化对信息采集系统的处理，形成不同用户的用电规律和用电特性曲线，并对其进行深入分析，识别出用户的所有用电模式。

3.2大数据技术在决策管理中的应用

随着我国电力行业的快速发展，大电网、高电压和大机组成为其时代特征。在传统的电网规划与管理体系下，已然产生了显著的不适应性，难以满足现行电力管理与保障的需求。特别是在进行电力网络整体规划建设时，如果不能发挥出大数据的数据支撑作用，仅依靠经验进行判断，势必造成电网资源的浪费和科学化水平的下降。因此，在实践中需要借助大数据中聚类分析技术，积极实现对数据的挖掘，并结合专家提供的经验数据进行综合分析，建立具备科学性与实践性的分析决策体系，最终实现对电网规划与建设的决策支撑。如今，在新能源技术及智能电网的快速推进下，应在大数据技术基础上建立气象、地理及机组数据分析模块，为包括水能、风能及生物质能建立决策支撑，全面提升能源的利用率。本质上看，电网是能源供应及使用的载体，在运维体系中关联着诸多因素，面对电力能源供应与使用之间的变化与矛盾，需要从大数据中寻找变革信息，有效解决粗放管理问题，将大数据决策用于实践方案之中，最终延伸出智能用电管理模型，达到最佳决策效果。

4结语

随着社会经济的飞速发展，大数据应用已成为电力企业发展的必然趋势，基于大数据对电力企业运维管控技术应用架构进行研究，实现电力企业数据信息安全保护需求，将电力企业在信息化建设和系统运营维护过程中产生的风险减到最小。

参考文献

[1]刘昕林，罗伟峰.大数据环境下电力信息系统监控预判的智能分析[J].微型电脑应用，2019，35（7）：140-142，157.

[2]王博颖.大数据技术在电力企业中的应用研究[J].电子世界，2019（13）：137.